虚拟全双工系统同步与多用户碰撞脉冲检测技术研究

发布时间：2020-04-17 17:46

【摘要】：现代战术数据链的发展趋势是高信道吞吐量、高传输速率、低传输时延和强抗干扰能力的无中心动态自组织网。虚拟全双工技术本质上是半双工的,但在一帧数据传输的级别上实现了全双工通信。在多个用户无中心自组织网络内,各用户将一帧数据分成多个子数据块,按照一定的图案分配到多个脉冲时隙或频点上发送,同时在其他脉冲时隙也接收其他用户发来的子数据块。因此虚拟全双工技术对数据链的研究很有意义。快速开关切换双工(RODD,Rapid on-off Division Duplex)是从时域角度实现虚拟全双工的形式,论文围绕基于RODD技术虚拟全双工系统的同步与多用户碰撞脉冲检测技术展开研究,主要内容如下:(1)研究了基于RODD的虚拟全双工技术及其采用的跳时序列设计,给出了虚拟全双工通信系统模型与收发信机结构,并分析指出虚拟全双工系统多用户之间发送脉冲信号存在碰撞干扰问题。(2)设计了虚拟全双工系统接收机的同步方案,包括帧头脉冲检测、频率粗同步与脉冲定时同步算法。所设计的虚拟全双工信号由前导训练符号和数据符号组成。帧头脉冲检测算法和频率粗同步算法利用训练序列内多个伪随机序列自相关特性,检测接收信号训练序列起始脉冲,并在起始脉冲内做频偏粗估计补偿。脉冲定时同步算法利用各用户的训练序列自相关特性与训练序列部分的跳时图案来区分不同用户以及各用户的训练序列结束位置。仿真结果表明,所设计的帧头脉冲检测算法能准确定位接收信号训练序列起始脉冲,频率粗同步能较准确地估计和补偿信号频偏,脉冲定时同步能区分不同用户和定位各用户的训练序列脉冲。(3)针对虚拟全双工系统接收机存在多用户信号脉冲碰撞干扰问题,提出适合多用户碰撞脉冲检测的部分并行干扰抵消算法。该算法根据各用户信号前导部分功率强弱简单地进行分组,对每个组内信号都采用并行干扰抵消算法检测,检测各组信号之前需要减去前一级较强功率组信号的干扰,通过这种组间串行干扰抵消的方式依次检测出所有用户组的信号。仿真结果表明,所提的部分并行干扰抵消算法尤其在检测弱功率用户信号方面优于串行干扰抵消与并行干扰抵消算法。(4)给出了虚拟全双工系统接收机同步算法的FPGA实现方案,详细设计了三个同步算法的实现结构图与具体步骤。用Verilog HDL语言在FPGA上实现了同步算法,并对各个算法模块进行了功能仿真测试。仿真结果表明,所设计的同步算法能粗略估计信号频偏,并能定时各用户前导训练序列及其跳时图案分布。
【图文】：

波形,脉冲检测,功能仿真,波形

图 5.3 帧头脉冲检测的功能仿真波形Fig 5.3 Function simulation waveform of frame header pulse detection module5.3.2 频率粗同步收发端本振的不匹配或因为热漂移产生的频率抖动等因素都会使接收的信号与对应的发射信号之间存在频率差异[54]。但是由于系统采用的调制方式采用的是差分的调制方式，这种利用前后码元的差别表示信息的方式在上述的小范围频率偏移内有较好的误码特性。虚拟全双工通信系统中的用户可能处于高速运动状态因此会存在较大的多普勒频偏。本文设计的同步系统采用基于一个训练序列内部重复序列段dN 的延时相关算法来实现帧头脉冲检测和频偏粗估计。由式（3.7）可知，，滑动相关能量窗输出nC 可以直接对接收信号的频偏做粗估计。从图 3.3 可看到相关能量的波形出现了一个长度近似3dN 的一个平台，在对归一化频偏进行估计时可对一段时间的估计值进行平均以降低噪声对估计精度的影响。图 5.4 接收信号的频率粗估计和补偿的实现结构。

波形,频偏估计,功能仿真

系统设计运算迭代次数设为 20，的定点量化值设为 4194167，可以得到： ATAN tan 2nn round ac Q （5.5）其中 n 0,1,2,..., N 1，Q round 4194167 ，符号 round 表示四舍五入取整数运算。图 5.7 给出了频偏估计电路的 CORDIC 求相位模块仿真波形。其中第一行为电路的异步复位信号；第二行为 80MHz 的全局同步采样时钟；第三行为开始CORDIC 算法的数据输入指示信号，高电平有效；第四行为 CORDIC 算法输入数据的同步使能信号；第五、第六行为滑动延时相关输出的实部 IC n 和虚部数据 QC n ；第七行为输出相角的指示信号，高电平有效；第八、第九行分别为 CORDIC算法迭代 20 次后的x n 和 y n ；第十行就表示估计输出的相角正切值。整个CORDIC 算法采用的是 20 次迭代输出，为了减少电路处理的延时，20 级迭代流水延时是在 80MHz 时钟下操作的，而不选择使能时钟。这样流水线带来的处理延时不会太高，也能有效计算出复相位角。
【学位授予单位】：重庆大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：E11

【参考文献】