穿戴式超宽带接收机误码率性能分析*

徐卫林，吴 迪，覃玉良，韦保林，段吉海

(桂林电子科技大学 信息与通信学院，广西 桂林541004)

1 引 言

人体穿戴式健康监护与遥测系统是未来医疗领域发展的重要趋势之一，这种穿戴式系统需要满足便携化、远程化和实时性的要求。超宽带(UWB)具有传输速率高、消耗电能小、不需要复杂的射频转换电路和调制电路、抗干扰能力强和保密性能好等突出特点［1］。利用UWB 的优势通过信道建模与系统设计，建立一种新的可穿戴式无线体域网(WBAN)用UWB 通信体制，并将系统集成到芯片中才能更好地满足穿戴式系统的需要。体域网信道模型及其BER 特性的分析和研究对收发信机的设计具有十分重要的指导性意义［1－3］。

目前关于人体信道的特性分析主要集中在路径损耗上［4］，因为它是影响UWB 收发信机灵敏度的关键因素之一，但是在设计收发信机系统时，降低BER、减少电路结构的复杂度和满足低功耗的要求是相辅相成的。文献［5］采用4 个分支的部分RAKE(PRAKE)接收机来进行BER 的评估，但并没有和同分支数的选择性RAKE(SRAKE)接收机的BER 进行性能对比，同时也没有考虑在进行重复编码的情况下软判决和硬判决对BER 的影响。文献［6］通过研究接收机在人体表面位置的变化对接收信号的影响，分析了收发天线角度的变化造成的不同路径损耗，但是并未考虑天线角度的变化对BER造成的影响。本文综合考虑了接收机的架构、分支数、收发天线的角度和接收机的判决方式等，通过MATLAB 仿真人体信道的冲激响应，确定如何合理地选用相干接收机结构［7］，以利用多径信道的时间分集提高判决过程的性能，以降低BER。文中利用CLEAN 算法进行UWB 信道传播分析，通过去卷积的方法得到人体信道的冲激响应，从三个方面展开:体表－体表(CM3)环境下［8］不同的RAKE 接收机结构对BER 的影响;体表－体外(CM4)环境下［8］收发天线角度对BER 的影响;重复编码［9］时采用软判决和硬判决方式对BER 性能的影响。

2 RAKE 接收机结构与BER

UWB 无线通信采用占空比很低的极窄脉冲进行短距离通信，穿戴式WBAN 的一个显著特点是发射机和接收机之间存在多条传播路径，发射信号在经过人体传播之后会产生多个经过时延和衰减的信号。因此，无线信道的冲激响应和多径数量、多径增益的大小、多径的到达时间和相位紧密相关。利用CLEAN 算法可获取人体信道冲激响应，其表达式如式(1)所示:

式中，al、tl、φl分别对应着多径增益系数、第l 径相对于第1 径的到达时间和第l 径的相位，L 是多径数目，δ 代表狄拉克函数。多径增益系数al如式(2)所示［9］:

其中，Γ 为指数衰减因子，γ0为RICIAN 系数，S 为服从标准差σs的对数正态分布。tl服从到达率为λ 的泊松分布，如式(3)所示:

对CM3 可以通过多次试验测量统计平均值，并不区分是视距(Line of Sight，LOS)还是非视距(Non Line of Sight，NLOS)传播［6］。由递减噪声功率值(对应ERX/NO =［0 3 6 9］，其中ERX 为一个单脉冲的接收能量，NO 为产生噪声电平的高斯随机变量的方差)产生接收机的4 个不同的高斯噪声信号，将发射信号和离散时间信道冲激响应卷积，然后叠加高斯噪声得到接收机输入信号［7］。

仿真RAKE 接收机时，将不同的多径分量首先经过加权，然后再进行叠加(即MRC 方式)，其权重按照使判决过程中信噪比(SNR)最大的原则确定。接收机接收的信号经过相关和判决过程即可得到接收信号的BER。考虑5 种典型的情况:处理所有多径分量的理想RAKE(ARAKE)，S =5 的SRAKE－5，S=2 的SRAKE－2，L =5 的PRAKE－5 和L =2的PRAKE－2。对TH－PPM UWB 信号的发射和接收的分析流程如图1所示。

图1 TH－PPM UWB 信号流程图Fig.1 Flowchart of TH－PPM UWB signal

其中，TL是观测时间，NR是RAKE 接收机分支数目，wj是第j 个分量的加权系数，m(t)是传输符号的相关掩膜，τj是第j 个分支的多径时延。

根据表1的CM3 信道冲激响应的基本参数值［9］(在办公室中，人体处于静态时30 次测量的平均值进行理论计算，由于参数来源于真实场景测量数据计算的平均值，能较好地模拟真实场景，下同)，仿真CM3 环境下人体信道的冲激响应、等价的离散时间信道冲激响应、功率延迟分布(PDP)以及不同结构的RAKE 接收机的BER，其仿真结果分别如图2～5所示。

