数字微波通信系统
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4.数字微波通信系统方案比较与选取
在本系统中，发射机的算法与工作方式的变化相对较少，如图1所示，发射机的信源通过RS编码，内交织编码，卷积编码，外交织编码的信道编码后，经过符号变换和星座映射后，变成IQ正交两路分别进入4倍的升余弦成型滤波器，在通过DAC发送。
图1发射机框图
在数字微波通信系统的接收机部分，为了利用有限的硬件资源，设计定时同步，载波同步，以及信道均衡算法，减少信号在信道中的干扰与畸变，就需要分别考虑系统算法的多种组合方式。
微波无线电通信是常用于对地球表面通信，卫星通信，无线通信中的深空通信。微波无线电波段的其他部分用于雷达，无线电导航系统，传感器系统。
2.数字微波通信系统的要求
本系统实现了在采样率为102.4MHz的条件下，中频为128MHz,比特速率为155MB/S，要求误码率指标为在信噪比为23dB下，误码率小于1*10-3；在信噪比在26dB下，误码率小于1*10-6。
(1)
其中， 是信道输出信号， 是发射机发送的信号， 是一个线性常数， 为服从均值为0方差为N的高斯分布，X是概率密度函数为 ，Y的概率密度函数为p(y)，Z的概率密度函数为p(z),我们假定输入功率为常数。如果我们有一个输入码字(为 , )的，我们假设平均功率使
(2)
另外，X与Z互相独立的时候，加性信道的转移概率密度函数为
对于数字微波通信系统来讲，国内外诸多学者进行了很多探讨和研究，本文基于前人的研究成果对微波通信系统的体系结构以及信道和信号模型进行了讨论。
1.数字微波通信系统的介绍
微波被广泛用于点对点的通讯，因为它们的波长可以直接使用小尺寸窄波束天线，而接收天线也和发射天线有良好的指向性。这使得附近的微波设备，使用相同的频率不互相干扰。另一个好处是，使微波高频微波波段有一个非常大的信息承载能力，缺点是只限于微波传输线达到的视线，他们无法像较低频率的无线电波那样可以绕过山脉通过周围的山区。
综合数字微波通信系统的需求与参数分析，建议采用第三种方案。
5.数字微波通信的信道建模
数字微波通信的信道模型取决于天线的类型与应用环境，一般情况下，数字微波通信采用的是点对点通信，对天线的指向性有相对高的要求，通信距离在50千米左右，因而，数字微波通信系统的信道模型可以考虑加性高斯信道以及双径信道。
加性高斯信道：
(1)经过了前端处理的二进制比特流通过串并转换后，分为了同相和正交两路，简称为两路。
(2)在规定的符号映射法则下，两路信号分别完成了从2电平到多电平的转换。如果将这一映射过程反映在笛卡尔坐标系上，转换后的两路符号在坐标系中形成了星座图。图中的每一个星座符号点均包含了不同的幅度和相位的信息。
假设发射、接收滤波器级，且为时不变系统，在一个字符内，衰减和延时恒定不变的有：
; (6)
然而字符间的延时是线性变化的，如 ，其中 是该路径速度与 的比值，只是延时变化的一阶近似。可以得到：
(7)
其中式7中，时不变参数 和所有基 刻画了信道的特性。
图7时变信道模型的多通道离散时间等效图
时变信道模型的多通道离散时间等效图如7所示，同一个输入信号被Q个不同的复指数调制，在输出会引入一些冗余，我们称这种方式为信道分集。另外依赖于延时1的指数包含在参数中，其输入输出关系为：
图6所示为连续时间时变数字微波通信系统的信道模型。
图6双径信道模型1
如图6所示，图中 为发送滤波器冲激响应， 为接收滤波器冲激响应， 为时变数字微波无线信道的冲激响应， 为输入符号序列， 为噪声过程.
