连续相位调制系统盲速率接收技术

邸成良，纪金伟，陈 宇，杨建永

(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

移动通信信道属于随参信道，其信道质量与所处环境的多径、多普勒频移、蓄意/无意干扰噪声等参数密切相关[1]。为充分利用信道资源、适应时变信道质量，各类传输速率自适应技术被广泛应用，进而实现在可承受误码率条件下的传输速率提升。

速率自适应技术涉及速率自适应发送和速率自适应接收两方面。发送端主要依据接收端反馈或自身直接获取的各类状态信息进行速率自适应调整，状态信息主要包括：信道质量反馈状态[2-4]、信道冲突检测[5]、数据丢包率[6-7]、误码率[8]、检测通信对端发射功率[9]等。IEEE 802.11系列标准主要速率自适应算法包括：① 基于连续固定数量数据包发送成功率调整速率的ARF(Auto Rate Fall-back)算法[10]；② 基于ARF算法改进的可变门限数据包发送成功率调整速率的AARF(Adaptive Auto Rate Fall-back)算法[6]；③ 基于短时出发RTS/CTS(Request to Send/Clear to Send)帧冲突检测的CARA(Collision-Aware Rate Adaptation)算法[5]；④ 基于接收端信噪比和接收端速率决策进行速率调整的RBAR算法[11]；⑤ 基于统计丢包率门限调整速率的RRAA(Robust Rate Adaptation Algorithm)算法[6]等。移动4G LTE下行传输速率调整则是通过UE测量接收到的下行信号，并将CSI(Channel State Information)所包含的信道质量(CQI)、下行传输最大可用阶数(Rank)以及下行传输采用的预编码矩阵(PMI)等信息通过控制信道上报给eNodeB，eNodeB再依据CSI提供的各类参数调整发送模式[2]。同时，还有利用无线电基站实时检测无线信道功率门限值方法对基站发送速率进行调整的方法[9]。此外，在战术通信/数据链等军事应用中[12]，还存在单向通信系统，发送端综合考虑通信双方距离、环境电磁频谱状态、抗干扰传输需求等因素，自主调整发送速率(与接收方无握手)。

接收端速率自适应技术主要解决如何正确解调发送端多种速率模式并获取有效接收数据问题，常用方法包含两类，一类是基于辅助信息的解调，即解调获取辅助信息内容，并从辅助信息中读取有效信息段所采用的调制样式、调制阶数、传输速率等信息，再进行有效数据解调；另一类为盲速率自适应接收，即不依赖发送端添加的辅助信息，直接从接收波形中判断传输速率，并完成解调和数据获取。

典型基于辅助信息的解调技术包括IEEE 802.11标准和4G LTE标准。IEEE 802.11标准中，PPDU帧的信号域(PLCP头)数据采用标准规范的最低速率发送，PLCP头中包含数据段采用的传输速率、数据有效长度等信息，接收端首先以标准规范的最低速率解调获取PLCP头信息从而得到数据段传输速率模式，然后对数据段进行解调[3]。4G LTE标准中，在物理层下行控制信道(PDCCH)中承载了DCI(Downlink Control Indicator)，其中更包含了发送端采用的子载波分配、调制样式选择和资源分配等信息，通过解调获取DCI数据从而得到下行传输速率模式，然后对数据段进行解调[13]。目前，最新发布的5G通信标准亦是基于辅助信息实现调制解调。

另一类盲速率接收技术不需要辅助信息，适用于合作/非合作目标的单项数据发送场景，技术途径包括：① 采用多速率串行搜索方式进行直接解调译码，直至译码后数据校验通过则完成速率匹配，其特点为速率采用串行搜索方式，资源耗费小但搜索耗时长，且存在丢包；② 采用多速率并行搜索方式直接解调译码，其特点为并行设置多路速率检测与接收通道，具有耗时短但资源消耗大的特点[13-18]；③ 在接收端解调译码前增加信号速率预检测模块，通过符号时频特征和重复次数统计判断发送速率[19]，但速率预检测模块自身会带来额外的计算资源开销，且完成速率匹配前将导致传输丢包。