表1 CM3 信道冲激响应的参数值Table 1 Parameters of impulse response of body channel of CM3

图2 连续时间信道冲激响应Fig.2 Impulse response of body channel in continuous time

图3 离散时间信道冲激响应Fig.3 Impulse response of body channel in discrete time

图4 信道冲激响应的PDPFig.4 PDP of impulse response of body channel

图5 BER 与ERX/NO 的关系曲线Fig.5 BER performance for different ERX/NO

根据图2和图3，依据式(7)可以获得UWB 信道的τrms［9］，它是接收端判断ISI 存在与否的最基本的参数，如果两个脉冲的时间间隔小于τrms，系统就会产生BER 和引起ISI。

图4的信道冲激响应PDP 反映了95%以上的信号能量集中在前40 个多径分量中，因此在仿真时，通过设定平均多径数目Pt =40，以控制信道冲激响应的产生。图5比较了理想RAKE 接收机、SRAKE 接收机和PRAKE 接收机等5 个RAKE 接收机的性能，噪声电平根据给定的ERX/NO 值确定。带菱形的虚线曲线对应的是SNR 最大的两个分支的SRAKE，带六角星的深色曲线对应的是SNR 最大的两个分支的SRAKE。显然，可以发现当ERX/NO=3 dB时，PARKE 接收机的BER 损失要比SRAKE 接收机高3 dB。

总体来说，包含全部分支的ARAKE 接收机由于复杂度很大，现实系统的设计中一般不予采用。PRAKE 接收机与SRAKE 接收机相比，在处理相同分支数时，PRAKE 接收机的BER 性能损失更大，但其信道估值和信道跟踪的复杂性比较低，而且PRAKE 接收机的电路复杂性也较低。在实际设计中选择接收方案时，可以采用能处理更多分支的PRAKE 接收机来代替SRAKE 接收机，虽然PRAKE接收机的分支较多但是电路结构较为简单。例如用PRAKE－5 接收机来代替SRAKE－2 接收机。相反，如果对RAKE 接收机的分支数有明确限制，可以选用SRAKE 接收机来获得更高的BER 性能，如图5所示，可以用SRAKE－5 接收机来代替PRAKE－5 接收机，但相应的信道估值和信道跟踪以及接收机的复杂性也会相应提高。

3 收发天线角度与BER

CM4 即体表－体外信道，典型环境如医生的监控通信装置置于墙边，病人的穿戴式UWB 通信设备置于人体体表，其信道基本参数可以通过多次试验进行统计测量，并不区分是视距(LOS)还是非视距(NLOS)传播。CM4 环境下信道冲激响应的多径增益αl和CM3 有所不同，需要对式(2)进行修正［9］，得到式(8):

根据表2的CM4 环境下不同收发天线角度对应的基本参数值［2］(在办公室中，人体处于静态时30 次测量的平均值进行理论计算，由于参数来源于真实场景测量数据计算的平均值，能较好地模拟真实场景)，通过MATLAB 仿真可以获得不同收发天线角度下的BER 性能，如图6和图7所示。

表2 CM4 环境下不同天线角度对应的参数Table 2 Channel parameters for different angles of antennas

图6 接收与发射天线角度为0°Fig.6 BER performance at 0°

图7 接收与发射天线角度为90°Fig.7 BER performance at 90°

图6和图7中，CM4 环境下不同结构不同分支数的RAKE 接收机的性能与CM3 环境下的不同结构不同分支数的RAKE 接收机的性能变化趋势基本类似。同时，可以看到收发天线角度在90°时得到的BER 在ERX/NO 为3 dB 和6 dB 时有不同程度的上升趋势，这说明接收天线位于人体的侧面时，由于胳膊和手腕等反射作用，会造成大量的多径分量，此时相当于τrms增大，大于脉冲平均周期，出现码间干扰，导致BER 上升。当收发天线角度在0°时，BER 的上升趋势并不明显。仿真结果给穿戴式UWB 通信中收发信机如何相对放置提供了理论依据，显然，在实际应用中，应当尽量避免收发天线垂直。

4 重复编码时采用软判决和硬判决对BER的影响

为了进一步降低BER，UWB 发射机可以采用重复编码。而在接收机进行判决时，采用软判决还是硬判决将影响其BER 性能。软判决的BER 如式(9)所示［7］，硬判决的BER 如式(10)所示［10］:

在加性高斯白噪声(AWGN)信道情况下，对于大多数编码方案，软判决一般要优于硬判决，这是因为对于一般的单比特判决而言，软硬判决的不同在物理实现上表现为其对信号量化所采用的比特位数。硬判决对信号量化的比特数为1 位，其判决结果非“0”即“1”，没有回旋余地。软判决则采用多个比特对信号进行量化，一个比特为猜测信息，额外的比特提供该猜测的可信度信息。