发送信号：
(4)
多径时变无线信道为：
(5)
其中 为输入符号，Q是路径数目， 和 分别表示每套路径的失真与时延。q为多径的数目，当q=2时，信道模型为双径信道模型。
(3)
图5高斯信道模型图
当然，在实际系统中，高斯信道太过理想，并不常见，但是高斯信道反映了系统一个最基本的抗干扰性能——对高斯白噪声的抑制能力，直接关系着信道的容量。
双径信道
根据数字微波环境的特点，天线有着良好的指向性，当然，指向性天线可以提供一个非常干净的信道，但是多径效应还是不可避免的，参考实际情况，研究中考虑的只有几个主要反射体的多径环境，建立数字微波通信的信道模型。
高斯信道，一般意义上讲，最理想的信道，指加权高斯白噪声(AWGN)信百度文库。这种噪声假设为在整个信道带宽下功率谱密度(PDF)为常数，并且振幅符合高斯概率分布。
高斯信道是在信道噪声对信号的表现，一般呈线性叠加性，所以也叫加性高斯信道。数学模型如下：
如图4，假设我们发送一个信息是受到加性白通道高斯噪声的干扰，信号模型为
数字微波通信系统接收机方案2：
图3接收机方案2
如图3，数字微波通信系统方案2与方案1相比，建立了定时同步和载波同步的大型环路，虽然通过大型环路分摊了各个模块收敛风险，但是，其代价就是整个大型环路系统的收敛条件会非常苛刻，收敛速度会非常慢，一旦出现信道突然变坏，会导致整个系统无法收敛，这并不符合产品开发的要求。
数字微波通信系统接收机方案3：
图4接收机方案3
如图4所示，数字微波通信系统方案3与前两个方案相比，先经过定时同步，通过定时同步消除信号的延时从而降低码间串扰，进而通过信道均衡，在有频偏的情况下，消除信号在信道的损失与畸变，最后把恢复好的信号，送入载波恢复，方案3有以下几个好处，正如图所示，每一个模块都有自己的回路，相应的，每一个模块的收敛时间都相对的是可以估计的，即使信道突然变坏，影响的是对应模块的性能，判决的收敛时间也是可以估计的，从而不会影响系统的整体性能。
3.数字微波系统的参数分析
数字微波通信系统中，采样率为102.4M，是因为考虑到在数字微波通信系统中，由于采用的是SDH（Synchronous Digital Hierarchy，同步数字体系）标准，因而155MB/S的比特率无法改变，经过符号映射后，信息数据率为原来的七分之一（因为是QAM128调制方式）,对应的符号映射的符号速率为155 /7=22.142MB/S；另外由于器件原因，系统实现的最高符号速率为25.6MB/S,信道编码预留的带宽是3.46MB/s左右，因而整个系统的带宽是相当有限的，导频序列只有RS编码中的帧信号能够提供，而RS编码的帧信号长度不会超过15bit，所以对信道均衡来讲如果用非盲均衡或是半盲均衡，必须在15bit内收敛，否则，必须采用盲均衡算法。
(8)
(9)
当q=2时，信道可以简化为如图8所示：
图8简化后的双径信道的等效模型
由图8，可得信道的复基带冲激相应可以表示为：
(10)
6.数字微波通信系统信号模型
在数字微波通信系统下，其信号模型与具体调制方式有关，在数字微波通信系统中，调制方式为QAM128点调制方式。
图9 QAM128点的调制过程
如图9所示，数字微波通信系统QAM128调制的工作流程如下：
数字微波通信系统接收机方案1：
图2接收机方案1
如图2所示，在第一个数字微波通信系统接收机方案中，信号进过ADC采样后，分I、Q两路分别进入DDC模块，经过两路信号经过匹配滤波器后，进行信道均衡，均衡后通过定时同步和载波同步，最后进行解星座映射和解码。
