基于模型的无人机信道编码算法设计与实现_薛雨萌.pdf

数据采集与处理测控技术2023 年第 42 卷第 7 期收稿日期:2022 07 05引用格式:薛雨萌，张可嘉 基于模型的无人机信道编码算法设计与实现 J 测控技术，2023，42(3):87 94XUE Y M，ZHANG K J Design and Implementation of Model-Based Channel Coding Algorithm for Unmanned Aerial Vehicle J Measurement Control Technology，2023，42(3):87 94基于模型的无人机信道编码算法设计与实现薛雨萌，张可嘉(西安恒翔控制技术有限公司，陕西 西安710065)摘要:为了改善无人机测控系统数据传输的抗干扰性能，并提高算法的可实现性，提出了一种基于模型的信道级联编码调制算法。算法在正交相移调制(Quadrature Phase Shift Keying，QPSK)系统中采用循环冗余校验码(Cyclic edundancy Check，CC)+eed-Solomon(20，10)码+交织(20，10)+数据加扰+卷积码(2，1，7)的串行级联编码，并在编码过程中加入数据加扰技术。为了研究算法设计的有效性，在MATLAB/Simulink 中搭建了采用上述级联信道编码的 QPSK 系统仿真模型。仿真结果显示系统在高斯白噪声(Additive White Gaussian Noise，AWGN)信道中有效降低了传输误码率，误码率在1 104数量级下，系统编码增益达到5 dB。系统模型能够直接部署在两台 ADV9361-Z7035 上，实现两台设备的正常通信，无须再进行硬件代码编写，将其应用在无人机测控系统中，具有一定的工程实现价值。关键词:基于模型的方法;正交相移调制;级联编码;循环冗余校验码;加扰中图分类号:V279文献标志码:A文章编号:1000 8829(2023)07 0087 08doi:10 19708/j ckjs 2023 07 013Design and Implementation of Model Based Channel Coding Algorithm forUnmanned Aerial VehicleXUE Yumeng，ZHANG Kejia(Xi an Hengxiang Control Technology Co，Ltd，Xi an 710065，China)Abstract:In order to improve the anti-interference performance of unmanned aerial vehicle(UAV)measure-ment and control system and enhance the realization of the algorithm，a model-based channel coding and modu-lation algorithm is introduced The algorithm adopts serial concatenated coding of cyclic redundancy check(CC)+eed Solomon(20，10)code+interleaving(20，10)+data scrambling+convolutional code(2，1，7)in quadrature phase shift keying(QPSK)system，and adds data scrambling technology in the codingprocess In order to study the effectiveness of algorithm，a QPSK system simulation model using the above-men-tioned concatenated code is built in MATLAB/Simulink The results demonstrated that the system can reducethe bit error rate in additive white Gaussian noise(AWGN)effectively The signal to noise ratio gain reaches 5dB when the system BE is in the order of 1 104 Moreover，the system can be directly deployed on AD-V9361-Z7035 without hardware coding to realize wireless communication between two transceivers The sys-tem in UAV measurement is applied and control system has certain engineering realization valueKey words:model based methods;QPSK;concatenated code;CC;scrambling无人机测控系统1 由数据链和控制站组成，用于地面控制站与无人机之间的数据收发与跟踪定位工作。数据传输的可靠性是保证无人机安全飞行的重要因素。然而，现今日益加剧的电子干扰对测控链路的78抗干扰性能带来了严峻的考验。正交相移调制(Quadrature Phase Shift Keying，QPSK)具有较高频谱利用率和抗干扰性能，是一种无人机测控链路常用的数字调制方式2。然而其自身的抗干扰性能无法弥补复杂干扰的无线信道对系统误码率的影响。