DSAR進(jìn)展趨向探討

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本文作者：章謙驊、章堅(jiān)武、包建榮 單位：杭州電子科技大學(xué)通信工程學(xué)院

dsar迭代處理結(jié)構(gòu)

DSAR針對(duì)未知深空信道傳輸環(huán)境，分別需要識(shí)別、估計(jì)和檢測(cè)接收信號(hào)的解調(diào)參數(shù)，用于獲取信號(hào)承載的信息。但在低信噪比深空傳輸環(huán)境下，信號(hào)參數(shù)的估計(jì)和檢測(cè)往往存在循環(huán)嵌套和互為前提的問(wèn)題，不能輕易分離各個(gè)參數(shù)的識(shí)別和估計(jì)過(guò)程。如對(duì)于信號(hào)解調(diào)中的載波頻率與相位兩個(gè)參數(shù)，它們的估計(jì)互為前提：相對(duì)準(zhǔn)確的另一方參數(shù)估計(jì)，將有助于該參數(shù)自身的精確估計(jì)。反之，除非進(jìn)行更大復(fù)雜度的二維參數(shù)同時(shí)估計(jì)，否則不能有效地依次實(shí)現(xiàn)該兩個(gè)參數(shù)的精確估計(jì)。因此，如何確定參數(shù)估計(jì)的合理次序，并采用若干工程實(shí)現(xiàn)技巧,對(duì)于構(gòu)造整個(gè)自主無(wú)線(xiàn)電參數(shù)估計(jì)的體系結(jié)構(gòu)將非常關(guān)鍵。目前，JPL提出了自主無(wú)線(xiàn)電參數(shù)估計(jì)的總體系統(tǒng)模型,并分別論述了該模型所需解決的參數(shù)識(shí)別，檢測(cè)，解調(diào)等關(guān)鍵技術(shù)[2]。但大部分參數(shù)估計(jì)方法，都需要預(yù)先得知某些參數(shù)，從而距DSAR復(fù)雜傳輸環(huán)境的工程應(yīng)用還有較大差距。特別是該模型將直接面臨低信噪比傳輸?shù)碾y題，直接導(dǎo)致傳輸過(guò)程的解調(diào)門(mén)限不夠，而無(wú)法進(jìn)行后續(xù)有效譯碼等處理，而使通信失效。中科院空間中心也提出了自主無(wú)線(xiàn)電參數(shù)估計(jì)的迭代層次模型，給出了解決該問(wèn)題較好的工程實(shí)現(xiàn)結(jié)構(gòu)[3]。它首先將信號(hào)檢測(cè)和處理的各個(gè)過(guò)程進(jìn)行細(xì)化分層，按各個(gè)參數(shù)的識(shí)別、粗估計(jì)到精估計(jì)的層次進(jìn)行混合處理：通過(guò)不同處理層間進(jìn)行的參數(shù)估計(jì)信息的交互、反饋和迭代處理，能有效地實(shí)現(xiàn)未知信號(hào)由粗到精的自主識(shí)別，接收和處理。但該方法要達(dá)到實(shí)用還需解決以下問(wèn)題：優(yōu)化參數(shù)估計(jì)算法,即在保證參數(shù)估計(jì)性能的前提下,盡量降低算法的實(shí)現(xiàn)復(fù)雜度；保證層間參數(shù)估計(jì)所傳遞消息的可靠性，避免錯(cuò)誤消息的反饋導(dǎo)致的誤差傳播與放大，以確保整個(gè)系統(tǒng)解調(diào)參數(shù)估計(jì)和檢測(cè)的收斂和正確。

