无人机数据链中Turbo码研究与FPGA实现

祁栋升,陈自力,白勇博,杨 勇

(军械工程学院,河北石家庄050003)

0 引言

无人机数据链是无人机飞行系统和地面控制站联系的枢纽,负责上行遥控指令、下行遥测数据和侦察任务信息的传输。因此,高质量的无人机数据链通信是保证无人机高效完成作战任务的前提,也是当前重要的研究课题。而在现代电磁战环境下,无人机数据链系统面临的是复杂的电磁环境以及有针对性的电磁干扰。因此,抗干扰技术是确保无人机通信链路迅速、准确、保密和畅通的关键技术。

Turbo码自1993年提出以来,因其接近香农极限的优异性能,一直成为编码界研究的热点。Turbo码虽然具有优异的性能,但是由于其译码复杂度高、译码延时大等问题,严重制约了Turbo码在高速通信系统中的应用。近年来,可编程逻辑器件得到了很大发展,FPGA以其密度高、速度快、编程灵活和成本低廉等优点在越来越多的领域中得到了广泛应用。文中在进一步研究Turbo码特性的基础上,实现了Turbo码编译码器的FPGA设计,这种实现方式在集成度、高速率、可靠性和灵活性等方面均能较好地满足无人机数据链的通信要求。

1 无人机信道模型

信道分析是基于统计模型基础上的,描述了无人机通信信道的传播特性。与陆地移动通信不同,无人机地面站都使用定向高增益的测控天线。因此,无人机通信系统中必然存在较强的直射信号分量和一定的高斯白噪声,同时存在地面反射波及由不同传播路径引起的多径分量。另外,由于无人机存在一定的飞行速度,还要考虑其造成的多普勒效应,因此无人机信道类似于Rician信道。实际研究中,为了研究问题的方便,可以把无人机信道简化Rician衰落信道模型。

2 Turbo码概述

Turbo码又称并行级联卷积码(Parallel Concatenated Convolutional Code,PCCC),它将卷积码和随机交织器结合在一起,在实现随机编码思想的同时,通过交织器实现了由短码构造长码的方法,并采用软输出迭代译码来逼近最大似然译码。可见,Turbo码充分利用了Shannon信道编码定理的基本条件,因此得到了接近Shannon极限的性能。研究结果表明,在采用长度为65536的随机交织器并译码迭代18次情况下,在信噪比Eb/No≥0.7 dB并采用BPSK调制时,码率为1/2的Turbo码在AWGN信道上的 BER≤10-5,达到了与Shannon极限仅差0.7 dB的优异性能。

Turbo码是一种性能十分优越的信道编码技术,为纠错码研究带来了新的突破。Turbo码与其他编码相比最大的优点在于它能够在较低信噪比条件下得到较高的编码增益,这说明Turbo码可以在环境比较恶劣的情况下依然能保持较低的误码率。因此,Turbo码已成为以大容量、高数据率和承载多媒体业务为目的的信道编码方案之一,用于高速率和高质量的无线移动通信业务,而这正是无人机数据链通信所需要的,所以研究Turbo码技术对于实现无人机高速、可靠通信具有重要意义。

3 Turbo码性能研究

为了设计出满足无人机数据链特性的译码器,比较有效的研究方法是用计算机进行仿真。仿真在Matlab环境下进行,仿真时以程序产生的随机码作为信源,经过Turbo码编码和BPSK调制后,加入模拟的Rician衰落信道,之后进行解调和译码,最后把译码结果和原始信源对比,统计误码数和误码率,得出性能结果。接下来分别讨论交织类型、译码算法和迭代次数对Turbo码性能的影响。

3.1 交织类型对Turbo码性能影响

在Turbo码的生成中,交织器扮演着重要的角色。交织器虽然仅仅是将信息序列中的N个比特的位置进行随机置换,但它却起着关键作用,在很大程度上影响着Turbo码的性能。其实质就是一个使得输出与输入之间存在对应关系的函数,将信息序列中各元素的位置进行重置,从而得到交织序列。在其他条件相同的情况下,不同交织类型对其性能的影响如图1所示。

