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太原珲1 ：大学硕十研究生学位论文 反相对称法中噪声相关系数的测试与研究 摘要 随着无线通信技术的发展，无线信道中人为噪声已成了主要噪声源。 如何利用人为噪声的相关性来提高信噪比，逐渐引起了人们的重视。反相 对称法( p h a s e i n v e r s i o ns y m m e t r i cm o d u l a t i o n ，p is m ) 就是利用噪声的相 关性来抑制噪声的一种方法，它能从强噪声中提取出弱信号，大大提高信 噪比，因此近年来受到国内外同行的关注，而对带限噪声相关性的研究也 将会成为信息与通信领域中的一个新的研究热点。 本文仅对带限噪声的相关性做了一些研究，主要工作如下： 一探讨了当前通信环境改变的原因，并对国内外噪声处理方法进行 了分析比较。 二阐述了p i s m 利用噪声的相关性提高通信系统信噪比的基本原 理，并在此基础上，讨论了p i s m 与香农定理的关系以及p i s m 的适用范 围。 三噪声相关系数的大小是p i s m 的关键。本文重点研究了时域、频域 和空间域中噪声相关系数的大小以及影响它们的因素。 1 在时域方面：本文分析了时域p i s m 的基本原理和抗噪声性能，并 用m a t l a b 和s y s t e m v i e w 对相邻时隙噪声的相关性进行了计算和仿真验 、- f 一 1 止o 2 在频域方面：对音频噪声和带限高斯噪声进行了大量的实际测试和 仿真分析，得出了相邻频带噪声的相关系数随着带宽的增加而减小的结论。 3 在空域方面：用数字存储示波器对当前空间电磁场的相对场强进行 了大量测试，证实了人为噪声比自然噪声的功率大得多，同时证实了空间 电磁噪声是宽平稳的随机过程。并通过分析和计算，得出了相邻空间噪声 太原理j ：r ：火学硕十研究生学位论文 的相关系数随距离的增大而减小的结论。 四总结与展望：制作时域p i s m 通信系统并对时域p i s m 的相关系数 进行实测；在频域方面继续对更高频率的噪声相关系数进行测试与研究； 在空域方面进一步改善测试条件，提高测试精度。 关键词：通信系统，反相对称法，相关系数，噪声测试 太原理t 大学硕十研究生学位论文 at e s t i n ga n dr e s e a r c ho fn o i s ec o r r e l a t i o n c o e f f i c i e n ti nt h ep h a s e n 小便r s i o ns y m m e t r i c m o d u l a t l 0 n a bs t r a c t w i t ht h ed e v e l o p m e n to fw i r e l e s sc o m m u n i c a t i o nt e c h n o l o g y , t h ea r t i f i c i a l n o i s ei nt h ew i r e l e s sc h a n n e lh a sb e c o m et h em a i nn o i s ef o u n t a i n h o wt ou s e n o i s ec o r r e l a t i o nt oe n h a n c es n rh a sg r a d u a l l ya t t r a c t sm o r ea t t e n t i o n p i s m ( p h a s e - i n v e r s i o ns y m m e t r i cm o d u l a t i o n ，p i s m ) i s am e t h o dw h i c hc a n e f f e c t i v e l yi n h i b i tm a n m a d en o i s e sb yu s i n gt h en o i s ec o r r e l a t i o n i nt h i st h e o r y , w e a ks i g n a l sc a nb ee x t r a c t e df r o ms t r o n gn o i s e st h e r e f o r et h es n rc a nb e i n c r e a s e dg r e a t l y s oi tc a t c h e sm u c ha t t e n t i o no ft h ec o u n t e r p a r t s a th o m ea n d a b r o a di nr e c e n ty e a r s ，a n dt h er e s e a r c ho fb a n d l i m i t e dn o i s er e l e v a n c ew i l l b e c o m ean e wf o c u si ni n f o r m a t i o na n dc o m m u n i c a t i o nf i e l d i nt h i sp a p e r ，o n l