Düşük sinyal-gürültü oranı ortamı için uygun bir diferansiyel korelasyon edinim yöntemi
Shang Sujuan 1, 2, Xu Yaohua 1, Luo Jufeng 2, Qiu Yunzhou 2
(1. Eğitim Bakanlığı Akıllı Hesaplama ve Sinyal İşleme Anahtar Laboratuvarı (Anhui Üniversitesi), Hefei 230026, Anhui; 2. Shanghai Internet of Things Co., Ltd., Shanghai 200050)
Doğrudan yayılmış bir spektrum sisteminde edinim, çok kritik bir senkronizasyon tekniğidir. Diferansiyel işleme, frekans kaymasının tepe değeri üzerindeki etkisini ortadan kaldırmak için yaygın olarak kullanılmaktadır Ancak, sözde kod arttıkça ve sinyal-gürültü oranı azaldıkça, genel diferansiyel yakalama algoritması, sinyal-gürültü oranında büyük bir kayba neden olacaktır. Sözde kod bilgisini ortadan kaldırmak için sinyali ve sözde kodu çoğaltan ve ardından M-sıralı tarafsız alt otokorelasyonu gerçekleştiren diferansiyel korelasyon M-sıralı tarafsız otokorelasyon edinme algoritmasına (MUAC-DF) dayalı, geliştirilmiş bir diferansiyel edinim algoritması önerilmiştir. Bir dereceye kadar farkın neden olduğu sinyal-gürültü oranı kaybını telafi eder ve gürültü önleme performansını iyileştirir; matematiksel model detaylı olarak tanıtılmakta ve MUAC-DF algoritmasının performansı teorik olarak analiz edilmekte ve son olarak aynı koşullar altında simülasyon doğrulaması yapılmaktadır. Deneysel sonuçlar, MUAC-DF yakalama algoritmasının, genel diferansiyel tutarsız kod yakalama teknolojisinden daha iyi performansa sahip olduğunu, yakalama performansının 4 ila 5 dB artırıldığını ve düşük sinyal-gürültü oranı koşullarında çalışmak için daha uygun olduğunu göstermektedir.
Doğrudan sıralı yayılma spektrumu; uzun sözde kod yakalama; düşük sinyal-gürültü oranı; diferansiyel korelasyon yakalama
Çin Kütüphanesi Sınıflandırma Numarası: TN914.42
Belge tanımlama kodu: Bir
DOI: 10.16157 / j.issn.0258-7998.2017.05.027
Çince alıntı biçimi: Shang Sujuan, Xu Yaohua, Luo Jufeng ve diğerleri.Düşük sinyal-gürültü oranı ortamları için uygun bir diferansiyel korelasyon yakalama yöntemi.Elektronik Teknoloji Uygulaması, 2017, 43 (5): 110-113, 118.
İngilizce alıntı biçimi: Shang Sujuan, Xu Yaohua, Luo Jufeng, ve diğerleri.Düşük SNR diferansiyel korelasyon edinim yönteminin bir uyarlaması.Elektronik Tekniğin Uygulanması, 2017, 43 (5): 110-113, 118.
0 Önsöz
Direct Sequence Spread Spectrum (DSSS) iletişim sistemi, güçlü anti-parazit yeteneklerine ve konum seçme yeteneklerine sahiptir.IEEE802.15.4k standardının formülasyonu ile bu iletişim teknolojisi, uydu haberleşmelerinde yaygın olarak kullanılmaktadır. Navigasyon sistemleri, gizlilik ve düşük güç tüketen kritik altyapı izleme (Düşük Enerji, Kritik Altyapı İzleme, LECIM) ağları ve diğer alanlar. Bunlar arasında, edinim sorunu, doğrudan yayılmış spektrum sistemindeki anahtar teknolojilerden biridir. Gerçek dijital iletişimde, düşük maliyetli sıradan bir kristal osilatör kullanılır ve kristal osilatörün verici uçtaki frekans kayması kayması, alıcı uçta sinyal geri kazanımı için kullanılan taşıyıcı ile yerel taşıyıcı arasında belirli bir frekans sapmasına neden olur. Bu, yayılmış spektrum sinyallerinin sözde kod senkronizasyonu için çok zordur.