总体上，现有主流速率自适应技术一方面采用基于收发双方交互辅助信息方式完成；另一方面采用串行/并行或专用模块进行盲速率检测，将带来不同程度的协议开销、传输时延和计算资源消耗等代价。在战术通信/数据链(特别是单向传输)中，各种传输速率大多要求兼具低时延和低误包率特征。基于此，提出一种基于连续相位调制的盲速率接收技术，通过合理设计发送端传输帧格式，在接收端通过分段匹配同步头方式实现接收速率判断，具有低时延、低资源消耗和低协议开销特征。

1 盲速率无线通信信号模型

接收端盲速率解调与发送端无握手交互过程，高效快速的盲速率接收关键在于发送端物理层信号同步头设计与接收端基于同步头特征的速率匹配算法设计。

连续相位调制速率自适应发送模型如图1所示，发送端共有M种信源速率，不同信源速率通过不同效率编码后(例如传输速率为2 Mbit/s时采用1/2信道编码，传输速率为1 Mbit/s时采用1/4信道编码等)形成相同符号速率的发射波形基带数据，然后为基带数据插入设计的同步头1、同步头2…同步头M，最后经过GMSK调制后进行无线发射。

图1 发端模型Fig.1 Transmitter model

连续相位调制速率自适应接收模型如图2所示，在接收端先按照同步头1生成本地匹配序列，然后本地匹配序列与接收序列进行分段匹配相关，再将分段匹配相关的结果按照同步头生成规则进行分段匹配累加，并检测相关峰数值，依据相关峰结果判断速率模式，完成速率匹配后进行解调解码处理。

图2 收端模型Fig.2 Receiver model

2 连续相位调制速率自适应传输算法

2.1 发送端详细处理过程

设通信系统共具备M种速率模式，M为大于等于2的数值，发送端根据自身传输需求，从M种速率选择其中一种进行数据发送，并通过不同效率的信道编码实现符号速率的统一。

完成信道编码和加扰后为数据增加物理层前导同步头：生成长度为N的同步头序列S(n)(如M序列，Gold序列)，并将同步头序列S(n)分为K段，分别为S1(n),S2(n),…,SK(n)，2K≥M；各段序列的长度分别为N1,N2,…,NK(N1+N2+…+NK=N)。

从S(n)的K个分段中选取其中P段，P

重复M次上述操作可得到M种同步头序列，分别与M种速率模式一一对应。

根据上述步骤所生成的同步头序列，将对应同步头序列添加到信道编码后的数据段之前，经过调制后形成发送波形数据，第m种同步头序列中的K个分段调制波形可表示为：

wavet,m,k(n)=It,m,k(n)+i·Qt,m,k(n)，

(1)

式中，下标t表示发送，m=1,2,…,M；k=1,2,…，K;wavet,m,k(n)表示第m种同步头序列中的第k个分段的调制波形，It,m,k(n)为wavet,m,k(n)的实部，Qt,m,k(n)为wavet,m,k(n)的虚部，i为虚数单位。

2.2 接收端详细处理过程

按照与发送端相同规则生成与发送端相同的同步头序列S(n)，并将S(n)分为与发送端相同的K个分段：S1(n)，S2(n)，…，SK(n)。

按照与发送端相同的调制方式，在接收端对同步头序列S(n)进行调制，形成接收端同步头波形，接收端同步头波形的第k段同步头调制波形为：

waver,k(n)=Ir,k(n)+i·Qr,k(n)，

(2)

式中，下标r表示接收，m=1,2,…,M;k=1,2,…，K；waver,k(n)表示接收端同步头波形的第k段同步头调制波形，Ir,k(n)为waver,k(n)的实部，Qr,k(n)为waver,k(n)的虚部，i为虚数单位。

