混沌键控通信在车联网中的应用研究

V摘要随着现代无线通信技术的发展，5G时代悄悄到来，依托于5G通信技术的自动驾驶即将成为全球智慧交通的基础。目前我国大部分城市覆盖的4G基站，可以实现数公里范围的覆盖。但因为5G网络频率更高，导致覆盖范围小，抗干扰能力弱。在应用于高速运动的车载射频环境下，信道会呈现出一种“双弥散”的特性，即由多径造成的时间弥散和由多普勒频移造成的频率弥散。在双弥散的信道下，影响通信质量的主要因素主要体现为符号间干扰和载波间干扰，对OFDM系统中的信息传输产生了巨大的影响，系统性能下降。立足于城市交通环境，本设计结合第四代移动通信核心的MIMO技术和CDSK混沌键控技术，提出了一种新的混沌通信系统，利用混沌键控信号其本身的非周期性和类噪声性，增强了系统的抗时频双选择性衰落能力和保密性。通过MATLAB软件simulink进行通信系统仿真模型搭建，经过理论分析和实验结果表明，MIMO-OFDM-CDSK通信系统在车载射频信息传输中实现了高保密和低误码的通信性能，因此将具有广阔的应用前景。关键词：混沌键控；正交频分复用；MIMO;车载射频AbstractWiththedevelopmentofmodernwirelesscommunicationtechnology,5geraiscomingquietly,andtheautomaticdrivingbasedon5gcommunicationtechnologywillbecomethefoundationofglobalintelligenttransportation.Atpresent,4Gbasestationsinmostcitiesofourcountrycanachievecoverageofseveralkilometers.Butbecause5gnetworkfrequencyishigher,thecoverageissmallandtheanti-interferenceabilityisweak.Inthehigh-speedmobileRFenvironment,thechannelwillshowa"doubledispersion"characteristic,thatis,timedispersioncausedbymultipathandfrequencydispersioncausedbyDopplershift.Inthedoubledispersionchannel,themainfactorsthataffectthecommunicationqualityareintersymbolinterferenceandintercarrierinterference,whichhaveahugeimpactontheinformationtransmissionofOFDMsystem,andthesystemperformanceisreduced.Basedontheurbantrafficenvironment,thisdesigncombinestheMIMOtechnologyofthefourthgenerationmobilecommunicationcoreandthecdskchaotickeyingtechnology,andproposesanewchaoticcommunicationsystem.Usingthenonperiodicityandnoiselikenatureofthechaotickeyingsignalitself,theantitime-frequencydualselectivefadingabilityandsecurityofthesystemareenhanced.ThesimulationmodelofcommunicationsystemisbuiltbyMATLABsoftwareSIMULINK.Thetheoreticalanalysisandexperimentalresultsshowthatmimo-ofdm-cdskcommunicationsystemcanachievehighsecurityandlowerrorratecommunicationperformanceinvehicleradiofrequencyinformationtransmission,soitwillhaveabroadapplicationprospect.Keywords：Chaotickeying;Orthogonalfrequencydivisionmultiplexing;MIMO;vehicleRadioFrequency目录TOC\o"1-3"\h\u3289混沌键控通信在车联网中的应用研究 I4665摘要 123246Abstract 328195CONTENTS 618265第1章绪论 7130001.1论文背景 7146451.2国内外研究现状 85031.3主要研究内容 1012550第2章基础原理 11285492.1混沌及混沌键控原理 11230252.1.1混沌原理及特性 11200051.混沌定义 11101252.混沌特性 12184253.Logistic混沌映射 12134962.1.2CDSK混沌键控原理 13185942.2OFDM技术原理 14291542.3MIMO技术原理 17114812.4本章小结 1826303第3章混沌数字信号仿真模型 1930373.1混沌通信系统设计 19108841.发射端设计 19207902.信道端设计 2138713.