本发明专利技术公开了一种MPPM调制的软解调算法及误符号率性能估计方法，软解调算法包括：产生随机的0、1序列，进行(N,M)MPPM信号调制；产生指数韦伯信道衰落和高斯白噪声，得到受高斯白噪声和信道衰落干扰的MPPM信号块，抽样，找到其中M个最大值，解调，仿真足够次数得到误符号率。该算法复杂度低且误符号率性能优于硬解调算法。误符号率估计方法包括：建立大气信道的数学模型，计算信号与非信号时隙抽样值的累积分布函数，分别求出M和N‑M个非空时隙随机变量最小值和最大值的概率密度函数，求出其差值ΔY的概率密度函数，计算ΔY的概率密度函数的积分，所得结果即为(N,M)MPPM的误符号率。解决了无法通过蒙特卡洛仿真算法直接对(N,M)MPPM的误符号率进行理论分析的问题。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及无线光通信系统中的(N,M)MPPM调制方式在指数韦伯信道下的软解调计算方法，属于无线光通信
技术介绍
无线光通信又称自由空间光通信(free-space optical,FSO)，其采用大气信道作为传输媒介，而大气湍流导致的光学折射率随机起伏会使光信号在传输过程中产生光强闪烁、光束漂移和光束扩展等效应。这些效应引起的信道衰落会导致传输的光束质量下降，误码率劣化，进而影响系统的稳定性和可靠性。为了研究大气湍流对FSO通信的影响，国内外科研人员对大气湍流信道模型进行了深入研究，先后提出了对数正态分布、K分布、gamma-gamma分布等模型，结果表明：对数正态分布模型适合于弱湍流，K分布适合于强湍流，而gamma-gamma分布则适合于强、中、弱三种湍流情况。但上述分布都不能很好地模拟采用有限孔径接收机无线光通信系统的光信号强度波动，于是2012年首次从可靠性工程领域引入指数韦伯(exponentiated Weibull，EW)分布以描述孔径平均效应存在情况下的光强衰落。基于上述信道模型，各国研究人员对无线光通信的调制解调方式也进行了深入探讨和研究。对于调制方式，开关键控(On-Off Keying,OOK)作为最常用的调制方案，实现简单，但其抗干扰性能较差。而新型的多脉冲位置调
制(Multipulse Pulse Position Modulation,MPPM)方式，其抗干扰能力相比于OOK具有很大的优势，并且带宽利用率较高。对于解调方式，通常分为硬解调和软解调。硬解调通过固定、最佳或动态判决门限等方法把含噪声和衰落的信号判定为相应的调制电平，技术简单、易实现，但性能往往不够理想。软解调对于接收到的信号，不急于做判决，通过计算相应比特的软信息，提高判决的准确性，降低系统误码率，其性能远远优于硬解调。目前的问题在于：由于MPPM的复杂性，关于其软解调特性的报道较少。目前已知软解调系统算法大多是基于条件信道下的计算，即只考虑存在加性高斯白噪声，不考虑大气导致的衰落。该算法不能用于指导实际的FSO通信系统接收机设计。因此基于EW分布的无线光通信MPPM调制的软解调算法及其误符号率性能的估计实属当前十分重要的研究方向。
技术实现思路
本专利技术的目的是提出一种基于指数韦伯(EW)信道的无线光通信(N,M)MPPM调制的软解调算法并对其误符号率进行性能估计。其中软解调算法的优点在于无需判决门限，且判决的性能优于一般解调算法。之后提出的一种误符号率性能估计方法的数学模型，对上述(N,M)MPPM的软解调算法误符号率进行理论分析，进而正确有效的计算出理论误符号率。本专利技术的目的是通过下述技术方案来实现的。一种MPPM调制的软解调算法，包括下述步骤：1)由MATLAB中rand函数产生0、1随机序列作为仿真输入比特流，并根据映射表进行(N,M)MPPM信号调制，其中，N为一个MPPM信号块中的时隙个数，M为N个时隙中的脉冲个数；2)在MATLAB中由逆函数法产生符合指数韦伯分布的衰落信道系数并由randn函数产生高斯白噪声随机数；3)将步骤2)产生的信道衰落系数和高斯白噪声随机数加入到步骤1)获得的(N,M)MPPM调制信号中，得到受到高斯白噪声和信道衰落干扰的MPPM信号块；4)对步骤3)得到的(N,M)MPPM信号块中的每个时隙进行抽样；5)利用MATLAB中的MAX函数找到抽样值中的最大值，将抽样值中M个最大值对应的时隙号判为1，其余均判为0；6)利用步骤1)中(N,M)MPPM信号调制时的映射表，将步骤5)经过判决的信号块恢复为0、1序列，并将该序列与步骤1)中产生的信号对照，判断是否与其相同，若相同，则为正确解调；若不相同，则错误符号个数加1；7)重复步骤1)到6)，仿真足够多的次数，得到错误符号个数，计算仿真的误符号率。相应地，本专利技术给出了基于上述(N,M)MPPM调制的软解调算法进行误符号率性能估计的方法，包括下述步骤：1)建立点对点无线光通信大气信道的数学模型；2)计算信号时隙与非信号时隙抽样值的概率密度函数；3)将接收到的(N,M)MPPM调制信号的每个时隙抽样值作为互相独立的随机变量，求出各自的累积分布函数，在此，N为一个MPPM信号块中的
