本文作者：章謙驊、章堅武、包建榮 單位：杭州電子科技大學通信工程學院

DSAR迭代處理結構

DSAR針對未知深空信道傳輸環(huán)境，分別需要識別、估計和檢測接收信號的解調參數(shù)，用于獲取信號承載的信息。但在低信噪比深空傳輸環(huán)境下，信號參數(shù)的估計和檢測往往存在循環(huán)嵌套和互為前提的問題，不能輕易分離各個參數(shù)的識別和估計過程。如對于信號解調中的載波頻率與相位兩個參數(shù)，它們的估計互為前提：相對準確的另一方參數(shù)估計，將有助于該參數(shù)自身的精確估計。反之，除非進行更大復雜度的二維參數(shù)同時估計，否則不能有效地依次實現(xiàn)該兩個參數(shù)的精確估計。因此，如何確定參數(shù)估計的合理次序，并采用若干工程實現(xiàn)技巧,對于構造整個自主無線電參數(shù)估計的體系結構將非常關鍵。目前，JPL提出了自主無線電參數(shù)估計的總體系統(tǒng)模型,并分別論述了該模型所需解決的參數(shù)識別，檢測，解調等關鍵技術[2]。但大部分參數(shù)估計方法，都需要預先得知某些參數(shù)，從而距DSAR復雜傳輸環(huán)境的工程應用還有較大差距。特別是該模型將直接面臨低信噪比傳輸?shù)碾y題，直接導致傳輸過程的解調門限不夠，而無法進行后續(xù)有效譯碼等處理，而使通信失效。中科院空間中心也提出了自主無線電參數(shù)估計的迭代層次模型，給出了解決該問題較好的工程實現(xiàn)結構[3]。它首先將信號檢測和處理的各個過程進行細化分層，按各個參數(shù)的識別、粗估計到精估計的層次進行混合處理：通過不同處理層間進行的參數(shù)估計信息的交互、反饋和迭代處理，能有效地實現(xiàn)未知信號由粗到精的自主識別，接收和處理。但該方法要達到實用還需解決以下問題：優(yōu)化參數(shù)估計算法,即在保證參數(shù)估計性能的前提下,盡量降低算法的實現(xiàn)復雜度；保證層間參數(shù)估計所傳遞消息的可靠性，避免錯誤消息的反饋導致的誤差傳播與放大，以確保整個系統(tǒng)解調參數(shù)估計和檢測的收斂和正確。

DSAR系統(tǒng)中信號參數(shù)的估計和檢測，主要包含以下6個層次：調制指數(shù)估計與識別、載波頻率估計與補償、調制方式識別，載波相位跟蹤，信噪比(SignaltoNoiseRatio,SNR)估計及載波頻率跟蹤以及幀同步與信道譯碼處理。針對互為前提的循環(huán)信號參數(shù)估計及其精度問題，還需針對參數(shù)估計效果，劃分估計階段為粗估計及精估計兩個部分。而且，還需結合各參數(shù)估計誤差對系統(tǒng)性能影響的情況，設置各參數(shù)的合理估計順序，來獲得較好的聯(lián)合參數(shù)估計和檢測的迭代層次結構。因載頻偏差對系統(tǒng)影響相對較大，故對其估計和補償要先于符號定時、相位偏差等其他參數(shù)的估計和補償。符號定時偏差估計受載波相偏等的影響較小，且其估計算法復雜度也相對較低，故對其估計需先于載波相位等參數(shù)估計，從而避免多維參數(shù)同時估計所帶來的巨大復雜度。最后，整個DSAR系統(tǒng)中的參數(shù)估計過程，可先進行調制指數(shù)等參數(shù)的識別、粗載波頻率、粗相位偏差，粗SNR等參數(shù)的粗估計。然后，將這些解調參數(shù)進行補償，并進一步將其估計與編碼的迭代譯碼過程相結合，通過它們之間的參數(shù)估計與譯碼外消息之間的聯(lián)合消息傳遞與反饋，實現(xiàn)整個DSAR系統(tǒng)的聯(lián)合迭代譯碼和精參數(shù)估計及其補償。