接收端设计 21208883.2CDSK混沌载波生成模型 2379383.3MIMO-OFDM-CDSK调制模型 2671563.4MIMO-OFDM-CDSK信道模型 30190693.5MIMO-OFDM-CDSK解调模型 3240863.6本章小结 3418622第4章通信性能分析 35198374.1MIMO-OFDM-CDSK系统仿真性能分析 3545864.1.1抗噪声性能理论与仿真比较分析 35278614.1.2抗多径时延性能分析 36171374.1.3抗幅度衰落性能分析 37117024.1.4抗多普勒频移性能分析 382644.2MIMO-OFDM-CDSK系统仿真比较分析 39315814.2.1系统性能抗多径时延比较分析 39250714.2.2系统性能抗多普勒频移比较分析 40220674.3本章小结 4118286参考文献 42CONTENTS20675Abstract(Chinese) 错误！未定义书签。29933Abstract 54079CHAPTER1INTRODUCTION 错误！未定义书签。173581.1ThesisBackground 错误！未定义书签。233581.2DomesticandOverseasResearchstatus 错误！未定义书签。72231.3TheMainResearchContents 错误！未定义书签。8739CHAPTER2BASICPRINCIPLE 错误！未定义书签。229832.1Chaosandchaoskeyingprinciple 错误！未定义书签。109652.1.1Chaosdefinition 错误！未定义书签。49092.1.2Chaoticcharacteristics 错误！未定义书签。156952.1.3Logisticchaoticmap 错误！未定义书签。297852.1.2CDSKChaoskeyingprinciple 错误！未定义书签。210212.2TheprincipleofOFDMTechnology 错误！未定义书签。16882.3Time-frequencysynchronization 错误！未定义书签。154882.3.1Timedomainsynchronization 错误！未定义书签。109232.3.2Frequencydomainsynchronization 错误！未定义书签。211712.4BasicprincipleofFractionalFouriertransform 错误！未定义书签。236672.5Summary 错误！未定义书签。27992CHAPTER3CHAOTICDIGITALSIGNALSIMULATIONMODEL 错误！未定义书签。第1章绪论1.1论文背景随着第五代通信技术的商用化，立足于万物互联的想法定会迎来一次新的科技变革，智慧交通将会成为全球瞩目的发展方向，车联网+云+人工智能就是我们建设智慧交通的基础。在城市交通环境中，车辆与车辆，车辆与云端，车与交通设施之间交互的信息形成了车联网。在广域物联网通信技术未完全成熟之前，车联网存在的问题在于车辆对外的通信能力。现如今借助车辆通信长期演进技术（LongTermEvolution-Vehicle，LTE-V），车联网的潜力会被彻底挖掘出来。首先，车辆在自动行驶的过程中会通过大量的摄像头和传感器收集到大量的实时数据，同时需要与交通设施和其他交通参与者进行信息交互，而这些数据通信构成了车联网的交互网络并同步到云端。最后云端数据库会监测并分析车辆的状态和交通信息，准确告知车辆潜在的风险，提高驾驶安全性、减少拥堵、减少交通事故。在更加庞大的云计算能力和通信系统的支撑下，自动驾驶和智能城市将是车联网进化的终极形态。现有的频谱资源已十分拥挤匮乏，依托于现有的基站数量，LTE-V技术避免了重复建设，虽然比起DSRC（DedicatedShortRangeCommunication，专用短程通信）提供了更多的频谱资源，更高的传输速率，更大的覆盖范围。但是因为载波频率的提高，基站的覆盖范围就会大大的缩小，抗干扰能力也会下降。在复杂的城市交通环境中，信号在多径时延和噪声干扰情况下能否保持高标准的误码率，在窄带干扰的情况下能否不存在相互干扰和信道失真是车载射频的难点所在。混沌键控通信系统具有传统扩频通信系统的优点：利用较宽的频带更有效地抑制噪声干扰，能更有效地抵抗窄带干扰、多径干扰和信道失真，同时因为它的功率谱密度较低，因此更难以检测和截获[REF_Ref2681\r\h1]。就能够很好的弥补薄弱之处，所以混沌键控在车载射频上会具有很好的应用前景。依托于现有的正交频分复用（OrthogonalFrequencyDivisionMultiplexing，OFDM）技术和MIMO（Multiple-InputMultiple-Output）的结合，能够在窄带环境下很好的利用频谱资源，首先解决信道拥堵的困难。其次OFDM的自适应调制机制使不同的子载波可以根据信道情况和噪音背景的不同使用不同的调制方式，增强信号的抗多径干扰能力和噪声抗性[REF_Ref13523\r\h2]。最后OFDM采用的加载算法使得通信系统将自动匹配更多的数据集中放在环境条件合适的信道上进行高速率传送。但是由于OFDM技术区分各个子信道的方法是利用各个子载波之间严格的正交性，在车辆移动的环境下，信号会发生多普勒频移（当移动台以恒定的速率沿某一方向移动时，由于传播路程差的原因，会造成相位和频率的变化），子载波很难保持相互之间的正交关系，从而产生严重子载波间干扰，使系统性能下降。国内外为了解决这个问题，提出了各种算法，但是因为效果不理想和算法难度太复杂不太适用于当时硬件环境，所以被搁置了下来。本设计中新型通信系统使用相关延迟移位键控（CorrelationDelayShiftKeying）信号基代替传统OFDM系统中的正弦基，本设计在仿真分析中发现能够很好地抵抗噪声干扰和时延带来的误差，体现了混沌信号的类噪声性，再加入MIMO技术使得在恶劣的环境条件下依然能够稳定信号的传输效率，所以本系统在目前车载射频通信系统中具有很好的应用研究价值。