DVB-T2外辐射源雷达参考信号重构算法

2022-01-14 06:32万显荣但阳鹏
科学技术与工程 2021年36期
关键词:导频载波信道

王 宠,万显荣,沈 季,但阳鹏

(武汉大学电子信息学院,武汉 430072)

外辐射源雷达利用第三方辐射的电磁波信号进行目标探测和跟踪,具有反隐身性、抗干扰性及低空探测性等优良特点。随着外辐射源雷达信号逐渐数字化,利用数字音频广播(digital audio broadcasting,DAB),数字视频广播(digital video broadcasting,DVB-T)等信号的无源探测成为相关领域的研究热点。欧洲电信标准委员会于1997年颁布了第一代采用OFDM(orthogonal frequency division multiplexing)传输技术的地面广播标准DVB-T,接着又正式发布第二代欧洲数字地面广播标准(second generation European digital terrestrial broadcasting standard,DVB-T2)。外辐射源雷达的信号处理流程有:参考信号重构及预处理、杂波抑制、匹配滤波、目标检测与跟踪。参考信号用作距离多普勒处理过程中的基准信号,与去干扰后的目标回波信号做相关运算,检测到目标的位置信息。Tao等[1]分析了DVB-T外辐射源雷达模糊函数的特征及其信号处理过程。O’Hagan等[2]和Baczyk等[3]分别研究了DAB和DVB-T信号的重构方法。DVB-T2帧结构的变化和模式的多样化使参考信号重构更加复杂,因此需要研究适应DVB-T2系统的重构算法。

参考信号重构的主要步骤[4]为同步、信道估计、信道编码、均衡、交织、星座映射等,其中同步和信道估计为关键技术。针对不同信号的外辐射源雷达参考信号的重构,文献[5]研究了中国移动多媒体广播电视(China mobile multimedia broadcasting,CMMB)的重构;文献[6]研究了中国调频频段数字音频广播(convergent digital radio,CDR)的重构;文献[7-8]研究了数字地面电视(digital television terrestrial multimedia broadcasting,DTMB)的重构及其对雷达探测性能的影响。饶云华等[9]研究了WIFI(wireless fidelity)信号的重构。其中CMMB信号与CDR信号的结构相似,先对其进行了深入分析讨论,而DVB-T信号的结构发生了较大的变化。

同步的目的是找到信号的帧起点,估计频率偏差和采样误差并补偿,信道估计用来估计信号传输时的冲击响应。常见的同步算法有最大似然估计算法、基于训练序列的频偏估计算法、对特定信道条件和调制方式研究的算法等。DVB-T2帧结构的改进使得传统的同步算法无法直接应用。

信道估计的常用方法有盲估计和利用导频估计。DVB-T系统导频模式固定,采用导频可以较好地实现信道估计。DVB-T2系统给出8种导频模式,需要对系统的参数选取原则进行讨论,根据不同应用场景下信道变化的快慢选取不同的模式,并且要考虑导频密集度和估计算法两点。导频疏密程度对系统容量和数据传输速率有很大影响,这是DVB-T2系统信道估计的不同之处。此外,DVB-T2模式的多样性丰富了不同应用场景下的信道估计。

因此,需要对DVB-T2信号设计适应的同步算法。现借鉴上述信号重构的思路,进一步提出适用于DVB-T2信号的重构算法。DVB-T2信号的同步符号结构的对称性发生改变,对此设计新的同步算法。对于信道估计部分,首先对DVB-T2的8种导频模式进行讨论,然后设计合理的线性插值算法。期望能够通过频偏补偿消除频域上数据的相移,经过信道估计与均衡得到正确的星座图。

1 系统模型

1.1 DVB-T和DVB-T2

DVB-T2延续了DVB-T的技术,有效利用了频谱资源。DVB-T2比DVB-T系统具有更高的数据率,信道容量提高30%以上。DVB-T2有更多的可配置参数,针对特定服务提供了对应的鲁棒性。DVB-T2支持标清、高清、超高清、移动电视或者以上的任意组合。DVB-T2系统提供了更高的调制阶数,更多的快速傅里叶变换(fast Fourier transform,FFT)模式、保护间隔大小,更灵活的导频模式、交织方式。DVB-T帧结构仅有1层,DVB-T2帧结构有3层(图1),同时引入的P1符号有利于快速同步和估计载波频偏。DVB-T2和DVB-T的参数对比如表1所示。

表1 DVB-T和DVB-T2参数对比Table 1 Comparison of DVB-T and DVB-T2 parameters

DVB-T2系统参数的多样性加大了参考信号重构的复杂度。协议中给出的一些参数精确度不够,如P1符号的长度(图2),实际测得C部分的长度的是59.3 μs,使得同步过程出现误差,需要根据实测信号准确计算相关数据的长度。信道估计的过程需要对不同应用场景、导频和(快速傅里叶变换)FFT模式进行分析讨论。

