无人机系统高速数据链中Turbo-OFDM技术研究

论文摘要

无人机（Unmanned Aerial Vehicle，UAV）在现代战争中扮演着越来越重要的角色，与有人驾驶飞机相比，无人机可以做大过载机动，不受限制的改变飞行姿态，具有较好的隐身性，深入敌后危险地带不用担心人员伤亡问题。与侦察卫星相比，无人机飞行高度低，活动范围可控，部署方便，造价低廉。无人机具有其它平台无法替代的优势，目前各国都在积极研制部署新型无人机。随着无人机活动半径的扩大，无人机通信的需求已经超出视距范围，对于数据通信中的有效性和可靠性提出了新的要求，促使研究更新更好的通信技术。信道编码与调制解调是通信技术中的重要问题。本论文结合国防973基础研究项目（51308），针对UAV通信的特点和需要，深入研究了无人机系统高速数据链中Turbo-OFDM技术，论文主要研究成果包括：1．基于Rayleigh衰落信道的数学参考模型，对视距分量、传播增益、波达方向角以及初始相位进行合理的假设并随机化，提出了Ricean衰落信道的仿真模型，并研究其统计特性，结果表明该模型具有良好的广义静态特性和渐近于理论结果的统计特性；将一路衰落信道仿真模型进行推广，得到多路不相关衰落信道仿真模型，该模型产生的每一路衰落信号具有良好的统计特性，任意两路衰落过程统计不相关；基于对相互独立的多路信道进行线性变换，提出一种高效的多路交叉相关Ricean衰落信道仿真算法，该算法将线性变换矩阵（着色矩阵）的求解归结为一个优化问题，用一个半正定矩阵近似相关系数矩阵，放宽了相关系数矩阵为正定或半正定的限制，仿真结果很好的匹配理论值和实际测量数据；2．研究了Ricean衰落信道下Turbo码译码性能，在信道估计误差已知的情况下，提出一种新的译码算法，推导出信道置信因子Lc新的表达形式。与传统不考虑信道估计误差的近似度量相比，采用新的译码度量，可以获得0.1～0.6dB编码增益。信道估计误差和Ricean衰落因子是影响Turbo码译码性能的主要因素；在大衰落因子和小信道估计误差的情况下，能够得到近AGWN信道下的译码性能；并将Ricean信道下的结论推广到衰落信道下；3．研究了衰落信道下Turbo编码OFDM系统特性，推导出一种OFDM系统中Turbo码译码算法，并从推导结果中确定平均信噪比和信噪比弥散度是影响系统性能的两个重要参数。采用该算法，可以提高整个系统性能，与IEEE 802.11a定义的系统相比，在误比特率为10-3和信噪比弥散度为0.2时，信噪比改善2.9dB；而与文献[64]得到的结论相比，可以获得0.9dB的信噪比增益；平均信噪比越大，且信噪比弥散度越小，系统性能较好，误比特率较低。4．基于本文推导的OFDM系统中的Turbo码译码算法，提出3种自适应Turbo-OFDM系统方案：（1）基于信道辨识的自适应Turbo-OFDM系统方案，根据当前信道状态信息，对信道进行辨识，自适应选择最佳迭代次数对接收到的数据进行译码；（2）基于差分对数交叉熵的自适应Turbo-OFDM系统方案，根据迭代译码输出信息，计算对应的差分对数交叉熵，估计当前的信噪比，并利用相邻两次差分对数交叉熵的差值，决定迭代译码是否终止，实现自适应译码过程；（3）基于双CRC级联迭代译码及早结束的自适应Turbo-OFDM系统方案。该方案针对CRC-4、CRC-8迭代译码及早结束准则具有较大漏检率的缺陷，提出了基于双CRC级联迭代译码结束准则，在编码前，将两个CRC-4校验比特内嵌到信息比特中；译码时，对迭代译码产生的输出信息进行硬判决，计算2个CRC校验和，决定是否对解调序列继续进行迭代译码。这3种自适应系统可以兼顾译码性能和译码速度，得到较低的平均误码率和较高的平均译码速度；比较了3种自适应系统的性能及其优缺点；5．充分考虑小波变换后的图象码流、Turbo码以及UAV通信信道的特性，提出了基于小波变换的Turbo-OFDM图象传输系统，对图象码流中重要性不同的信息比特，采用不同等差错保护编码和动态子信道分配技术。这种联合信源信道编码方案能够有效的保护图象码流的重要信息，提高了图象码流传输过程中的抗误码性能，改善了静态图象在噪声信道中传输的效果；6．