Bu makale temel olarak, düşük SNR ortamında rastgele frekans kayması varlığında uzun kod sözcüğü yakalama sorununu incelemektedir. Geleneksel uyumlu filtre hızlı edinim algoritması kullanılırsa, büyük bir frekans sapması, korelasyon tepe noktasında büyük bir zayıflamaya neden olacaktır. Frekans kaymalı yakalama algoritmaları için, yurtiçinde ve yurtdışında farklı uygulama senaryoları için birçok yakalama algoritması önerilmiştir; bunlar, sözde kod senkronizasyonu ve frekansı kullanarak, esas olarak zaman etki alanına dayalı seri, paralel ve frekans etki alanına dayalı paralel eşleştirme ile ilgili algoritma yakalama algoritmalarını içerir. Kısmi tahminle birleştirilmiş iki boyutlu arama, ancak elde etme süresi donanım uygulama kaynakları nispeten büyüktür Bu sorunu çözmek için, birçok belge ayrıca gelişmiş algoritmalar önermiştir. Literatür, iki boyutlu aramayı vardiya aramasına dönüştüren kısa vadeli eşleştirme korelasyonu ve FFT'yi (Hızlı Fourier Dönüşümü) (Kısmi eşleşme filtresi, PMF-FFT) birleştirme yöntemini tartışır. Sinyal, FFT için bölümlere ayrılır ve aynı zamanda frekans ofset analizi gerçekleştirilir, bu da yakalama hızını büyük ölçüde artırır. Bununla birlikte, kaynak tüketiminin nispeten büyük olduğu düşünüldüğünde, mühendislik uygulamasında pratiklik güçlü değildir ve FFT işleminin kullanımı, pratik uygulamalar için uygun olmayan bir bariyer etkisine sahip olacaktır. Frekans kaymasını ortadan kaldırmak için diferansiyel işlemenin kullanımını tartışan uygulama senaryolarının çoğu, esas olarak GNSS (Global Navigasyon Uydu Sistemi) zayıf GPS sinyal yakalama, vs.'dir. Sinyal özelliklerine göre, genellikle farklı işlemlerden sonra tutarlı birikimi ve tutarsız birikim segmentlerinin sayısını artırmak için kullanılır. Korelasyon tepe noktasını artırmak için; edinim performansını bir dereceye kadar artıran eşit uzunlukta olmayan sözde kod tasarımı oluşturma fikri de vardır, ancak düşük sinyal-gürültü oranı altında sözde kod senkronizasyonu için uygun değildir; Literatür, PN kodunun artmasıyla birlikte sinyalin Gürültü oranının azaltılması, diferansiyel işlemeden sonra sinyal-gürültü oranı kaybını arttırır Bu nedenle, diferansiyel işlemeden sonra anti-frekans kayması edinim algoritması, daha düşük sinyal-gürültü oranı altında sözde-kod senkronizasyonu için uygun değildir.
Düşük sinyal-gürültü oranı altında DSSS (Doğrudan Sıralı Yayılı Spektrum) sistemlerinde ultra uzun sözde kod senkronizasyonu sorununu hedefleyen bu makale, diferansiyel işlemeye dayalı Diferansiyel Korelasyon (MUAC) algoritmasına dayalı bir M sıralı Tarafsız Otomatik Korelasyon önermektedir. -DF), ilk önce alıcı uçtaki IF sinyalini sözde kodla çarparak sözde kod bilgisini elimine edin ve ardından taşıyıcı frekans ofset bilgisini ortadan kaldırmak için M-mertebesinde diferansiyel otokorelasyonu gerçekleştirin. Aynı koşullar altında, simülasyon araştırmasının performansında diğer belgelere kıyasla çok önemli bir gelişme var.