ys o m er e s e a r c ho ft h el i m i t e dn o i s eh a sb e e nd o n e ，t h e m a i nw o r ki sa sf o l l o w e d ： a tf i r s t ，t h i sp a p e ri n t r o d u c e st h er e a s o n so fc h a n g e s i nt h ec u r r e n t c o m m u n i c a t i o n se n v i r o n m e n t ，a n dm a k e sa n a l y s i sa n dc o m p a r i s o n sf o r t h e m e t h o d so fd e a l i n gw i t hn o i s ea th o m ea n da b r o a d s e c o n d ，t h i sp a p e rd i s c u s s e st h er e l a t i o n s h i pb e t w e e np i s ma n ds h a n n o n t h e o r e ma sw e l la st h ea p p l i c a t i o ns c a l eo fp i s m a l lt h er e s e a r c ha b o v ei so n t h eb a s i co fp i s ml a ww h i c he n h a n c et h es n rb yu s i n gt h en o i s ec o r r e l a t i o n t h i r d ，t h ek e yo fp i s mi st h ev a l u eo f n o i s ec o r r e l a t i o n t h i sp a p e rf o c u s e s t h ev a l u e o fn o i s ec o r r e l a t i o na n dt h ei n f l u e n c i n gf a c t o r si nt i m e d o m a i n ， f r e q u e n c yd o m a i na n ds p a c ed o m a i n i i i 太原理工人学硕十研究生学位论文 1 i nt h et i m ed o m a i n ，t h i sp a p e rf i r s ta n a l y s e st h eb a s i ct h e o r yo fp i s m a n di t sa n t i - n o i s ep e r f o r m a n c ei nt i m ed o m a i n ，a n dg i v e st h ec a l c u l a t i o na n d s i m u l a t i o no ft h en o i s ec o r r e l a t i o nc o e f f i c i e n tw i t hs y s t e m v i e wa n dm a t l a b s o f l w a r ei nt i m e d o m a i n 2 i nt h ef r e q u e n c yd o m a i n ，al a r g en u m b e ro fe x p e r i m e n t sa n ds i m u l a t i o n s a b o u tt h ea u d i on o i s ea n dg a u s s i a nl i m i t e dn o i s eh a v eb e e nd o n e ，w h i c hg e tt h e c o n c l u s i o nt h a tt h en o i s ec o r r e l a t i o nc o e f f i c i e n tb e t w e e nt h ef r e q u e n c yb a n d s w i l lr e d u c ew i t ht h ei n c r e a s eo ft h eb a n d w i d t h 3 i nt h ea i r s p a c e ，t h ep a p e rf i r s tm e a s u r e st h ee l e c t r o m a g n e t i ce n v i r o n m e n t o ft h ec u r r e n ts p a c ew i t ht h ed i g i t a lo s c i l l o s c o p ew h i c hp r o v e st h a tt h ep o w e ro f m a n m a d en o i s ei sm u c hl a r g e rt h a nt h en a t u r a ln o i s e ，a n dal a r g en u m b e ro f s p a