DSAR系統(tǒng)中信號(hào)參數(shù)的估計(jì)和檢測(cè)，主要包含以下6個(gè)層次：調(diào)制指數(shù)估計(jì)與識(shí)別、載波頻率估計(jì)與補(bǔ)償、調(diào)制方式識(shí)別，載波相位跟蹤，信噪比(SignaltoNoiseRatio,SNR)估計(jì)及載波頻率跟蹤以及幀同步與信道譯碼處理。針對(duì)互為前提的循環(huán)信號(hào)參數(shù)估計(jì)及其精度問(wèn)題，還需針對(duì)參數(shù)估計(jì)效果，劃分估計(jì)階段為粗估計(jì)及精估計(jì)兩個(gè)部分。而且，還需結(jié)合各參數(shù)估計(jì)誤差對(duì)系統(tǒng)性能影響的情況，設(shè)置各參數(shù)的合理估計(jì)順序，來(lái)獲得較好的聯(lián)合參數(shù)估計(jì)和檢測(cè)的迭代層次結(jié)構(gòu)。因載頻偏差對(duì)系統(tǒng)影響相對(duì)較大，故對(duì)其估計(jì)和補(bǔ)償要先于符號(hào)定時(shí)、相位偏差等其他參數(shù)的估計(jì)和補(bǔ)償。符號(hào)定時(shí)偏差估計(jì)受載波相偏等的影響較小，且其估計(jì)算法復(fù)雜度也相對(duì)較低，故對(duì)其估計(jì)需先于載波相位等參數(shù)估計(jì)，從而避免多維參數(shù)同時(shí)估計(jì)所帶來(lái)的巨大復(fù)雜度。最后，整個(gè)DSAR系統(tǒng)中的參數(shù)估計(jì)過(guò)程，可先進(jìn)行調(diào)制指數(shù)等參數(shù)的識(shí)別、粗載波頻率、粗相位偏差，粗SNR等參數(shù)的粗估計(jì)。然后，將這些解調(diào)參數(shù)進(jìn)行補(bǔ)償，并進(jìn)一步將其估計(jì)與編碼的迭代譯碼過(guò)程相結(jié)合，通過(guò)它們之間的參數(shù)估計(jì)與譯碼外消息之間的聯(lián)合消息傳遞與反饋，實(shí)現(xiàn)整個(gè)DSAR系統(tǒng)的聯(lián)合迭代譯碼和精參數(shù)估計(jì)及其補(bǔ)償。

最后，DSAR系統(tǒng)的迭代信號(hào)處理結(jié)構(gòu)模型如圖1所示:圖1所示的模型是一個(gè)具有4層迭代信號(hào)處理結(jié)構(gòu)DSAR系統(tǒng)的迭代參數(shù)估計(jì)與檢測(cè)模型。其層次結(jié)構(gòu)分別如下：第1層為調(diào)制指數(shù)等參數(shù)估計(jì)層；第2層為粗載波頻率估計(jì)層；第3層包含數(shù)據(jù)速率、SNR、脈沖形狀及粗符號(hào)定時(shí)等參數(shù)的混合估計(jì)層；第4層為解調(diào)所需精、粗載波頻率、精定時(shí)和載波相位等參數(shù)的混合估計(jì)層；第5層幀同步估計(jì)層；第6層信道譯碼層。每層估計(jì)結(jié)果均以迭代處理軟信息的形式發(fā)送至下一層。下一層消息也可依次向上一層或更高層進(jìn)行處理消息的反饋。另外，同層間的消息傳遞也可橫向或縱向處理,實(shí)施最佳參數(shù)估計(jì)次序，完成整個(gè)系統(tǒng)最佳的消息迭代傳遞的管理和控制。如初始解調(diào)參數(shù)估計(jì)工作在性能較差但對(duì)信道參數(shù)前提要求不高的非相干狀況，以便獲得粗估計(jì)和檢測(cè)結(jié)果。一旦系統(tǒng)獲得粗載波相位信息，就可將工作模式轉(zhuǎn)換為相干解調(diào)方式，從而提高解調(diào)性能。第3、4層內(nèi)參數(shù)之間的聯(lián)系比較緊密，需采用聯(lián)合的橫向或縱向協(xié)同參數(shù)估計(jì)與檢測(cè)予以實(shí)現(xiàn)。另外，在對(duì)第4層內(nèi)的參數(shù)進(jìn)行精估計(jì)時(shí)，還可進(jìn)一步將判決可靠性較高的信道譯碼軟、硬判決信息，來(lái)分別反饋輔助這些解調(diào)參數(shù)的精估計(jì)。反過(guò)來(lái)，該過(guò)程也將提高輸入到譯碼器進(jìn)行譯碼處理的解調(diào)后信號(hào)的可靠性，提升譯碼性能。即采用該聯(lián)合協(xié)同解調(diào)與譯碼的方法可獲更高精度的參數(shù)估計(jì)。而且，該更高精度的參數(shù)估計(jì)結(jié)果，也進(jìn)一步促進(jìn)譯碼的可靠性，形成了一個(gè)較好的解調(diào)與譯碼協(xié)同處理的循環(huán)，大大減少了不必要的信息處理?yè)p失。最終，該迭代信號(hào)處理結(jié)構(gòu)可有效實(shí)現(xiàn)整個(gè)DSAR系統(tǒng)的聯(lián)合參數(shù)估計(jì)與信道譯碼，并獲得較好的深空通信效果。