1.2 DVB-T2帧结构

帧建立的作用是装配数据单元,使之成为排列一致的OFDM符号,加上帧头组成完整的DVB-T2帧。最长的帧结构单元为超帧,一个超帧包含一系列的DVB-T2帧。如果有扩展帧FEF,超帧的持续时间为128 s,否则为64 s。扩展帧FEF是用来将来系统升级的物理资源。DVB-T2信号帧结构如图1所示,一帧DVB-T2信号包含一个P1符号、P2符号和数据符号,其中P2符号和数据符号数目不定。P1符号标志着DVB-T2帧的开始,采用固定调制的方式,后面的符号需要根据物理层通道的动态信息来判断FFT长度和导频类型等。

P1、P2、body分别为P1符号、P2符号、数据体,P1符号包含A、B、C三部分图2 P1符号结构Fig.2 P1 symbolic structure

P1符号结构如图2所示,可以分为有用部分A以及两个修正的保护间隔部分C与B,将A循环延拓和旋转可以得到C和B。带宽为8 MHz的情况下,P1符号持续时长TA为224 μs。A部分有1 024个样值,持续112 μs。C部分有542个样值,持续时长TC为59 μs。B部分有482个样值,持续时长TB为53 μs。P1符号可以用来检测DVB-T2帧的存在,以区分扩展帧。在853个有用的1 K符号载体中,只有384个被使用的活动子载波,其余置零。活动子载波使用DBPSK(差分相于=进制相移键控)调制,携带7 bit的信令。在7.61 MHz带宽中,有用子载波占据约6.83 MHz的波段。

P2符号用来携带L1信令数据或者物理层通道中传输的数据,根据FFT模式来确定P2符号的个数,且各个P2符号的FFT大小和保护间隔是相同的。

1.3 参考信号重构流程

参考信号的作用是和外辐射源雷达的目标信号做相关运算以检测目标。获取参考信号的重构流程的步骤为同步、信道估计、均衡、星座映射、解交织和解码,最后可以还原出纯净的二进制数据流。交织和编解码过程对系统信息进行了调制与解调,纠正信号的突发错误。

2 同步算法

对于DVB-T2信号,在一个超帧内存在跨帧映射的情形,给发射机组帧过程及接收机解帧过程增添了许多难点。在应用扩展模式的情形下需要考虑扩展帧的存在。循环前缀、P1符号、P2符号和导频都可以用作DVB-T2系统的同步资源[10-12]。同步可以分为5个具体步骤,分别为帧定时同步、符号定时粗同步、符号定时细同步、整数倍载波频偏估计、小数倍载波频偏估计。

帧同步用来确定FFT窗函数的起始位置。符号同步是用于找到OFDM符号的起点。符号粗同步属于自相关同步,用接收信号结构自身的相关性作延时相关。符号粗同步的结果存在几个样值点的偏差,对频偏进行估计并补偿,再作符号精同步运算。精同步利用符号的相位特性进行估计。载波同步也称为频偏估计[12],是将接收机与发射机间的载波频偏调整到同步。整数倍频偏导致解调信息的误码率增大,小数倍频偏带来的影响是破坏子载波间的正交性。

2.1 传统的同步算法

国家广播电视总局推出数字移动多媒体视频广播CMMB行业标准,CMMB外辐射源雷达的一些分析方法与思路可以借鉴到其他系统中,为后续研究奠定了基础。

TxID为信标,同步信号由两部分组成,记为A和A* reverse具有反向共轭对称性图3 CMMB信号同步符号结构Fig.3 CMMB signal synchronization symbol structure

以CMMB信号结构为例,如图3所示,CMMB信号具有两个完全相同的同步信号,位于时隙的起始处,两个同步信号分别占据2 048个点。根据同步信号结构的特点,可以设计一个长为4 096的窗函数,将前后的2 048个点作相关运算,相关运算的结果为粗同步得到的同步信号的位置,反映到具体图谱上是出现一个峰值点。粗同步运算过程中,当且仅当两个时域数据具有反向互轭对称性,才出现相关峰值点。

2.2 DVB-T2系统同步算法

DVB-T2系统利用P1符号作双相关同步运算[10]。P1符号的结构与CMMB系统中的略有不同,4个对称的同步数据块分为两个对称的同步数据块,长度不一致,需要根据实际测得的符号长度来计算。因此在同步过程作单次相关运算会得到两个不一致的结果,为了减少同步的误差,提出了双相关同步算法。将P1符号的B部分和A部分的后482个采样点做相关运算,将C部分和A部分的前542个采样点做相关运算,两个相关值乘积最大时,判定检测到P1符号。C支路相关运算、B支路相关运算分为。

(1)

(2)

Δf=arg(PCPB)/2π

(3)