最后，DSAR系統(tǒng)的迭代信號處理結構模型如圖1所示:圖1所示的模型是一個具有4層迭代信號處理結構DSAR系統(tǒng)的迭代參數(shù)估計與檢測模型。其層次結構分別如下：第1層為調制指數(shù)等參數(shù)估計層；第2層為粗載波頻率估計層；第3層包含數(shù)據(jù)速率、SNR、脈沖形狀及粗符號定時等參數(shù)的混合估計層；第4層為解調所需精、粗載波頻率、精定時和載波相位等參數(shù)的混合估計層；第5層幀同步估計層；第6層信道譯碼層。每層估計結果均以迭代處理軟信息的形式發(fā)送至下一層。下一層消息也可依次向上一層或更高層進行處理消息的反饋。另外，同層間的消息傳遞也可橫向或縱向處理,實施最佳參數(shù)估計次序，完成整個系統(tǒng)最佳的消息迭代傳遞的管理和控制。如初始解調參數(shù)估計工作在性能較差但對信道參數(shù)前提要求不高的非相干狀況，以便獲得粗估計和檢測結果。一旦系統(tǒng)獲得粗載波相位信息，就可將工作模式轉換為相干解調方式，從而提高解調性能。第3、4層內參數(shù)之間的聯(lián)系比較緊密，需采用聯(lián)合的橫向或縱向協(xié)同參數(shù)估計與檢測予以實現(xiàn)。另外，在對第4層內的參數(shù)進行精估計時，還可進一步將判決可靠性較高的信道譯碼軟、硬判決信息，來分別反饋輔助這些解調參數(shù)的精估計。反過來，該過程也將提高輸入到譯碼器進行譯碼處理的解調后信號的可靠性，提升譯碼性能。即采用該聯(lián)合協(xié)同解調與譯碼的方法可獲更高精度的參數(shù)估計。而且，該更高精度的參數(shù)估計結果，也進一步促進譯碼的可靠性，形成了一個較好的解調與譯碼協(xié)同處理的循環(huán)，大大減少了不必要的信息處理損失。最終，該迭代信號處理結構可有效實現(xiàn)整個DSAR系統(tǒng)的聯(lián)合參數(shù)估計與信道譯碼，并獲得較好的深空通信效果。

另外，在深空通信中，DSAR的關鍵問題是如何快速實現(xiàn)中斷后深空通信鏈路的重建，以提高傳輸效率[5]。當前主要問題是快速捕獲，并實時跟蹤深空無線電信號的參數(shù)。如對采用高功率效率MSK調制和高編碼增益LDPC編碼構成的系統(tǒng)，可先用周期頻譜或快速傅立葉變換等頻率粗估計算法，進行載波頻率的快速粗估計。另外，通過增加一小段差分的前導訓練字后（也符合LDPC等現(xiàn)代分組信道編碼需要幀同步的要求），可分別將信號傳輸?shù)恼{制模式設置成相干或非相干兩類載波解調方式[5]。首先，可利用一小段前導的訓練字用非相干解調實現(xiàn)快速的符號定時同步等的差分解調。因差分解調無需精確的載波同步等解調信息，無需進行多維聯(lián)合解調參數(shù)的估計，大大簡化了整個解調的實現(xiàn)過程。故該結構較好地解決了自主無線電參數(shù)估計的循環(huán)參數(shù)檢測與估計的嵌套問題。因此，在該階段，可用非相干解調及較短的前導訓練字數(shù)據(jù)及一些定時估計的盲算法用于實現(xiàn)粗定時估計。之后，因相干解調可獲得更好性能，可將自主無線電系統(tǒng)的工作模式切換到相干解調方式，用傳統(tǒng)的鎖相環(huán)、平方環(huán)、判決反饋環(huán)等閉環(huán)工作方式。同時，對載波頻率相位偏差、SNR估計等同步和信道狀態(tài)參數(shù)進行粗估計，并用前導訓練字數(shù)據(jù)用于幀同步，實現(xiàn)LDPC碼等分組碼的譯碼比特次序對齊。

