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用于扩频通信系统的脉冲旋转调制
摘要——扩频通信系统具有较强的优越性。他们提供增强的安全性和渠道共享能力，然而，他们这样做是以牺牲每个单独的用户数据吞吐量为代价的。本文介绍了一种调制的替代方法，脉冲旋转调制(PRM)。用于在宽带直接序列或混沌序列码基扩频系统中增加数据吞吐量。其结果是在其自身的符号持续时间内使用传播脉冲的时间旋转，从而导致更高的数据吞吐量，从而可以在通道和多个访问条件允许的情况下进行调整。讨论了信号同步、编码正交性和载波诱导相位旋转相位噪声的挑战。利用模拟的信号通道结果验证了接收机性能的预测模型;两者都是基于已测量的硬件原型的推断。该原型已经实现了PRM技术的一个小规模示例。
- 介绍
扩频通信系统的缺点之一是在多用户访问和安全方面增加了灵活性，这是以牺牲个人用户吞吐量为代价的。基于单个共享光谱中多个共入射信号的正交分离的通信系统，如采用直接序列或混沌序列[调制的通信系统，理论上可以将总信道容量划分为同时支持多个用户而不损失，然而，功率适应算法的实际实现[5]和用户之间的不同信道导致了一个小于最优的分割。当这些系统受到背景噪声环境的限制而不是同信道干扰时，就会产生一种增加有效数据吞吐量的愿望，可能通过减小传播比，移动到多载波传播调制，将高阶数字调制应用到基带数据源[9]，或通过使用非传播信号简单地控制全信道容量。所提出的PRM技术在所有数据速率下均采用单载波，边界峰对平均功率比(PAPR)，通过支持高斯混沌和恒定振幅零自相关(CAZAC)序列的扩展序列特征，推广正交多码CDMA方法。在所有情况下，数据吞吐量的增加必须伴随着接收机中去传播信噪比(SNR)的相应增加，这意味着更高的传输功率或更低的环境干扰。
除了芯片和符号抖动方法，增加了扩频信号的安全性，由于增加的同步挑战，很少执行对扩展序列内部代码结构的适应。本文引入的PRM方法解决了在一个符号区间基础上，通过循环的自相关计算得到时间和代码多样性的数据依赖的时间和代码多样性的额外的很少使用的正交轴。
本文对候选直接序列和混沌序列扩频通信信号及其特征进行了简要概述。然后，将一个通用的脉冲旋转调制框架应用于每一个信号，以及在第三节中误码率(BER)性能的分析模型。然后将应用脉冲旋转调制的直接序列和混沌序列系统的仿真模型与第四节中导出的分析模型进行了比较，讨论了系统交易维持信号同步、非理想扩展码正交性和载波诱导相的影响。解调过程中的旋转都是在Section v中处理的。这些实现交易来自于一个硬件验证的数字混沌扩频系统，该系统配置为PRM突发传输，外推到目前的持续传输分析。结论在第六节中提供。
- 正交序列扩频通信系统
考虑到PRM的主要通信系统是那些依赖于正交代码多样性来将多用户信号从共享的光谱中分离出来的系统。在商业和军事通信中都有许多这样的系统的例子，关键属性是在接收到的信号(s)和噪声中应用一个相干生成的反预处理代码，并将所需要的信号与其他用户和背景噪声分开。“分离”的水平取决于所期望信号的正交性和它的同级、相对功率级和背景噪声环境。将接收到的信号发送到与符号速率一致的带宽上，近似的噪声水平是总体传播带宽中噪声的平均强度(忽略了放大器非线性、信道均衡和旁瓣的影响)。
一般来说，这些系统可以通过最小的扩展/减预损失(lt; 1 dB)来实现，相对于在相同有效噪声水平下在一个符号速率带宽内运行的非扩展调制。如图1所示，这是一种基于正交码的扩频系统的简化顶层图，它适用于目前的讨论。
注意，核心扩展电路可以被视为在切削速率下操作的乘法器(在直接顺序情况下减小到异或门，在混沌序列情况下减小到一个复值加法器)，而解码器电路将该序列与扩频序列的独立生成的副本(复共轭)相类似地放大，以便进行解法。然后是一个集成过程，它充当传播信号能量的累加器和接收到的噪声信号的低通滤波器。让Xk = {x(k-1)M, x(k-1)M 1，hellip;，xkM-1}表示与第k个数据符号Dk相结合的扩展序列，下标从0开始。为简单起见，假设传播比M为一个整数，这样符号的持续时间是一个整数倍的扩展芯片时间Tc，或Ts=MTc。此外，当需要区分二进制直接序列扩频(DSSS)和多级混沌序列扩频(CSSS)的波形时，Yk将被保留给DSSS信号和Zk，以代替适用于这两种波形的通用Xk信号。在第k个数据符号期间接收到的噪声信号由Nk = {n(k-1)M, n(k-1)M 1，hellip;，nkM-1}表示。假设已经同步接收信号(时间和载波相位)通过一个外部过程,和接收到的信号已经被Į相对于接收机噪声衰减,有效蓄电池的输出,可以视为一个软符号流Sk,(1)所示。
