一种基于混沌成型和混沌匹配滤波器的无线通信方法与流程

本发明属于无线通信技术领域，涉及一种基于混沌成型和混沌匹配滤波器的无线通信方法。

背景技术

由于无线信道中多径、多普勒效应和强噪声等物理特性的影响，与有线通信相比无线通信性能下降明显。最新研究结果表明混沌是最佳的通信波形，并且混沌信号能够克服无线信道多径等因素的影响，更加适合无线通信应用。但混沌信号具有宽频谱特性，在传统无线通信系统中，受限于通信系统架构和天线的特性，信号发射难、硬件复杂度高、收发端同步性能差，无线通信系统的安全性和鲁棒性不足，无线信道中传输混沌信号很难实现。

技术实现要素：

本发明目的在于提供一种基于混沌成型和混沌匹配滤波器的无线通信方法，解决了宽频混沌信号在传统无线通信平台上实现时，存在的信号发射难、硬件复杂度高、收发端同步性能差，安全性和鲁棒性不足的问题。

本发明所采用的技术方案是，一种基于混沌成型和混沌匹配滤波器的无线通信方法，按照以下步骤实施：

步骤1)准备待发射数据，

待发射数据采用数据帧结构，每帧分为前导序列和数据序列两部分，前导序列目的是进行信道估计和帧同步，数据序列为发送的有效数据；

步骤2)对待发射数字符号进行混沌成型滤波生成基带信号，

利用混沌成型滤波器生成的基带信号表示如下：

其中，t为时间变量，表示对变量t进行向下取整运算，np是与混沌基函数相关的参数，m为变量循环序号，sm表示第m个待发射符号，混沌基函数p(t)的表达式如下：

其中，β和ω为混沌系统参数；

步骤3)利用传统无线通信系统的射频模块和发射天线对基带信号进行发射和传输；

步骤4)利用传统接收天线进行无线信号接收，并将接收信号去载频，得到接收基带信号；

步骤5)对接收到的基带信号进行混沌匹配滤波，

混沌匹配滤波器的输出信号为：

其中，t为时间变量，表示对变量t进行向上取整运算，nc表示混沌符号过采样率，r(m)为混沌匹配滤波器输入信号序列的第m个元素，g(t)为混沌基函数的时间逆函数，即g(t)＝p(-t)，

匹配滤波器采用有限冲激响应滤波器结构，抽头数目为ncnp+1，第m个抽头系数gm表示如下：

步骤6)无线信道估计及消除多径干扰判决门限计算，

利用前导序列和信道估计算法，对无线信道的时延和衰落参数进行估计；利用估计的信道参数，结合混沌特性和已解调符号，计算当前时刻的信号判决门限；

对于包含l径的无线信道，估计得到的第l径信道的时延和衰落系数分别为τl和αl，l＝0,1,2,…,l-1，仅在l个多径时延点处存在响应值，信道冲激响应表示为其中δ(t)为单位冲激响应，τl和αl为信道参数；

步骤7)匹配滤波输出信号的抽样判决，

对步骤5)的混沌匹配滤波器输出信号进行符号抽样，采用步骤6)计算的判决门限对抽样信号进行判决，得到解码输出信号。

本发明的有益效果是，采用混沌成型滤波器形成基带信号，与之相匹配的混沌匹配滤波器用于降低噪声的影响，以提升传统无线通信系统安全性和鲁棒性，能够在传统的无线数字通信系统中，实现混沌信号的发射和接收，具体优点包括：

1)通过使用混沌基带信号代替传统的混沌载波信号，大大降低信号带宽，更加适于带宽受限的无线通信应用，解决了混沌应用于无线通信的最大难题。

2)在混沌波形的生成过程中，利用成型滤波器代替传统的脉冲控制方法。在数字电路中采用有限冲激响应滤波器来实现所需的成型滤波器，从而简化了混沌波形生成的软硬件复杂度。