另外，在深空通信中，DSAR的關(guān)鍵問(wèn)題是如何快速實(shí)現(xiàn)中斷后深空通信鏈路的重建，以提高傳輸效率[5]。當(dāng)前主要問(wèn)題是快速捕獲，并實(shí)時(shí)跟蹤深空無(wú)線(xiàn)電信號(hào)的參數(shù)。如對(duì)采用高功率效率MSK調(diào)制和高編碼增益LDPC編碼構(gòu)成的系統(tǒng)，可先用周期頻譜或快速傅立葉變換等頻率粗估計(jì)算法，進(jìn)行載波頻率的快速粗估計(jì)。另外，通過(guò)增加一小段差分的前導(dǎo)訓(xùn)練字后（也符合LDPC等現(xiàn)代分組信道編碼需要幀同步的要求），可分別將信號(hào)傳輸?shù)恼{(diào)制模式設(shè)置成相干或非相干兩類(lèi)載波解調(diào)方式[5]。首先，可利用一小段前導(dǎo)的訓(xùn)練字用非相干解調(diào)實(shí)現(xiàn)快速的符號(hào)定時(shí)同步等的差分解調(diào)。因差分解調(diào)無(wú)需精確的載波同步等解調(diào)信息，無(wú)需進(jìn)行多維聯(lián)合解調(diào)參數(shù)的估計(jì)，大大簡(jiǎn)化了整個(gè)解調(diào)的實(shí)現(xiàn)過(guò)程。故該結(jié)構(gòu)較好地解決了自主無(wú)線(xiàn)電參數(shù)估計(jì)的循環(huán)參數(shù)檢測(cè)與估計(jì)的嵌套問(wèn)題。因此，在該階段，可用非相干解調(diào)及較短的前導(dǎo)訓(xùn)練字?jǐn)?shù)據(jù)及一些定時(shí)估計(jì)的盲算法用于實(shí)現(xiàn)粗定時(shí)估計(jì)。之后，因相干解調(diào)可獲得更好性能，可將自主無(wú)線(xiàn)電系統(tǒng)的工作模式切換到相干解調(diào)方式，用傳統(tǒng)的鎖相環(huán)、平方環(huán)、判決反饋環(huán)等閉環(huán)工作方式。同時(shí)，對(duì)載波頻率相位偏差、SNR估計(jì)等同步和信道狀態(tài)參數(shù)進(jìn)行粗估計(jì)，并用前導(dǎo)訓(xùn)練字?jǐn)?shù)據(jù)用于幀同步，實(shí)現(xiàn)LDPC碼等分組碼的譯碼比特次序?qū)R。

最后，實(shí)現(xiàn)聯(lián)合LDPC譯碼與解調(diào)和信道解調(diào)參數(shù)的估計(jì)：通過(guò)LDPC譯碼軟信息的高可靠性，迭代反饋并獲得精解調(diào)參數(shù)的檢測(cè)和估計(jì)。即進(jìn)行更高精度的聯(lián)合解調(diào)譯碼及其相關(guān)同步和信道狀態(tài)參數(shù)的跟蹤，以完成整個(gè)深空通信鏈路的快速有效重建。但在該聯(lián)合譯碼解調(diào)過(guò)程中，如發(fā)現(xiàn)粗解調(diào)參數(shù)估計(jì)有誤而不能滿(mǎn)足LDPC校驗(yàn)矩陣的檢驗(yàn)，還需及時(shí)將該錯(cuò)誤標(biāo)記反饋給參數(shù)粗估計(jì)算法，重新開(kāi)展粗估計(jì)和信道參數(shù)檢測(cè)的大閉環(huán)的工作。因此，對(duì)于整個(gè)自主無(wú)線(xiàn)電的實(shí)現(xiàn)，需要合理排序整個(gè)自主無(wú)線(xiàn)電接收機(jī)系統(tǒng)的解調(diào)參數(shù)估計(jì)和檢測(cè)次序，實(shí)現(xiàn)傳統(tǒng)解調(diào)與迭代譯碼、參數(shù)的粗、精估計(jì)的有機(jī)協(xié)同結(jié)合，以獲得最佳的估計(jì)速度與估計(jì)精度的折中。

