移动通信设备中的多信道选取模型设计与改进

2017-09-07杨柳赵明涛

现代电子技术 2017年16期

杨柳　赵明涛

摘要：传统的设备信道选取模型分析方法复杂、模型模拟器电路过于简化，应加以改进。提出并设计一种移动通信设备多信道选取模型并改进。介绍模型模拟器的组成以及仿真原理，通过改变移动通信距离偏角并添加白噪声，排除模型中的多普勒效应和通信噪声。改进模型模拟器A/D电路中的可控增益放大器，提高多信道中信号的干扰排除操作强度。用分布式计算系统替换原模型中的密集型计算系统，提高模型计算精度。实验结果表明，改进后的模型取得了更高的电平过载率和更短的衰减时间。

关键词：移动通信设备；多信道选取模型；多普勒效应排除；模型设计

中图分类号： TN929.5?34； TN929.5 文献标识码： A 文章编号： 1004?373X（2017）16?0132?03

Abstract： Since the analysis method of the traditional device channel selection model is complex， and the circuit of the model simulator is too simple， a multi?channel selection model for mobile communication device is proposed and designed. The composition and simulation principle of the model simulator are introduced. The declination angle of mobile communication distance is changed and the white noise is added to eliminate the Doppler effect and communication noise. The gain?controllable amplifier in A/D circuit of the model simulator was improved to enhance the elimination intensity of signal interference in the multi?channel. The distributed computing system is used to replace the intensive computing system in the original model to improve the computing accuracy of the model. The experimental results show that the improved model has high level overload rate and short fall time.

Keywords： mobile communication equipment； multi?channel selection model； Doppler effect elimination； model design

近年來，移动通信渐渐成为通信行业的领军者，由于要通过缩减通信时延提高通信数据抗干扰能力，移动通信设备中多信道选取问题得到广泛关注。干扰移动通信设备时延原因包括空间损耗、噪声、多普特效应等，传统多信道选取模型普遍存在分析方法复杂、数据处理抽象、模型模拟器电路过于简化等缺点[1]，需加以改进。据以上描述，构建移动通信设备多信道理论分析模型，从理论入手消除干扰，最终设计出多信道选取模型。

1 移动通信设备中的多信道选取模型设计

移动通信设备使用者所处空间地理特点多样性明显，应用地理知识说明空间信道衰减情况，得到真实的理论分析模型。仿真陆地移动卫星通信信道模型[2]能够将信道环境正确区分，遇到移动通信设备地理特点转换时针对空间阴影加盖信道环境，构建理论分析模型，作为移动通信设备中多信道选取模型的初步设计方案，如图1所示。

根据仿真陆地移动卫星通信信道模型对地理特点的精确说明，设计出多信道选取模型在L波段的实测数据，通过最小二乘法[3]汇集多信道实测数据，选取最合适的信道进行移动通信。由于移动通信设备的卫星行驶速度快并且轨道偏低，多普特效应和噪声是影响时延的主要原因，移动通信信号与多普勒效应汇集进入理论分析模型，跟随噪声从模型输出。模型模拟器应该能够正确反映出移动通信设备多信道的干扰特点，为此，在仿真陆地移动卫星通信信道模型中加入增益系数和校对系数，与衰减系数组成乘性干扰因子，构建理论分析模型。

模型模拟器的组成以及仿真原理如图2所示，控制器进行移动通信设备多信道选取模型中干扰排除的软件设计，硬件设计部分包括A/D电路、时钟电路和信道信号操纵模块。数字信号相对于模拟信号更易被操作[4]，模型通过A/D电路将模拟信号转换成数字信号，以便进行更高精度的多信道选取，随后利用信道信号操纵模块，分析得到各个信道的通信状态，将输出信号转换成最初的模拟信号重新分配到相应信道中进行移动通信。

2 移动通信设备中的多信道选取模型改进

2.1 模型干扰排除改进设计

在理论分析模型的移动通信设备多信道衰减过程中，移动通信设备与卫星的通信识别区域存在很大不同，导致多信道中数据通信效果忽高忽低[5]，因此在改进移动通信设备中的多信道选取模型时，应该充分考虑到不同信道数据通信效果的干扰排除问题，将通信信道划分在一起进行信道衰减情况的提取，以便选取出精确的数据传输信道。

2.1.1 多普勒效应

移动通信设备多信道选取模型使用模型模拟器消除多普勒效应，将信号输出中的干扰信号降低至60 MHz以下。如果卫星与移动通信设备正在进行相对运动，信道取得的通信数据与真实数据之间存在距离偏角，这种现象被称作多普勒效应[6]。多普勒效应可同时作用于多个信道的数据解码和调制等过程，造成通信误差，函数表达式为：endprint