参照IEEE802.11a协议，研究了Turbo-OFDM系统的传输速率、通信距离以及工作频段等传输性能，在有效通信距离为100 km时，可以提供54Mbps的传输速率；从OFDM和Turbo码两方面简单的分析了系统良好的抗干扰性能；理论推导与计算机仿真结果表明，Turbo-OFDM系统在低信噪比条件下具有优越的性能，可以有效的抵抗传输信道以及人为产生的干扰，频谱利用率高，是实现UAV高速数据传输的一种有效途径。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第一章 绪论
• §1.1 研究背景
• 1 无人机的发展与趋势
• 2 无人机系统组成
• 3 UAV系统的信息传输
• §1.2 TURBO码技术
• §1.3 正交频分复用（OFDM）技术
• §1.4 论文的主要研究内容
• 第二章 衰落信道仿真模型研究
• §2.1 一路衰落信道仿真模型研究
• 1 研究现状
• 2 Rayleigh衰落信道的数学参考仿真模型
• 3 新的Ricean衰落信道仿真模型的推导
• 4 信道仿真模型统计特性分析
• 5 仿真结果
• §2.2 多路不相关衰落信道仿真模型研究
• 1 研究现状
• 2 多路不相关衰落信道仿真模型及其性能研究
• 3 性能仿真
• §2.3 多路交叉相关衰落信道仿真模型研究
• 1 研究现状
• 2 多路交叉相关Ricean衰落信道特性
• 3 多路交叉相关Ricean衰落信道仿真算法研究
• 4 仿真结果
• §2.4 本章小结
• 第三章 衰落信道下TURBO码译码算法研究
• §3.1 TURBO码
• 1 Turbo码编码器
• 2 Turbo码译码器
• 3 Turbo码译码算法
• §3.2 系统模型
• §3.3 RICEAN信道下TURBO码译码算法
• §3.4 衰落信道下TURBO码译码算法
• §3.5 性能仿真结果
• §3.6 本章小结
• 第四章 OFDM系统中TURBO码译码性能研究
• §4.1 OFDM系统中的编码技术
• §4.2 研究现状
• §4.3 TURBO-OFDM系统模型
• 1 信道模型
• 2 系统模型
• 3 仿真参数
• §4.4 OFDM系统中TURBO码译码算法
• §4.5 仿真结果
• §4.6 TURBO-OFDM系统传输性能研究
• 1 实际收信电平的计算
• 2 信息速率对接收机灵敏度的影响
• 3 多普勒频移对系统性能的影响
• 4 传输性能仿真
• §4.7 TURBO-OFDM系统抗干扰性能
• §4.8 本章小结
• 第五章 自适应TURBO-OFDM系统方案
• §5.1 研究现状
• §5.2 基于信道辨识的自适应TURBO-OFDM系统性能研究
• §5.3 基于差分对数交叉熵的自适应TURBO-OFDM系统性能研究
• 1 基于差分对数交叉熵的信噪比盲估计算法
• 2 信噪比盲估计误差性能分析
• 3 基于差分对数交叉熵的自适应译码算法
• §5.4 基于迭代译码及早结束自适应TURBO-OFDM系统性能研究
• 1 CRC码和Turbo码迭代译码的CRC结束条件
• 2 Turbo码CRC结束条件的性能研究
• 3 基于双CRC级联迭代译码及早结束的自适应Turbo-OFDM系统模型
• 4 系统性能仿真
• §5.5 三种自适应系统性能比较
• §5.6 本章小结
• 第六章 基于小波变换的TURBO-OFDM图象传输系统研究
• §6.1 小波变换技术
• §6.2 信源与信道联合编码技术
• §6.3 基于小波变换的TURBO-OFDM图象传输系统方案研究
• 1 信道编译码
• 2 基于子信道动态分配的复用/去复用技术
• 3 基于小波变换的Turbo-OFDM图象传输系统方案
• §6.4 系统性能仿真
• §6.5 本章小结
• 第七章 结束语
• §7.1 论文工作总结
• §7.2 有待进一步研究的问题
• 参考文献
• 攻读博士学位期间取得的研究成果
• 完成的论文
• 参加的科研工作
• 获得的主要奖励
• 致谢