c ee x p e r i m e n t ss h o wt h a te l e c t r o m a g n e t i cn o i s ei s ar a n d o mp r o c e s so f s m o o t hw i d t h b e s i d e s ，a n a l y s i sa n dc a l c u l a t i o no ft h ea d j a c e n ts p a c es h o wt h a t t h en o i s eo ft h ec o r r e l a t i o nc o e 伍c i e n td e c r e a s e sw i t ht h ei n c r e a s eo ft h e d is t a n c e f i n a l l y ，t h ep a p e rs h o w st h es u m m a r i e so ft h es t u d ya n dt h ep r o s p e c t so f t h ep i s m t h en e x ts t e pi st os t r u c t u r et h ep i s mc o m m u n i c a t i o ns y s t e m si nt i m e d o m a i na n dt o t e s ti t sc o r r e l a t i o nc o e f f i c i e n t s ；i nt h ef r e q u e n c yd o m a i nt h e m e a s u r e sa n dt e s t so ft h en o i s ec o r r e l a t i o nc o e f f i c i e n ti nh i g h e rf r e q u e n c i e sw i l l b ec o n t i n u e ；i na i r s p a c et h ec o n d i t i o n so ft h et e s tw i l lb ei m p r o v e df o ram o r e a c c u r a t et e s ta n dm o r ed e t a i l e dm e a s u r e m e n t s k e yw o r d s ：c o m m u n i c a t i o ns y s t e m ，p i s m ，c o r r e l a t i o nc o e f f i c i e n t ，n o i s et e s t i v 声明尸明 本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在指导教师的指导下， 独立进行研究所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文 不包含其他个人或集体已经发表或撰写过的科研成果。对本文的研究 做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本声明的 法律责任由本人承担。 论文作者签名：盔亟z日期： 训谢上、；9 关于学位论文使用权的说明 本人完全了解太原理工大学有关保管、使用学位论文的规定，其 中包括：学校有权保管、并向有关部门送交学位论文的原件与复印 件；学校可以采用影印、缩印或其它复制手段复制并保存学位论文； 学校可允许学位论文被查阅或借阅；。学校可以学术交流为目的， 复制赠送和交换学位论文；学校可以公布学位论文的全部或部分内 容( 保密学位论文在解密后遵守此规定) 。 签名：1二日期：巡二篁：墨! ： 导师签名：荔窆理 日期： 伽含、f 、亏d 太原理工大学硕士研究生学位论文 第一章国内外噪声处理方法概述 1 1 噪声的基本概念及分类 1 1 1 噪声的概念和分类 噪声在广义上是指通信系统中除有用信号以外的有 害因素或者是接收机接收到的任何不需要的信号。它在通 信系统中是不可避免的，其影响会使信号失真。因此，噪 声的大小最终决定了系统的性能。研究通信系统的目的之 一就是减小甚至消除噪声的影响。 图1 - 1 信道噪声 f i g1 1c h a n n e ln o i s e 噪声的分类是多种多样的，按其来源不同可分为无线电噪声，工业噪声，天电噪 声和内部噪声四类；按其性质来分可分为单频噪声，脉冲噪声和起伏噪声；按类型又可 分为内部噪声，自然噪声和人为噪声；按其与信号的作用形式又可分为乘性噪声和加性 噪声。下面我们将着重讨论乘性噪声和加性噪声对系统的影响以及自然噪声和人为噪声 的变化对通信环境的影响。 信道中噪声包括乘性噪声和加性噪声。两种噪声的作用方式如图卜1 ，双f ) 称为乘性 噪声，甩( f ) 称为加性噪声。 品( f ) = 颤f ) 品( f ) + 刀( f )( 卜1 ) 乘性噪声主要存在于随参信道和非线性系统中，需要通过改善信道特性和部分设备 的性能才能消除( 有时它可以通过同态滤波而转换为加性噪声【2 】) ；而加性噪声是独立存 在的，即使在恒参信道和线性系统中它也依然存在，因此它是通信理论的主要研究对象。 