2.1.2 噪声

噪声产生于多信道通信中电磁波存在的氛围下，雷雨、刮风、人为等情况均可产生，这部分噪声为通信噪声。模型模拟器的接收端自身也存在硬件运转噪声，这部分噪声可以忽略，重点通过制造白噪声消除移动通信中产生的通信噪声。白噪声显示于多信道接收设备信号的载波?噪音比之中[8]，载波?噪音比的函数表达式为：

式中：[C]表示载波功率，与信道通信能量消耗有关；[B]表示信道频带宽度；[N0]表示白噪声功率波形密度。模型模拟器进行多信道通信仿真时，经设定载波?噪音比数值范围提高白噪声功率波形密度，达到排除噪声干扰目的。

2.2 模型模拟器改进设计

2.2.1 A/D电路改进

A/D電路对设备信号的处理影响着干扰排除操作强度，改进前的移动通信设备多信道选取模型没能意识到A/D电路的重要性，加大了软件操作压力。A/D电路由信号调制电路和A/D转换器组成，信号调制电路进行简单的滤波操作，对A/D电路的改进主要集中于减少A/D转换器的信道通信能量消耗。

A/D转换器的电平控制在25 dBm上下最能防止过载发生，这时需要对信号添加36 dB增益[9]。A/D转换器中电压放大器负责提供增益，成为移动通信设备中的多信道选取模型的重点改进对象。改进后的模型选择了型号为AD8330可控增益放大器，噪声产生率、失真率以及强大的增益控制能力是其主要优势，AD8330电路如图3所示。由图3可知，AD8330拥有两个增益控制管脚，分别是域名管脚和阅读器管脚，其管脚起到管理信号阻抗、控制增益方向、稳定电压、进行差分输入/输出等作用。为了提高模型干扰排除操作强度，AD8330对多信道通信信号滤波操作进行了改进，如图4所示，F1表示磁珠，专门进行信号波形抑制及高频噪声和峰值干扰排除，还能静电吸附。

2.2.2 信道信号操纵模块改进

信道信号操纵模块的改进在于提高移动通信设备多信道选取模型的软件计算精度。选择分布式计算系统替换原模型中的密集型计算系统，更精确地控制信号访问步长；采取数字手段增益白噪声，以便消除多信道进行并行移动通信时产生的信号抖动[10]。信道信号操纵模块中分布式计算系统结构如图5所示，复杂可编程逻辑器件执行现场可编程阵列下达的控制指令，采取先进先出队列缓冲乘性因子进行多信道选取，通过时钟信号时刻监督队列缓冲情况。

3 仿真实验

利用计算机对移动通信设备中的多信道进行模拟，模拟出多条圆形信道，长度为800 km，多信道应用场所在宽敞的公园和遮挡强度大的农村。设定模拟信道与移动通信卫星的地理偏差角为20°，取得经本文改进前的移动通信设备多信道选取模型、改进模型以及动态分配模型的电平过载率和衰减时间。公园中的电平过载率和衰减时间如图6所示，在相同地理偏差角的条件下，改进模型取得了很高的电平过载率，能够实时体现出多信道的移动通信情况，而且衰减时间短，很容易在信道中越过干扰，以便选取出最合适的移动通信设备信道。农村中的电平过载率和衰减时间如图7所示，所得仿真实验结果同上。

仿真实验结果表明，经本文改进后的模型电平过载率高，衰减时间短。

4 结论

本文设计高性能的移动通信设备多信道选取模型，初步设计出模型结构。模型模拟器硬件包括A/D电路、时钟电路和信道信号操纵模块。介绍了模型模拟器的工作原理。随后对模型的多普勒效应、通信噪声、A/D电路以及信道信号操纵模块进行了改进。仿真实验结果表明，经本文改进后的模型电平过载率高，衰减时间短。

参考文献

[1] 许健才.移动通信中多时段信道分配均衡模型[J].科技通报，2015，31（10）：145?147.

[2] 朱伟娜，周杰，蔡世清，等.移动通信宏小区信道模型的信道估计研究[J].计算机科学，2016，43（10）：87?92.

[3] 刘雅莎，肖丁.基于NS2的移动自组混合网络模拟平台研究[J].电视技术，2015，39（9）：88?91.

[4] 刘洋，崔颖，李鸥，等.认知无线网络中多信道频谱感知周期优化算法[J].数据采集与处理，2016，31（4）：737?745.

[5] 陈剑培，陈跃斌，庞兴胜，等.云南乡村环境下4G移动通信信道特性分析[J].云南民族大学学报（自然科学版），2016，25（4）：350?353.

[6] 李航，赵明，王京.阴影衰落信道下多波束卫星移动通信系统的动态信道分配策略[J].电讯技术，2016，56（6）：618?623.

[7] 王亚飞，刘亮亮.战舰实时通信系统中的优化通信过程仿真分析[J].计算机仿真，2015，32（6）：200?203.

[8] 辛焦丽，高丽.基于遗传算法的蜂窝网络接入信道动态分配方案的设计[J].现代电子技术，2016，39（15）：5?7.