对于DSSS系统，(1)中信号的内容和减少到单元级芯片的和，从而使其崩溃到mej (Dk)，而在高斯分布的CSSS信号中，类似的求和得到一个非平稳的值，当使用归一化技术时，可以用同样的方法进行近似。噪声和信号项是不相关的，没有任何相干的相位，因此可以近似为无影响的大M (M gt; 100)的高斯随机变量。在完美同步(A)的情况下，对于软符号Sk分布[19]的结果近似(A)，将用PRM (b)来计算一个整数数量的芯片的信号时序偏移量(b)，并且只在(2)中显示与背景噪声的相关性(c)。
例(a)和(c)是典型的完全正交信号的相关决策(即存在一个“正交信号”在背景噪音),虽然短期内许多传播序列的互相关特性需要一个额外的情况下它关联到本身(b)。这个词是确定性的,但被认为是最简单地视为零,如果传播序列Xk足够正交的。建议的PRM技术将根据案例(a)和(b)的顺序统计组合显示出性能。
- 脉冲旋转调制
在多址通信系统中，目标是利用分集处理来增加一个信号与所有其他信号的分离。基于序列的扩展频谱通常依赖于代码的多样性，其中底层扩展序列的自动和交叉相关属性允许与它的对等点的期望信号进行近正交分离。额外的处理可用于实现频率、时间和空间的多样性而不受限制。因此，理想的扩展代码与任意延迟的自身副本(例如多路径)和其他共享该频谱的用户所使用的数据之间的相关性最小。这种理想的相关关系可以用一种脉冲自相关的方法来描述，即在1个芯片的延迟，然后是零相关。实际自我和互关联减毒至少10 dB通常足以防止假警报信号电平不大幅变化时,虽然大的正交性优先改善路径阻力。大量文献研究了最大长度PN序列、线性/非线性反馈移位寄存器的基本性质、恒幅值零自相关序列和数字混沌映射。本文认为，符号决策是干扰受限的，这与添加热噪声和共通道用户的存在是一致的，但不考虑非理想信道。
- PRM调制
在传统的基于序列的扩频系统中，传输的信号是一个相位旋转的连续序列片段，它具有一般的形式(3)。
这个相位旋转的序列C是过滤的，有可能是脉冲形状的，可以使传输信号达到最佳带宽。这样的滤波和脉冲整形可以引起循环平稳特性，因为在脉冲对脉冲解码的过程中，可以帮助脉冲对脉冲进行解码，从而增加了来自自然产生的噪声的偏差。因此，PRM技术将假定扩展的芯片序列仅在应用PRM技术后才被过滤。已经实现了额外的方法，可以采用一组标准正交的扩展序列，并实现无特征的相位和幅度调制[9];在不损失一般性的情况下，本文假设扩展序列Xk是同方差的(常数期望方差)。
脉冲旋转调制的方法利用了一个剩余的自由度来增加数据的通过，这是传播信号的相关性峰值的时间点。考虑对单个载波信号的适应，在该信号中，单个扩展序列段在响应数据时循环旋转。将此轮旋转作为扩展芯片的整数个数来实现，3表示为((D))，从ZM的一个子集中选择，然后取其形式(4)。
应该注意的是，这一过程通常保留了扩展序列特征(时域、频域和统计)，因为它是扩展序列芯片的独立重新排序。PRM结构中增加的吞吐量来自附加的(Dk)参数，它可以是任何M个不同的值，以提供每个符号额外的log2M数据位。实现与有限的相关峰宽度表明容许ǻ值应该隔开至少2芯片持续时间(可能允许更多的多路径),这减少了上界调制能力（比特/符号）。与任何高阶调制一样，log2M调制效率的增加(位/符号)产生更高的频谱效率(位/Hz/sec)，并且相应地更高的信噪比(SNR)要求的一个常量符号错误率(SER)。一个重要的注意是，传播比和传播带宽是不受影响的，允许在不改变调制带宽、符号时钟频率、RF前端配置或其他相关参数的情况下进行数据流调节。
B.PRM解调
扩频接收机,我们会认为完整的底层知识传播序列片段和对于本讨论将假设接收机同步传入的基带信号通过一个单独的序言,基带注入试验载体,或同时传播载体,从人口、难民和移民事务局独立跟踪信号。如果接收到的信号再次被表示为旋转的扩展序列段的集合，接收方AGC被规范化为环境噪声级，接收到的信号有衰减级别，那么k软符号估计将在（5）中形成。
为简单起见，将同步扩展序列的一般共轭相乘和积分表示为点积。与不旋转的扩散序列相同的是，从非旋转的扩散序列中得到的结果是相同的，但在不相关的噪声信号中，不相关的不动性的旋转是不存在的。
通过比较所有软符号的大小，并选择与最大的软符号大小相对应的延迟，来确定检测到的((D))值的位置。请注意，信噪比必须足够高，以可靠地分辨出真正的延迟，从多个不时延的术语中，用顺序统计来估计非确定性噪声条件;忽略自相关术语，这些检测统计数据具有类似于脉冲位置调制的形式，尽管PRM方法仍然在时间上通过符号间隔传播信息。在假定所有其他条件下，PRM信号的预期性能实际上是噪声限制，允许一个简化的SER近似，将（2）中的统计模型与一个订单统计识别过程相结合。
