窄带短波调制解调器发送端基带数据流成形研究及关键技术探讨

1．3．3 数据与同步信息加扰
当发送数据流形成后，为了增加其抗白噪声干扰的能力，对发送数据流加扰。针对用户数据和信道探测数据的加扰，一般采用3抽头的12位移位寄存器，选取特定的三抽头输出，生成8进制的伪随机序列，与发送端数据进行模8和运算，生成加扰数据。每进行一次加扰运算，移位寄存器移位运算8次，再输出新的伪随机数据展开计算。每160个加扰数据后，移位寄存器复位至初始状态。
数据加扰后，采用1 800 Hz的载频，进行8PSK基带调制及脉冲成形，生成基带信号。在射频发射时，还要进行二次调制，将基带信号调制到射频段。关于信号基带调制及脉冲成形等，相关参考文献很多，在此不再讨论。

2 关键技术探讨
在短波数据调制解调器设计中，对不同的用户数据率，信道符号速率均为2 400 Baud。发送同步序列与75 b／s的用户数据时，数据波形采用正交形式，以提高接收端的可靠性；75～600 b／s时，实际采用的是BPSK；1 200 b／s时，采用QPSK；而2 400～4 800 b／s时，采用的是8：PSK方式。显然，波特率越高，调制阶数越高，信道符号相似程度也越大，在经过信道及噪声干扰的情况下，增大接收端的解调难度。
发送端数据流设计得是否合理，直接影响到接收端接收相应的系统同步、信道均衡、解调算法的效果，发送端数据流的设计，对短波调制解调器至关重要。针对目前短波调制解调器的基带数据流形成方式和信道均衡方式，进行以下几方面的改进和研究。
2．1 降低信道码元速率方案研究
由于短波信道属于时变色散信道，信道环境参数随时间变化比较大，其直接影响是导致用户通信频率随时间、地点而变化。在用户数据率较低时，系统采用重复编码的方式，降低编码效率和调制阶数，从而达到保持信道符号速率不变的目的。降低调制阶数方案可取，但可否不进行重复编码，而是通过降低信道符号速率来提高数据解调的可靠性，对此值得研究；同样，在同步数据和用户数据为75 b／s时，每个信道符号映射至32个调制符号，实际上这32个调制符号是某8个8进制数据的4次重复，那么，可否降低数据的重复次数，降低信道波特率来提高数据解调的可靠性，对此也值得考虑。
2．2 高阶调制技术研究
目前，短波数据通信的数据率均很低，采用多音并行技术的调制解调器，最高的数据率能达到9 600 b／s，但信噪比要求达40 dB左右，难以工程实现。在单音串行体制的短波调制解调器中，其数据率一般限制在4 800 b／s。在信道码元速率不变的情况下，可研究引入高阶调制，接收端配以相应的解调算法，以提高通信数据率。
2．3 短波信道盲均衡技术研究
为了使接收端能够及时跟踪短波信道的变化，现行的短波调制解调器一般采用判决反馈自适应均衡方式，在发送端周期性地插入已知的训练序列配合下，以探测短波信道参数，完成信道的自适应均衡。美军标MIL―STD一188―110B中，对较低速短波Modem规定数据传输时插入比例分两种情况：对4 800 b／s，2 400 b／s训练序列和数据的插入比为0．5；对1 200 b／s及以下速率插入比为1，这种传输方式极大地浪费了信道资源。可考虑减少或消除信道探测序列，解调端采用全盲或半盲的信道均衡方式，从而大幅度提高系统的数据率。目前，全盲均衡算法主要分为基于平稳信号的盲均衡(包括基于Bussgang性质的盲均衡算法和基于高阶谱理论的盲均衡算法)、基于循环平稳信号的盲均衡和基于神经网络理论的盲均衡算法等。
其中，基于Bussgang性质的盲均衡算法中最具代表性的是恒模算法(Constant Modulus A1gorithm。CMA)，该算法韧性好，代价函数仅与接收信号的幅值有关，而与相位无关，算法实现简单，但受无线信道时变特性造成的相位模糊影响，收敛速度慢。法国雷恩大学的研究小组基于多天线技术，应用CMA算法实现了时空域的盲均衡，在建立的9 kHz带宽780 km短波信道试验链路上实现了30Kb/s速率的数据传输，传输了著名的LENA图像。CMA应用在短波信道上的主要问题是收敛速度和稳态误差的问题，然而固定步长盲均衡器中收敛速度和稳态误差是两个相互制约的因素，这两个性能指标之一的提高必须以牺牲另一个为代价，如何克服这一矛盾已成为亟待解决的问题。信道盲均衡是无线信道目前最富有挑战性和应用前景的信号处理研究方向。

3 结 语
基于目前窄带短波串行调制解调器的技术实现方案，在分析其发送端数据流形成的基础上，指出了系统设计中存在的疑问和值得研究的方向，并基于信道盲均衡技术的发展现状，分析并论述了CMA算法在短波信道盲均衡中的应用前景和遇到的技术障碍。