一种基于协议的短波特定信号解调设计

陈 丽

(中国电子科技集团公司第五十四研究所，河北 石家庄 050081)

0 引言

短波通信由于其诸多优点，在军事通信中占有不可替代的作用，特别是近几十年串行调制解调技术的发展，产生了很多新的通信协议标准，其中以美国军用标准MIL_STD_188_110A应用最为广泛[1]。

110A协议信号持续过程中涉及多次调制样式的变换，传统的信号盲解调已经很难完成对该协议信号的处理[2]。本文基于协议标准，针对单载波串行MPSK数据传输波形，一方面通过自适应信道均衡技术来对抗短波信道出现的码间串扰；另一方面，处理过程中充分挖掘信号特征，使用协议中部分已知序列对均衡器进行训练，使其快速地进入收敛与稳定状态，提升了均衡算法性能，同时在处理过程中提取信号特征参数，降低了信号处理的复杂度。

1 信号特征

美军标准附录中对单载波串行110A数据传输波形进行了定义，单音串行模式信号通过在单载波上调制MPSK的方式来实现，调制的符号速率为固定的2 400 sps，输出的信息速率包括75，150，300，600，1 200，2 400 bps等几种。信号结构按时间和功能可分为4个阶段：同步报头序列、数据序列、报文结束序列以及编码和交织刷新比特等[3]。

1.1 同步报头序列

单载波串行数据传输中，交织方式分为短交织和长交织2种。交织方式不同时，同步报头序列的持续时间不同。

短交织时，同步报头持续时间为600 ms，即包含3段200 ms子前导块；长交织时，同步报头持续时间为4 800 ms，即包含24段200 ms子前导块。每个200 ms子前导块段由15个信道符号组成，每个信道符号包含3 bit。这15个符号分别为：

0,1,3,0,1,3,1,2,0,D1,D2,C1,C2,C3,0。[3]

其中，D1，D2表示bit速率和交织情况；C1，C2，C3表示对200 ms段的计数。

对每个信道符号进行映射，每个信道符号映射为8个相应符号且重复4次，即每个信道符号映射成32个符号。

因此，每200 ms子前导块内发送的符号个数为480个，其中短交织时同步前导发送1 440个符号，长交织时发送11 520个符号。

1.2 数据序列

数据序列由多个交织块组成，每个交织块由多组未知数据和探测数据交替组成。每组包含的符号个数根据符号速率有所不同，如表1所示。

表1 波形参数

信息速率编码率bit /信道符号符号个数/信道符号未知符号个数已知符号个数4 800不编码3132162 4001/23132161 2001/22120206001/21120203001/41120201501/8112020751/2232ALL0

例如：信息速率为2 400时，调制方式为8PSK，每组未知数据32个符号，探测数据16个符号；信息速率为1 200时，调制方式为QPSK，每组未知数据20个符号，探测数据20个符号。

短交织时，数据序列内一个交织块包含1 440个信道符号；长交织时，数据序列内一个交织块固定11 520个信道符号，与同步报头序列一致。

1.3 报文结束序列

由32 bit组成，即0x4b65a5b2[3]表示报文结束。

1.4 编码和交织比特

若数据序列中使用了交织器，调制器会使用足够多的比特进行交织器的冲刷，在侦察过程中不使用该段比特。

2 短波信道均衡算法设计

短波通信依靠电离层反射实现远距离传输，由于电离层参数的不稳定、信号传输过程中产生的衰落、多径传播引起的时间色散、多普勒效应引起的频率色散以及其他噪声和人为干扰等各种因素的影响，从而使接收端信号产生严重的码间干扰，导致信号的失真和畸变[4-5]。接收系统要正确恢复传输信息，必须对码间干扰进行补偿，目前减小码间干扰的常用方法是均衡技术[6-7]。