1.2国内外研究现状在数字混沌通信体制中，混沌键控有很强的抗干扰能力，并能有效的抑制多径干扰对系统的影响，它在通信系统中占有重要的地位，学界普遍认为其具有较好的发展前景与应用价值[REF_Ref15179\r\h4]。混沌键控保密通信的概念在1993年由Dedieu、Kennedy和Hasler首先提出。混沌键控通信系统能够实现数字信号的通信安全，使其具有较好的抗干扰特性，而且克服了混沌载波功率远大于有用信号功率和其对噪声极敏感的缺点。1996年，Kolumban等人提出了在接收端无需混沌同步的差分混沌移位键控（DifferentialChaosShiftKeying，DCSK）系统，DCSK系统接收端不再受到系统信噪比的影响，解决了非相干CSK系统接收端解码依赖于信噪比的问题。但是当发送连续相同比特时，每一个比特的相关值都是不同的，其方差不为零，即DCSK信号的比特能量不恒定，1997年，Kolumban提出了调频差分混沌移位键控（frequency-modulatedDCSK，FM-DCSK）系统来解决DCSK系统比特能量不恒定的问题。OFDM技术的应用最早可以追溯到20世纪60年代，Chang于1966年在美国申请了题为“OFDM”的专利，并在1970年拿到授权。为了在移动环境下实现可靠有效的宽带无线接入，各种不同的载波体制和分配方式被提出，1971年Weinstein和Ebert提出了将离散傅立叶变换(DFT)引入并行传输系统来实现多载波调制的方法，这样在实际应用中就可以依靠更为方便的快速傅立叶变换IFFT/FFT（InverseFastFourierTransform）来完成OFDM系统的调制和解调功能，简化了系统结构，使得OFDM技术更趋实用化[REF_Ref15930\r\h5]。但是由于当时受到实时傅立叶变换设备的复杂度、发射机和接收机振荡器的稳定性等相关技术条件的限制，OFDM技术没有得到广泛的应用。高速数字信号处理(DSP)芯片的发展，使得OFDM优越性更加突出。DSP与FFT技术的结合，使得OFDM开始迅速发展并被广泛应用，人们开始集中越来越多的精力开发OFDM技术在移动通信领域的应用。OFDM技术中核心就是频谱的搬移，通过相互正交的子载波进行IFFT/FFT变换来实现调制和解调。目前有部分学者将OFDM与DCSK结合，对于DCSK通信系统，传送参考信号代替导频符号；因此，OFDM中的导频子载波可以用于传送OFDM-DCSK系统的参考信号。而其余混沌信号作为子载波承载有用信息进行传输，这样既提高了提高数据速率，又解决了延时电路问题[REF_Ref24329\r\h6]。实际上多进多出(MIMO)技术由来已久，早在1908年马可尼就提出用它来抗衰落；在70年代有人提出将多入多出技术用于通信系统，但是对无线移动通信系统多入多出技术产生巨大推动的奠基工作则是90年代由AT&TBell实验室学者完成的；1995年Teladar给出了在衰落情况下的MIMO容量；1996年Foshinia给出了一种多入多出处理算法——对角-贝尔实验室分层空时(D-BLAST)算法；1998年Tarokh等讨论了用于多入多出的空时码；1998年Wolniansky等人采用垂直-贝尔实验室分层空时(V-BLAST)算法建立了一个MIMO实验系统，在室内试验中达到了20bit/s/Hz以上的频谱利用率，这一频谱利用率在普通系统中极难实现，这些工作受到各国学者的极大注意，并使得多入多出的研究工作得到了迅速发展[7]。前人的工作主要针对的是单输入单输出(SISO)信道的混沌通信。然而，在无线通信系统中，信道噪声是影响SISO-CDSK混沌通信的主要原因之一，而近年来提出的多输入多输出(MIMO)技术就是一种能够有效改善信道性能的方案之一[8]；同时在多输入多输出(MIMO)信道中利用多天线传输信息信号是一个热门话题，它可以对抗无线通信系统中普遍存在的信道噪声。目前我国200多项的混沌应用专利中，其中混沌保密通信相关专利有60多项，约占总数的三分之一，随着未来移动通信的逐渐进步发展，各国对使用混沌来对信息进行加密传输的研究越来越重视，OFDM技术在混沌键控通信中的应用是未来车载射频和万物互联非常有价值的研究方向。1.3主要研究内容本设计主要是对现有的CDSK(相关延迟混沌键控)在多径时延和多普勒频偏的背景下存在的误码率分析，在此基础上加入MIMO技术和OFDM技术分析在不同条件下的通信性能，并利用MATLAB的Simulink模块搭建MIMO-OFDM-CDSK混沌键控通信系统仿真模型，进行详细和较为深入的仿真分析。本文主要研究内容如下：1.在Simulink工具中搭建logistic混沌模型，调通CDSK混沌键控模型，并作为信息源进行传输。2.将待传输信息进行二进制数据流转换处理，采用OFDM技术中应用的编码对数据流进行编码，并将编码后的数据序列输入到CDSK系统中。3.研究系统参数变化对系统通信性能的影响，并在不同信道条件下与先前之通信模块进行分析对比。