DSAR中的迭代解調(diào)關(guān)鍵技術(shù)

在深空通信極低SNR條件下，DSAR接收機(jī)首先需要實(shí)現(xiàn)有效解調(diào)，才能進(jìn)行后續(xù)譯碼等處理。傳統(tǒng)通信系統(tǒng)因解調(diào)門(mén)限較高，導(dǎo)致其在極低SNR下解調(diào)門(mén)限不夠而無(wú)法有效工作。但對(duì)解調(diào)和譯碼進(jìn)行聯(lián)合處理，利用信道譯碼的信噪比放大功能，采用可靠性更高的譯碼軟信息作為解調(diào)的判斷依據(jù)，可有效地解決該問(wèn)題，并使系統(tǒng)獲得編碼帶來(lái)的高編碼增益。在解調(diào)中，除了載波與定時(shí)等同步外，接收機(jī)還將遇到深空信道因探測(cè)器通信角度、速度及天體阻擋等因素，而導(dǎo)致的SNR等參數(shù)估計(jì)的高動(dòng)態(tài)（變化速度快，變化幅度大）問(wèn)題。所以，DSAR系統(tǒng)需采用在低SNR環(huán)境下仍然能高效工作的快速聯(lián)合譯碼和SNR等解調(diào)參數(shù)估計(jì)的算法。如JPL仿真了聯(lián)合1/31碼率Turbo碼與載波同步的超低信噪比傳輸系統(tǒng)，成功驗(yàn)證了超低符號(hào)信噪比(Es/N0)低達(dá)-15.8dB的有效可靠通信[6]。

迭代同步是迭代解調(diào)的重要組成部分。它可將放大信噪比后的信道譯碼軟信息反饋給載波及定時(shí)同步環(huán)，使其較準(zhǔn)確的判斷載波及定時(shí)信息，實(shí)現(xiàn)低SNR迭代同步。該算法主要包含以下三類(lèi)方案：直接將較準(zhǔn)確的譯碼結(jié)果作為訓(xùn)練字輔助同步[7]；根據(jù)卷積碼（Turbo碼）等最大后驗(yàn)迭代解調(diào)，通過(guò)查找誤差最小的Viterbi幸存路徑輔助同步[8]；對(duì)譯碼軟信息進(jìn)一步處理反饋傳統(tǒng)同步環(huán)輔助同步[9]。其中，方案一收斂慢，不適用突發(fā)信道，只能用于較好信道環(huán)境下的同步跟蹤。方案二采用了最復(fù)雜的最大后驗(yàn)等譯碼，延遲和計(jì)算復(fù)雜度都非常大，但性能較好。方案三將LDPC譯碼軟信息進(jìn)行處理，根據(jù)一定的判決準(zhǔn)則來(lái)協(xié)助同步。如采用硬判決——譯碼結(jié)果滿(mǎn)足LDPC校驗(yàn)方程程度，作為判斷解調(diào)參數(shù)估計(jì)準(zhǔn)確性的依據(jù)[10],[11]。該方法性能較好，但大范圍搜索導(dǎo)致復(fù)雜度較高[10]。另外，迭代解調(diào)還可檢測(cè)低SNR下傳統(tǒng)同步算法易出現(xiàn)的載波跳周或定時(shí)滑碼問(wèn)題。經(jīng)編碼的符號(hào)存在約束，如發(fā)生了跳周或滑碼，其在譯碼時(shí)將不滿(mǎn)足譯碼約束條件。研究表明：低SNR下的4/5碼率LDPC編調(diào)制系統(tǒng)能有效的檢測(cè)與糾正跳周[12]。而滑碼與跳周的解決原理相似，也可利用信道譯碼約束來(lái)檢測(cè)和糾正。

