1、第 23 卷 第 6 期 电 子 测 量与 仪 器学 报 Vol. 23 No. 62009 年 6 月 JOURNAL OF ELECTRONIC MEASUREMENT AND INSTRUMENT 13 本文于 2009 年 1 月收到。*基金 项 目 : 国家自然科学 基金 (编 号 : 60572036, 50534060)资 助 项 目 ; 国家 “863”计 划 (编 号 : 2007AA01Z259)资 助 项 目。更多电子资料请登录赛微电子网 一种 TETRA 数字集群系统中估计信干比的算法 *孙 昕 张 钦(北京交通大学 电 子信息工程学院 , 北京 100044)摘 要
2、: 提出了一种 TETRA 数字集群系 统 中估 计 信干比的算法。利用 训练 序列构成矩 阵 , 基于所构成矩 阵 的列空 间 和左零空 间 的正交基 , 在接收信号中 对 信号功率与干 扰 加噪声功率 进 行分离 , 估 计 出接收信号的信干比。不 仅 能 够 快速准确地估 计出信干比 , 而且 计 算量 较 小。仿真 结 果表明当移 动 速度 为 5 km/h 和 85 km/h 时 , 平均 绝对 信号与噪声加干 扰 比估 计误 差接近 1 dB 和 0.3 dB, 所提出的算法能 够实时 地估 计 出信干比 , 提高 TETRA 数字集群系 统 容量和改善通信 质 量。 关键词 :
3、数字集群系 统 ；信号投影；信干比估 计 ；同 频 干 扰中图分类号 : TN929.52 文献标识码 : A 国家标准学科分类代码 : 510.5015Algorithm for estimating signal-to-interference ratio inTETRA digital trunking systemSun Xin Zhang Qin(School of Electronics and Information Engineering, Beijing Jiaotong University, Beijing 100044)Abstract: An algorithm fo
4、r estimating signal-to-interference ratio in TETRA digital trunking system is proposed. Training sequence to form a matrix is used, based on the orthonormal basis for range space and left null space of the formed matrix, the signal power is separated from the interference plus noise power in the rec
5、eived signal, in order to estimate received signal-to-interference ratio of signal. The signal-to-interference ratio can be not only estimated quickly and accurately, but also smaller computation is required. Simulation results demonstrate that the mean absolute signal-to-interference plus noise rat
6、io estimation error is about 1 dB and 0.3 dB at 5 km/h and 85 km/h, the proposed algorithm can estimate signal-to-interference ratio in real time, and increase system capacity and improve communication quality in TETRA digital trunking system. Keywords: digital trunking system; signal projection; si
7、gnal-to-interference ratio estimation; co-channel interference1 引 言TETRA 数字集群通信系 统 是一种基于 时 分多址 (TDMA)技 术 的 专业 移 动 通信系 统 。信息 产业 部于 2000 年 发 布了中 华 人民共和国 数字集群移 动 通信系 统 体制 (SJ/T11228 2000)标 准 , 在 该标 准中确定了 TETRA 和 iDEN 两种数字集群通信系 统 体制。TETRA 数字集群系 统 具有 呼叫建立 时间 短 、组呼、广播呼叫、 紧 急呼叫、 强 插 强 拆以及不同的呼叫优 先 级别 等快速 调