第2章基础原理本章第一节简单介绍了混沌及CDSK键控的原理，阐述了OFDM的原理和载波传输时存在的缺陷，在此基础上针对传输效率方面能有更好的提升，提出了结合多输入多输出和正交频分技术的MIMO-OFDM-CDSK键控保密方式。2.1混沌及混沌键控原理2.1.1混沌原理及特性1.混沌定义混沌理论是系统从有序突然变为无序状态的一种演化理论，是对确定性系统中出现的内在“随机过程”形成的途径、机制的研讨[REF_Ref5107\r\h7]。近年来发展较快的非线性科学的重要分支混沌理论具有非周期性、宽带类噪声、不可预测等特点，在气象学、工程科学、保密通信等领域占有重要地位。到目前为止，国内外不同的领域对混沌有着不同的理解，下面介绍一种比较典型的混沌。1975年，J.A.Yorke和T.Y.Li在《数学月刊》杂志上发表的文章中给出了混沌的数学定义，被称为Li-Yorke定义，其描述为：若给定闭区间Y和连续映射g：Y→g满足如下条件，便可称其为混沌[REF_Ref5694\r\h8]。（1）映射g的周期点周期无上界；（2）Y上存在不可数子集S，同时满足:A.对于任意x，y∈S，当x≠y时有：（2-1）B.对于任意x，y∈S，有： （2-2）C.对于任意x∈S和g的任一周期点y∈Y，有： （2-3）第一个极限和第二个极限公式表明了x∈S的点子集或分散或集中，最后第一个极限公式表明了子集不趋近于任意点。2.混沌特性混沌运动是确定型非线性系统所特有的复杂运动形态，它的定常状态不是通常概念下确定性运动的三者状态:静止(平衡)、周期运动和准周期运动，而是局限于有限区域且轨道永不重复、形态复杂的运动[REF_Ref5694\r\h8]。混沌与其它现象相比较具有独特的性质：（1）类随机性类随机性是指其由确定的混沌系统关系式决定，与其他随机元素无关，系统表现出类似随机性的行为；（2）初值敏感性混沌系统初始条件发生微小变化，混沌运动轨迹也会随时间的增长而产生非常大的差别，使得混沌系统在长周期上是不可预测的；（3）频谱特性因为混沌信号具有类随机性，其在频域上具有很宽的频带范围，并且功率谱密度较低、分布平坦与白噪声类似[REF_Ref6410\r\h10]；（4）良好的自/互相关特性混沌信号的自相关函数在除0点外的位置旁瓣都几乎为0，互相关函数几乎恒为0。并且经过截取的有限长混沌信号自相关函数旁瓣和互相关函数虽然不恒为0但非常接近于0[REF_Ref6945\r\h11]。3.Logistic混沌映射任何一种混沌序列都是由离散混沌系统或者连续混沌系统产生。连续混沌系统中信号在时间上是连续的，而数字通信需要使用离散信号，因此需要按照一定的采样频率对系统进行采样，获得离散混沌系统。混沌映射所产生的混沌时间序列是在时间上离散的模拟信号，混沌量化则是进一步把时间上离散但幅度上仍然连续的信号变成时间上和幅度上都离散的信号。本设计主要应用线性量化方法如区间量化，采用的量化函数为定义如下： （2-4）混沌映射生成的混沌随机序列，其中最广泛应用的是经典的一维Logistic映射，应用Logistic混沌映射序列进行通信的过程中，由于该序列的映射过程较为简单，并且其相关性能好，进行通信计算中由于均值是零，因而在方差及其他计算中更为简便[REF_Ref7406\r\h13]。Logistic混沌序列的遍历统计特性与零均值白噪声相同，因此Logistic混沌序列可用于作噪声调制。Logistic映射描述为：（2-5）式(2-5)中，是映射参数，若时，Logistic混沌映射将进入混沌状态，当时为满映射，其输入和输出均分布在区间(0,1)上。2.1.2CDSK混沌键控原理混沌数字调制技术分为相干解调和非相干解调，区别在于接收端解调时是否需要恢复出同步的混沌载波，因为信道的非线性失真、衰减和噪声等条件的影响，从接收端恢复出同步混沌载波并且实现收发双方的混沌同步在现阶段实现起来非常困难[REF_Ref7406\r\h12]。CDSK相关延迟键控是一种非相干混沌数字调制技术。与DCSK差分混沌键控类似，CDSK既传输参考信号又传输信息信号，与DCSK不同的是在DCSK系统发送端的开关被加法器代替，这样得到的信号更能连续有效地进行传输，安全性也有很大提高[REF_Ref8261\r\h13]。如图2-1所示调制器，调制器首先产生混沌信号作为参考信号，随后对信息信号作二进制调制成数字信号与延时个采样点之后的混沌信号相乘，之后相加得到已调信号。则CDSK的时域相关表达式为：（2-6）式(2-6)中，表示个信息比特，表示CDSK的扩频因子。图2-1CDSK调制框图图2-2CDSK解调框图如图2-2所示解调器在解调时，式(2-7)中第一项为解调有用信息，为其他项在相关后为0。因为相关结果的极性一致，所以设定判定门限为0，依据相关结果和0的比较就可以恢复出原始信号。在传输信道中是穿插传输混沌延迟后经信息调制后和混沌信号叠加的信号，由此使得系统安全性得到提高，在接收端对接收信号进行相关[REF_Ref8754\r\h6]，即(2-7)2.2OFDM技术原理如图2-3所示，OFDM的基本原理就是将传输信道分成若干个相互正交的子信道，然后将高速串行的数据流转换成低速并行的子数据流，再调制到各个相互正交的子载波上，最后把各个子载波上的信号通过IFFT技术叠加合成的OFDM符号加循环前缀后进行传输。经过无线信道后在接收端采用FFT技术分开OFDM符号，解调出各个子信道上的信息序列，这样就可以减少子信道之间的干扰,每个子信道上的信号带宽小于信道的相关带宽，因此每个子信道可以看成平坦性衰落，从而可以消除码间干扰[REF_Ref9384\r\h15]。从图（a）可以看出OFDM的发送端的基本原理就是把输入的串行数据经过串并转换成路子信道数据，再分别调制到各个正交的子载波后叠加合成一起输出。从图（b）可以看出接收端则利用各个子载波分别混频和积分得到各路子数据，经过并串变换后输出原始数据。图(a)OFDM调制端原理图图(b)OFDM解调端端原理图图2-3OFDM基本原理的IFFT和FFT实现一个完整的OFDM符号包括多个经过调制的子载波的合成信号，其中每个子载波信号都可以进行相移键控(PSK)或者正交幅度调制(QAM)。如果N表示子信道的个数，T表示一个OFDM符号的时间宽度，为每个子信道的数据符号，是第0个子载波的载波频率，则t=ts开始的一个经过调制的OFDM符号可表示为[REF_Ref9943\r\h16]：（2-8）然而在多数的文献中，通常采用复等效基带信号来表示OFDM的输出信号，如式（2-9）所示。其中实部和虚部分别对应于OFDM符号的同相和正交分量，在实际中可以分别与相应的子载波的cos分量和sin分量相乘，再叠加成OFDM信号。 （2-9）令ts=0，对信号s(t)以的速率进行采样，即令t=，得出： （2-10）有由式（2-10）可以得出是对进行离散傅里叶反变换IDFT运算。同样在接收端，为了恢复出原始的数据信号，对进行反变换，即进行离散傅里叶变换DFT得到: （2-11）根据上述分析可以看出，OFDM系统的调制和解调可以分别由IDFT/DFT运算完成。通过N点IDFT运算，把时域数据信号转换成频域数据符号，经过射频载波调制后，发送到无线信道中。其中每一个IDFT输出的数据符号都是由所有子载波信号经过叠加而生成的，即对连续的多个经过调制的子载波的叠加信号进行抽样得到的，这样通过DFT的方法来实现OFDM有很大的好处，它大大简化了调制解调器的设计，使用IDFT/FFT即可完成多路子载波的调制解调过程[REF_Ref9943\r\h16]。而且IDFT/DFT早就有了成熟的快速算法IFFT/FFT，它可以方便的在DSP芯片中实现。2.3MIMO技术原理MIMO(Multiple-InputMultiple-Output)技术指在发射端和接收端分别使用多个发射天线和接收天线，使信号通过发射端与接收端的多个天线进行传送接收，从而改善通信质量。它能充分利用空间资源，通过多个天线实现多发多收，在不增加带宽的情况下成倍的提高系统的容量，体现出明显优势。MIMO技术利用多根天线发送和接收来克服多径衰落，发射端通过空时映射将准备发送的数据信号映射到多根天线上发送出去，接收端将各根天线接收到的信号进行空时译码从而恢复出发射端发送的数据信号。根据空时映射方法的不同，MIMO技术大致可以分为两类：空间分集和空间复用。空间分集是指利用多根发送天线将具有相同信息的信号通过不同的路径发送出去，同时在接收机端获得同一个数据符号的多个独立衰落的信号，从而获得分集提高的接收可靠性。举例来说，在慢瑞利衰落信道中，使用一根发射天线n根接收天线，发送信号通过n个不同的路径。如果各个天线之间的衰落是独立的，可以获得最大的分集增益为n。对于发射分集技术来说，同样是利用多条路径的增益来提高系统的可靠性；在一个具有m根发射天线n根接收天线的系统中，如果天线对之间的路径增益是独立均匀分布的瑞利衰落，可以获得的最大分集增益为mn[16]。目前在MIMO系统中常用的空间分集技术主要有空时分组码(SpaceTimeBlockCode，STBC)和波束成形技术。本文采用2发送和2接收天线的天线系统，所以需要采用空时编码，空时编码采用空时分组码(STBC)，STBC码作为一种发射分集技术，能有效抵抗衰落，在独立信道下性能最佳；空时编码在编码结构上有多种方法，包括空时分组码(STBC)、差分空时分组码(DSTBC)、分层空时码(LST)和空时网格码(STTC)[17]。本文采用的是空时分组码(STBC)。STBC是根据码子的正交设计原理来构造空时码子，最早由Alamouti引入的，采用了简单的两天线发射分集编码方式[18]；其设计原理就是要求设计出来的码子各行各列之间满足正交性，接收时采用最大似然检测算法进行解码，由于码子之间的正交性，在接收端只需做简单的线性处理即可。在发射端，输入的二进制信息经过串并转换后，每一次编码选择和两个信号为一个分组，按如下编码矩阵G将信号映射到发送天线上：(2-12)矩阵G中每一行代表同一时隙中从不同天线发送的信号，每一列代表一个周期内同一天线上先后发送的信号；从式(2-12)能看出矩阵G是正交矩阵，因此不同天线发送的信号之间相互正交[19]；在接收端，接收到信息后进行编码的逆过程就可以得到传输的信号。2.4本章小结本章分别介绍了CDSK混沌键控基本原理、基于OFDM的通信原理和MIMO技术的原理。并阐述了OFDM在车载射频通信环境下传输效率以及误码性能有所下降的原因，因此提出了MIMO-OFDM-CDSK混沌键控通信系统模型，并从理论上分析了基于OFDM应用于混沌键控通信系统是如何提高对抗多径时延和多普勒频偏及噪声干扰的能力。

第3章混沌数字信号仿真模型3.1混沌通信系统设计MIMO-OFDM-CDSK混沌键控流程图如图3-1所示，有用信息是由伯努利二进制发生器生成的区间为[0,1]的随机序列，首先进行STBC编码，在该空时编码中，输入的二进制信息经过转换后，每一次编码选择和两个信号作为一个分组，按照上一章STBC编码矩阵G的原理将传输信号映射到天线上，再进行BPSK调制后变为模拟信号。为了让OFDM信号在时频双选择性衰落信道下保持时频同步，采用CDSK键控技术。基于城市交通下的车载射频环境，为了解决多普勒效应带来的子载波偏移问题，将参考信号和已调制载波信号相加后得到的已调信号进行逆傅里叶变换（IFFT），将信号进行混叠后生成的OFDM符号再进行串并转换之后对OFDM符号的截取相关长度作为循环前缀，以此抵抗多普勒效应造成的子载波干扰。经过MIMO无线信道后的接收信号去循环前缀后进行并串转换，将采样的OFDM符号作傅里叶变换（FFT），将混叠的子载波信号和参考信号分离出来，本质上是将OFDM符号从分数阶频域信号转换为时域信号的组合。分离出一路参信息序列经过延时L个采样点转换为混沌矩阵作为解调密钥，另一路信息序列为各混沌子载波的信号集，两者进行相关解调和判决门限输出后的信号为原始二进制数字信号，再对进行BPSK解调，解调后再进行STBC解码器解码出原始信号。图3-1MIMO-OFDM-CDSK系统框图1.发射端设计MIMO-OFDM-CDSK混沌键控调制框图如图3-2所示，有用信息是由伯努利二进制发生器生成的区间为[0,1]的随机序列，先进行STBC编码，在该空时编码中，输入的二进制信息经过转换后，每一次编码选择和两个信号作为一个分组，按照上一章STBC编码矩阵G将信号传输映射到天线上。为了OFDM信号在时频双选择性瑞利衰落信道下能够保持时频同步，采用CDSK键控技术，由混沌序列生成器产生的原始信号作为参考信号替代OFDM传统模式的导频信号，以此来牺牲少量的带宽和功率为代价提升系统的误码性能。