光无线通信自适应接收技术研究

论文摘要

随着半导体激光器和光电探测器件的日益完善、光通信技术的发展以及人们对宽带无线的需求,光无线通信技术开始兴起。光无线通信综合了光纤通信和通常的无线通信方式的优点,具有宽带大容量、低成本、保密性能好、安装快捷、机动灵活等优点,因而在很多领域（特别是军事领域）具有广阔的应用前景。然而,光无线通信是以大气信道为传输媒介的,因此天气因素对光无线通信系统的通信质量影响很大。本文主要针对光无线通信（Optical wireless communication,OWC）接入系统的以克服大气湍流衰落为目的的自适应接收技术进行了研究,主要研究内容包括:（1）系统的对光无线通信的技术特点及其应用作了全面综述;介绍了国内外在这方面的研究概况。（2）对全天候光无线通信系统接收机的设计所遇到的问题进行了全面的研究,介绍了相关大气湍流的理论模型,提出了包含大气湍流噪声及其它光、电噪声在内的接收信号模型及其统计分析,针对大气湍流所产生的信号衰落问题进行了数值仿真和实验研究。（3）对强、弱两种湍流条件下不同的大气湍流模型进行了分析,针对不同模型,从最优门限策略出发,提出了不同的自适应接收技术。在弱湍流条件下,采用卡尔曼（Kalman）滤波器和最小均方（Least-mean-square,LMS）滤波器对信号和湍流信道的统计特性进行估计和预测,给出了两种滤波器相应的设计结构,得到了最优的设计算法,比较了两种滤波器的优缺点,指出了它们的适用范围。通过与最大似然序列探测（Maximum-likelihood sequence detection,MLSD）技术对比,分析了自适应滤波器对OWC系统误码率的影响。在强湍流条件下,采用基于高阶累计量的自适应探测技术对K分布的信道参数进行估计,同时给出了系统中所存在的高斯噪声的统计特性的估计和预测,设计了最优门限策略的实现结构,并分析了累积量估计的相关值对OWC系统误码率性能的影响。本论文的主要创新点如下:（1）首次提出了包含大气湍流噪声及其它光、电噪声（其中包括与信号相关的乘性噪声）在内的接收信号模型,接收信号模型从强弱两种湍流条件出发,分析了与湍流引起的信号衰落和探测器噪声相关的最优门限策略;（2）首次用基于自适应滤波器的接收信号处理技术来解决大气湍流所引起的光无线通信系统中的衰落问题,所采用的滤波器为LMS滤波器和Kalman滤波器,对这两种不同滤波器的结构和对系统性能的影响进行了分析;（3）首次实现了强湍流条件下基于高阶累积量的基于K分布的光无线通信信道参数的估计和高斯噪声统计特性的估计,建立了基于自适应估计和预测的探测策略,可以实现最优门限探测。本论文的主要结果如下:（1）为了解决大气湍流效应所引起的光无线通信系统中的衰落问题,建立了与大气湍流衰落及其它噪声有关的信号模型,实现了最大输出信噪比可提高3-20dB的匹配滤波器。（2）根据最大后验概率准则（Maximum a posteriori,MAP）,推导了强度调制/直接探测（IM/DD）的光无线通信系统的最优判决门限,分析了强弱湍流条件下最优门限探测与信道参数和系统噪声之间的关系,发现对湍流参数、码元均值和方差的估计误差都能导致判决门限的误差。（3）采用Kalman自适应滤波器对弱湍流条件下信号与噪声的统计特性进行估计与预测。在功率不变的情况下,当所采样的滤波码元数在600-800时,估计算法达到稳定值。在接收功率变化的情况下,当所采样的滤波码元数在800-1000时,估计算法达到稳定值。通过自适应门限探测,系统误码率可以降低1-2个数量级。（4）采用LMS自适应滤波器对弱湍流条件下信号与噪声的统计特性进行估计与预测,在滤波器阶数为511,而信噪比较小时,滤波器出现不收敛,从而引起误码率非常高;当滤波器阶数较小时,滤波器发生稳态失调,从而失去预测的作用。因此采用255的抽头权阶数是合适的。在弱湍流情况下（σX<0.2）,基于自适应LMS滤波器的系统误码率低于10-8,可以基本满足网络通信的要求。（5）在强湍流情况下,在非冗余支持区域（主要区域）采用四阶累计量的专门的1-D分层算法,给出累计量的渐近无偏估计。假设信号为指数相关结构,通过估计AR（1）和ARMA（1,1）模型参数来给出湍流衰落及噪声参数ρI,σ02,σ12和ρυ2的估计。采用四阶和六阶累计量可以给出湍流衰落K分布的阶参数ν和均值μ的估计。在实际系统的算法设计上采样数采用32,在强湍流情况下（0.2<σX<1）,基于四阶和六阶累计量的最优门限估计与预测算法的自适应接收机的OWC系统的误码率低于10-8,可以基本满足网络通信的要求。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 1 绪论
• 1.1 引言
• 1.2 光无线通信研究的历史和现状
• 1.2.1 星间激光通信
• 1.2.2 大气激光通信
• 1.2.3 室内红外无线通信
• 1.3 光无线通信面临的若干问题和进展
• 1.4 本文研究的主要内容和意义
• 2 大气湍流与噪声及最优门限策略
• 2.1 引言
• 2.1.1 大气分层及组成
• 2.1.2 介质特性
• 2.1.3 大气衰减
• 2.1.4 大气湍流
• 2.2 大气湍流理论模型
• 2.2.1 湍流介质理论
• 2.2.2 小扰动近似
• 2.3 OWC 系统中的加性噪声
• 2.4 OWC 接收信号分析与最优门限策略
• 2.4.1 基于对数正态分布的最优门限策略
• 2.4.2 基于K 分布的最优门限策略
• 2.5 误码率分析
• 2.6 小结
• 3 弱湍流条件下的自适应信号处理
• 3.1 自适应滤波器原理
• 3.2 基于KALMAN 滤波器的自适应门限更新算法
• 3.3 基于LMS 自适应滤波器的门限更新算法
• 3.4 小结
• 4 强湍流条件下的自适应信号处理
• 4.1 高阶累计量理论
• 4.2 基于高阶累计量的最优门限估计
• 4.2.1 湍流衰落及噪声的累计量
• 4.2.2 二阶和四阶累计量估计
• 4.2.3 湍流衰落及噪声的参数估计
• 4.3 性能分析
• 4.4 小结
• 5 总结与讨论
• 致谢
• 参考文献
• 附录1 攻读学位期间发表论文目录
• 附录2 攻读学位期间申报的专利
• 附录3 OWC 通信系统样机图