8、度指 挥 功能 , 广泛地 应 用于政府、公安、安全、武警、交通、水利、医 疗 急救、消防以及抢险 抗灾等部 门专业 指 挥调 度通信网。为 了保 证 快速的指 挥调 度 , 需要快速和准确地进 行无 线资 源管理、越区切 换 、信道指配以及 发 射功率控制等操作 , 这 些操作算法都要求 对 信号与噪声加干 扰 比 (S/(I+N)进 行快速而准确的 测 量 , 以保 证提高系 统 容量和改善通信 质 量 1。近年来 , 估 计 信干比的技 术 已 经 在 CDMA 和GSM 蜂 窝 移 动 通信系 统 中得到广泛地 应 用 2-3, 很少关注 TETRA 数字集群系 统 的信干比估 计 技
9、 术 , 14 电 子 测 量 与 仪 器 学 报 2009 年而 TETRA 数字集群系 统 的主要干 扰 来自于同 频 干扰 。目前 , 主要使用两种算法 对 S/(I+N) 进 行 实时 地估 计 , 一种算法是基于干 扰 投影技 术 , 利用 时 隙中的 训练 和 (或 )色 码 序列来 获 得 S/(I+N)的无偏估 计值 , 该 算法 仅 在 单 个矢量上 进 行干 扰 投影 4; 另一种算法是基于子空 间 技 术 , 利用接收信号序列的 协 方差矩 阵 特征 值 来 获 得 S/(I+N)的无偏估 计值 , 该 算法运算量 较 大 5。本文利用 TETRA 数字集群系 统 每个突
10、 发 中的训练 序列构成矩 阵 A, 基于矩 阵 A 的列空 间 和()左零空 间 的正交基 , 在接收信号中 对 信号功T() 率与干 扰 加噪声功率 进 行分离 , 将 接收信号 y 在整个信号子空 间 上 进 行投影 获 得干 扰 和噪声功()A率估 计值 , 来估 计 接收信号的 S/(I+N)。这 种算2IN法不 仅计 算量 较 小 , 而且能 够实时 准确地估 计 出S/(I+N)。2 问题的描述TETRA 数字集群系 统 信道模型主要由 发 射 滤波器、信道、接收 滤 波器 (匹配 滤 波器 )以及波特率采样 器构成 , 如 图 1 所示 6。图 1 TETRA数字集群系 统 信
11、道模型Fig. 1 Channel model in TETRA digital truncking system冲 击 响 应 是一种信道特性 , 含有仿真和分析任何一种通 过 信道 进 行无 线电发 射所需要的所有信息。将 发 射 滤 波器和信道的 组 合 传递 函数 H( f )=P( f )G( f )的Fourier 逆 变换 h(t)作 为 具有 时变 冲激响 应 的 线 性 滤波器来描述 时变 信道 , 可将 图 1 所示的信道模型描述 为 L 抽 头间 隔均 为 符号周期 T 的横向 滤 波器的离散信道模型 , 如 图 2 所示 , 该 模型含有 M 个 时变 独立衰落的同道信
12、号。图 2 离散同道信号模型Fig. 2 Discrete-time co-channel signal model(m=1,2, , M)表示每1,2,()mLLh 个独立 时变 信道冲激响 应 , L 为 信道弥散 长 度 , 对 于所有信道 , 信道弥散 长 度 L 是确定的且相等。假 设使用二 进 制脉冲幅度 调 制 (2-PAM), 则 在每个信道上 , K 个 发 射符号 ( )构成了,1,kms,2kK每个信道的 发 射符号序列 1,)mmss( )。噪声 样值 序列1,2mM是独立的白高斯噪声。),Kn为 接收信号序列矢量 , 对 每个y符号采 样 一次的接收信号 yk ( )
13、为 : 1,2K(1),1Lklmlkhsn假 设 M 个同道上的 训练 序列是同步的 , 即 : 1个主用 户 和 M1 个同道干 扰 分 别 位于不同的同道信道上。将 M 个无 线 信道冲激响 应 表示 为 : T,2,()1,2mmLLhM 每个无 线 信道冲激响 应长 度 为 L, 并 带 有复信道抽 头 加 权 。利用 M 个信道冲激响 应 构成下列矢量h: TT12(),(,()Mhh矢量 h 中的参数 为 ML 个。 TETRA 数字集群系 统时 隙中嵌入的 训练 序列由前置 码 和中 间码 构成 , 第 m 个信道的 训练 序列 为 : T0,1,1,(),2mPLa 该训练
14、序列含有 L+P 个元素 (,1ima)。L 为 前置 码 的 长 度 , 等于信道 ,i弥散 长 度 ; P 为 中 间码 的 长 度。最初的 L 个比特是前置 码 比特 , 后 续 的 P 个比特是中 间码 比特。与中 间码 比特相关的接收信号 y 为 : (2)Ahn第 6 期 一种 TETRA 数字集群系 统 中估 计 信干比的算法 15 式中 : n 是零均 值 高斯白噪声随机 过 程 ; 矩 阵 A含有 发 射 训练 序列 , 由下列矩 阵 Am (12(,)MA)构成 : m ,1,0,12,1, LmmPLPaa由于接收信号 y 是不相关且互不相关的 , 所以n 和 A 是互不