时隙个数，M为N个时隙中的脉冲个数；；4)求出M个非空时隙随机变量最小值Ysmin的概率密度函数，再求出N-M个空时隙随机变量中最大值Ynmax的概率密度函数；5)得到非空时隙随机变量的最小值与空时隙随机变量的最大值的差值ΔY，求出差值的概率密度函数；6)计算ΔY的概率密度函数从负无穷到零处的积分，所得结果即为(N,M)MPPM的误符号率。本专利技术具有以下优点：1)本专利技术中首先通过蒙特卡洛仿真实现了一种EW信道下MPPM调制的软解调算法，该方法主要通过在接收端对(N,M)MPPM块的每个时隙进行抽样得到前M个较大值，完成对脉冲所在时隙的判断。该方法的算法复杂度低，误符号率系统性能上优于硬解调算法；2)提出一种适于理论计算软解调MPPM无线光通信系统误符号率性能的方法，解决了无法通过上述蒙特卡洛仿真算法直接对(N,M)MPPM的误符号率进行理论分析的问题。附图说明图1是本专利技术总体的流程步骤；图2是弱湍流情况下误符号率拟合值、理论值与仿真值的对比图；图3是中湍流情况下误符号率拟合值、理论值与仿真值的对比图；图4是强湍流情况下误符号率拟合值、理论值与仿真值的对比图；图5是中湍流情况下采用动态门限硬解调和软解调误符号率的对比图。具体实施方式为使本专利技术的目的、技术方案和优点更加清楚，下面结合附图和具体实施方式进一步详细说明。本实施例仅表示对本专利技术的原理性说明，不代表对本专利技术的任何限制。如图1所示，本专利技术以(5,2)MPPM为例，利用MATLAB软件实现蒙特卡洛仿真。详细介绍指数韦伯(EW)信道下的无线光通信(N,M)MPPM调制的软解调算法。步骤1利用MATLAB中rand函数产生随机的0,1序列，并进行(5,2)MPPM调制1a)首先需要设定仿真次数T，T的取值需要足够大以确保仿真的一般性，在本实例中我们取T＝108。根据MPPM调制原理可知，由于所以(5,2)MPPM调制可以对3比特(bit)为一组的比特流进行调制，其二进制比特流与MPPM符号之间的映射关系如表1所示，其中(l1,l2)表示有脉冲时隙所在位置，此表格表示的映射关系仅为一种实例。1b)利用MATLAB中rand函数产生3个0,1随机数，作为一组对应映射表格进行调制，得到有5个时隙的MPPM信号块[x1,x2,…,xi]，其中i＝5。表1(5,2)MPPM调制映射表3bit(5,2)MPPM(l1,l2)00011000(1,2)00110100(1,3)01010010(1,4)01110001(1,5)10001100(2,3)10101010(2,4)11001001(2,5)11100110(3,4)步骤2产生符合EW的信道衰落和高斯白噪声2a)已知EW型衰落下光强波动I的概率密度函数和累积分布函数分别为：fEW(I)=αβη(Iη)β-1exp[-(Iη)β]本文档来自技高网...
【技术保护点】
一种MPPM调制的软解调算法，其特征在于，包括下述步骤：1)由MATLAB中rand函数产生0、1随机序列作为仿真输入比特流，并根据映射表进行(N,M)MPPM信号调制，其中，N为一个MPPM信号块中的时隙个数，M为N个时隙中的脉冲个数；2)在MATLAB中由逆函数法产生符合指数韦伯分布的衰落信道系数并由randn函数产生高斯白噪声随机数；3)将步骤2)产生的信道衰落系数和高斯白噪声随机数加入到步骤1)获得的(N,M)MPPM调制信号中，得到受到高斯白噪声和信道衰落干扰的MPPM信号块；4)对步骤3)得到的(N,M)MPPM信号块中的每个时隙进行抽样；5)利用MATLAB中的MAX函数找到抽样值中的最大值，将抽样值中M个最大值对应的时隙号判为1，其余均判为0；6)利用步骤1)中(N,M)MPPM信号调制时的映射表，将步骤5)经过判决的信号块恢复为0、1序列，并将该序列与步骤1)中产生的信号对照，判断是否与其相同，若相同，则为正确解调；若不相同，则错误符号个数加1；7)重复步骤1)到6)，仿真足够多的次数，得到错误符号个数，计算仿真的误符号率。
【技术特征摘要】
1.一种MPPM调制的软解调算法，其特征在于，包括下述步骤：1)由MATLAB中rand函数产生0、1随机序列作为仿真输入比特流，并根据映射表进行(N,M)MPPM信号调制，其中，N为一个MPPM信号块中的时隙个数，M为N个时隙中的脉冲个数；2)在MATLAB中由逆函数法产生符合指数韦伯分布的衰落信道系数并由randn函数产生高斯白噪声随机数；3)将步骤2)产生的信道衰落系数和高斯白噪声随机数加入到步骤1)获得的(N,M)MPPM调制信号中，得到受到高斯白噪声和信道衰落干扰的MPPM信号块；4)对步骤3)得到的(N,M)MPPM信号块中的每个时隙进行抽样；5)利用MATLAB中的MAX函数找到抽样值中的最大值，将抽样值中M个最大值对应的时隙号判为1，其余均判为0；6)利用步骤1)中(N,M)MPPM信号调制时的映射表，将步骤5)经过判决的信号块恢复为0、1序列，并将该序列与步骤1)中产生的信号对照，判断是否与其相同，若相同，则为正确解调；若不相同，则错误符号个数加1；7)重复步骤1)到6)，仿真足够多的次数，得到错误符号个数，计算仿真的误符号率。2.根...
【专利技术属性】
技术研发人员：王平，王悦，曹天，杨本圣，杨银堂，
申请(专利权)人：西安电子科技大学，
类型：发明
国别省市：陕西;61
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