另一路混沌信号延时个采样点生成的混沌载波信号与二进制数字信号相乘，本质上就是将传输的比特分配到各个混沌子载波上，BPSK调制则将它们映射为子载波的相位变化。基于城市交通下的车载射频环境，为了解决多普勒效应带来的子载波偏移问题，将参考信号和已调制载波信号相加后得到的已调信号进行（IFFT）逆傅里叶变换，将信号进行混叠后生成的OFDM符号，之后对OFDM符号的截取相关长度作为循环前缀部分，以此抵抗多普勒效应造成的子载波干扰。编码器的输出在两个连续的周期t和t+Tb里，从两根发射天线发射出去。在第一个周期中，信号和同时从两路有用信息分别发射出去；在第二个周期内信号从上路有用信息发送出去，而信号从下路有用信息出去。很显然，这种方法是在空间域和时间域进行编码，分别用和来表示天线1和天线2的有用信息发射序列：(3-1)表3-1给出了在时间=内的传输信号的结构。表3-1发送端的信息序列端端图3-2MIMO-OFDM-CDSK系统调制框图2.信道端设计本文信道采用的为高斯信道，对于高斯信道的介绍在下章进行描述。在2个发送天线Tx1和Tx2分别经过的高斯信道的增益为、、、，并在叠加上信道噪声后，由两个接收天线Rx1、Rx2接收，之后分别送往接收端进行相关接收和判决。3.接收端设计MIMO-CD-DCSK调制器如图3-3所示，经过无线信道后的接收信号在去循环前缀后，将采样的OFDM符号进行（FFT）傅里叶变换，将混叠的子载波信号和参考信号分离出来，本质上是将OFDM符号从分数阶频域信号转换为时域信号的组合。分离出一路参信息序列经过延时个采样点转换为混沌矩阵作为解调密钥，另一路信息序列为各混沌子载波的信号集，两者进行相关解调和判决门限输出后的信号为原始二进制数字信号，再对进行BPSK解调，然后经过STBC解码器进行解码。由于2个接收天线有着相似的形式，在表3-2中只给出了天线1的接收序列表达式，其中、为信道增益。表3-2接收端的信息序列图3-3MIMO-OFDM-CDSK系统解调框图为了简化数学分析，假设时间，则在时间后相关器1的输出的表达式为：(3-2)第l个信息比特的能量，则天线1在时间接收到的等效基带模型为：(3-3)其中是均值为零的高斯白噪声。(3-4)相应地可以得出，，的表达式，所以接收信号可以表示为：(3-5)上式也可以写为向量形式：(3-6)3.2CDSK混沌载波生成模型MIMO-OFDM-CDSK通信系统模型相当于两个SISO-OFDM-CDSK系统模型并行和2发送2接收天线所组成的系统模型，所以MIMO-OFDM-CDSK系统具备OFDM-CDSK系统所有重要的子系统。MIMO-OFDM-CDSK具备SISO-OFDM-CDSK四个重要的子系统，分别是混沌序列发生器、串并转换、并串转换、输入信息的转换。如图3-2所示，基于Logistic混沌映射方程组建立混沌序列的仿真模型，通过constant3模块输入一个的初值得到映射方程运算后数值，再将得到的数值返回到输入端，用作下一次运算的值，本质上就是将第n次的计算结果当作第n+1次的值，由此循环迭代计算即能够得到一个随机性很强的序列，然后经过波形变换即可得到混沌序列[16]。在该模型中设产生混沌序列的初值为0.4。图3-2混沌序列生成仿真模型混沌序列生成器的仿真参数如下图3-3所示：图a为Constant模块的参数设置，Constant在Simulink中是一个可以自定义常数的模块。Constan2，Constant3，Constant4的值分别设置为-0.5，0.7，-0.7，Constant2和Constant3模块与Add1模块组合起到了返回x映射值的作用。Constan2设置为-0.5与最终映射结果相加是为了将原输出区间为[0,1]改变为输出区间为[-0.5,0.5]，再通过判决门限Sign将输出区间转换到[-1,1]区间。图b为Fcn模块的参数设置，Fcn模块是定义混沌序列产生模块的Logistic映射动力方程，通过将式（2-5）写入Fcn模块得到Logistic混沌序列。图c为UnitDelay模块的参数设置，作用是将输入信号作为单位延迟并为混沌序列提供一个初始值，初始值设为0.4。图d为Zero-OrderHold模块的参数设置，通过改变采样参数来控制混沌序列的发生频率，这里设置的采样时间为Tb/beta/2，这样混沌序列发生器就是每隔Tb/beta/2输出一个1或-1的混沌信号。图aConstant模块的参数设置 图bFcn模块的参数设置图cUnitDelay模块的参数设置 图dZero-OrderHold模块的参数设置图3-3混沌序列生成器各模块参数设置图3-4CDSK子载波模块图3-4是将3.1.1的混沌序列生成器封装成chaosgeneratesequence模块，此模块的功能是产生混沌子载波信号和和参考信号，一路为参考信号，二路为历经延迟模块的载波信号。图eBuffer模块的功能是一路串行信号转换成多路并行信号，这样就达到了串并转换的目的。为了符合OFDM现实应用子信道数，这里设置输出缓冲区大小（outputbuffersize）为2048，即为2048个子信道。图fDelay2模块是相关延迟键控的基础，这里的采样时间参数设置跟Zero-OrderHold模块一致为Tb/beta/2，才能够保持参考信号与载波信号分离并保持一致。图gFrameConversion模块是将经过Buffer模块转换后的向量输出为矩阵序列。这里转换帧结构是因为在MATLAB中矩阵序列易于存储变量，通过SignalFormWorkspace模块输出到工作区为仿真分析提供数据支持。最后的Real-ImagtoComplex模块input输入设置为Real分量，只取实部数据，因为我们在用的是BPSK调制，所以取样Real分量即可完成参考信号的采集，作为解调混沌载波信号时的密钥。 