PCMA信号分离解调技术研究
2015-03-15葛蕾
葛 蕾
(中国电子科技集团公司第五十四研究所, 河北 石家庄 050081)
PCMA信号分离解调技术研究
葛蕾
(中国电子科技集团公司第五十四研究所, 河北 石家庄 050081)
摘要成对载波多址(Paired Carry Multiple Access,PCMA)是一种新兴的频率重用技术,通过对自干扰信号的重构和抑制能够有效提高系统容量,其关键技术在于自干扰信号的参数估计。通过分析PCMA自干扰信号抵消原理,建立PCMA系统传输模型,并在此基础上提出了PCMA自干扰信号的参数估计方法,包括时延估计、频率估计、相位估计和幅度估计。对PCMA信号进行了分离解调仿真,仿真结果验证了算法的可行性。
关键词PCMA;参数估计;干扰抵消;信号分离
Study on Technology of Separation and Demodulation for PCMA Signals
GE Lei
(The54thResearchInstituteofCETC,ShijiazhuangHebei050081,China)
AbstractThe paired Carrier Multiple Access(PCMA)is a newly-emerged frequency re-use technology and the technology can efficiently increase the system capacity by rebuilding and suppressing the self-interference signal.The key technology lies in the estimation of the self-interference signal parameters.The transfer model of PCMA system is established in the paper by analyzing the cancellation principle of self-interference signal and the parameter estimation methods are proposed,which includes time delay estimation,frequency estimation,phase estimation and amplitude estimation.Finally,the effectiveness of the algorithms is verified by the separation demodulation simulation results and the algorithms provide the theoretical basis for practical application.
Key wordsPCMA;parameter estimation;interference cancellation;signal separation
0引言
PCMA技术是1998年由美国Viasat公司提出的一种新的卫星通信多址接入技术[1]。PCMA卫星通信系统采用透明转发器,经卫星转发后,2个地球站均可接收到由本地信号成分(自干扰信号)与对方信号成分(有用信号)组成的下行混合信号,由于用户已知自身发射信号的内容,因此可以采用干扰抵消算法在一定程度上消除自干扰信号[2]。由此可见,PCMA系统的关键技术在于自干扰信号的参数估计与抑制,实现信号分离。
对PCMA系统建模的基础上,详细分析了PCMA自干扰信号的捕获及参数估计方法。针对不同的信号参数特征,采用有效的参数估计算法,并对最为关键的时延估计,通过消除载波频偏对相关特性的影响,提高了时延估计的准确性,从而实现了对PCMA信号的准确分离及有用信号的可靠解调。
1PCMA系统模型
PCMA系统是一个自干扰系统,在解调之前首先需要进行自干扰信号的抵消,实现信号分离。PCMA系统解调处理过程示意图[3]如图1所示,其中τ为时延、f为载波频率、φ为载波相位、A为信号幅度。
图1 PCMA系统解调处理过程
高斯信道下,地球站接收到的下行信号可表示为:
r(t)=s(t)+J(t)+n(t)。
(1)
式中,s(t)为有用信号;J(t)为自干扰信号;n(t)为系统引入的高斯白噪声,单边功率谱密度为N0。考虑复基带模型,当自干扰信号为PSK数字调制信号时,干扰信号可表示为:
(2)
