基于LSTM的微波通信发射机失真自动补偿方法_高燕.pdf

收稿日期:2022-06-13基金项目:西安职业技术学院 2022 年度科技项目科技项目阶段性研究成果陕西省城应用背景下一种气象雷达混合压缩算法研究(2022YB06)作者简介:高燕(1988-),女,陕西咸阳人,研究生,讲师,主要研究方向为微波组件设计、通信系统算法研究。基于 LSTM 的微波通信发射机失真自动补偿方法高 燕 1,王彬彬2(1.西安职业技术学院,西安 710077;2.西安电子工程研究所,西安 710199)摘 要:微波通信发射机输出信号受到周期互补序列干扰容易产生失真,为了提高通信输出稳定性,提出基于LSTM 的微波通信发射机失真自动补偿方法。构建微波通信发射机的信号输出模型,采用完备序列和正交序列交叉性补偿的方法,进行微波通信发射机信号滤波检测,提取微波通信发射机信号的谱特征量,通过期望信号的跟踪性补偿方法实现对发射机输出信号失真参数估计,采用 LSTM 正交调制的方法,实现微波通信发射机信号失真的自动补偿,并分析微波通信发射机信号失真的模态混叠现象和端点效应,实现对微波通信发射机信号失真补偿性能分析和仿真。仿真测试结果表明,采用该方法进行微波通信发射机信号补偿的自适应性较好,接收信号的降噪能力较强,提高了通信的稳定性,降低了误码率。关键词:LSTM;微波通信;发射机;失真;自动补偿;正交调制 中图分类号:TP202;TN911 文献标识码:A DOI 编码:10.14016/ki.1001-9227.2023.01.006Automatic distortion compensation method of microwave communication transmitter based on LSTMGAO Yan1,WANG Binbin 2(1.Xian Vocational and Technical College,Xian 710077,China;2.Xidian Electronic Engineering Research Institute,Xian 710199,China)Abstract:The output signal of microwave communication transmitter is easily distorted by periodic complementary se-quence interference.In order to improve the stability of communication output,an automatic distortion compensation method of microwave communication transmitter based on LSTM is proposed.The signal output model of microwave communication transmitter is constructed.The complete sequence and orthogonal sequence cross compensation method are used to filter and detect the signal of microwave communication transmitter,and the spectral characteristic quantity of the signal of microwave communication transmitter is extracted.The tracking compensation method of expected signal is used to estimate the distortion parameters of the transmitters output signal,and LSTM orthogonal modulation method is used to realize the automatic com-pensation of the signal distortion of microwave communication transmitter.The modal aliasing phenomenon and endpoint effect of the signal distortion of microwave communication transmitter are analyzed,and the performance analysis and simulation of the signal distortion compensation of microwave communication transmitter are realized.The simulation results show that this method has good adaptability for signal compensation of microwave communication transmitter,strong noise reduction ability of received signal,improved communication stability and reduced bit error rate.Key words:LSTM;microwave communication;transmitter;distortion;automatic compensation;orthogonal modulation0 引言微波通信发射机输出信号输出过程中受到各类型干扰,且发射机调制器支路间不理想的幅度增益和相位偏差、耦合效应、放大电路的非线性特性等,容易产生多种射频失真,致使通信系统性能下降。