1 Geliştirilmiş MUAC-DF yakalama algoritması
Temel bant sinyalinin, şekillendirme ve filtrelemeden sonra IF aşağı dönüşümünden sonra ifadesi şöyledir:
Bu yazıda önerilen MUAC-DF yakalama algoritmasının genel çerçevesi Şekil 1'de gösterilmektedir. Alınan sinyal ilk önce sözde kodun etkisini ortadan kaldırmak için karşılık gelen yerel sözde kod dizisi ile çarpılır ve ardından korelasyon değeri, taşıyıcı frekans ofsetinin korelasyon tepe noktası üzerindeki etkisini ortadan kaldırmak için M-sıralı tarafsız alt otokorelasyona tabi tutulur ve ardından L segmentinin korelasyon değeri, tepe değeri elde etmek için toplanır. Eşik yargısı için, başlangıç eki birden fazla bit içerdiğinden, doğru edinme olasılığını geliştirmek için, bir K doğrulama yöntemi benimsenir, yani edinme eşiği aştıktan sonra, gürültü girişimini azaltmak için eşiğin hala aşılıp aşılmadığını teyit etmek için bir sözde kod döngüsü kullanılır. Eşikten büyükse, sözde kod senkronizasyonu başarılıdır. Sözde kod fazı araması başarılı olduğunda, yerel sözde kodun fazını alınan dizi ile senkronize olacak şekilde ayarlayın. Bu makaledeki algoritma basit olmasına rağmen, gürültü önleme performansı ve yakalama performansı büyük ölçüde geliştirilmiştir.
2 performans analizi
Bu makalede önerilen MUAC-DF yakalama yöntemi, frekans kaymasını diferansiyel işleme yoluyla analiz eder, bu nedenle frekans kaymasını ortadan kaldırma yeteneği, frekans kaymasını ortadan kaldırmak için diferansiyel işlemeyi kullanan önceki yöntemle aynıdır.
Ön işleme olmaksızın sinyal-gürültü oranı:
Şekil 2, formül (3) 'e göre elde edilmiştir.Şekilden, sinyal-gürültü oranı azaldıkça, diferansiyel işleme yoluyla hesaplanan sinyal-gürültü oranının, simülasyon tarafından belirlenen sinyal-gürültü oranına göre çok büyük bir kayba sahip olduğu görülmektedir. Bu yazıda önerilen MUAC-DF yakalama yöntemi, diferansiyel işlemenin neden olduğu sinyal-gürültü oranı kaybını bir dereceye kadar telafi edebilir.
Formül (1) 'e ait alınan ara frekans sinyalini karşılık gelen sözde kodla çarpın:
Denklemden (19) şunu görebiliriz: N'den > M, SNRd var (dB) > SNR (dB), sinyal-gürültü oranını bir dereceye kadar iyileştirebilir.
IEEE802.15.4k standardına göre, ultra uzun PN kod dizisini kullanan DSSS sistemi, sistemin alma hassasiyetini artırabilir. Bu nedenle, MUAC-DF edinim algoritması, düşük sinyal-gürültü oranı ortamında uzun sözde kod senkronizasyonu için uygundur.
3 Simülasyon ve analiz
Daha sonra, MATLAB simülasyonu aracılığıyla, gürültü önleyici performans ve yakalama performansı sırasıyla simülasyonla doğrulanır. IEEE802.15.4k standardına dayalı olarak, ultra düşük güçlü uzun mesafeli iletim uygulamasında temel bant iletim sisteminin simülasyon koşulları altında, ana simülasyon parametreleri: modülasyon modu OQPSK modülasyonunu benimser; taşıyıcı 780 MHz; 400 Kcps yonga hızı; isteğe bağlı genişletme Frekans kodu uzunluğu, bu makale 1024'e dayanmaktadır; m / M / Gold sözde kod dizisi kullanılabilir, bu makale m dizisine dayanmaktadır; kristal osilatörün maksimum frekans sapması 20 ppm'dir.