将接收端同步头波形与接收到的发送端发射波形数据进行逐段相关匹配，逐点记录接收端与发射端匹配相关的相乘结果：Ir,k(n)·I(n)t,m,k、Ir,k(n)·Q(n)t,m,k、Qr,k(n)·I(n)t,m,k和Qr,k(n)·Q(n)t,m,k。

根据速率模式M与同步头分段取反的对应规则，得到M组相关结果，其中，第m组中的第k个相关结果的计算方式如下：

若第m种速率中(1≤m≤M)，同步头序列中的第k个分段数据未进行取反操作，计算第m种速率第k段中的采样点相关结果如下:

e-φk(Ir,k(n)·I(n)t,m,k+Qr,k(n)·Q(n)t,m,k+

i·(Qr,k(n)·I(n)t,m,k-Ir,k(n)·Q(n)t,m,k))。

(3)

若第m种速率中，同步头序列中的第k个分段数据进行了取反操作，则计算第m种速率第k段中的采样点相关结果为：

e-φk(Ir,k(n)·I(n)t,m,k-Qr,k(n)·Q(n)t,m,k+

i·(Qr,k(n)·I(n)t,m,k+Ir,k(n)·Q(n)t,m,k))。

(4)

式中，上标*表示对复数取共轭。

连续相位调制系统φk为第1段到第k-1段相位累积，即对第k段同步头初始相位的偏转：

式中，a(n)为码元数值，取1或-1；h为连续相位系统调制指数。

对第m种速率的K段相关数据进行累加，可通过匹配相关结果判断接收信号是否为第m种速率。依次对M种速率的匹配相关结果进行比对，根据匹配相关峰值可判断接收信号具体采用哪种速率模式。

由于所有速率模式中Ir,k(n)·I(n)t,m,k、Ir,k(n)·Q(n)t,m,k、Qr,k(n)·I(n)t,m,k和Qr,k(n)·Q(n)t,m,k四项乘法结果可共用，不同速率间仅通过少量加法运算即可得到不同速率模式下的匹配相关结果，该方法具有时延低、消耗资源少，且速率过渡平滑的特点。

3 连续相位调制速率自适应接收仿真分析

在发送端设置两种通信速率模式，两种速率通过不同的同步头进行区分，如图3所示，发送端产生长度为32的同步头序列S(n)=‘1000001111000000 0110001101011101’；S1(n)=‘1000001111000000’和S2(n)=‘0110001101011101’；S1(n)长度为N1=16，S2(n)长度为N2=16，两段总长度N=N1+N2=32；速率模式一中同步头前后两段保持不变，即同步头为‘1000001111000000 0110001101011101’；速率模式二中的第二段S2(n)数值进行翻转，形成‘1001110010100010’后与第一段S1(n)进行组合，形成速率模式二的同步头‘1000001111000000 1001110010100010’。

图3 两种速率模式原始数据Fig.3 Raw data for two rate modes

速率模式一通过GMSK调制后形成发送波形采样数据wavet,1,1(n)+wavet,1,2(n)，速率模式二通过GMSK调制后形成发送波形采样数据，wavet,2,1(n)+wavet,2,2(n)，其中过采样倍数均为64，前后相关长度L=5，调制指数取h=1/2，最终形成32×64=2 048个发送波形数据。

根据连续相位调制系统累积相位式(5)，因此累积相位φk的数值在数据长度为偶数时，其中累计相位值为0或者±π，S1(n)长度为16(偶数)根据式(5)累计相位数值为π，即第二段S2(n)的起始相位为0或者π。

(5)

从图4中可见速率模式一的φ1=3.695，从图5中可见速率模式二的φ1=3.153，二者均与π近似相等(近似相等原因在于GMSK相关长度为5，与前后两个码元相关)；同时由于两种速率模式中第一段均为进行取反，因此，两种速率模式中第一段的相位路径相同，如图4和图5中所示，在x=385位置，速率模式一与速率模式二的相位均为0.559 5；同时由于速率模式二中的第二段进行了取反，导致第二段两种速率模式的相位相反，如图4和图5中所示，在x=1 860位置，速率模式一相位为1.487，速率模式二相位为4.808，二者之和为2π。