15、相关的 , 则 y 和 n 具有下列性 质 : 和 ; 对 于*0jkE*0jkEjk对 于 S/(I+N)的估 计 , 要求 获 得一种从 接收信号y 中分离 h 和 n 的算法。3 信干比的估计 假 设 PL, 设 和 分 别 表示矩 阵 A()AT()的列空 间 和左零空 间 , 且 和 B= dim()Qdim , 为 的 正 交 基 , T()A1Be 1,e为 的 正 交 基 。如 果 x 为 n 在 上 的 正Pe T()A交 投 影 , 则(3)22211,Bi iiiEXEee式中 : 为 内 积 , 且 。H,xn,x因此(4)2,122, Pi ijkjjkijINIjE
16、Eeen将式 (4)带 入式 (3)中 , 可得 : 2H1INEBx因此 , 其无偏估 计为 : (5)2221,I iien因 为 ( ), 故T)iAe,iH,+ iiyhen(6),将式 (6)带 入式 (5)中 , 可得 : (7)221,BINiiey由于 和 是正交的 , 所以利用勾股()AT()定理 , 可以将式 (7)改写成 : 221,BINiiey(8)21,PiiB这 种算法是通 过 将 y 在整个信号子空 间上 进 行 投 影 获 得 干 扰 和 噪 声 功 率 , 并 不 是()A2IN通 过 将 y 在 中的 单 个矢量上 进 行投影 获 得干T()扰 和噪声功率
17、 。2IN接收信号 S/(I+N) 估 计 的 实质 就是在接收信号中将信号功率与干 扰 加噪声功率 进 行分离 , 信号加干 扰 加噪声的功率 为 : (9)2H21SINSINEPyS/(I+N)的估 计值为 : (10)21SIestIN将式 (8)和式 (9)带 入式 (10)中 , 可得 : (11)H2211,estPiiBESIye如果利用 S 个不同的接收信号序列矢量 y 估 计S/(I+N), 那么可将式 (11)改写 为 式 (12): (12)212,1 1iSiestSPikiikBIye由于式 (12)中的 S/(I+N)估 计 在信号子空 间 上 对 信号矢量 进
18、行投影 , 所以将所提出的算法称作信号投影算法。4 性能分析通 过 分 析 本 文 所 提 出 的 信 号 投 影 算 法 性 能 , 对 信 号 投 影 算 法 的 乘 法 和 加 法 运 算 次 数 作 出 估 计 , 并 与 参 考 文 献 5中 所 提 出 的 子 空 间 算 法 进 行 比 较 。对 于信号投影算法的 S/(I+N)估 计 , 很容易利用矩 阵 A 的列作 为 列空 间 的基 , 但需要使用(AGramSchmidt(格拉姆 -施密特 )正交化方法 对这 些列进 行正交 处 理 , 这 种正交 处 理 过 程 仅 需要 进 行次乘法运算和2(1)MLP 16 电 子
19、测 量 与 仪 器 学 报 2009 年次加法运算 7。1()(1)2MLP对 于子空 间 算法的 S/(I+N)估 计 , 需要 计 算接收信号序列矢量 y(k)的 PP 维 Hermitian协 方差 矩 阵B 特征 值 , 使用 长 度 为 P 的特征矢量搜索算法。 寻找 协 方差 矩 阵 B 特征 值 的 计 算量是相当大的。QR 分解算法是一种广泛使用且最有效的 计 算矩 阵 特征 值 方法 , 这 种 QR 算法将 协 方差矩 阵 B 分解成一个 正交矩 阵 Q 与一个 上三角矩 阵 R 的乘 积 , 即 B=QR。QR 算法的每次迭代运算需要 进 行 Q(P3)次乘法和加法运算。
20、QR 算法的迭代运算数量与 协 方差矩 阵 B 的特征 值 有关。如果数 值 较 小 , 则 其特征 值1max/ii的收 敛 速度 较 快。通 过 数 值 来 寻 找 协/i方差 矩 阵 B 的 P 个最大特征 值 , (,2)iP并按由大到小的 顺 序排列 , 即 。10此外 , 子空 间 算法的 S/(I+N)估 计 需要利用 训练序列构成矩 阵 A, 接收机可以 预 先 计 算和存 储的正交基矢量 。随着 B 的增加 , ()1,BPe式 (11)中的 S/(I+N)估 计值 更加准确 , 而 计 算基矢量的运算量减小。因此 , 尽可能 选择 相 对 于 L 较 大的P。当形成矩 阵
21、A时 , 还 必 须选择 合适的 L 值 , 这 个L 值还 可以用于均衡器。5 仿真结果利用 Synopsys公司的通信系 统 与信号 处 理仿真平台 CCSS 对 提出的 S/(I+N)估 计 算法 进 行仿真 验证 , 使用 标 准 TETRA 数字集群系 统 的空中接口参数 8, 每个 TDMA 由 4 个 时 隙构成 , 每个 时 隙含有 510 个符号 (比特 )的突 发 , 每个正常突 发 含有 22 个符号 (比特 ), 调 制方式 为 。DQPSK信道抽 头为 5 个 (即 : L = 4), 在面状网中 , 同道信号数量 M = 7, 其中 1 个有用信号 , 6 个同道干