3)接收端采用相应的匹配滤波器对接收的混沌信号进行处理，能够最大化系统的接收信噪比性能，同时避免了传统混沌通信所需要的复杂同步。

4)接收端基于信号的混沌特性，采用合理设置的判决门限进行符号判决，有效抑制无线多径引入的码间干扰，避免了传统无线通信所需的信道均衡。

附图说明

图1是本发明方法采用的混沌发射结构实现框图；

图2是本发明方法采用的混沌接收结构实现框图；

图3是本发明方法的系统数据帧结构；

图4是本发明方法设计的混沌成型滤波器实现框图；

图5是本发明方法设计的混沌匹配滤波器实现框图；

图6是本发明方法实验一场景测试照片；

图7是本发明方法实验一场景的归一化信道系数；

图8是本发明方法实验一场景下，本发明方法和传统非混沌方法不同发射功率情况下的误码率变化曲线；

图9是本发明方法实验二场景测试照片；

图10是本发明方法实验二场景的归一化信道系数；

图11是本发明方法实验二场景下，本发明方法和传统非混沌方法不同发射功率情况下的误码率变化曲线。

具体实施方式

图1为本发明方法采用的混沌发射结构(混沌无线通信系统发射机)原理框图，包含星座图映射、混沌成型滤波(采用混沌成型滤波器)、数字上载波、数模转换、模拟上载波五部分。上述混沌发射结构与传统无线数字通信发射机结构的区别在于增加了一对混沌成型滤波器，图1中，输入端口a、b、c和d的信号分别表示为sa、sb、xc和xd；端口b和端口c之间的上下两条通路分别为数字基带调制后的同相信号通路和正交信号通路，因此，和为端口b信号sb的同相分量和正交分量，和为端口c信号xc的同相分量和正交分量。混沌成型滤波器的设计和实现在后续步骤中进行详细描述。

图2为本发明方法采用的混沌接收结构(混沌无线通信系统接收机)原理框图。图2相当于图1的逆过程，包含模拟下载波、模数转换、数字下载波、混沌匹配滤波(采用混沌匹配滤波器)、采样判决和星座图逆映射六部分。图2中，输入端口a'、b'、c'、d'和e'的信号分别表示为ya、yb、yc、yd和ye；端口b'和端口d'之间的上下两条通路分别为数字基带信号的同相信号通路和正交信号通路，和为端口b'信号yb的同相分量和正交分量，和为端口c'信号yc的同相分量和正交分量，和为端口d'信号yd的同相分量和正交分量。混沌匹配滤波器的设计实现以及抽样判决方法在后续步骤中详述。

基于上述的收发信机结构，本发明基于混沌成型和混沌匹配滤波器的无线通信方法，按照以下步骤具体实施：

步骤1)准备待发射数据，

如图3，待发射数据采用数据帧结构，每帧分为前导序列和数据序列两部分，前导序列用于进行信道估计和帧同步，数据序列为发送的有效数据；根据实际情况，还需要对待发射数据进行数字基带调制(星座图映射)。

步骤2)对待发射数字符号进行混沌成型滤波生成基带信号，

利用混沌成型滤波器生成的基带信号表示如下：

其中，t为时间变量，表示对变量t进行向下取整运算，np是与混沌基函数相关的参数，m为变量循环序号，sm表示第m个待发射符号，混沌基函数p(t)的表达式如下：

其中，β和ω为参数，取值需要根据通信系统的要求来确定，一般情况下β＝ln2，ω＝2π。

具体数字实现时，混沌成型滤波器采用有限冲激响应滤波器的结构，实现框图如图4。图中s为混沌成型滤波器的输入符号序列，sm为序列的第m个元素，为该混沌成型滤波器输入序列单位符号的时延；混沌成型滤波器的抽头数目为np+1，从左至右的抽头系数分别表示为p0,p1,l,第n个抽头系数pn表示如下：

对于上述混沌成型滤波器，np的取值越大，滤波性能越好，但算法复杂度也越高，所以本步骤中np取值的原则是使得p(t-np)趋于0。

步骤3)利用传统无线通信系统的射频模块和发射天线对基带信号进行发射和传输；

步骤4)利用传统接收天线进行无线信号接收，并将接收信号去载频，接收得到基带信号；

步骤5)对接收得到的基带信号进行混沌匹配滤波，

混沌匹配滤波器的输出信号为：

其中，t为时间变量，表示对变量t进行向上取整运算，nc表示混沌符号过采样率，r(m)为混沌匹配滤波器输入信号序列的第m个元素，g(t)为混沌基函数的时间逆函数，即g(t)＝p(-t)。

