卫星分集和混合卫星-陆地通信方案能够有效地克服阴影衰落对卫星通信系统的影响,提高系统的可靠性.目前,两种方案已经用于Sirius和XM卫星无线电广播系统[1,2].多卫星或混合卫星-陆地系统与地面终端可以构成分布式MIMO(Multiple-Input Multiple-Output)系统,空时编码的应用能够进一步提高卫星通信系统的可靠性[3,4,5,6,7,8,9,10,11,12].但是,由于多颗卫星和陆地组件分布在不同的位置,因此两种方案中都存在不同传播路径时延不同的问题,相对时延可达几百个符号周期.通过不同路径到达接收端的信号不同步,造成符号间干扰,破坏空时码字的结构,导致系统性能下降.
针对双卫星MIMO系统中信号不同步问题,文献[6]设计了一种接收机,在接收端估计并补偿卫星间相对时延,但该方案中空时码的码字结构仍然会遭到破坏.文献[7,8]将SC-FDE(Single Carrier-Frequency Domain Equalization)技术用于多卫星MIMO系统,利用频域均衡克服信号不同步带来的符号间干扰问题,接收机复杂度较高.文献[9,10]中提出一种分块Alamouti(Block-wise Alamouti)编码方案,用于多卫星MIMO系统.该方案中空时分组码的结构不会遭到破坏,能够获得全分集增益,但是该方案不能获得复用增益,频带利用率低.文献[11,12]在混合卫星-陆地系统中采用OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing)技术消除不同路径时延造成的符号间干扰,但OFDM系统峰均功率比高,影响卫星系统功率效率.
本文提出一种时间反转全码率全分集(TR-FRFD,Time Reversal-Full-Rate Full-Diversity)空时编码方案,该编码方案能够用于异步双卫星MIMO系统,解决系统中存在的两颗卫星发送的信号到达接收端不同步的问题,同时获得全码率和全分集增益.
1 系统模型
考虑一个由两颗卫星和一个用户终端组成的MIMO系统,系统结构如图 1所示.源信号经调制映射及空时编码后,得到一个空时码字X.码字中的第i行通过第i颗卫星在T个符号周期内发送出去.信号到达接收端后,经过空时译码及逆映射后得到发送的信息序列.
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| 图 1 MIMO系统结构框图Fig 1 MIMO system block diagram |
卫星通信系统主要受阴影衰落和多径衰落的影响,同时考虑两颗卫星间阴影衰落的相关性,建立一个四状态双卫星MIMO信道模型[10].利用四状态马尔科夫链模拟信道阴影衰落的缓慢变化,转移概率矩阵由单卫星信道阴影衰落的特点和两颗卫星阴影衰落的相关性决定.每个状态持续时间内,第j颗卫星与第i个接收天线间信道衰落因子hij服从Loo分布,其中包含了信道大尺度衰落和小尺度衰落,如式(2)所示.
ij和
ij为[0,2π]上均匀分布的随机数;
ij和
ij分别服从对数正态分布和瑞利分布.假设两颗卫星到接收端的路径相对时延为τ,接收信号y(n)可以表示为
2 时间反转全码率全分集空时码
本文基于文献[13]中的全码率全分集空时码,提出一种能够用于异步双卫星MIMO系统的时间反转全码率全分集空时编码方案.本文提出的编码方案中,接收信号相对时延不会破坏码字结构,因此仍然能够获得全码率和全分集增益,同时存在一种低复杂度最优译码算法.
2.1 编码方案
对发送的长为4N的符号序列进行空时编码,得到N个空时码字[13].其中第n个码字Xn(n=1,2，…,N)的结构可由式(4)表示：
;d=－ib，
b=
.码字中每一列符号向量在一个符号周期内发送,则发送N个空时码字需要2N个符号周期.对2N个符号向量发送的时间顺序进行交织,交织后原第n个码字的第m列将通过第n′个符号周期发送出去.
将交织后得到的发送数据分为两组,每组包含N个符号向量.对第2个分组中的数据进行时间反转.另外,为了避免路径相对时延造成的分组间相互干扰,在分组间加入保护间隔,得到一帧完整的发送数据B.式(6)给出了交织后的发送符号矩阵.
假设信道条件在一帧数据传输时间内保持不变.保护间隔长度大于路径相对时延τ,则分组间不存在相互干扰.两个分组对应的接收信号yi(n)可以表示为
2.2 译码算法
根据上述空时编码方案,可知
将式(10)代入式(8)和式(9),对y2(n)进行时间反转并取共轭,可得
可见,式(11)和式(12)只与相同的4个符号有关.联合式(11)和式(12),并进行适当变换得到:
s(n)=[s1(n)s2(n－τ)s3(n)s4(n－τ)]T
式(13)与文献[13]中的接收信号有相似的结构,因此经上述处理后的接收信号可以采用文献[13]中的低复杂度最大似然译码算法完成信号检测.可见,编码方案中的信号交织及时间反转可以保证码字结构在信号不同步时不受破坏,能够采用低复杂度最优译码算法,获得全码率和全分集增益.