均衡器从结构上可以分为线性均衡器、格形均衡器、判决反馈均衡器和分数间隔均衡器等。均衡算法包括最小均方算法、常数模算法和递推最小二乘算法等[8]。通过对现有的各种均衡器及算法特点和性能的比较分析，判决反馈均衡器具有抽头数少，运算处理量较小，对深衰落有较强的均衡能力[9-10]等特点，因此在该协议信号解调算法实现中选择判决均衡器结构和递推最小二乘算法。

2.1 判决反馈均衡器

2.1.1 均衡器结构

在严重幅度失真的信道中，通常使用判决反馈均衡器(DFE)[11]。DFE是典型的非线性均衡器，如图1所示，它的结构包括前馈部分和反馈部分。前馈部分由其抽头具有符号率间隔的横向滤波器组成，待均衡的数据被用作这部分的输入；反馈部分由其抽头也具有符号率间隔的另一横向滤波器组成，加到反馈部分的输入是按前面检测的符号做出判决。它的输出可以由2个滤波过程之和表示：

(1)

图1 判决反馈均衡器结构

2.1.2 均衡器阶数选择

判决反馈均衡器的阶数一般根据经验进行选取，其反馈和前馈部分滤波器阶数的分配依据信道特性进行选择。

对于一个以T为间隔延迟线的线性滤波器，均衡器阶数选取原则是M=2N+1，即滤波器的时间范围为(2N+1)T，NT表示信道的多径时延[12-13]。

在典型短波信道中，中度短波信道的多径时延NT=0.001 s，恶劣短波信道多径时延NT=0.002 s。通过计算可得，中度短波信道是均衡器阶数选择7，恶劣环境下均衡器系数选择11。为适应恶劣信道条件，本文设计中均衡器系数选择12阶。

2.2 递推最小二乘(RLS)算法

2.2.1 算法原理

递推最小均方(Recursive Least-Square)算法是卡尔曼滤波算法的一个特例，和LMS类的算法相比，RLS算法是基于代价函数最小的准则得到的[14-15]。

在n时刻的均衡器的输出和期望值之间的误差为：

(2)

式中，d(n)为期望信号，y(n)为通过均衡器后的输出信号，均衡器n时刻的对应抽头系数的输入为x(n),x(n-1),...,x(n-M+1)，WN(n)为均衡器的权系数向量，定义为：WN(n)=[w0(n),w1(n),...,wM-1(n)]T，时刻i抽头系数输入矢量XN(i)定义为：XN(n)=[x(n),x(n-1),...,x(n-M+1)]T。其中，T表示转置，代价函数最小的准则，由微分置零法，求得：

RNN(n)WN(n)=rN(n)。

(3)

其中：

(4)

式中，*表示复共轭,H表示共轭转置,RNN(n)为输入信号向量的自相关矩阵,rN(n)是M×1阶的输入信号向量和期望信号的互相关向量。由式(4)得到滤波器抽头系数的解：

WN(n)=RNN(n)-1rN(n)，

(5)

W(k)=W(k-1)+R-1(k)XT(k)e(k)。

(6)

公式描述了一个滤波器参数受其输入误差e(k)控制的自适应滤波算法，即递推最小二乘(RLS)。

2.2.2 算法应用

首先，对算法中系数进行初始化，即n=0时刻：

WN(0)=0；P(0)=δ-1I，

其中I表示单位矩阵;

当瞬时时刻n=1，2，......,依次循环计算下列各式：

temp(n)=P(n-1)XN(n)，

(7)

(8)

(9)

WN(n)=WN(n-1)+k(n)ξ*(n)，

(10)

(11)

式中，λ为遗忘因子，通常取0≤λ≤1。转换因子：

(12)

表征后验估计误差和先验估计误差的比值，其中k(n)称为卡尔曼增益矢量,P(n)为逆相关矩阵，其实际物理意义表示相当于卡尔曼滤波当中的抽头系数估计误差的自相关函数。