这种方案在数据通信的时候有一个致命的问题，就是信道均衡算法提出了非常高的要求，很可能需要在大延时和大频偏的情况下能够正常工作，对于有足够长训练序列的信道均衡算法，利用神经网络算法是可以实现的，但是在数字微波系统中，带宽是非常紧缺的，如果加入大量的导频序列，会降低频谱利用率，从而达不到指标。
在本系统中，发射机的算法与工作方式的变化相对较少，如图1所示，发射机的信源通过RS编码，内交织编码，卷积编码，外交织编码的信道编码后，经过符号变换和星座映射后，变成IQ正交两路分别进入4倍的升余弦成型滤波器，在通过DAC发送。
图1发射机框图
在数字微波通信系统的接收机部分，为了利用有限的硬件资源，设计定时同步，载波同步，以及信道均衡算法，减少信号在信道中的干扰与畸变，就需要分别考虑系统算法的多种组合方式。
微波无线电通信是常用于对地球表面通信，卫星通信，无线通信中的深空通信。微波无线电波段的其他部分用于雷达，无线电导航系统，传感器系统。
2.数字微波通信系统的要求
本系统实现了在采样率为102.4MHz的条件下，中频为128MHz,比特速率为155MB/S，要求误码率指标为在信噪比为23dB下，误码率小于1*10-3；在信噪比在26dB下，误码率小于1*10-6。
(1)
其中， 是信道输出信号， 是发射机发送的信号， 是一个线性常数， 为服从均值为0方差为N的高斯分布，X是概率密度函数为 ，Y的概率密度函数为p(y)，Z的概率密度函数为p(z),我们假定输入功率为常数。如果我们有一个输入码字(为 , )的，我们假设平均功率使
(2)
另外，X与Z互相独立的时候，加性信道的转移概率密度函数为
对于数字微波通信系统来讲，国内外诸多学者进行了很多探讨和研究，本文基于前人的研究成果对微波通信系统的体系结构以及信道和信号模型进行了讨论。
1.数字微波通信系统的介绍
微波被广泛用于点对点的通讯，因为它们的波长可以直接使用小尺寸窄波束天线，而接收天线也和发射天线有良好的指向性。这使得附近的微波设备，使用相同的频率不互相干扰。另一个好处是，使微波高频微波波段有一个非常大的信息承载能力，缺点是只限于微波传输线达到的视线，他们无法像较低频率的无线电波那样可以绕过山脉通过周围的山区。
综合数字微波通信系统的需求与参数分析，建议采用第三种方案。
5.数字微波通信的信道建模
数字微波通信的信道模型取决于天线的类型与应用环境，一般情况下，数字微波通信采用的是点对点通信，对天线的指向性有相对高的要求，通信距离在50千米左右，因而，数字微波通信系统的信道模型可以考虑加性高斯信道以及双径信道。
加性高斯信道：
(1)经过了前端处理的二进制比特流通过串并转换后，分为了同相和正交两路，简称为两路。
(2)在规定的符号映射法则下，两路信号分别完成了从2电平到多电平的转换。如果将这一映射过程反映在笛卡尔坐标系上，转换后的两路符号在坐标系中形成了星座图。图中的每一个星座符号点均包含了不同的幅度和相位的信息。
假设发射、接收滤波器级，且为时不变系统，在一个字符内，衰减和延时恒定不变的有：
; (6)
然而字符间的延时是线性变化的，如 ，其中 是该路径速度与 的比值，只是延时变化的一阶近似。可以得到：
(7)
其中式7中，时不变参数 和所有基 刻画了信道的特性。
图7时变信道模型的多通道离散时间等效图
时变信道模型的多通道离散时间等效图如7所示，同一个输入信号被Q个不同的复指数调制，在输出会引入一些冗余，我们称这种方式为信道分集。另外依赖于延时1的指数包含在参数中，其输入输出关系为：
图6所示为连续时间时变数字微波通信系统的信道模型。
图6双径信道模型1
如图6所示，图中 为发送滤波器冲激响应， 为接收滤波器冲激响应， 为时变数字微波无线信道的冲激响应， 为输入符号序列， 为噪声过程.