3 仿真结果及分析
根据上述系统模型及空时编码方案建立仿真模型,对提出的TR-FRFD空时码在异步双卫星MIMO系统中的性能进行仿真分析.为了与其他系统方案的性能进行对比,本文同时给出了以下4种方案的误码性能仿真结果.在Block-wise Alamouti方案中采用16QAM或64QAM调制方式,而另外3种方案中采用4QAM或8QAM调制,保证4种方案始终有相同的频带利用率.第3种方案同样采用文献[13]中的全码率全分集空时码.第4种方案中采用空间复用(SM,Spatial Multiplexing)技术,接收端采用最大似然译码算法.
1) TR-FRFD-STC+4QAM/8QAM;
2) Block-wise Alamouti+16QAM/64QAM;
3) FRFD+4QAM/8QAM+OFDM;
4) SM+4QAM/8QAM +OFDM.
参考文献[14,15]中的信道参数,建立严重树阴影(HTS,Heavy Tree-Shadowed)和城市环境下的多卫星MIMO信道模型.在这2种信道环境下对4种系统方案的误码性能进行仿真.图 2给出了城市环境下第1颗卫星与第1个接收天线间信道的衰落因子.从图 2中可以看出,信道状态不断在好状态和坏状态间转移,代表了信道阴影衰落的缓慢变化.
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| 图 2 城市环境下信道衰落因子Fig 2 Channel fading factors in urban environment |
图 3和图 4给出了HTS环境下,频带利用率分别为4N/(N+NGI)和6N/(N+NGI)时不同方案的误比特率(BER，Bit Error Rate).图 3中的结果显示,本文提出的TR-FRFD-STC的误码性能最好.由于SM技术只能获得复用增益,而无法获得全分集增益,因此SM-OFDM系统性能最差.相比Block-wise Alamouti编码,TR-FRFD-STC可以获得约1 dB的性能增益.TR-FRFD-STC与FRFD-OFDM系统的误码性能相近,但由于TR-FRFD-STC系统中不需要傅里叶变换及逆变换,因此复杂度较低,同时不存在OFDM系统中峰均功率比大的缺点.图 4为系统频带利用率提高后的仿真结果.由图中结果可以看出,系统频带利用率变大,即采用更高阶调制方式时,TR-FRFD-STC方案相比Block-wise Alamouti的性能增益变大.
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| 图 3 HTS环境下频带利用率为4N/(N+NGI)时的 系统误码性能Fig 3 Performance of the system with a spectral efficiency of 4N/(N+NGI) in HTS environment |
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| 图 4 HTS环境下频带利用率为6N/(N+NGI)时的系统误码性能Fig 4 Performance of the system with a spectral efficiency of 6N/(N+NGI) in HTS environment |
图 5为4种方案在城市环境下的仿真结果.从图中结果可以看出,SM-OFDM系统获得的分集增益明显小于另外3种方案.另外,TR-FRFD-STC方案的误码性能比Block-wise Alamouti和FRFD-OFDM方案稍好.
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| 图 5 城市环境下系统误码性能Fig 5 Performance of the system in urban environment |
城市环境下,尤其在卫星仰角较低时,信号直射路径完全受到阻塞,信道状态将长时间处于坏状态.只考虑信道坏状态的情况下,系统的误码性能如图 6所示.
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| 图 6 城市环境下信道处于坏状态时系统误码性能Fig 6 Performance of the system in urban environment when the channel is in bad state |
图 6中结果显示,TR-FRFD-STC方案的误码性能相比Block-wise Alamouti方案好约0.8 dB,相比SM-OFDM方案好约2.8 dB.与图 5中的结果相比,TR-FRFD-STC方案在信道条件较差时优势更加明显.
4 结 论
本文提出一种时间反转全码率全分集空时编码方案,解决异步双卫星MIMO系统中存在的因路径时延不同造成的信号不同步问题.在不同信道环境下,对4种系统方案的误码性能进行仿真,可以得到以下结论:
1) 在不同信道环境下,本文提出的方案的性能均优于分块Alamouti方案和空间复用方案,性能增益分别可以达到1 dB和2.8 dB；
2) 本文方案的误码性能与FRFD-OFDM系统相近,但复杂度更低且避免了OFDM系统中峰均功率比大的缺点.
本文提出的空时编码方案也可以推广应用于同样存在信号不同步问题的混合卫星-陆地系统中.
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