Bu bölüm, düşük sinyal-gürültü oranı altında bu makalede vurgulanan geleneksel diferansiyel yakalama algoritmasının ve yakalama algoritmasının anti-gürültü yeteneğini ve yakalama performansını simüle eder ve analiz eder.
3.1 Anti-gürültü yeteneği
Şekil 3 ila 5, literatürdeki diferansiyel uyumlu birikimi ve uyumlu olmayan birikim edinme algoritmalarını ve simüle edilmiş sinyal-gürültü oranı -15 dB, -20 dB, -25 dB olduğunda bu makalede önerilen MUAC-DF edinme algoritmasının normalleştirilmiş korelasyon tepe noktasını gösterir. .
Şekil 3'ten, sinyal-gürültü oranı -15 dB olduğunda, üç yakalama algoritmasının normalize edilmiş zirvelerinin nispeten aşikar olduğu görülebilir.
Şekil 4'ten görülebileceği gibi, sinyal-gürültü oranı -20 dB olduğunda, diferansiyel tutarlı ve tutarsız birikim edinim algoritmasının normalize edilmiş zirvesi, gürültü tarafından bir dereceye kadar zayıflatılırken, geliştirilmiş algoritmanın normalleştirilmiş zirvesi nispeten açıktır.
Şekil 5'ten, sinyal-gürültü oranı -25 dB olduğunda, diferansiyel tutarlı ve uyumlu olmayan birikim edinme algoritmasının normalleştirilmiş tepe değerinin gürültüde yok edildiği, geliştirilmiş algoritmanın normalleştirilmiş tepe değerinin ise nispeten açık olduğu görülebilir.
Diferansiyel tutarlı ve uyumlu olmayan birikim edinme algoritması, tutarlı ve uyumlu olmayan birikim için farklı şekilde çarpılmak üzere sinyalin tepe noktalarını ve sözde kodu kullanır.Diferansiyel işleme, frekans kaymasının etkisini, ancak diferansiyelin neden olduğu sinyal-gürültü oranı kaybını ortadan kaldırır. Düşük sinyal-gürültü oranı altında, kare toplam birikiminin korelasyon zirvesi yoktur ve doğru sözde kod senkronizasyon noktası doğru bir şekilde yakalanamaz. MUAC-DF yakalama algoritmasının tepe değeri, -25 dB'de nispeten belirgindir, bu nedenle gürültü önleme performansı büyük ölçüde geliştirilmiştir.
3.2 Performansı yakalayın
Şekil 6, birkaç farklı yakalama algoritması için makul eşik ayarlarını gösterir, biriken bölümlerin sayısı L = 6'dır ve sinyal-gürültü oranı -10 dB ila -28 dB olan yakalama performansı simülasyonla test edilir.
Şekil 6'dan görülebileceği gibi, diferansiyel uyumlu birikim ve diferansiyel uyumlu olmayan birikim yakalama, sinyal-gürültü oranı -19 dB'den düşük olduğunda senkronizasyon noktasını doğru bir şekilde yakalayamaz. Bu yazıda önerilen MUAC-DF yakalama algoritması, SNR = -23 dB'de sözde kod faz senkronizasyon noktasını doğru bir şekilde yakalayabilir ve yakalama performansı 4 ila 5 dB geliştirilir.
Şekil 7, bu makalede önerilen MUAC-DF yakalama algoritmasının farklı birikim segmentlerinin koşulları altında sistem yakalama performansını yansıtmaktadır.
Şekil 7'den, biriken bölüm sayısı arttıkça, yakalama performansının bir dereceye kadar iyileştiği, ancak biriken bölümlerin sayısı belirli bir seviyeye ulaştıktan sonra performansın önemli ölçüde iyileşmediği görülebilmektedir. Şekil 7'de gösterildiği gibi, biriken bölümlerin sayısı 2'den 5'e kadardır ve yakalama performansı 1'den 2 dB'ye kadar iyileştirilmiştir Biriken bölümlerin sayısı 5'ten 7'ye olduğunda, performans artışı belirgin değildir. Bu nedenle biriken segment sayısı 6 olarak seçilir.