最后，實現(xiàn)聯(lián)合LDPC譯碼與解調和信道解調參數(shù)的估計：通過LDPC譯碼軟信息的高可靠性，迭代反饋并獲得精解調參數(shù)的檢測和估計。即進行更高精度的聯(lián)合解調譯碼及其相關同步和信道狀態(tài)參數(shù)的跟蹤，以完成整個深空通信鏈路的快速有效重建。但在該聯(lián)合譯碼解調過程中，如發(fā)現(xiàn)粗解調參數(shù)估計有誤而不能滿足LDPC校驗矩陣的檢驗，還需及時將該錯誤標記反饋給參數(shù)粗估計算法，重新開展粗估計和信道參數(shù)檢測的大閉環(huán)的工作。因此，對于整個自主無線電的實現(xiàn)，需要合理排序整個自主無線電接收機系統(tǒng)的解調參數(shù)估計和檢測次序，實現(xiàn)傳統(tǒng)解調與迭代譯碼、參數(shù)的粗、精估計的有機協(xié)同結合，以獲得最佳的估計速度與估計精度的折中。

DSAR中的迭代解調關鍵技術

在深空通信極低SNR條件下，DSAR接收機首先需要實現(xiàn)有效解調，才能進行后續(xù)譯碼等處理。傳統(tǒng)通信系統(tǒng)因解調門限較高，導致其在極低SNR下解調門限不夠而無法有效工作。但對解調和譯碼進行聯(lián)合處理，利用信道譯碼的信噪比放大功能，采用可靠性更高的譯碼軟信息作為解調的判斷依據(jù)，可有效地解決該問題，并使系統(tǒng)獲得編碼帶來的高編碼增益。在解調中，除了載波與定時等同步外，接收機還將遇到深空信道因探測器通信角度、速度及天體阻擋等因素，而導致的SNR等參數(shù)估計的高動態(tài)（變化速度快，變化幅度大）問題。所以，DSAR系統(tǒng)需采用在低SNR環(huán)境下仍然能高效工作的快速聯(lián)合譯碼和SNR等解調參數(shù)估計的算法。如JPL仿真了聯(lián)合1/31碼率Turbo碼與載波同步的超低信噪比傳輸系統(tǒng)，成功驗證了超低符號信噪比(Es/N0)低達-15.8dB的有效可靠通信[6]。

迭代同步是迭代解調的重要組成部分。它可將放大信噪比后的信道譯碼軟信息反饋給載波及定時同步環(huán)，使其較準確的判斷載波及定時信息，實現(xiàn)低SNR迭代同步。該算法主要包含以下三類方案：直接將較準確的譯碼結果作為訓練字輔助同步[7]；根據(jù)卷積碼（Turbo碼）等最大后驗迭代解調，通過查找誤差最小的Viterbi幸存路徑輔助同步[8]；對譯碼軟信息進一步處理反饋傳統(tǒng)同步環(huán)輔助同步[9]。其中，方案一收斂慢，不適用突發(fā)信道，只能用于較好信道環(huán)境下的同步跟蹤。方案二采用了最復雜的最大后驗等譯碼，延遲和計算復雜度都非常大，但性能較好。方案三將LDPC譯碼軟信息進行處理，根據(jù)一定的判決準則來協(xié)助同步。如采用硬判決——譯碼結果滿足LDPC校驗方程程度，作為判斷解調參數(shù)估計準確性的依據(jù)[10],[11]。該方法性能較好，但大范圍搜索導致復雜度較高[10]。另外，迭代解調還可檢測低SNR下傳統(tǒng)同步算法易出現(xiàn)的載波跳周或定時滑碼問題。經編碼的符號存在約束，如發(fā)生了跳周或滑碼，其在譯碼時將不滿足譯碼約束條件。研究表明：低SNR下的4/5碼率LDPC編調制系統(tǒng)能有效的檢測與糾正跳周[12]。而滑碼與跳周的解決原理相似，也可利用信道譯碼約束來檢測和糾正。

