基于空分RAKE接收机的超宽带信号多径性能分析

第23卷第4期计算机伤真006年4月文章编号1006-9348(2006)4-0322-04基于空分RAKE接收机的超宽带信号多径性能分析郭锋2(1.西安电子科技大学微电子所陕西西安710071;2.浙江万里学院浙江宁波315100)摘要超宽带信号由于良好的抗多径能力而适用于室内等密集多径场所的高速无线接入。该文研究的就是超宽带信号的多径信道中具体的性能指标即在一定的信噪比条件和接收机条件下超宽带系统传输的误码率。文中采用分空RAKE接收机以最大组合比方式进行接收在此基础上假设接收信号服从瑞利分布或莱斯分布推导出了基于接收信号信噪比的不同超宽带多径信号波形及不同天线阵元数量时的误码率计算公式。之后通过仿真对AWGN信道和多径信道的接收性能、不同UWB波形的接收性能等进行了比较得出一些重要的具体结论。关键词超宽带多径信道瑞克接收机误码率中图分类号丌N92文献标识码书BER Performance of Rake Receivers for UWB SignalsGUO Fen12l. Institute of Microelectronics Xidian University, Xi'an Shanxi 710071, China2. Zhejiang Wanli University Ningbo Zhejiang 315100, ChinaABSTRACT Ultra Wide Band signals have an important advantage for multipath interfere. It is used for highdata -rate applications at home or in other places. This paper discusses its BER performance in multipathe useful expressions are deduced for calculating the BER performance of Rake receivers for UWBsignals. The Rake receivers on the assumption that use Maximal Ratio Combining technique with perfect channelestimation. Then we simulate, compare and evaluate the BER performance for UWB signals in differentconditions such as AWGN channels and Multipath Channels antipodal and orthogonal UWB signals differentfingers of RAKE receivers and so on. At the end, we draw some useful conclusionsKEYWORDS: UWB Multipath channels Rake receivers BER接收位错位率的公式并在 MATLAB中对公式结果进行理论1引言上的仿真最后根据仿真结果得出一些有意义的结论近年来,UWB超宽带 c Ultra Wide band)扩频通信技术受到军事、科技和商业领域的极大兴趣。超宽带信号具有对2RAKE接收机的性能分析信道衰落不敏感、发射信号功率谱密度低、抗截获能力强、系在传统旳扩频系统中对RAKE接收机的性能已做了大统复杂度低、定位精度高等优点,尤其适用于室内等密集多量的研究这个研究结果也很容易扩展到对UWB相关RAKE径场所的高速无线接入。接收机性能的研究。有些接收信号的幅度分布不一定适用于本文在对RAKE接收机的性能分析的基础上结合UUwB系统但UWB系统的分析过程与传统的扩频系统相比的多径信道分析了不同调制波形的UWB信号的接收性在原理上是相通的。下面对UWB系统中的空间分集RAKE在分析时假设RAKE接收机采用空间分集技术并采用最接收机进行性能的分析。大组合比方式进行接收文中先推导出一些RAKE接收机的2,1接收信号的分布对于接收信号的幅度分布一般为莱斯( Ricean)分布或量则x=1y|的密度函数为方差x,(x2+2)(1)val 2=其中莱斯分布的特性参数K定义为K。y2如果|y是独立的瑞利分布随机变量则x1=|y|的因此可得每一位的信噪比为密度函数为A=SMs(:]).(y13)∑1y,12≥0(2)2h va z]∑瑞利分布是莱斯分布的特例即K=0或s=0时。因此A(6)以后的分析只针对莱斯分布进行分析2.2多径的平均能量由于x1=|y|的概率密度函数为p(x),可得A为讨论波形方式与接收机的性能将做以下定义1的概率密度函数为M传送的符号个数k每个符号所采用的位数如2=ME.每个接收符号的总能量pA(A)=2√x(√A2)(7)E7每个接收位的能量E,=hE因此A的概率密度函数为N。缲声的功率谱密度P(A)=P2(A1)*P,(A2)*…P(A)P拉错误率假设存在L条可分辨的多径信号用符号r=yd+n,表若1y|为独立的莱斯分布随机变量则A=2}则ko示第个路径的接收信号其中y为复数表示信号的幅度衰服从L级自由度的非中心卡方Chi- square)分布其概率密减和相移d表示信息符号的归一化能量n为高斯噪声功度函数为率方差)为a为方便分析假设接收机总以最佳相位(包A+s只2)括极性)进行接收P这里采用空间分集技术,定义E;/N为每个多径信号的平均能量与噪声的功率谱密度比。