需要构建干扰背景下的微波通信发射机输出稳定性补偿控制模型,分析微波通信发射机输出信号的失真性,通过微波通信发射机输出信号的失真补偿和均衡控制,提高微波通信发射机输出信号的失真补偿和自适应调节能力,如何对微波通信发射机射频失真进行补偿已成为一个亟需解决的问题1。对微波通信发射机输出信号的失真补偿设计是建立在对信号输出稳定性调节基础上,构建微波通信发射机输出信号模型,结合信道增益补偿和谱增益调制,实现微波通信发射机输出信号的失真补偿控制2-3。文献6基于 LSTM 的微波通信发射机失真自动补偿方法 高燕,等4中提出基于一种面向水下移动通信的组合差分扩频水声通信方法,采用扩频帧结构分析,实现微波通信发射机失真自动补偿,但该方法进行微波通信发射机信号失真补偿的输出解码能力不强,扩频输出的稳定性不好。文献5中提出采用支持向量机的水声通信信号调制识别方法,结合大数据信息融合实现信号的调制和解调处理,在微波水声通信发射机中实现信号的稳态输出,但该方法不能有效降低通信的抗干扰能力。针对上述问题,提出基于 LSTM 的微波通信发射机失真自动补偿方法。首先构建微波通信发射机的信号输出模型,通过期望信号的跟踪性补偿方法实现对发射机输出信号失真参数估计,然后采用 LSTM 正交调制的方法,实现微波通信发射机信号失真的自动补偿,最后进行仿真实验,展示了本方法在提高微波通信发射机失真自动补偿能力方面的优越性能。1 微波通信发射机的信号与信道模型1.1 微波通信发射机的信号模型为了实现微波通信发射机失真自动补偿,首先构建微波通信发射机的信号输出模型,采用判决反馈均衡技术(DFE)建立微波通信发射信号的输出完备序列和正交序列,并结合输出完备序列和正交序列的交叉性补偿的方法,进行最大似然序列估计(MLSE)和均衡6,采用LSTM 正交调制的方法,实现微波通信发射机信号失真的自动补偿,总体实现技术结构流程如图 1 所示。图 1 发射信号失真补偿实现结构图根据图 1 所示的实现总体结构图,建立微波通信发射机信号输出模型7,假设微波通信发射的发射阵元首先发射一探测信号 p(t)(Probe Signal),在接收端多普勒处理过程中,经过等待时间 Tg 后,得到发射的其中 1 维扩频码信号 S(t);接收阵各阵元信号采用频率压缩-能量接收器进行信号接收处理,某一接收阵元 i 将接收到的扩频码数为 Sri(t),在扩频码组中选取多个进行叠加处理,得到接收到的微波通信发射机的探测信号 Pri(t),此时输出的混沌扩频码作为反信号 Pri(-t),并在接收端进行卷积运算8,其输出的失真补偿信号为 ri(t),并与探测信号 p(t)作卷积运算,由此得到微波通信发射机的信号模型,信号发射到输出过程如图 2 所示。图 2 信号发射到输出过程根据上述信号模型构建,设置自相关、互相关阈进行阵元发射信号筛选,此时微波通信发射机产生失真,通过调频信号的块估计,进行信号发射序列检测9,微波通信发射信号序列如图 3 所示。图 3 微波通信发射阵元序列1.2 微波通信发射机的信道模型及均衡设计在上述构建了微波通信发射机的信号输出模型的基础上,采用完备序列和正交序列交叉性补偿的方法,建立通信信号的 BPSK 调制模型,结合时域相干性分析,进行码组间的输出时间序列特征分析10,构建图 4 所示的信道模型。图 4 微波通信发射机的信道模型根据图 4 所示的信道模型,采用线性横向均衡器进行微波通信的信道补偿控制11,在深度谱零点中,得到判决反馈均衡调节下的通信信号谱分量如下:pri(t)=p(t)hi(t)+npi(t)(1)式中 npi(t)为码间干扰,p(t)为输出功率谱增益,hi(t)为7自动化与仪器仪表2023 年第 1 期(总第 279 期)p(t)传输时 TCD 码元帧结构中的第 i 个阵元间的信道冲激响应函数12。通过重复码元输出稳定性调节,得到信号失真分量为:r(t)=Mi=1ri(t)p(t)=S(t)p(t)p(-t)Mi=1hi(t)hi(-t)+Mi=1ni(t)(2)式中,S(t)表示时域输出序列,ni(t)为扩频码在时域上的压缩特征量:ni(t)=n1i(t)p(t);其中包含信号分量与噪声的卷积及噪声 nsi(t)与噪声 npi(t)的卷积,采用解扩增益调节的方法,提取微波通信发射机信号的谱特征量,通过期望信号的跟踪性补偿方法实现对发射机输出信号失真参数估计13。2 微波通信发射机信号失真补偿2.1 失真信号的 LSTM 正交调制在上述构建了微波通信发射机的信号与信道模型的基础上,进行失真补偿设计,提出基于 LSTM 的微波通信发射机失真自动补偿,LSTM 神经网络是一种适用于处理时序性数据的神经网络模型,LSTM 随着迭代的不断传递,可以让发射机信号在处理失真补偿的过程中有着更好的性能表现,其具有处理时间序列的优越性,可降低计算复杂度,在失真补偿中,利用 LSTM 减少需要更新的权重系数,通过记忆细胞,克服微波通信发射机信号的长期依赖问题。发射机接收端信号通过寄存器转换为满足 LSTM 输入形式的训练集。其中,训练集已知其对应发送端信号值。LSTM 的目标函数定义为均方误差,表达式为:E=12mi=1(xi-xi)2(3)其中,xi为第 i 个样本的期望输出,xi为第 i 个样本的预测输出,m 表示每一次失真补偿处理的总样本数。利用时间反向传播算法最小化均方误差,更新权值。通过多次学习,得到满足阈值要求的训练模型。将实际传输的样本集导入模型,得到信号的预测值。利用并行扩频码调制的方法,得到扩频码时间宽度内多普勒因子,并引入图 5 所示的 LSTM 正交调制器,实现对发射机失真信号的稳态调制,采用匹配滤波器和一个 T 间隔抽头的均衡器作为判决器,并通过最小均方(LMS)估计的方法,进行信道自适应均衡控制。图 5 LSTM 正交调制器在微波通信发射机信号失真补偿中可以用 hi(t)来估计 hi(t),得到微波通信发射机信号失真的输出多径增益,当多径扩展严重时,信道对