此外，SNR估計失誤也會降低信道譯碼性能。在SNR估計過低時，譯碼性能會急劇惡化[13]。故為了充分獲得編碼性能，需進行SNR等信道信息的精確估計。而聯(lián)合信道譯碼的SNR估計是在低SNR下仍有效的估計算法。其中，一類方法是將譯碼結果代入SNR估計計算式，并結果反饋給信道譯碼決定估計準確性[14]。該方法需要1次譯碼的完整結果，導致SNR估計時延較大。另一類方法采用期望最大準則將譯碼軟信息用于SNR估計[15]。該方案收斂快，但復雜度較高。現(xiàn)有的聯(lián)合解調譯碼算法的實現(xiàn)復雜度還是較高。其原因主要是未從更深層次挖掘譯碼迭代所反饋的軟信息，只是簡單的將軟信息應用于傳統(tǒng)算法中判決反饋場合的判斷依據(jù)。所以，如何將同步、參數(shù)估計等解調處理有機結合到譯碼的迭代過程中，就能獲得復雜度更低、解調譯碼延遲更少、性能更好的實現(xiàn)方案。

DSAR的發(fā)展趨勢

DSAR技術經近幾十年的發(fā)展，其檢測與接收性能都已接近極限。如對其繼續(xù)改進，其實現(xiàn)復雜度將急劇增加，但系統(tǒng)性能增加余量不大。如對于其中決定性能的信道碼，采用較低復雜度的類Turbo碼（即結構化LDPC碼）的重復累積碼，其性能已距香農極限約0.5-1dB。為了進一步接近香農極限，如再提高0.2-0.5dB性能，則需大大增加編碼碼長，并有效調整編碼矩陣結構等措施。從而造成系統(tǒng)復雜度急劇增加，甚至不能實現(xiàn)。另外，聯(lián)合迭代譯碼與解調及檢測算法的復雜度仍非常高，還需研究它們的低復雜度實現(xiàn)方法。其中，需充分利用譯碼的迭代特性，將信道參數(shù)估計和檢測、同步等解調處理完全融合到迭代接收機結構，減少DSAR系統(tǒng)信息處理的損失[16]。因此，對于極低SNR下DSAR技術的研究，還需兼顧理論性能與工程實現(xiàn)復雜度，在確保可實現(xiàn)的前提下，最大限度地提高深空傳輸性能。

結論與展望

DSAR技術是較為復雜的深空通信系統(tǒng)工程實現(xiàn)技術。其參數(shù)估計算法等關鍵技術也還需要進一步的完善和改進，而提高整個系統(tǒng)的性能。特別是該技術還需要與高性能的信道譯碼相結合，以譯碼迭代消息傳遞的方式，實現(xiàn)復雜度適中、性能優(yōu)異的參數(shù)估計、檢測和譯碼等聯(lián)合迭代信息處理，以獲得較好的系統(tǒng)性能。隨著深空探測通信技術的發(fā)展，DSAR系統(tǒng)也繼續(xù)向高可靠穩(wěn)定、低實現(xiàn)復雜度及高智能化自動協(xié)調處理等方向不斷發(fā)展，并將成為未來深空探測通信系統(tǒng)的關鍵技術和重要保障。

隨著我國火星探測等深空探測計劃的開展，DSAR技術也逐漸成為該領域的研究熱點。該技術結合深空通信的信道特點，通過譯碼迭代帶來的信噪比放大效應，最大限度地提高深空極低信噪比傳輸?shù)挠行耘c可靠性，在深空通信領域有較大的應用前景。隨著研究的深入及軟硬件水平的提高，各類具有更高性能但復雜度也更大的聯(lián)合譯碼與迭代檢測與處理技術也將得以實現(xiàn)，并在未來通信系統(tǒng)中發(fā)揮更重大的作用。