平均能量有两种平均时间平均和空间平均这里的信噪比定义为时间平均。因此为了求解p(A)采用特征函数法得有1-n2o')SARP1|y:keSi= 2kB(3)其中这里定义B为EN可得y=、21(s)=2hok+18(o)=02ka2x(K,+1对于莱斯分布有BSNR1)==26B如果已知(11)总信噪比的特征函数为莱斯的K因子和B则可计算出m)=∏v()(4)如果所有路径有相同的分布即所有的i有o1=N=2.3最大比率组合MRC)分集的接收性能分析等等则假设采用最大比率组合分集接收,若存在L条可用路(ju)=[v(ju)]径同时假定信道具有最佳估计特性,则经过时延和加权的多径相关函数因此可推出x211+y4n(5)PCA)若x1在给时间内不则为高机量均x(x)学-(气),A(14)PCA)増并逐渐接收于AwGN信道的性能。一般取天线阵元数量K+1K(K+在10以上可以达到较理想的性能但由于是多径信道所以和AWGN信道的性能尚有一定的差距。A≥0(15)当s=0时即|y.|为瑞利分布时有(jw)=[(juu)](1-jw2 0))(16)P(A)2(a')(LA)(17)将式(11)代入式17)整理得P(A)=(18)3UwB在多径环境下的平均位错误率适合于UWB信道传输的信号波形,一般有正反极性波图1采用正反极性波形的RAKE接收机性能形 Antipodal)正交性波形( Orthogonal)和多维正交波形(M- ray Orthogonal)等。这些波形可采用相干或非相干方法2)对于一定的无线阵元数目性能曲线上存在一个转折进行解调不同的波形在AWGN信道中的解调性能如表1所点信噪比大于转折点值时信道的位错误率会加剧降低这个现象相当于调频中的门限效应表1不同的波形方式及相关接收的位错误率10波形方式相干解调的位错误率非相干解调的位错误率多维正交(RAKE)正反极性波形P=o(EnPa正反波形(RAKE)正交性波形P1÷多维正交波形Pn≤2Q表1中xx)=只要已知UWB所采用的信号波形,可求出基于RAKE接收机的平均位错误率图2不同的信号波形在RAKE信道和AWGN信道的接收性能PA(AP, (A)dA(19)图2中显示的仿真结果是不同输入波形在AWGN信道和多径信道中采用RAKE接收机的性能的比较。RAKE接收4UwB在多径环境下的性能仿真与分析机天线阵元的数量为5。从图中可以看出当在多径信道中传将表1中的P和式15)或式18)代入式19)中就可输时当位错误率在10-3~10-6量级时信噪比要比在AWGN信道约9dB左右利用 MATLAB或其他数学工具对UWB在多径环境下的性能进行理论上的仿真可以变更不同的参数如信号波形天线参考文献阵元的数目、系统的接收信噪比、接收信号的不同分布等对不同的情景进行仿真。例如图1是采用正反极性波形相干UWB Channel:[ C IEEE UWBST-2002 200解调方式的RAKE接收机性能与AWGN信道的比较结果横(2] Mohamed- Slim alouini,te. Rake reception With maximal坐标为用AB表示的接收总信噪比纵坐标为系统的位错误Ratio And Equal-Gain Combining For Ds-Cdma Systems In率。由图可知Nakagami Fading J ] IEEE Transactions on Wireless[3] Moe Z Win and Zoran A Kostic. Impact of Spreading Bandwidth [6] David R McKinstry. Ultra -wideband Small Scale Channelon Rake ReceptiDense Multipath Channel C]. IEEEModeling and its Application to Receiver Desig[ D ]. Theournal on selected areas in communications, 1999 17(10)[ 4] D Cassioli, etc. UWB Channel Model Repor( R]ULTRAWAVES, 2003[作者简介][5] SG Saeed, etc. Measurement and Modeling of an Ultr郭镦1973.5-)男汉族)陕西长安在西安Wide Band Indoor Channe[ J ]. IEEE Transaction on电子科技大学读博士讲师主要研究方向:短距离communications. 2004无线通信技术菠入式系统设计(上接第300页)[5]蒋国飞吴沧浦.基于Q学习算法和BP神经网络的倒立摆控是相吻合的将强化学习算法理论与实际控制对象更好的联制J]自动化学报,1998,24系起来因而具有一定的意义和价值[6]CC H Watkins and P Dayan. Q-learning. Machinelearning J ]. May 1992 8(3/4)257-277参考文献[ 7] K Doya. 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