图1 交织类型对 Turbo码性能影响

由仿真结果可知,随着SNR的增大,几种交织器的性能有了显著差别。当帧长一定时,分组交织器的性能略差一些,而伪随机交织器的性能相对较好。

3.2 不同译码算法对Turbo码性能影响

Turbo码有多种译码算法,选择Turbo码的生成多项式为 G(D)=[37,21],码率为1/2,帧长度为1 024比特,迭代次数为5,交织器采用伪随机交织方式,进行仿真比较各种译码算法的差异,Turbo码在不同译码算法下的性能仿真曲线如图2所示。

图2 译码算法对 Turbo码性能影响

由图2可以看到,MAP算法的译码性能最好,SOVA的译码性能最差,Log-MAP算法的性能与MAP算法差别不大。根据无人机数据链高速通信的要求,该设计在解码过程中采用改进后的Log-MAP算法来减小运算量,提高设计的可行性。

3.3 不同迭代次数对Turbo码性能影响

迭代译码结构是Turbo码的一个主要特点,通过迭代,使软信息在分量译码器之间传递,提高Turbo码的译码性能。该实验通过设置不同的迭代次数,观察实验结果。Turbo码生成多项式选用[37,21],码率选为1/2,采用Log-MAP译码算法,帧长采用1 024进行性能研究,得仿真结果如图3所示。由图可知迭代次数增大,译码性能会得以提升,但译码时延会随迭代次数的增加而线性增大,同时迭代次数增大到一定程度后,译码性能会趋于饱和,所以不能无限制地增加迭代次数。

图3 迭代次数对Turbo码性能影响

4 Turbo译码器的FPGA实现

4.1 译码算法的选择

利用FPGA的并行计算能力可以很好地解决Turbo码译码复杂和译码时延的矛盾。Turbo码译码算法中,MAP算法的性能是最好的,但是一般的MAP算法对于硬件的实现来说复杂性非常高,计算的中间存储量大、时延大、成本高,不太可能在实际系统中设计和应用,因此选择一种适于硬件实现的改进的MAP算法是非常必要的。通过上述的分析和仿真,再结合硬件实现的简便性和译码性能后,这里选用RSC子码为(37,21)码,码率为1/2,选用伪随机交织器、LOGMAP 算法,迭代次数选择为7次来实现译码器。

4.2 译码器的实现及测试

根据上述介绍的迭代译码原理,在FPGA中实现Turbo码的迭代译码。在ISE环境下,采用Verilog语言完成各功能模块的描述,在译码器设计的顶层实体中,用元件例化的方法,例化各模块实体,并进行元件的端口映射,完成一个完整的译码器设计。然后再在ISE环境下完成系统的综合、仿真,并进行分析验证。设输入译码器的码元序列code=(11 11 01 11 00),则理论分析输出码字应为codeut=(11010)。由图4知,该设计实现了Turbo码的正确译码,而且具有较高的译码速率,这表明设计的迭代译码器达到了设计目标。

图4 Turbo码译码器仿真波形

5 结束语

依据无人机信道特点,以无人机数据链中的Turbo码为研究对象,对其性能进行了研究分析。运用开发工具Xilinx ISE10.1结合设计语言并采用模块化结构对Turbo码译码器硬件实现进行了FPGA设计分析,根据系统特点运用仿真工具进行了仿真,达到了预期实验效果。通过验证该方案能够提高无人机通信质量和无人机数据链通信的抗干扰性能。目前,Turbo码的FPGA实现在无人机数据链中的应用研究较少,该课题的开展有助于深入研究无人机数据链路特性,对于实现无人机高速、可靠通信具有一定的理论和实际应用价值。

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