发送信号：
(4)
多径时变无线信道为：
(5)
其中 为输入符号，Q是路径数目， 和 分别表示每套路径的失真与时延。q为多径的数目，当q=2时，信道模型为双径信道模型。
(3)
图5高斯信道模型图
当然，在实际系统中，高斯信道太过理想，并不常见，但是高斯信道反映了系统一个最基本的抗干扰性能——对高斯白噪声的抑制能力，直接关系着信道的容量。
双径信道
根据数字微波环境的特点，天线有着良好的指向性，当然，指向性天线可以提供一个非常干净的信道，但是多径效应还是不可避免的，参考实际情况，研究中考虑的只有几个主要反射体的多径环境，建立数字微波通信的信道模型。
高斯信道，一般意义上讲，最理想的信道，指加权高斯白噪声(AWGN)信百度文库。这种噪声假设为在整个信道带宽下功率谱密度(PDF)为常数，并且振幅符合高斯概率分布。
高斯信道是在信道噪声对信号的表现，一般呈线性叠加性，所以也叫加性高斯信道。数学模型如下：
如图4，假设我们发送一个信息是受到加性白通道高斯噪声的干扰，信号模型为
数字微波通信系统接收机方案2：
图3接收机方案2
如图3，数字微波通信系统方案2与方案1相比，建立了定时同步和载波同步的大型环路，虽然通过大型环路分摊了各个模块收敛风险，但是，其代价就是整个大型环路系统的收敛条件会非常苛刻，收敛速度会非常慢，一旦出现信道突然变坏，会导致整个系统无法收敛，这并不符合产品开发的要求。
数字微波通信系统接收机方案3：
图4接收机方案3
如图4所示，数字微波通信系统方案3与前两个方案相比，先经过定时同步，通过定时同步消除信号的延时从而降低码间串扰，进而通过信道均衡，在有频偏的情况下，消除信号在信道的损失与畸变，最后把恢复好的信号，送入载波恢复，方案3有以下几个好处，正如图所示，每一个模块都有自己的回路，相应的，每一个模块的收敛时间都相对的是可以估计的，即使信道突然变坏，影响的是对应模块的性能，判决的收敛时间也是可以估计的，从而不会影响系统的整体性能。
3.数字微波系统的参数分析
数字微波通信系统中，采样率为102.4M，是因为考虑到在数字微波通信系统中，由于采用的是SDH（Synchronous Digital Hierarchy，同步数字体系）标准，因而155MB/S的比特率无法改变，经过符号映射后，信息数据率为原来的七分之一（因为是QAM128调制方式）,对应的符号映射的符号速率为155 /7=22.142MB/S；另外由于器件原因，系统实现的最高符号速率为25.6MB/S,信道编码预留的带宽是3.46MB/s左右，因而整个系统的带宽是相当有限的，导频序列只有RS编码中的帧信号能够提供，而RS编码的帧信号长度不会超过15bit，所以对信道均衡来讲如果用非盲均衡或是半盲均衡，必须在15bit内收敛，否则，必须采用盲均衡算法。
(8)
(9)
当q=2时，信道可以简化为如图8所示：
图8简化后的双径信道的等效模型
由图8，可得信道的复基带冲激相应可以表示为：
(10)
6.数字微波通信系统信号模型
在数字微波通信系统下，其信号模型与具体调制方式有关，在数字微波通信系统中，调制方式为QAM128点调制方式。
图9 QAM128点的调制过程
如图9所示，数字微波通信系统QAM128调制的工作流程如下：
数字微波通信系统接收机方案1：
图2接收机方案1
如图2所示，在第一个数字微波通信系统接收机方案中，信号进过ADC采样后，分I、Q两路分别进入DDC模块，经过两路信号经过匹配滤波器后，进行信道均衡，均衡后通过定时同步和载波同步，最后进行解星座映射和解码。
这种方案在数据通信的时候有一个致命的问题，就是信道均衡算法提出了非常高的要求，很可能需要在大延时和大频偏的情况下能够正常工作，对于有足够长训练序列的信道均衡算法，利用神经网络算法是可以实现的，但是在数字微波系统中，带宽是非常紧缺的，如果加入大量的导频序列，会降低频谱利用率，从而达不到指标。