加性噪声又包括：内部噪声、自然噪声和人为噪纠3 】【4 1 ( 国外学术界将人为噪声称 为干扰，而国内学术界对自然噪声和人为噪声不加区分，统称为噪声或统称为干扰，不 管如何称呼，它都属于加性噪声) 。而根据加性噪声的定义，加性噪声和信号之间具有独 立性。樊昌信等在通信原理一书中对噪声是这样解释的：“即使没有信号输入，在 信道的输出端仍有一定的功率输出( 即噪声) ”。香农当时所给出的信道模型中，也只 有一个噪声源( ( ( a m a t h e m a t i c a lt h e o r yo f c o m m u n i c a t i o n ) ) p 2 ) 。从他的论述过程中可以 看出，他所指的噪声源既包括高斯白噪声( a w g n ) 也包括其他干扰。 太原理t 大学硕十研究生学位论文 从噪声类型的角度看，现代通信坏境中自然噪声和人为噪声的功率已有很大变化， 如图1 2 所示。由图1 - 2 可知现代通信系统中人为噪声己成为主要噪声源，这与香农建 立通信理论时的通信环境有很大不同f 5 】，具体数据见表1 1 。 y f 图l - 2 各种噪声功率与频率的关系 f i g1 - 2t h er e l a t i o nb e t w e e nn o i s ep o w e ra n df r e q u e n c y 表1 1 不同年代的空间磁场强度 t a b l e1 - 1t h ea v e r a g ee l e c t r o m a g n e t i cw a v ef i e l di nd i f f e r e n td a t e 年代1 9 3 01 9 4 01 9 5 01 9 6 01 9 7 01 9 8 01 9 9 02 0 0 0 场强( m v m 1 1 0 5 x 1 0 。0 1 0 2 o 75 o4 05 0 01 5 0 x1 0 33 5 0 1 0 3 研究结果表明现在的通信系统中的噪声具有较强的相关性【6 】。众所周知，系统内部 噪声和自然噪声的随机性较大，相关性较弱，但它们的功率要比人为噪声小得多。目 前通信系统中大多是人为噪声，与自然噪声相比，人为噪声的随机性较小，相关性较 强( 尽管无数个随机过程的叠加趋于高斯分布，但任意一个无线信道所受到的它台干扰 个数都是有限的，不可能趋于高斯分布) 。 因此噪声是否具有相关性及其相关性大小如何确定，已经是现代通信领域中不得不 考虑的一个问题，这也正是本文所需要深入研究的问题。 1 1 2 窄带高斯白噪声及其相关性分析 我们先来看白噪声的定义。白噪声是指单位频带内的噪声功率而与频带的中心位置 无关，这种噪声的频谱特性类似于白光的光谱特性，故称为白噪声，即功率谱瓯们在全 频域( 一到+ ) 是常数，即 2 太原理丁大学硕士研究生学何论文 它的相关函数r ( d 是一个万函数，即 s a l t ) = n d 2 ( 卜2 ) r ( f ) = 曲( 厂) 一2 口7 矽= ，z 。2 木( 一2 吖d r ) = ”。 2 8 ( r ) ( 1 - 3 ) 式中万( r ) 是单位冲激函数。可见r ( d 只在r = 0 处有一个值，而在所有f 0 的位置上 r ( d = o 。所以如果在时刻芒。和乙两点对白噪声过程进行抽样，得到的随机变量将是不 相关的。 然而白噪声通过带限系统后变成了带限噪声( 有色噪声) ，它的自相关函数是一个抽 样函数 r ( o = f o n o s i n ( a ) o r ) t ( o ) o r )( 卜4 ) 因此带限噪声是具有相关性的。 众所周知，所有通信系统的带宽都是有限的，尽管现在有超宽带系统，即带宽超过 载频2 0 的系统，但我们所遇见的绝大多数仍为窄带系统。所谓窄带系统是指其带宽召 远小于其中心频率o 的系统。所以通信中所遇到的噪声也几乎都是窄带的，可以用一 个带通滤波器模拟。当平稳高斯白噪声通过窄带滤波器后，其输出噪声只能集中在中心 频率o 附近的带宽b 之内，这种噪声称为平稳窄带高斯噪声。 0 一0 ( b ) 0 。u o ( r ) ? t ，j l ?! j ! f ) _ 毹7 ，、 胩。一f i v f o v 一 一。1 。， 一| 一? - ，。 图卜3 平稳高斯白噪声通过窄带滤波器 f i g l 一3w h i t en o i s eg e t sa c r o s sb a n d - p a s sf i l t e r 图卜3 所示的即为窄带噪声，它是以6 9 0 为中心的随机噪声，其频率集巾在。附近， 系统带宽越窄，则窄带噪声越接近于单频。因此，如果用示波器观察其波形，它是一 个接近频率的j 下弦波，其振幅和相位在缓慢波动，如图l - 3 ( d ) n 示。 3 声一噪一 竺 太原理j ：火学硕十研究生学何论文 所以，可以把窄带噪声写成如下形式： ( f ) = v ( t ) c o s c o o + p ( f ) 】= n c ( t ) c o s c o o t n 。s i n o o o t ( 1 5 ) 其中 v ( f ) = 2 ( f ) + 强2 ( 明2 ( 1 6 ) t g ( t ) = a r c t g ，z 。