具体数字实现时，混沌匹配滤波器采用有限冲激响应滤波器结构，实现框图如图5，图5中r＝[l,r(m),l,r(2),r(1)]为混沌匹配滤波器的输入符号序列，为输入序列单位符号的时延；混沌匹配滤波器的抽头数目为ncnp+1，其中nc表示混沌符号过采样率，从左至右的抽头系数分别表示为g0,g1,l,第m个抽头系数gm表示如下：

步骤6)无线信道估计及消除多径干扰判决门限计算，

利用前导序列和信道估计算法，对无线信道的时延和衰落参数进行估计；利用估计的信道参数，结合混沌特性和已解调符号，计算当前时刻的信号判决门限；若实际的无线多径信道包含l条多径，估计得到的第l径信道的时延和衰落系数分别为τl和αl，l＝0,1,2,…,l-1，仅在l个多径时延点处存在响应值，信道冲激响应表示为其中δ(t)为单位冲激响应，τl和αl为信道参数；

具体估计信道参数采用最小二乘方法，利用估计的信道参数τl和αl，计算如下：

其中，l为多径序号，i为符号循环的变量，对步骤5)的匹配滤波输出信号y(t)进行抽样，第n个抽样时刻的判决门限计算如下：

其中，sn+i为第n+i个抽样时刻的符号，

由于式(7)中变量i≤-1，因此在第n个抽样时刻，sn+i的取值都已知。

上述判决门限，综合考虑了混沌系统特性和无线信道参数，能够有效降低无线多径传输引入的码间干扰，提升接收机误码率性能。

步骤7)匹配滤波输出信号的抽样判决，

对步骤5)的混沌匹配滤波器输出信号进行符号抽样，采用步骤6)计算的判决门限对抽样信号进行判决，得到解码输出信号，

若第n个抽样时刻的抽样信号表示为yn，则该时刻信号判决如下：

本发明的基于混沌成型和混沌匹配滤波器的无线通信方法，利用混沌作为通信基带波形，利用传统正弦载波作为通信载波。为了与现有无线通信系统兼容，采用有限冲激响应滤波器结构来实现发射端混沌成型滤波器和接收端对应的混沌匹配滤波器，从而在获得混沌波形增益的同时，大大简化了系统实现复杂度。

实验验证

在实际的无线信道环境下，对本发明提出混沌无线通信方法进行性能验证。实验中的系统载波频率为2.4ghz，系统带宽20mhz，收发节点都采用单天线进行点对点传输。测试场景为大学校园近距离传输(传输距离25～30米)，发射信号的时序结构和时域帧结构如图3，验证结果是对100帧传输进行平均后得到的。共测试了四种方法的误码率(ber)性能，四种方法分别是判决门限为0的本发明方法、判决门限为θn的本发明方法、无信道均衡的传统非混沌方法和有信道均衡的传统非混沌方法，信道均衡采用最小均方误差算法。

实验一

图6为实验一场景的测试照片，图6中tx表示发射机，rx表示接收机，收发端距离约30米，周围有很多建筑物和树木。利用前导序列和最小二程信道估计算法，图7给出了该场景的估计信道系数，图7中信道系数对首径进行了功率归一化，可以看出，该场景包含3条主径，信道系数分别为1、0.31和0.17。通过调整发射端功率，四种算法接收误码率(ber,biterrorrate)随发射功率的变化曲线如图8。可以看出判决门限为0的本发明算法和无信道均衡的传统非混沌方法ber性能最差，采用mmse信道均衡的传统非混沌方法性能有一定提升，而采用判决门限为θn的本发明方法有最好的性能。

实验二

图9为实验二场景的测试照片，图9中tx表示发射机，rx表示接收机，收发端不存在视线传输，距离约25米。图10给出了该场景的归一化估计信道系数，可以看出，该场景包含4条主径，信道系数分别为1、0.46、0.19和0.21。四种算法ber性能随发射功率的变化曲线如图11。与场景一的测试结果类似，采用判决门限为θn的本发明方法有最好的ber性能。

对比上述实验结果可见，在实际的无线传输场景中，本发明方法相比传统方式有更好的误码率性能。