式中,A为自干扰信号的幅度;θ(t)为载波瞬时相位(含频偏);τ为信号传输时延;a(n)为发送的符号序列;T为符号周期;h(t)为信道脉冲响应。为了重构自干扰信号,需要对自干扰信号的幅度、载波瞬时相位、信号传输时延进行估计。重构的自干扰信号可以表示为:
(3)
2PCMA信号分离解调关键技术
2.1 PCMA自干扰信号时延估计
PCMA自干扰信号时延估计采用差分共轭相关算法。设本地序列为c(t),其码元宽度为τ0,则它与自身延迟的相关函数可以表示为:
(4)
当c(t)长度为N时,
(5)
由相关检测的公式可以看出,当本地序列与接收序列对齐时相关值最大,而其他情况相关值很小。
2.2 PCMA自干扰信号频率估计
PCMA自干扰信号频率估计采用经典的M&M算法。M&M算法通过求接收信号采样值的自相关函数相位增量来获得频偏估计值[6],自相关函数表达式为:
(6)
式中,Lp为相关计算的符号长度;M为设计参数,其值不超过Lp/2;zk为第k个接收符号;ck为第k个本地参考信号。
M&M算法频率估计表达式为:
(7)
式中,lm为平滑因子,
(8)
2.3 PCMA自干扰信号载波相位估计
对PCMA自干扰信号载波相位进行估计时,可先忽略有用信号的影响(或将有用信号等效为噪声)[7],则PCMA接收信号可表示为:
r(t)=J(t)+n(t)。
(9)
对接收信号进行匹配滤波,得到统计独立的样本:
rk=Jk+nk=Aakejθk+nk。
(10)
应用以下算法对载波相位进行估计[8]:
(11)
(12)
(13)
式中,f为载波剩余频差;T为采样周期;fT为归一化剩余载波频率偏差。
2.4 PCMA自干扰信号幅度估计
对PCMA信号进行频偏及时延校正,并根据估计得到的自干扰信号载波相位对本地参考信号进行重新调制,得到本地参考信号为[9]:
(14)
忽略有用信号的影响(或将有用信号等效为噪声),对接收信号进行匹配滤波,得到统计独立的样本:
rk=Jk+nk=Aakejθk+nk。
(15)
将接收信号与本地参考信号进行共轭相乘,得到:
(16)
(17)
2.5 PCMA有用信号解调
PCMA有用信号采用相干解调方式,首先对I/Q两路信号进行滤波,然后对中频信号进行下变频滤波(对零中频信号可以跳过此步骤),接着进行码元同步、载波同步,然后进行判决,最后得到数字码流。
3信号分离解调算法仿真
以QPSK调制信号对PCMA信号分离解调算法进行仿真。QPSK信号参数如下:Fs:200×106;Rs:25×106;Eb/N0=15dB;成型滤波器滚降系数:0.35;2个信号参数一致。将其中一个信号作为PCMA自干扰信号,应用差分共轭相关算法估计自干扰信号时延得到的相关峰[10]如图2所示。
图2 信号时延估计相关峰
由图2中的峰值位置即可得到接收信号中自干扰信号的时延估计,找到自干扰信号与本地信号的对齐位置。
对自干扰信号进行频偏估计并校正后的自干扰信号载波相位估计值如图3所示。
图3 自干扰信号载波相位估计值
根据估计得到的自干扰信号时延、频偏、载波相位及幅度对本地参考信号进行重调制,对应抵消后的信号时域波形及信号频谱如图4所示。
图4 信号抵消后时域波形及频谱
由图4可以看出,应用自干扰信号干扰抵消算法后,信号时域波形幅度明显降低,得到有用信号,对有用信号进行解调后的信号星座图如图5所示。
图5 有用信号解调后的信号星座
由图5可以看出,对于PCMA信号,采用自干扰信号抵消算法后,可以实现对有用信号的正确解调,从而验证了在自干扰信号参数估计方面,差分共轭相关、M&M和匹配滤波等算法的有效性,相对于基于参数量化的最大似然估计算法,该方法更为简单,易于工程实现。
4结束语
利用PCMA系统中本地信号与对方信号的弱相关性,对PCMA自干扰信号参数估计方法进行了研究。基于不同的信号参数特征,采用差分共轭相关、M&M和匹配滤波等算法,通过理论推导获得参数估计的表达式,并在相位估计中通过理论分析求得最佳观测长度,最后通过解调后的仿真结果验证了方法的有效性,在工程实践中具有很好的应用价值。
参考文献
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葛蕾女,(1981—),工程师。主要研究方向:数字信号处理。
作者简介
基金项目:国家部委基金资助项目。
收稿日期:2015-05-08
中图分类号TN911
文献标识码A
文章编号1003-3106(2015)08-0039-04
doi:10.3969/j.issn.1003-3106.2015.08.11
引用格式:葛蕾.PCMA信号分离解调技术研究[J].无线电工程,2015,45(8):39-42.