( t ) l n 。( f ) ) ( 1 7 ) b e ( f ) 和他( f ) 分别为窄带噪声n ( t ) 的同相分量和正交分量。 v ( f ) 的一维概率密度函数为瑞利分布，臼( f ) 的一维概率密度函数是均匀分布。 n c ( t ) 、飞( f ) 与( f ) 有相同的方差，即 e n 。2 ( f ) 】= e 【馋2 ( f ) 】- e n 2 ( f ) 】- ( 卜8 ) 这里m 为输入噪声功率。若平稳高斯白噪声的功率谱密度为n o ，带通滤波器传输特性 为理想矩形函数，带宽为b ，则输入噪声功率为i = n o b 。 式中的v ( f ) 和o ( t ) 分别表示平稳窄带高斯噪声的随机包络和相位，它们的变化比较 缓慢。包络的起伏频率取决于窄带网络的带宽，设包络的频率为f i ( t ) ，窄带网络的带宽 为b 则包络的起伏频率q ( f ) b 。在理想情况下，频带无限宽的理想白噪声的功率谱密 度可以近似看作是在频域上均匀分布于整个频率轴上的一个常数，其时域自相关函数是 一个冲击函数即月( f ) = 万( f ) 。所以对于理想白噪声的任意两个不同的时刻来说都是不相 关的，而带通型高斯噪声的自相关函数在时域上是一个抽样函数，随着噪声频带的加宽， 抽样函数逼近一个冲击函数万( f ) 。所以在宽带噪声环境下，噪声是弱相关的，而当通信 系统中的白噪声或宽带白噪声通过窄带网络时，则信道噪声为窄带噪声，接近于一个正 弦信号，呈强相关性。这就为利用窄带噪声的相关性来消除噪声提供了可能。 1 1 3 人为噪声和高斯白噪声的区别 早在1 9 4 8 年，香农就导出了信道容量公式【7 】 c = b l o g ( 1 + s n ) = b l o g ( 1 + s n o b ) ( 1 9 ) 由香农公式得到的信道容量被称作香农信道容量。香农在他的论文中假定信道中的 噪声是“加性高斯白噪声”。如上所述它在时间轴上不同的两点之间是没有相关性的。 而实际的情况是：任何的通信系统的带宽都是有限的，也就意味着实际通信系统中的噪 声都不是白噪声而是带限噪声，即传递函数相当于门函数【8 】。门函数的傅立叶变换却是 一个抽样函数。因此香农的假定与实际情况是有出入的，不过在当时以自然噪声为主的 4 太原理j ：人学硕士研究生学位论文 情况下，香农信道容量是对实际信道容量的一个很好的近似，香农公式对通信技术的发 展发挥了巨大的作用，尽管它是在模拟通信情况下导出的，但它的结论却普遍适用于模 拟与数字两种通信系统f 9 】。 半个多世纪以来，人们在香农公式的指导下发明了各种通信方式，使通信技术飞速 发展。也正因为如此，才使得我们只强调香农公式的普适性，而忽视了它的局限性，并 把香农信道容量作为实际的信道容量。其实香农公式是在加性高斯白噪声的情况下导出 的，如果不是加性高斯白噪声信道容量就不能用香农公式来计算，而要对其进行修改【1 0 】。 在这里我们需要澄清一个概念：即香农信道容量任意信道的信道容量，同时这里 还需要说明的是：香农公式香农定理。众所周知，香农定理】是说：一个给定的信道 有一个最大的传输能力，即信道容量c 。当信源发出的信息速率r c 时，则无法实现无损传输。 由于当信道中的噪声不是加性高斯白噪声时香农信道容量不等于实际信道的信道 容量，因此超过香农信道容量并不违背香农定理。 事实上，香农假定的“加性高斯白噪声”只是一种理想的数学模型，它要求噪声 功率谱密度在无限大的带宽内均匀分布。然而任何一个实际的通信系统，带宽都是有限 的，因此噪声只能是带限噪声( 有色噪声) 而不是白噪声。况且实际信道除了加性噪声 之外，还有乘性噪声。更何况现在的噪声来源绝大多数已经不是自然噪声，而是人为噪 声，而人为噪声并不都是高斯分布的。表1 - 1 给出的测试数据表明，1 9 世纪3 0 年代空 间电磁波平均场强为1 0 5 p v m ，本世纪初达到了3 5 v m 。其平均场强约为自然噪声的 3 3 1 06 倍，平均功率约为自然噪声的】0 倍。 在短短的几十年间，空间电磁波平均场强的变化竟如此巨大，这不可能仅仅是自然 因素造成的，其主要原因应该是人为因素。由此推断，目前通信系统中的噪声绝大多数 是人为噪声。这与当年香农推导信道容量公式时的情况有了很大的区别。 2 0 0 4 年1 2 月，在i e e ea p c c a s 国际会议上一位关籍学者r u e y w e nl i u 应邀做大 会主题发言，他提出：在非高斯白噪声的条件下香农公式将会被突破【l 2 】 1 2 国内外噪声处理方法对比 从强噪声中提取微弱信号，一直是个难题。为此，人们进行了长期不懈的努力。现 在，人们已经提出了各种对抗人为噪声和窄带高斯噪声的方法。如c d m a 通过扩频技 术来提高信噪比；利用盲源分离技术实现多路传输，可以对抗人为噪声等等。纵观国内 5 太原理1 ：大学硕十研究生学位论文 外各种新旧通信方式，抑制噪声的方法有频谱倒置法3 、m o n e t t 混频法“们m 、迭加平均 法n 6 1 、噪声抵消法m 馆、反相对称法m 等。它们都可以在信噪比远小于1 的情况下进 行通信。以下分别对这几种方法进行分析对比。 