式中:f为频偏;Z(i)为第i个数据点的数值;Δf为频率偏差;Z*(i)为Z(i)的共轭;PC、PB、P1A分别为C、B、A部分的相关函数;i为第i个数据点。

相对于进行单次相关运算引起的峰值附近爬坡效果,改善的双相关同步算法精确度更高。该方法也可以借鉴到其他信号的系统中。同步结果如图4所示,单次相关算法得到的峰值平缓,无法准确找到符号起始位置。经过改进的双相关算法可以准确找到符号起始位置为该段采样信号的第21 690个数据点。改进的算法可以有效克服传统算法相关峰不明显的缺点,性能得到改善。

图4 符号帧同步算法结果Fig.4 Result of symbol coarse synchronization algorithm

造成同步偏移的两个原因是多径信道传输时延和收发采样时钟不匹配,如果不能准确估计出符号或帧的起始位置,FFT窗口就会有几个子载波偏移量,使得数据恢复更加困难。采样偏差会导致实际帧的起始位置与采样时刻不一致,可以通过插值变频,使带宽从10 MHz变为9.143 MHz。

3 信道估计算法

DVB-T2标准相对于DVB-T扩展出8种离散导频模式,各模式的导频疏密程度不同。DVB-T2系统的导频有离散导频、连续导频、边沿导频3种。连续导频传送相同信息的子载波,离散导频发送已知符号,边沿导频用来消除信道估计频域内插时的边界效应,其调制方式和离散导频一样。

3.1 导频模式对应用场景的影响

导频图的选择影响信道估计性能以及系统信息容量,其选择原则视多普勒性能、容量以及接受场景而定。以DVB-T2信号导频模式的PP3为例,如图5所示。导频时域方向上的间隔越小,则有较好的多普勒性,导频密度越稀疏则可以获得更大的信息容量。导频间隔参数如表2所示。导频信息传输率如表3所示。屋顶固定接收时没有多普勒效应,为了提高信息容量可采用PP7模式。移动接收时信道参数变化加快,需要较多的导频来较好地实现信道估计,导频时间间隔比频率间隔更关键,可以采用PP2、PP4、PP6模式。便携式接收时,信道参数不快,可以采用PP3和PP4。大范围的单频网场景下,要求较长的保护间隔,折中考虑多普勒性能和保护间隔,选择PP2模式较为合适。

Dx为离散导频子载波在频域的重复周期;Dy为离散导频子载波在时域的重复周期,其数值的单位为子载波个数图5 PP3导频模式图Fig.5 PP3 pilot pattern

表2 导频间隔参数Table 2 Pilot interval parameters

表3 导频信息传输率Table 3 Pilot information transmission rate

3.2 二维线性插值算法

线性插值算法[13-14]的原理是根据导频信息的线性关系估计数据点的信息。发送已知符号的子载波的可以直接利用最小二乘法(least squares method,LS)算法估计。LS算法复杂度低,不计噪声的影响,无法跟踪信道信息的变化,采用二维线性插值算法分别在时间和频率两个维度进行估计提高了精确度。此外,常见的最小均方算法和维纳滤波算法涉及时间和频率自相关函数并且有矩阵求逆运算,增加了算法复杂度。时频二维信道估计的具体步骤如下。

步骤1 求取导频的信道响应。根据LS算法,H为信道响应值,Y为输出信号值,X为输入信号值,则

H=Y/X

(4)

步骤2估计数据符号的信道响应。利用上述求得的导频信道响应值,根据二维线性插值算法原理来估计。

步骤3求取边沿导频的信道响应。

4 实测信号处理

通过武汉大学的外辐射源雷达系统采集多组实测数据,对不同FFT大小和导频模式进行分析。参数设置如表4所示。

表4 DVB-T2实测信号参数Table 4 DVB-T2 measured signal parameters

对数据进行16QAM调制,得到含有数据的同向和正交信息的散点图。未进行相位跟踪前存在频偏,导致星座图上复数点出现相位旋转,如图6(a)所示,可以通过信道估计与均衡来纠正,如图6(b)所示。此外,传输过程中出现的噪声会使得接收的信号出现一定的误码率[15],还需要通过信道编解码进行纠错。

图6 星座图Fig.6 Constellation

5 结论

对于DVB-T2信号,帧结构的改变使得传统的算法无法直接使用。通过借鉴CMMB和DVB-T系统的思路,进而提出适应DVB-T2信号的参考信号重构算法。得到以下结论。

(1)传统的一次相关结果的峰值较为平缓,改进后的双相关同步算法可以得到的尖锐的峰值,精确度更高,更适用于P1符号的不对称结构,实测数据处理结果验证该算法的有效性,可以很好地估计并补偿频偏。

(2)讨论了DVB-T2系统信道估计过程的影响因素,讨论了不同应用场景的信道特点,从而选取合适的导频模式。

(3)LS算法忽略了噪声的影响,复杂度低便于实现。改进的二维时频插值算法能够及时跟踪信道的变化,在时域和频域两个方向进行估计,精度更高,更适用于实时处理,后续还可以考虑高阶线性插值算法和曲线估计算法。

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