4. Sonuç
Bu makalede önerilen farklı işlemeye dayalı M-sıralı tarafsız otokorelasyonlu uzun sözde kod edinme algoritması, düşük SNR altında sözde kod senkronizasyon noktasını doğru bir şekilde yakalayabilir. Diferansiyel korelasyon algoritmasının kullanımı basittir, güçlü anti-frekans kayması yeteneğine sahiptir ve tutarsız birikimin neden olduğu kare kaybını önleyebilir. Sinyal, sahte kod bilgisini ortadan kaldırmak ve sinyal-gürültü oranı performansını büyük ölçüde geliştiren uzun sözde kod edinme teknolojisinin etkisini ortadan kaldırmak için M sıralı tarafsız alt korelasyon gerçekleştirmek için yerel sözde kodla çarpılır. Bu makale teorik olarak MUAC-DF yakalama algoritması ile diferansiyel işlemeden sonra sinyal-gürültü oranındaki gelişmeyi analiz eder ve simülasyonla doğrulanır. Son olarak, anti-gürültü ve yakalama performansı, aynı koşullar altında diferansiyel yakalama algoritması ile karşılaştırılır Algoritma, gürültü önleme performansı ve yakalama performansında bariz avantajlara sahiptir ve düşük SNR ortamında uzun sözde kodların senkronizasyonuna daha iyi uygulanabilir. .
Referanslar
GEBREMEDHIN B G, HAAPOLA J, IINATTI J. DSSS PHY.European Wireless 2015 ile IEEE 802.15. 4k öncelikli kanal erişiminin performans değerlendirmesi; 21th European Wireless Conference; Proceedings of.VDE, 2015: 1-6.
CHUNG S, NONEMAN J W. Uyarlanabilir eşikli ve yayılma spektrum sistemleri için optimal karar veren seri arama edinim sistemi: ABD Patenti 5, 642, 377
.1997-6-24.
QI J, LUO F, SONG S. Katlanmış PMF-FFT'ye dayalı navigasyon alıcısının hızlı edinme yöntemi Hesaplama, İletişim ve BT Uygulamaları Konferansı (ComComAp), 2014 IEEE.IEEE, 2014: 62-66.
Liu Yu, Tian Shijun. İç mekan GPS sinyalleri toplama algoritmasının araştırılması. WiCOM08, 2008.
Yang Ling, Wang Li, Hu Xiulin, vb. Korelasyon işlemine dayalı hızlı bir kod edinme yöntemi Radio Engineering, 2006, 36 (10): 24-26.
Liu Yanhua, Zhao Gang.PMF-FFT'ye dayalı PN kodu edinme yöntemi ve performansı. İletişim Teknolojisi, 2009, 42 (1): 24-26.
Zhang Xiangli, Hu Xiulin, Tang Zuping. GNSS zayıf sinyal ediniminin performansını iyileştirmek için sözde kod optimizasyon tasarımı. Chinese Journal of Electronics, 2013, 41 (10): 1953-1957.
Qin Yong, Chen Hao DSSS sistemleri için geliştirilmiş bir kod yakalama teknolojisi Telekomünikasyon Teknolojisi, 2008, 48 (12): 25-28.
Pi Yiming, Zhang Jing, Cai Changting.GPS sinyal diferansiyel korelasyon edinim algoritması üzerine araştırma Global Positioning System, 2006, 31 (4): 1-4.
Zhao Chunyan, Cui Wei Tutarsız verilerin etkisinin üstesinden gelebilen bir DSSS sinyal edinme algoritması Açta Electronica Sinica, 2011, 39 (7): 1491-1496.
Luo Jufeng, Wang Xiang, Fu Yaoxian ve diğerleri FFT paralel aramaya dayalı sahte kod ve frekans kaymasının hızlı edinimi için yeni bir yöntem. Journal of Electronics and Information, 2011, 33 (3): 563-568.