图ebuffer模块设置参数 图fDelay2模块设置参数图gFrameConversion模块设置图3-5CDSK各模块参数设置3.3MIMO-OFDM-CDSK调制模型如图3-6中所示CDSK信号生成模块作为子载波，BernoulliBinaryGenerator模块作为信源输出，然后将输出结果区间[0,1]经过单双极转换[-1,1],再经BPSK调制映射为信息序列扩频后与混沌子载波相乘。即用伯努利二进制发生器生成的信息序列来调制混沌子载波，子载波的各种相位变换中包含了原来的信息比特。而后与一路参考信号进入开关模块相加，随后进行IFFT。图3-6调制端模块图h是Bernoulli模块参数设置：图h伯努利二进制发生器模块（1）对Probabilityofazero:伯努利二进制信号产生器输出“0”的几率，为0和1之间的实数。这里设置为0.5，即有0.5的几率产生数值0或1。（2）Initialseed：伯努利二进制信号产生器的随机数种子一般计算机的随机数都是伪随机数，以一个真随机数（种子）作为初始条件，然后用一定的算法不停迭代产生随机数。当使用相同的随机数种子产生不同的序列，但随机数种子的位数大于1时，伯努利二进制信号产生器的输出信号的位数也会大于1。（3）Sampletime：这里的采样时间数值指的是总序列长度，设置为Tb，那么我们的传输比特率为（1/Tb）b/s。也就是我们的符号时间长度。（4）Samplesperframe：这里设置为8即为每帧的数据为8比特，意思就是每帧的抽样次数为8。图3-7OFDM模块图3-7是OFDM内部模块，其流程是将输入的信号通过IFFT进行逆傅里叶变换，再进行功率归一化，依式（3-2）可得增益值设定为，其增益值的设定是根据子载波的个数来决定的。功率归一化模块Gain和保护间隔（GuardInterval,GI）是在复杂通信传播环境下所必要的，前者保证信号能够传播更远的距离和抗噪声，后者当子载波的数目较大时，OFDM的符号周期T相对信道的最大时延脉冲响应长度很大，果保护间隔满足，就可以克服载波间干扰（interferenceCarrierinter,ICI）。为了保护子载波之间的正交性，该GP必须是循环前缀（CyclicPrefix，CP）。本质上就是将每个OFDM符号后的时间中的采样点复制到OFDM符号的前面形成前缀。此时OFDM符号的周期为。保护间隔的离散长度（采样点个数）为： （3-1）包含保护间隔和功率归一化的OFDM抽样序列为： （3-2）图i功率增益模块参数设置 图j循环前缀参数设置如图j中所示Index模块即循环前缀参数设置在Simulink中的表达式为：2048-L+1：2048|1：2048，这里L为循环前缀的长度。依据式（3-1）设置为144。3.4MIMO-OFDM-CDSK信道模型在高速移动的环境中的宽带无线接入问题，也就是在高运动速率，高数据速率的背景下进行可靠性传输的问题。在此环境下，信道呈现出“双弥散”的特性，即由多径造成的时间弥散和由多普勒频移造成的频率弥散。在双弥散的信道下，影响通信质量的主要因素是符号间干扰和载波间干扰。当移动台在运动中进行通信时，接收信号的频率会发生变化，称为多普勒效应，这是任何波动过程都具有的特性。信道的时变性是指信道的传递函数是随时间而变化的，即在不同的时刻发送相同的信号，在接收端收到的信号是不相同的。时变性在移动通信系统中的具体体现之一就是多普勒频移，即单一频率信号经过时变衰落信道之后会呈现为一定带宽和频率包络的信号，这又可以称为信道的频率弥散性(frequencydispersion)[REF_Ref15040\r\h21]。多普勒效应所引起的附加频率偏移可以称为多普勒频移(DopplerFrequencyShift)，可以用式（3-7）表示：（3-7）其中代表载波频率，代表光速，代表最大多普勒频移，代表移动端的速度，由上式可以得出，多普勒频移与载波频率和移动端的速度成正比。从时域上来说，与多普勒频移相关的另一个概念就是相关时间，即：（3-8）相干时间是信道冲激响应维持不变的时间间隔的统计平均值。简而言之，相干时间指的就是一段时间间隔，在此时间间隔之内，两个到达信号都有很强的幅度相关性，如果基带信号的带宽导数（码元时间）大于无线信道的相关时间，那么信号的波形就可能会发生变换，造成信号的畸形，从而产生快衰落，反之则认为是慢衰落[REF_Ref15040\r\h21]。而在simulink中我们设置的高斯信道如下图所示：图3-8高斯信道仿真模型图3-9高斯信道模块参数设置如图3-9所示，在城市交通环境下，无线信道传播有高斯白噪声干扰和多径情况同时存在，在仿真分析时Eb/N0与BER关系曲线既可以比较系统的有效性又可以比较系统的可靠性。Eb代表平均到每个比特上的信号能量，代表噪声的功率谱密度。不同的数字调制技术有不同的频谱效率是因为它们的调制符号所映射的比特数不同，若如按理想低通信号波形计算，一个由K个比特映射生成的调制符号所实现的频谱效率就为Kbit/s/Hz。因此如果以比特为单位计算信号与噪声间的强弱关系的话，就可以消除频谱效率的影响，即在频谱效率相同的基础上比较各种调制技术的可靠性。这里考虑到调制模式和归一化功率的问题，且需要横向对比不同系统的通信性能，决定采用Eb/N0来设置信噪比。我们将噪声功率归一化到1Hz，称为等效噪声功率密度： （3-9）其中为分边带宽内总的功率之和。由（3-9）可得归一化信噪比： （3-10）而实际需要的要反映的是整个接受带宽内的信号与噪声之比，在接受带宽已知的情况下，可以得到反映接收机的载躁比： （3-11）忽略解调器电路的影响最终SNR： （3-12）依据（3-12）设定高斯信道模块参数设置信噪比（Signaltonoiseratio,SNR）为：Eb/N0-10*log10(2*beta)。