图4 GMSK速率模式一相位路径Fig.4 GMSK mode-phase path of rate 1

图5 GMSK速率模式二相位路径Fig.5 GMSK mode-phase path of rate 2

在接收端生成与发送端相同的本地序列S(n)=‘1000001111000000 0110001101011101’，并将S(n)分为两段，长度分别为N1=16，N2=16，经过调制后生成waver,k(n)和wavet,k(n)两段本地序列，两段序列分别与接收序列进行匹配相关，并记录每一段的相乘结果Ir,k(n)·I(n)t,m,k、Ir,k(n)·Q(n)t,m,k、Qr,k(n)·I(n)t,m,k和Qr,k(n)·Q(n)t,m,k，该乘法结果可以在计算不同速率模式累加结果时复用，以减少乘法计算量。

对速率模式一而言，接收端产生的同步头序列与速率模式一选择的发送同步头序列相同，因此匹配相关结果应按照式(3)进行计算。

对速率模式二而言，第2段发送同步头序列进行了取反，因此第2段匹配相关结果应按照式(4)进行计算，同时第2段相位偏转量φk等于π。

最终对两种速率模式的各段分段匹配相关结果进行累加，得到不同速率模式下匹配相关结果，如图6和图7所示。由图6和图7可知，两种速率匹配相关结果均可在相同位置匹配出明显的峰值，两种匹配结果在其他位置上的差异是因为GMSK具有一定相关长度，与前后关联码元数值有关，会导致S1(n)和S2(n)过渡带相位是近似而不是完全反相。

图6 GMSK速率模式一相关匹配结果Fig.6 Correlation matching results of GMSK rate 1

图7 GMSK速率模式二相关匹配结果Fig.7 Correlation matching results of GMSK rate 2

通过实时检测两组结果的数值变化与峰值，假设阈值设置为最大峰值的80%，即阈值等于25.6，由图6和图7仿真结果可见，两种速率模式的匹配结果在峰值位置均大于25.6，可自适应判断是否捕获了相应速率的同步头，进而完成自适应判断发送方的发送速率。

经过1 000次仿真分析，两种速率模式相关峰最大峰值统计平均值是相同的。大量仿真结果证明，该方法不受相关峰值影响，部分匹配相关峰结果如图8所示，可实现盲速率模式检测。

此外，当数据速率分为4种后，经过1 000次仿真分析，4种速率模式相关峰统计平均值依旧是相同的。大量仿真结果证明，多种速率模式下盲速率接收算法依旧有效，部分匹配相关峰结果如图9所示。

(a) 模式速率一匹配结果1

(a) 模式速率一匹配

当速率模式有两种时，由于两种速率累加结果中复用了匹配相关的乘法结果，仅增加了部分计算量较小的加法，盲速率接收算法可节省约50%的计算量。类似的，当速率模式有4种时，由于4种速率累加结果中复用了匹配相关的乘法结果，仅增加了部分计算量较小的加法，盲速率接收算法可节省约75%的计算量。以此类推，当速率模式有M种时，本方法可节省约(M-1)/M×100%的计算量，速率模式越多本方法的效益越明显。

4 结束语

通过分段匹配相关和累加方法以近似单速率接收的计算量自适应完成了多种速率自适应接收同步，具有低时延、低资源消耗和速率切换平滑特性，无需预先链路沟通可直接进行盲速率切换和接收；具有广泛适用性，可用于连续相位调制系统的通信速率自适应接收，特别适用于要求低时延和低资源消耗特征的战术通信/数据链系统，如单向点对点、点对多点广播分发战术通信系统，或其他单向通信或接收端不需要/不具备即时发送确认信息的场景，因此具有很强的工程实用性。