22、 扰信号 ; 在条状网中 , 同道信号数量 M = 3, 其中 1 个有用信号 , 2 个同道干 扰 信号 , 由于其他同道干 扰 信号功率 较 小 , 可以忽略 , 减少大量的 计 算。加性高斯白噪声低于干 扰 功率 20dB, 实际 S/I = 5dB。为 了遍历 信道特性 , 采用 10 万个数据来 统计 S/(I+N)估 计的 误码 性能。在仿真中 , 对 信号投影算法的性能与子空 间 算法的性能 进 行比 较 , 评 估所提出的信号投影算法性能。 图 3 示出了当 M = 7 时 , 对 于不同移 动 速度的不同 S/(I+N)估 计 算法 , 不同 观测时间 的平均 绝对S/(I+
23、N)估 计误 差 。()()dBestdBESINSI 在最初 0.2 秒内平均 绝对 S/(I+N)误 差 较 大。在 1 秒之后 , 当移 动 速度 为 5 km/h 时 , 平均 绝对 S/(I+N)估计 误 差接近 1 dB; 当移 动 速度 为 85 km/h 时 , 平均绝对 S/(I+N)估 计 误 差接近 0.3 dB。图 3 不同 观测时间 的平均 绝对 S/(I+N)估 计误 差Fig. 3 Mean absolute S/(I+N) estimation error indifferent observation time图 4 示出了当 M = 7 时 , 对 于不同移
24、 动 速度的不同 S/(I+N)估 计 算法 , 不同 观测时间 的 S/(I+N)估 计误 差方差 。在最2(dB)(dB)estEISI 初 0.25 秒内 S/(I+N)估 计误 差方差 较 大。在 1 秒之后 , 当移 动 速度 为 5 km/h 时 , S/(I+N)误 差接近 0.6 dB; 当移 动 速度 为 85 km/h 时 , 平均 绝对 S/(I+N)误 差接近 0 dB。在 图 3 和 图 4 中 , 信号投影算法与子空 间 算法的 误码 性能接近 , 而且收 敛 速度快。由于信号投影算法的 计 算量 较 小 , 所以 该 算法更适用于要求快速指 挥调 度的 TETRA
25、 数字集群系 统 。第 6 期 一种 TETRA 数字集群系 统 中估 计 信干比的算法 17 图 4 不同 观测时间 的 S/(I+N)估 计误 差方差Fig. 4 S/(I+N) estimation error variance indifferent observation time6 结 论本文所提出的 TETRA 数字集群系 统 S/(I+N)估计 算 法是基于 训练 序列所构成的矩 阵 A, 利用矩 阵A 的列空 间 和左零空 间 的正交基 , 在接()T()收信号中 对 信号功率 与干 扰 加噪声功率 进2S2IN行分离 , 在整个信号子空 间 上投影 接收信号 y获 得干 扰
26、 和噪声功率估 计值 , 来估 计 接收信号IN的 S/(I+N)。分析表明 这 种方法具有 计 算量 较 小的特点 , 适用于快速指 挥调 度的 TETRA 数字集群系 统 。仿真 结 果表明所提出的算法能 够实时 准确地估 计 出S/(I+N), 提高 TETRA 数字集群系 统 容量和改善TETRA 数字集群系 统 通信 质 量。参考文献 : 1 MIHAELA R C, Dimitrie C. Popescu. Using sliding mode control theory for radio resource management in wireless systemsC. Pr
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31、D); Part 2: air interface (AI) S. 2005.作者简介 : 孙 昕 : 1968 年出生 , 毕业 于哈 尔滨 工 业 大学 , 现 任北京交通大学副教授。目前主要研究方向 为 信息 论 、专业 移 动 通信以及数字信号 处 理等。E-mail: Sun Xin was born in 1968, and graduated in Harbin Institute of Technology, and is associate professor in Beijing JiaoTong University now. Her present research i
32、nterests include information theory, private mobile communication, digital signal processing and so on.张 钦 : 1981 年出生 , 毕业 于北京理工大学 , 现为 北京交通大学博士后。目前主要研究方向 为 移 动 通信系 统 及信号处 理技 术 。E-mail: Zhang Qin was born in 1981, and graduated in Beijing Institute of Technology, and is postdoctor in Beijing JiaoTong University now. His present research interests include mobile communication system and signal processing technology.孙 昕张 钦