3.5MIMO-OFDM-CDSK解调模型它集成多种仿真如图3-10所示解调端模块，信号在经过无线信道后得到的叠加信号先经过deOFDM1解调模块的FFT变换，再经过delay1延时模块分离出参考信号和子载波信号，进行混沌信息解调。这样得到的信号序列再经过采样缩频（integrateandDump1）模块就是我们的原始调制信息序列，去掉理想信道估计的幅度增益Gain，之后进行取样，得到的序列再进行BPSK解调和单双极性转换就可以得到原始信号。图3-10解调端模块解调端参数设置：DelaySampletime(-1forinherited):Tb*8Integrationperiod(numberofsamples):betaGain：1/beta如图（3-11）所示误码率显示模块：这里输出模式为port模式，连接display模块。如果要输出到工作区模块进行误码率曲线绘图则选择workspace模式。图3-11误码率显示模块3.6本章小结本章对MIMO-OFDM-CDSK通信系统在Matlab/Simulink环境下如何实现仿真进行了详细地分析和介绍，介绍了MIMO-OFDM-CDSK通信系统中重要的混沌序列生成器、调制端、无线信道、解调端四个子系统的原理和参数变换对性能的影响和意义，并对MIMO-OFDM-CDSK通信系统的调制和解调进行了详细的分析，为了准确的了解控制变量对信息传输效率的干扰需进行更深入的仿真分析。第4章通信性能分析本章第一节主要研究不同变量下MIMO-OFDM-CDSK系统的误码性能的变化分析。第二节则是进行不同模型的仿真比较分析，在不同信道条件下，横向对比各通信系统的误码性能。4.1MIMO-OFDM-CDSK系统仿真性能分析4.1.1抗噪声性能理论与仿真比较分析本节首先讨论MIMO-OFDM-CDSK系统在高斯白噪声干扰下的通信性能并进行系统仿真，以证明OFDM技术对于整个混沌键控通信系统的影响，如图4-1所示，首先对高斯白噪声信道下的误码率进行仿真，为了横向比较理论误码率，将每比特信噪比的取值范围设定为0dB-16dB。因仿真的点数是、，所以仿真误码率最高达到。理论曲线由bertool工具箱提供。图4-1bertool理论曲线生成MIMO-OFDM-CDSK系统在高斯信道下理论与仿真误码性能比较如图4-2所示，仿真曲线与理论曲线稍许偏差。产生该现象的原因是由于高斯白噪声属于加性信道，会影响系统误码率。CDSK作为载波信号，其类随机性的特性与白噪声相似。图4-2MIMO-OFDM-CDSK在高斯信道下理论与仿真误码性能4.1.2抗多径时延性能分析为了分析MIMO-OFDM-CDSK混沌键控在高斯信道下不同时延和幅度衰落下是否可以保持系统通信的稳定性和可靠性。MIMO-OFDM-CDSK系统在高斯信道不同时延条件下系统的仿真误码性能如图（4-3）所示，仿真步长=100000，高斯信道下时延分别设置为4点、10点、20点。通过仿真分析可以看出,当时三种时延误码特性基本上一致，当时三种时延误码特性逐渐出现差距。当多径时延未超出保护间隔的时候，系统在不同时延条件下的误码性能比较接近，但误码率会随着多径时延的增加而小幅增大，由此可以证明MIMO-OFDM-CDSK系统对多径时延具有较为稳定的抑制效果。图4-3不同时延条件下的误码性能4.1.3抗幅度衰落性能分析MIMO-OFDM-CDSK系统在高斯信道不同幅度衰落条件下系统的仿真误码率如图4-4所示，仿真步长=100000，幅度衰落分别为0.3、0.4、0.5。通过仿真分析可以得出，随着多径衰落幅度增加，该系统的误码率逐渐增大，通过在区间内任选3点比较发现不同幅度衰落下的误码率差值如表4-3所示，分析可得该系统在幅度衰落逐渐恶劣的条件下依然能够保持很好的稳定性。对比多径衰落中时延对误码率的影响，系统对衰落幅度的敏感程度要远大于系统对时延大小的敏感程度。表4-3相同信噪比下不同幅度衰落对应的BER参数0.3amp0.4amp0.5amp=60.12880.18150.2612=80.065830.11530.1956=100.020140.086810.1322图4-4不同amp条件下的误码性能4.1.4抗多普勒频移性能分析MIMO-OFDM-CDSK系统在高斯信道不同多普勒频偏条件下系统的仿真误码性能如图4-5所示，仿真步长=100000，多普勒频偏分别设置为60Hz、120Hz、180Hz。通过仿真分析可以看出，随着频率偏移的增加该系统的误码率逐渐增大。这是因为载波信号随着频偏逐渐增大导致难以保持正交，解调时系统性能会逐渐下降，但是分析三种多普勒频移误码率可以发现只要相关时间小于保护间隔，无线传播时就不会造成频率弥散，系统性能就不会出现急剧恶化的现象。由此可以得出该系统在多普勒频偏逐渐恶劣的条件下依然能够保持较稳定的传输效率。图4-5不同多普勒频移条件下的误码性能4.2MIMO-OFDM-CDSK系统仿真比较分析本章最后一节讨论基于车载射频的MIMO-OFDM-CDSK系统在相同时延条件下和多普勒频偏条件下横向对比其他通信系统的误码率性能分析，以此来论证理论分析中MIMO技术与OFDM结合的CDSK键控系统具有较好的对抗多普勒频偏能力和抗多径时延能力，能够解决子载波之间难以正交和解调性能差的问题，更好的适应城市交通环境下信息传输，改善传输效率和保证误码率。4.2.1系统性能抗多径时延比较分析三种不同的系统在相同多径时延条件下的误码特性比较如图4-6所示，仿真步长,通过仿真比较分析可以看出三者误码特性在时无太大差距，但在时开始出现差距到时差距最大，这是因为CDSK参考信号代替了OFDM的导频信号，OFDM-CDSK混沌键控在加入MIMO技术的情况下，误码特性有了明显的性能提升，这说明了在相同延时情况下MIMO-OFDM-CDSK系统能够获得更好的通信性能。图4-6相同delay条件