C.PRM实现思路
在图1中，PRM编码过程增加了扩频系统的调制器和解调器的复杂度。由于数据引起的延迟((D))，调制器的影响明显较小，可以将伪随机数生成器(PRNG)或混沌电路的初始条件用于延迟;这种方法要求发电机足够灵活，能够在不失去同步的情况下，将自身重新设置为一个预先定义的状态，而不失去同步[26,27]。这样的过程也可以用并行/串行的顺序发生器来实现或者是一个圆形的缓冲方法，或者是低成本的圆形缓冲方法，无论如何都要降低成本。
PRM解调更为密集，需要 ||||bull;M复合值的倍增，使||||可能的信号相一致，其中||||是潜在的延迟/基数性{}的总数量。一个堆叠的方法可以同时执行这些计算，但是需要交错的复制，以一致生成的扩展。顺序将依次需要大量寄存器或内存。一个类似的解调过程可以用一个循环的自相关电路来实现，它的结构是一个匹配的滤波器(对于较小的M是可行的)，允许在不同的潜在PRM延迟下进行连续的计算。它们通过过滤器传播。这种结构最适合 ||||bull;M，因为需要对更多的中间延迟进行评估。这种结构的硬件优化可以通过降低多速率滤波器来获得。软件实现需要||||倍周期和最小增加软符号决策逻辑。在所有情况下，DSSS接收比多位混沌/CAZAC序列更有效，但4-6位精度倍增器足以处理这些更安全的信号。
构造了一系列模拟模型，以量化PRM信号的性能，构建预测服务模型/近似。预期的理论性能是基于对||||-1错误延迟的单正确相关性的顺序统计选择。假设有一个单载波PRM信号，其中选择的软符号被作为集合的最大值，由此产生的误差概率是与最大的-1非同步项的最大值的比较。直接将订单统计过程应用到正态分布，得到一个闭合形式。
建立了一系列的Matlab仿真，验证了 SNR (),、扩展比(M)和|| ||的可调参数的预期性能。为简单起见，在无信道衰减或干扰的情况下，通过AWGN背景噪声环境对QPSK信号进行模拟;虽然这当然是最好的情况，但它是一个有用的起点，以验证PRM方法作为增加扩频系统的吞吐量的可行方案。我们选择了一个扩展比，M, 32被选来量化|| ||，并获得了一个硬件系统的基础理解，该系统是由43 dB的扩展所构建的;在0.1 dB的步骤中，噪音水平各不相同;平均每一个噪音水平(预测的错误率低于10-6，可能会被环境因素所克服)，从106个随机产生的分布符号计算。用随机选择的种子在Matlab中对内置伪随机噪声发生器(PRNGs)进行微小的修改，代替最大熵的数字混沌电路[26]，但基于蒙特卡罗模拟的性能差别可以忽略不计;结果是相位相干的CAZAC, DSSS，和CSSS信号在每个参数选择。值得注意的是，高斯分布混沌信号的性能略差。由于消除了增加的软符号方差，没有补偿的选择性噪声消除过程[18]。PRM的顺序与|| ||值不同，从{2,4,8}为M=32，所有间隔均为，以验证所要求的信噪比随可能的延迟次数增加而增加。也应该注意到这一点。这些符号没有使用滤波/带宽限制。M=32的模拟结果如图5所示。
图5中所示的性能的几个关键问题是（1）没有任何脉冲旋转调制的传递信号，它的性能与非扩展QPSK信号相比较，当考虑到取消增益时（A）比理论差的十分糟糕;（2）第一个PRM调制（=2）包含每个符号的3位数据（两个阶段，一个在PRM旋转中），因此预期将有一个可与8 PSK相媲美的性能;(3)提高||||所需SNR的边际增长与高阶调制的汉明距离的理论下降是一致的。
在未来的工作中，将研究同步对PRM解调统计数据的影响，但预计将利用传统的早期/延迟时间跟踪方法。在只有一个具有PRM应用或通过使用基带注入的导频载波(BIPC)的双重载波信号中存在同步替代，在物理层调制中，通过已知的(非旋转的)符号来增强同步。这种BIPC方法也将支持由多普勒和频率漂移引起的载波诱导相位旋转。第二种选择是采用脉冲旋转调制的微分扩展，其中基带数据被编码在符号周期内相关峰值位置的差异中，但相干的(序列基扩频)和非相干(差分编码)接收技术的杂交是有问题的。扩展代码的正交性也可以通过在软符号比较中引入一个非零均值来发挥作用;可以使用已知的自相关术语来优化小M的代码(例如[14])，尽管各种方法以可接受的自相关属性的长代码而闻名。这些方法也可以应用于改善信号的接收，当相位旋转引起的符号翻转被移除，只留下符号翻转自相关的固有。PRM方法测试硬件,实现为一个PRM-only(||||
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