基于MLSE算法的GMSK均衡解调

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1、2011年11月西安邮电学院学报Nov．2011第16卷第6期JOURNALOFXI’ANUNIVERSITYOFPOSTSANDTELECOMMUNICATIONSVo1．16No．6基于MLSE算法的GMSK均衡解调肖露，李波，陈文艺，陈瑞(西安邮电学院通信与信息工程学院，陕西西安710121)摘要：为了克服高斯滤波最小频移键控(GaussianFilteredMinimumShiftKeying，GMSK)调制信号经过移动通信传输后存在的码间干扰，利用信道中已知训练序列的伪随机性，进行信道同步和信道估计，经过匹配滤波和改进的Viterbi算法，使解调序列差错概率达到最小。以同步信道突发为

2、例，研究基于最大似然序列估计(MaximumLikelihoodSequenceEstimator，MLSE)均衡算法下的GMSK解调，并在JAKES信道下进行仿真，结果显示，这种啪LsE均衡算法能很好的进行GMSK解调。关键词：高斯滤波最小频移键控；码间干扰；最大似然序列估计；信道估计中图分类号：TP311文献标识码：A文章编号：1007—3264(2011)06—0046—04高斯滤波最小频移键控(GaussianFilteredGMSK调制信号模型MinimumShiftKeying，GMSK)调制信号以强抗干扰能力和高频谱利用率等特性，在现代移动通信中GMSK调制是在MSK调制前加一个

3、高斯低通获得广泛应用。对于应用于移动通信中的GMSK滤波器。GMSK调制信号的表达式为调制，接收端同时存在GMSK预滤波和多径效应引()一Acos[wct+(￡)](1)起的码间干扰，因此，出于对算法复杂度和性能的综通过高斯滤波后的调制相位，—}。oo合考虑，通常采用最大似然序列估计(Maximum(￡)一2I‘[∑akg(r-nT)]如一LikelihoodSequenceEstimator，MISE)均衡算法。～佃，斗。。文[1]最早提出采用Viterbi算法(VA)来实现2∑％f‘g(r一以)dr：∑a．q(t-nT,)MLSE均衡从而进行GMSK解调，因此，MLSE均一—。。～n—o。

4、其中g(￡)是高斯滤波器的矩形脉冲响应，q(￡)是的衡又叫Viterbi均衡。文[2]在此基础上提出了改进积分，而的Viterbi算法(MVA)，只包含匹配滤波和Viterbi口一1—2(IkoJ卜1)算法，且都必须进行信道估计。移动通信中，常常在突发中添加位置固定的具2系统仿真模型有良好伪随机性的训练序列，如文[3]规定训练序列系统仿真模型如图1所示。自相关函数为单位阵的NB突发，MLSE均衡器利用这一特性进行信道估计，从而进行MISE均衡解调[引。但是当训练序列伪随机性较差时，文[4]中的MLSE均衡算法将无法实现。本文将以训练序列伪随机性差的同步信道(Synchr0nizati0nCha

5、nnel，SCH)突发为例，通过对训练序列进行信道的近似估计，利用MISE算法进图1系统仿真模型行GMSK调制以实现均衡解调。收稿日期：2011-08—29作者简介：肖露(1987一)，男，硕士研究生，研究方向：通信信号处理，E-mail：xiaolu20052008@163．corn；李波(1980一)，男，讲师，研究方向：通信信号处理；陈文艺(1964一)，男，教授，博士，研究方向：通信专用集成电路设计。第6期肖露，等：基于MLSE算法的GMSK均衡解调·47·2．1GMSK调制近似模型GMSK调制是一种恒包络的非线性调制，但当BT一0．3时，GMSK调制也可被视为一种特殊的相位调制。将G

6、MSK看作一种线性调制，可以为MLSE技术的使用提供理论解释引。当gl"一0．3时，GMSK信号的线性近似表达式为u()一JCo(一kT)(2)忌=1其中图3MLSE均衡器结构图一ll∞GSM调制方式进行调制，取出中间54bit并记为，f=1与接收序列进行相关运算(图4)。而C：D()为实值的时限幅值脉冲。2．2无线信道模型采用文Es]提出的一种改进的JAKES模型，令N为多普勒频移，N0为每一径上到达的波束，第k径的衰落波形写成一Ⅳ^v(￡)一／1～一；[COS(ooMcosalt+)+jsin(wMsina慷*t+)](3)其中和为随机达到相位，No一-7"，k一1，2，⋯，M一1图4训练

7、序列与接收序列相关效果第k径的第咒个达到角采用滑窗技术，取一定长度做窗，沿着相关函数口谴一++取滑窗的能量(图5)，其峰值就与训练序列中间的54bit的第一个值所在位置对应，由此就可确定突发而M为多径数。脉冲的起始点。2．3MLSE均衡器模型常用均衡器有判决反馈均衡器、最大似然符号检验均衡器和最大似然序列估计均衡器[引。综合考虑算法性能和复杂度，采用MVA算法进行MLSE均衡(图2)[。压亟图2M