此外，SNR估計(jì)失誤也會(huì)降低信道譯碼性能。在SNR估計(jì)過(guò)低時(shí)，譯碼性能會(huì)急劇惡化[13]。故為了充分獲得編碼性能，需進(jìn)行SNR等信道信息的精確估計(jì)。而聯(lián)合信道譯碼的SNR估計(jì)是在低SNR下仍有效的估計(jì)算法。其中，一類(lèi)方法是將譯碼結(jié)果代入SNR估計(jì)計(jì)算式，并結(jié)果反饋給信道譯碼決定估計(jì)準(zhǔn)確性[14]。該方法需要1次譯碼的完整結(jié)果，導(dǎo)致SNR估計(jì)時(shí)延較大。另一類(lèi)方法采用期望最大準(zhǔn)則將譯碼軟信息用于SNR估計(jì)[15]。該方案收斂快，但復(fù)雜度較高?，F(xiàn)有的聯(lián)合解調(diào)譯碼算法的實(shí)現(xiàn)復(fù)雜度還是較高。其原因主要是未從更深層次挖掘譯碼迭代所反饋的軟信息，只是簡(jiǎn)單的將軟信息應(yīng)用于傳統(tǒng)算法中判決反饋場(chǎng)合的判斷依據(jù)。所以，如何將同步、參數(shù)估計(jì)等解調(diào)處理有機(jī)結(jié)合到譯碼的迭代過(guò)程中，就能獲得復(fù)雜度更低、解調(diào)譯碼延遲更少、性能更好的實(shí)現(xiàn)方案。

DSAR的發(fā)展趨勢(shì)

DSAR技術(shù)經(jīng)近幾十年的發(fā)展，其檢測(cè)與接收性能都已接近極限。如對(duì)其繼續(xù)改進(jìn)，其實(shí)現(xiàn)復(fù)雜度將急劇增加，但系統(tǒng)性能增加余量不大。如對(duì)于其中決定性能的信道碼，采用較低復(fù)雜度的類(lèi)Turbo碼（即結(jié)構(gòu)化LDPC碼）的重復(fù)累積碼，其性能已距香農(nóng)極限約0.5-1dB。為了進(jìn)一步接近香農(nóng)極限，如再提高0.2-0.5dB性能，則需大大增加編碼碼長(zhǎng)，并有效調(diào)整編碼矩陣結(jié)構(gòu)等措施。從而造成系統(tǒng)復(fù)雜度急劇增加，甚至不能實(shí)現(xiàn)。另外，聯(lián)合迭代譯碼與解調(diào)及檢測(cè)算法的復(fù)雜度仍非常高，還需研究它們的低復(fù)雜度實(shí)現(xiàn)方法。其中，需充分利用譯碼的迭代特性，將信道參數(shù)估計(jì)和檢測(cè)、同步等解調(diào)處理完全融合到迭代接收機(jī)結(jié)構(gòu)，減少DSAR系統(tǒng)信息處理的損失[16]。因此，對(duì)于極低SNR下DSAR技術(shù)的研究，還需兼顧理論性能與工程實(shí)現(xiàn)復(fù)雜度，在確?？蓪?shí)現(xiàn)的前提下，最大限度地提高深空傳輸性能。

結(jié)論與展望

DSAR技術(shù)是較為復(fù)雜的深空通信系統(tǒng)工程實(shí)現(xiàn)技術(shù)。其參數(shù)估計(jì)算法等關(guān)鍵技術(shù)也還需要進(jìn)一步的完善和改進(jìn)，而提高整個(gè)系統(tǒng)的性能。特別是該技術(shù)還需要與高性能的信道譯碼相結(jié)合，以譯碼迭代消息傳遞的方式，實(shí)現(xiàn)復(fù)雜度適中、性能優(yōu)異的參數(shù)估計(jì)、檢測(cè)和譯碼等聯(lián)合迭代信息處理，以獲得較好的系統(tǒng)性能。隨著深空探測(cè)通信技術(shù)的發(fā)展，DSAR系統(tǒng)也繼續(xù)向高可靠穩(wěn)定、低實(shí)現(xiàn)復(fù)雜度及高智能化自動(dòng)協(xié)調(diào)處理等方向不斷發(fā)展，并將成為未來(lái)深空探測(cè)通信系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)和重要保障。

隨著我國(guó)火星探測(cè)等深空探測(cè)計(jì)劃的開(kāi)展，DSAR技術(shù)也逐漸成為該領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。該技術(shù)結(jié)合深空通信的信道特點(diǎn)，通過(guò)譯碼迭代帶來(lái)的信噪比放大效應(yīng)，最大限度地提高深空極低信噪比傳輸?shù)挠行耘c可靠性，在深空通信領(lǐng)域有較大的應(yīng)用前景。隨著研究的深入及軟硬件水平的提高，各類(lèi)具有更高性能但復(fù)雜度也更大的聯(lián)合譯碼與迭代檢測(cè)與處理技術(shù)也將得以實(shí)現(xiàn)，并在未來(lái)通信系統(tǒng)中發(fā)揮更重大的作用。