1 2 1 频谱倒置法 “频谱倒置法”是1 9 7 9 年1 0 月由t a y l o r 等人提出的并已获得美国专利。该方法是 将双边带信号的下边带频谱倒置再与上边带进行相关处理，从而极大地提高了输出信噪 比。这种方法可以用现有的通信理论很好地予以解释。 1 工作原理 频谱倒置法是将接收到的双边带信号和本地振荡信号进行混频，混频后的信号频谱 产生了倒置，上边带变成了下边带，而下边带则变成了上边带。频谱倒置的信号和未倒 置的信号具有很强的相关性，而频谱倒置的噪声和未倒置的噪声不相关。于是根据相关 接收原理，经过相关接收电路以后，噪声受到了抑制，而有用信号则被检测出来。 图卜4 频谱倒置法 f i g l 4f r e q u e n c y a n a s t r o p h e 2 实现方法 如图1 - 4 所示，接收机先将欲接收的双边带射频信号进行放大，再与本地振荡信号 进行混频，得到一个频谱倒置的双边带信号。将这个频谱倒黄的信号和未倒置信号相乘， 产生一个中频信号五，再经窄带中频放大和判决分析电路输出有用信号。这时噪声已被 抑制。图中石为输入信号的中心频率，石为本地振荡频率，正为中频。 具体实现： 宽带天线l 输入到一个宽带射频放大器2 中。射频放大器在一个包含有伪噪声信号 6 太原理t 大学硕十研究生学位论文 的特定频带内可调。在搜索阶段，扫描发生器3 以尽可能少的时间检测所有可能的信号 信道。最低扫描速率被设置为：在一定时间内和一定的数据链路信息长度下，能够检测 完所有可能信道的速率。 扫描发生器3 除了对射频放大器进行扫描以外，还对本地振荡器4 进行扫描。本地 振荡器的频率 高于数据链路信号的中心频率局。对本地振荡器的扫描和在射频放大器 中对输入信号的扫描方向完全一样，只是扫描频率前者是后者的2 倍。对本地振荡器的 扫描频率为对输入信号的扫描频率的2 倍是为了保持一个恒定的中频尼。 输入信号经过射频放大后，被分为两路。一路被直接输入到相关乘法器5 中，而另 一路在混频器6 中与本地振荡器4 的输出混合。调整和设置本地振荡器的频率 ，使得 瞬时频率关系满足砺叫= j i 。这个关系式的唯一限制条件是_ 必须大于而。当本地振 荡器的输出与接收到的信号混合以后，产生一个以哳嘶) 为中心频率的差频信号。因 为石 月，就使得混频输出的边带次序发生了倒置。输入信号的上边带成了差频信号哳 一尼) 的下边带，输入信号的下边带成了差频信号的上边带。这时差频信号的频谱和原 始输入信号的频谱相同，只是其下边带和上边带分别来自于原始输入信号的上边带和下 边带。这个过程即为频谱倒置。 当输入信号和本地振荡器的输出混合时，输入的随机噪声也经历了频谱倒置过程。 但是，倒置噪声的频谱是原始噪声频谱的镜像二者并不相同，因而不相关。而倒置信号 ( 差频信号) 和未倒詈信号的频谱相同，因此具有很强的相关性。 在混频阶段之后，将来自混频器的倒置信号和来自射频放大器的未倒置信号相乘。 在乘法器的输出端产生一个频率为砺吖= 正的中频信号。利用乘法器和中频放大器完 成相关处理。由于倒置噪声和未倒置噪声相乘后，噪声频谱相位不相关，而是随机分布 的。因此来自于噪声频谱的平均信号幅度为零。 一旦双边带信号的倒置频谱产生以后，这个接收机就和传统接收机的运行方式一样 了。即当搜索到一个合适的信号时，在窄带中频放大器7 的输出端产生一个脉冲。将这 个脉冲反馈到扫描控制单元9 中，使得扫描发生器3 停下来检查引起脉冲的频率。同时 由扫描控制电路产生一个输出，指示出接收机搜索到的信号频率。然后由判决电路8 通 过检测中频放大器的相关输出确定信号是否存在。如果得到一个肯定的判决，则通过扫 描控制确定信号的带宽和中心频率。此时，传输中携带的信息信号可以在输出端被进一 步利用。它有许多种用途，常用的是：监视、侦查和干扰。 7 太原理工大学硕十研究生学位论文 1 2 2m o n e t t 混频法 “m o n e t t 混频法”是2 0 0 0 年3 月由m o n e t t 提出的并已获得美国专利。该方法是对 接收到的高频信号进行特殊的采样处理，从中提取出有用信号，并可数百倍地提高信噪 比。 1 工作原理 图卜5 给出了m o n e t t 混频法的原理图。图中“高频信号”表示接收到的己调波。利 用m o n e t t 混频器对它进行采样和混频，将采样值与跟踪值相比较，当采样值大于跟踪 值时，增加跟踪值，否则，减少跟踪值，以此来提取有用信号并输出。由于信噪比的改 善与调制比的平方根有关，因此载频越高效果越好。尤其是在把微波信号转换为低频信 号时，将使得几乎不可能的通信成为可能。 图1 - 5m o n e t t 混频法原理 f i g l 一5t h e o r yo f m o n e t tm i x e r m o n e t t 混频器遵循的算法： ( 1 ) 用信息信号去调制一个高频信号。 ( 2 ) 将信号传送到接收机。 ( 3 ) 在已知点上对接收到的信号和噪声进行采样。 ( 4 ) 将采样值和跟踪值进行比较。跟踪值是将以前比较结果的累计值进行滤波或其他 处理之后得到的。 ( 5 ) 随后根据比较的结果调整跟踪值。 如果采样值大于跟踪值，则将跟踪值加上一个增量v 。 如果采样值小于跟踪值，则将跟踪值减去一个增量v 。 ( 6 ) 可通过改变1 ，的值来增强恢复过程。 8 太原理工大学硕十研究生学位论文 ( 7 ) 还可以通过滤波或信号处理来调整跟踪值以增强恢复过程。 ( 8 ) 系统在一段已知时问内等待。 ( 9 ) 采集下一个样点。 ( 1 0 ) 重复循环步骤( 4 ) ( 9 ) 。 有许多种方法可以实现上述算法。一种方法是：用上述算法产生一个和信号同极性 的跟踪值。利用信号和跟踪值的差来产生反馈。另一种方法是：产生一个幅度相同相位 相反的量，将这个量和信号相加，利用加法节点上留下的剩余信号确定反馈的大小和方 向。上述方法降低了传输和接收过程中的噪声。 噪声的抑制程度与采样速率和要恢复的最高调制频率的比值有关。这个比值被称为 调制比。如果接收机采用上变频，则要用原始载波信号来计算调制比。这是因为噪声在 上变频时成为信号的一部分。因此，上变频引入的噪声可以随着新的调制比成比例的减 少。信噪比的改善和调制比的平方根有关。在微波信号转换为低频基带或语音信号的情 况下，信噪比的改善尤为突出。这就使得几乎不可能的通信成为可能。 跟踪值中包含有经调制和采样处理以后的原始信息。在某些情况下，跟踪值就是我 们所期望的解调信号，并且可以不经过进一步处理而亩接使用。例如：在单边带传输和 接收中，原始的调制信号可以被直接恢复。 在所有情况下，都可以利用传统的信号处理技术来进一步的增强或恢复数据。 实现这个算法的一个简便的方法是：将错误转换成一个占空比，然后控制这个占空 比。这种方法的优点是：控制元件中的分支误差和漂移成为反馈信号的一部分，并且被 沿环路的反馈抵消掉。 这种算法的原理和自适应滤波器的原理十分相似。 m o n e t t 混频器将采样值和跟踪值进行比较，通过调整跟踪值，使得采样值和跟踪值 极为接近，从而消去触发器d 输入端的高频信号，使得运算放大器输出端的电压波动很 小( 电压波动是跟踪误差的两倍) ，从而达到消去噪声的目的。 自适应滤波器的原理：将真实输出y j 和理想输出码进行比较，得到误差e j ，用e j 去控制权矢量职使w 为e e j 2 】= m i n w * 。用最小均方算法算出。最小均方算法：盼】 = 盱2 t 啪，其中e j = 巧一w 乃。简单地说，就是滤波器自动调节本身的传输特性五( ，z ) 以达到最小均方误差( 即最优化) 的要求。 下面我们再从高斯噪声方向分析其原理。 产生高斯噪声的算法： 9 太原理j ：大学硕十研究生学位论文 p r o c e d u r ef n o i s e ( n u m ：e x t e n d e d ) ； v a r p h i ：e x t e n d e d ； r h o ：e x t e n d e d ； b e g i n p h i ：= t w o p i 木r a n d o m ； r h o ：= s q r t ( 一2 0 幸l n ( 1 0 一r a n d o m ) ) ； x n o i s e ：= n u m 幸c o s ( p h i ) 掌r h o ： e n d ； 这个算法利用了高斯噪声的统计特性来降低噪声。 因为噪声和信号不相关，所以在采样瞬间噪声有5 0 的可能性和信号处在同一个相 位上。如果这种情况发生，则不管噪声的幅度如何，噪声都对输出结果没有影响。 如果噪声和信号的极性相反，但幅度小于信号，则噪声对输出的结果没有影响。 如果噪声和信号的极性相反，并且幅度强于信号，则采样出错。在这种情况下，错 误的幅度被限制在“波动值”，而不是和噪声幅度一样。错误采样对输出信号的改变非 常小。这就使得输出信号保持在正确值附近，也就降低了噪声。 m o n e t t 混频法的这种特性是对传统的混频器和采样器的一个重要改进。传统的技术 注重于改善线性以减少偏离结果的发生，这种偏离结果能够产生伪信号。不幸的是，这 就意味着噪声将会带着和信号相同的增益被转换到下面的电路中。而在m o n e t t 混频法 中，有效的噪声增益和信号增益不同。噪卢增益由波动值决定，波动值和调制比( 采样 速率最高调制频率) 成反比。而信号增益由反馈阻抗比( 月l r 2 ) 决定，反馈阻抗比决 定环路增益。因为信号增益大于噪声增益，因此就降低了噪声。 2 实现方法 如图1 - 5 所示，接收到的高频带限信号与尺：送来的跟踪信号进行比较，然后送到 d 触发器的数据输入端，利用d 触发器完成采样和混频工作。采样脉冲由可变延迟电路 送到d 触发器的时钟输入端。当时钟到来时，若d 端的输入焉予内部参考电压，则q 输出为逻辑1 ，并且q 为逻辑0 。若d 端的输入低于参考电压，则q 和q 的输出变为相 反的状态。触发器的输出先通过尺3 、c 3 和尺5 、c 5 滤波以减少进入运算放大器的高频波 动，再送到运算放大器产生输出电压圪。运算放大器的输出经恐加到触发器的d 输入 端，这样就提供了一个沿整个电路的反馈路径。运算放大器的输出是一个被解调了的低 频信号。 】o 太原理t 大学硕十研究生学位论文 此项技术传输数据的速率比香农理论所允许的值快1 0 倍。它对信号进行实时处理， 设备简单，功耗低。抗噪声性能随频率而增强；当集成到c m o s 中时，其信号处理能 力具有很大的潜力；可以和各种形式的调制器一起工作，与扩频技术兼容，线性度好。 