仿真在CM3 环境下采用发射数据数Numbit =700，比特重复次数Ns =2，选择S =5 的SRAKE 来对比收发天线不同角度时的软、硬判决对应的BER，得到的结果如图8和图9所示。

图8 收发天线角度为0°时的软硬判决对比Fig.8 BER comparison between hard and soft decision when angle of antenna is 0°

图9 收发天线角度为90°时的软硬判决对比Fig.11 BER comparison between hard and soft decision when angle of antenna is 90°

仿真结果表明软判决优于硬判决，当收发信机天线角度为0°，在ERX/NO=3 dB时，由于胳膊和手腕等反射作用较小，噪声可以看作是AWGN，平均干扰功率小，软判决明显优于硬判决0.2～0.4 dB;而在90°时，由于胳膊和手腕等反射作用增强，在非高斯噪声情况下，干扰功率变化大，BER 上升，软判决优于硬判决0.1 dB 左右，区别不大。

5 结 论

本文研究了基于CLEAN 算法的人体信道建模方法，发现已有研究集中在对收发机的信道路径损耗上，而对影响BER 的因素分析不足，导致进行全定制通信芯片设计时架构复杂，性能不佳。由此展开对CM3、CM4 两种穿戴式体域网环境下RAKE 接收机的结构、收发天线的角度和接收信号的判决方式等对BER 的影响的分析，并通过仿真验证得到量化评估结果;指出了同分支数的PRAKE 接收机和SRAKE 接收机，收发天线角度为0°和90°以及采用软硬判决造成的BER 的区别，从而为收发信机集成电路设计提供重要的理论依据，在具体设计中可综合考虑应用的要求、信道环境和实现的难易程度来进行选择。本文只是对人体处于静态时进行了建模及误码率特性分析研究，至于人体处于运动状态时的冲激响应、信道特性则有待将来采用改进模型进行更深入的研究。

［1］ Chen Fei，Zhang Wei，Rhee W，et al.A 3.8－mW 3.5 –4－ GHz Regenerative FM－ UWB Receiver With Enhanced Linearity by Utilizing a Wideband LNA and Dual Bandpass Filters［J］. IEEE Transactions on Microwave Theory and Techniques，2013，61(9):3350－3359.

［2］ Matsushita N，Tajima S，Ayatsuka Y，et al.Wearable key:device for personalizing nearby environment［C］//Proceedings of the 4th International Symposium on Wearable Computers.Atlanta，GA，USA:IEEE，2000:119－126.

［3］ Cramer R J M，Scholtz R A，Win M Z.Evaluation of an Ultra－Wide－Band Propagation Channel［J］.IEEE Transactions on Antennas and Propagation，2002，50(5):561－570.

［4］ 韦保林，岳宏卫，周茜，等. 植入式生物医学电子的UWB 无线通信可行性建模研究［J］.电讯技术，2013，53(3):357－362.WEI Bao－lin，YUE Hong－wei，ZHOU Qian，et al. Research on feasibility modeling of ultra－ wideband wireless communication for biomedical implantable electronic devices［J］. Telecommunication Engineering，2013，53(3):357－362.(in Chinese)

［5］ Wang Qiong，Masami K，Wang Jianqing. Channel Modeling and BER Performance for Wearable and Implant UWB Body Area Links on Chest［C］// Proceedings of 2009 IEEE International Conference on Ultra－Wideband.Vancouver，BC:IEEE，2009:316－320.

［6］ IEEE P802.15－08－0416－04－0006，Channel Models for WBANs［S］.

［7］ Gabriella M，Benedetto D，Giancola G.Understanding Ultra Wide Band Radio Fundamentals［M］. Beijing:Publishing House of Electronics Industry，2005:20－21.

［8］ Liang D D，Soon X N，Hanzo L. Near－ Capacity Turbo Coded Soft－ Decision Aided DAPSK/Star－ QAM for Amplify－and－Forward Based Cooperative Communications［J］. IEEE Transactions on Communications，2013，61(3):1080－1087.

［9］ Takizawa K，Aoyagi T，Li H B，et al.PathLoss and Power Delay Profile Channel Models for Wireless Body Area Networks［C］//Proceedings of 2009 IEEE International Symposium on Antennas and Propagation.Charleston，SC:IEEE，2009:1－4.

［10］ Suratman F Y，Adrian T，Zoubir A M. Collaborative Spectrum Sensing Using Sequential Detections:Soft Decision vs.Hard Decision［C］//Proceedings of 2013 International Conference of Information and Communication Technology. Bandung:IEEE，2013:1－6.