3 基于协议的解调均衡实现

3.1 处理流程

基于协议的解调处理主要分为同步报头处理和数据段处理2部分，整个时隙内数据处理流程如图2所示。

图2 解调均衡处理流程

解调实现过程前首先对信号进行检测捕获，使用同步前导中的已知序列进行同步报头检测，获取信号精确起始时刻。

使用同步报头中前288个已知符号进行解调与均衡器训练；随后使用均衡解调算法对该时隙中信号D1，D2，C1，C2，C3等数据进行解调，并提取信号参数，包括编码参数、交织块大小等，用于进行后续解扰、解交织及译码处理。

对后续数据块中的未知数据和探测数据进行均衡解调，处理至未知数据时根据判决结果进行均衡器系数更新处理至探测数据时，使用探测序列对均衡器进行持续训练，直至获取完整的交织块。

3.2 同步报头参数提取

同步报头处理时，通过解析解调后的D1，D2，可提取信号参数如表2所示。

表2 D1，D2与指定符号的对应关系

比特速率/bit·s-1短交织长交织D1D2D1D24 80076--2 40077--2 40064441 2006545600664630067471507454757555

获得信号的信息速率后，根据表2中各参数对应关系，可以进一步获得信号调制样式、编码率等其他参数，用于后续数据段解调等处理。

此外，C1，C2，C3表示对200 ms段的计数，其中短交织时计数分别为2，1，0；长交织时计数分别为23，22，21，20，…，2，1，0。

6 bit表示0～23，由于C1，C2，C3均为一个符号3 bit，所以需要将6 bit对应至9 bit。如：

十进制23→二进制01 01 11→101 101 111C1 C2 C3C1 C2 C3

通过C1，C2，C3得到同步报头序号，能够明确数据段的起始位置，为后续数据段处理提供帮助。

3.3 均衡处理

基于已知序列的均衡处理使用12阶均衡器，以前馈6阶、后馈6阶的方式进行信道的均衡补偿，同时实现对载波剩余相位的修正。通过对均衡后的星座点与该符号上标准星座点的差异计算获取均衡器误差和相位误差，可以使均衡器快速锁定，还可以进一步去除相位模糊，降低后续处理的工作量。

在对未知数据进行均衡处理时，将均衡后的星座点进行映射，获取标准星座点，采用类似已知序列的方式获取均衡器误差，可以进一步提高均衡效果。此外，在同步报头数据与数据段之间、已知序列数据与未知数据处理过程中，对均衡器缓存内各系数进行保存，以保证数据处理的连续性[16-17]。

4 算法仿真结果分析

采用实际采集的信号进行解调数据处理，图3表示对均衡前与均衡后的对比，未经过均衡处理的结果表明解调星座图明显较差；而经过均衡处理后的解调星座图能够收敛到较好程度。

图3 基于协议的解调处理结果

图4和图5表示解调处理过程中12阶均衡器系数收敛曲线。在对同步报头序列通过均衡训练时，均衡器在初始的20个符号内即可达到收敛。

图4 均衡器收敛过程(系数1～6)

图5 均衡器收敛过程(系数7～12)

经过对解调数据分析，并进行了解扰、解交织等处理，可得到清晰的数据结构，与已知的帧结构相吻合。信令恢复结果如图6所示，通过信令恢复结果可以验证解调均衡正确性。

图6 信令解析结果

5 结束语

短波单载波串行信号的均衡技术是短波信号处理领域的一项挑战[18]。本文针对110A协议信号格式与特点，设计了基于协议的均衡器结构与算法。通过与未进行信道均衡的处理结果进行对比，经过均衡处理后星座图优化效果明显，通过实际信号验证，采用基于协议的解调均衡处理方法能够完成对整个时隙内变化调制样式信号的实时连续处理。目前，该处理算法已经分别在VPX硬件处理平台和现有计算机通用硬件平台上实现，因此具有较高的实用价值。