1 2 3 迭加平均法 图卜6 所示为迭加平均法原理框图。该方法在医 s 。( f ) + 刀。( f ) 学上也叫平均诱发反应法 1 6 ( a e r a v e r a g ee v o k e d y ( f ) = s 。( f ) + n 。( f ) n oe n l ( f ) + 以2 ( f ) 2 = e ，z l ( f ) 2 + e 【九2 ( f ) 2 + 2 e n l ( f ) e 厅2 ( f ) 设l 和北分别为n l ( t ) 和刀2 【t ) 的输出噪卢功率，p 为两路噪声的相关系数，即： i = e 隙f ) 】2 ，n 2 = e n ：( f ) 】2 ， p = e n 。( 咖：( t ) c n j n 2 ) 2 其中 n i = e n 1 2 ( d e 【，z 2 2 ( f ) 于是，输出信噪比为： s o o = 2 ( 1 印) s l n l 迭加平均法信噪比增益g a a m 为： g a a m = ( s o n o ) ( s l n ) ) = 2 ( 1 + p ) ( 1 1 0 ) i 2 4 噪声抵消法 图i - 7 所示为噪声抵消法原理框图。胎儿心电图的测量采用的就是这种方法。它是 太原理t 大学硕十研究牛学位论文 在母亲的腹部和胸部各设置一个测试点，将两路信 号相减，便可把母亲的心跳干扰抵消。如图所示， 5 1 ( 卜以l ( f ) 上n n n x n n n 主n n ，设y i ( t ) = s f f t ) + n l ( t ) ，其中 疗2 ( f ) y ( 垆( 垆”。( f ) s 1 ( f ) 为胎音信号，? i i ( d 为母亲腹部的心跳信号。另一 图卜7 噪声抵消法原理框图 通道为参考通道，设坎( 沪n 2 ( t ) ，以2 ( f ) 为母亲胸部 。 的心跳信号。将这两路信号相减，可得输出信号： y ( 力= sl ( 力+ ni ( f ) 一n 2 ( t ) = s o ( 力+ 刀。( 力 ( 1 11 ) 式( 1 1 1 ) 中：s o ( t ) = s l ( f ) 为系统输出的胎音信号，n o ( t ) = n i ( f ) 一。以2 ( 力为系统输出的噪声。 信号功率为：s 乒e 【s 。2 ( f ) 】一s l ， 噪声功率为： n o = e n l ( f ) 一以2 ( r ) 2 = e 【以l ( f ) 】2 + e 【，1 2 ( f ) 】2 。2 e n l ( f ) 】e 胛2 ( f ) 】 ( 卜1 2 ) 设1 和必分别为y l 君吵2 的输出噪声功率，p 为两路噪声的相关系数，即： i = e n 。( ) 】2 ，n ：= e 1 ：( ) 】2 ，p = e n a ( t ) n ：( f ) 】( l 2 ) 。2 代入式( 卜1 2 ) 可得： n o = n i + n 2 2 p ( n t n o ”2 2 ( 1 一p ) n i 当h i ( f ) zn 2 ( t ) 时，p 1 ，此时可使信噪比较大幅度的提高。 故噪声抵消法的信噪比增益： g - s c m = ( s o n o ) p 1 1 ) = 1 2 ( 1 - p ) 】( 1 1 3 ) 噪声对消法的关键是必须有一个不包含信号分量的并且与之通道噪声相关的噪声 源，这在实际通信系统中往往不易获得。 1 2 5 反相对称法简介 “反相对称调制法”( 已申报中国专利) 是萧宝 s i ( 廿疗。( f ) 一 瑾教授于1 9 9 3 年1 1 月提出的，它也是从强噪声中提( 今一y ( d 2 s o ( t ) + n o ( ) 取微弱信号的有效方法之，它利用带限噪声及其数 勋；：篓主丢称法原理框图 字特征的相关性来消除噪声。图1 - 8 所示为p i s m 框f i g l 一8t h e o r y o f p i s m 图，其信噪比增益为：锦i s m = 2 ( 1 - p ) ，详见2 2 节。可见信噪比的提高完全取决于两路 信道噪声相关系数9 的大小，而与输入信噪比无关。 对比后三种方法的信噪比增益，在噪声系数相同的条件下，反相对称法的信噪比增 益是最高的。 1 2 太原理t 大学硕十研究生学位论文 1 3 本章小结 本章主要阐述的内容有： 1 与香农建立通信理论时的通信环境相比，现代通信领域中人为噪声己成为主要噪 声源，其功率是自然噪声功率的1 0 1 3 倍，而人为噪声是具有相关性的，其相关系数的大 小正是本文所要研究的主要问题。 2 通过对比国内外对噪声的处理方法，我们发现： ( 1 ) 频谱倒置法和反相对称法都能较好地改善信噪比，但反相对称法的设备更简单。 ( 2 ) m o n e t t 混频法能够极大地改善信噪比，并且简单易行，尤其是在微波通信中， 更能显示其优越性。 ( 3 ) 迭加平均法，噪声抵消法，反相对称法的设备都比较简便，但是反相对称法的 信噪比增益是噪声抵消法的4 倍，并且也远大于迭加平均法。三种方法信噪比增益的关 系如下： g p l s m g n c m = 4 ，所以g p i s