信道编码3 通过对信号进行冗余纠错编码，有效地提高了信号传输的稳定性，将其应用于QPSK 系统中，能够有效提高系统可靠性，降低误码率，因此信道编码被广泛地应用于无人机测控链路设计中。串行级联编码4 是一种常用的信道编码方式。Han 等5 利用 S-CC(eed-Solomon Convolution Con-catenated Code)编码解决了无线信道在复杂环境中的突发错误和随机误码，在较小信噪比条件下，实现了较理想的误码率。姜智等6 针对导弹数据链中的突发错误，提出了 S 码+交织+卷积码的级联编码方案，提高了导弹数据链的抗干扰性能。循环冗余校验码(Cyclic edundancy Check，CC)7 编码简单，易于实现、具有较强的检错能力。将其与级联编码结合，能够有效增强系统的检错能力，降低系统误码率。数据加扰8 用一组伪随机码序列对数据加密，能很好地均衡噪声，提高系统的抗干扰性能。为了进一步提升无人机测控链路的抗干扰性和可实现性，本文设计了一种基于模型的无人机测控系统信道编码算法。在 S 码+交织+卷积码的串行级联编码的基础上，融入 CC 编码，提升系统检错和纠错能力，同时将交织与数据加扰结合来进一步增强系统抗干扰性能。本文首先在 MATLAB/Simulink 中搭建了采用上述级联信道编码的 QPSK 系统模型，仿真结果表明，本系统在不同信噪比下，相比于常用的编码方式，均能够明显降低传输误码率，在不显著增加编码复杂度的情况下，有效提高系统的抗干扰性能。同时，该系统仿真模型可以直接部署在两台 ADV9361-Z7035上，实现两台设备间数据的正常收发，避免进行硬件代码编写，提升了无人机测控系统算法的可实现性，具有一定的工程实现价值。1信道级联编码调制算法原理1 1S+交织+卷积级联编码原理S 编码是一种线性分组码，具有很高的纠错能力和编码效率9。S 码采用(m，n，k)的编码结构，通过增加监督位的方式来保证传输的误码率。其中，输入信号中每个码元由 m 个 bit 组成;n 为编码后的码字长度;k 为信息位的长度。信息位的一个 bit 或多个 bit 出现错误，S 码就会出现一个误符号。因此 S 编码具有极强的纠正突发错误的能力。卷积码是一种二进制非线性分组码，它不再将输入数据进行分组编码，而是将原始信息码全部打乱编码10，具有较优的编码增益和数据传输效率。对于(n，k，N)卷积码，k 个 bit 信息位编码成 n 个 bit，但这 n个 bit 不再只与当前的 k 个 bit 信息有关，还与其前面时刻的 N 1 个码组的信息位有关。这样的做法增加了码元之间的关联性，随着参数 N 的增大，卷积码的纠错能力也会随之加强，可以很好地解决随机错误。交织技术是一种时间/频率扩展技术，在不增加冗余码的情况下，把突发错误离散成随机错误。从而交织技术在不增加带宽的情况下，提高系统的抗干扰能力，尤其是针对瑞利衰落信道中常出现的成串的比特差错，有更好的处理效果，可改善系统在衰减信道的抗干扰性能。在 S+交织+卷积级联编码方式中，S 作为外码，处理突发错误，卷积码作为内码，解决随机错误。编码时，S 编码后的数据由交织器11 以矩阵形式重新排序，将突发错误在时间上扩散成随机错误，送入卷积编码处理，从而降低了对纠错编码纠错能力的要求。译码时，内码未纠正的单个 bit 错误和突发错误，将被外码译码转化成单个或多个符号错误，在其译码过程中再次进行纠正，从而进一步保证了其解决突发错误的能力。1 2CC 与加扰编码原理CC12 属于线性分组码，其通过生成校验式在信息位后增添冗余位的方式对数据进行编码，译码时再利用校验式通过模 2 除法进行循环冗余校验，完成检错。CC 编码具有较强的检错性能，但其纠错算法复杂，效率过低，因此 CC 通常仅被用于信号检错。将其与 S_CC 编码结合在一起，能够有效提升系统的检错能力，进一步提高系统可靠性。数据加扰13 用一组伪随机码序列与原始信号相乘，打散信号的时间和频率，实现数据的加密，从而消除信号中长“0”或长“1”带来的同步干扰。加扰技术能够很好地均衡噪声，提高系统的抗干扰性能。在卷积编码前将数据进行加扰操作，能够将突发错误转换成随机错误，增强卷积编码效果。1 3QPSK 性能指标QPSK 是一种四进制正交相移键控方法，利用载波的 4 种不同相位差来表征输入的数字信息。QPSK具有较高的频带利用率，且其电路也较容易实现，因此被广泛应用于测控系统数据链载波调制中。但是，QPSK 是两路正交 2PSK 信号的叠加，各码元之间的距离较小，当其受到信道中的噪声与多径效应的干扰时14，相干解调会变得困难，即接收端误码率会随之88测控技术 2023 年第 42 卷第 7 期增大。QPSK 调制系统需要引入信道编码技术，来保证其抗干扰性能。1 4串行级联编码算法复杂度分析级联编码通过串联的方式，将两个较短码长的子码构成一个长码，并且其码率等于每个独立编码码率的乘积。通过级联的方式，S-CC 编码在增加码长的同时保证了更低的码率，使其在编译码过程中产生更小的误差。交织器本身不会产生冗余码，在不增加系统带宽的情况下提高系统抗干扰能力。因此，S+交织+卷积级联编码系统的译码复杂度相比于单独编码也得到大幅下降。CC 编码自身的译码复杂度为O(n)，远低于卷积编码，因此将其与 S+交织+卷积级联结合不会提高算法复杂度。2信道编码系统仿真与参数设计2 1系统整体设计结合上述理论分析，本文为提升无人机测控系统抗干扰性能，设计了一种基于模型的无人机测控系统信道编码调制算法，如图 1 所示。图 1基于模型的无人机测控系统信道编码调制系统框图信源数据首先进行 CC 编码，再进行 S+交织+卷积级联编码。内外码之间，在加入交织的基础上，在数据中加入扰码，进一步将突发错误扩散成随机错误。为了模拟飞行器高速飞行时的信道情况，编码后的信号经由 QPSK 调制在具有多普勒频移的 AWGN信道中传输。然而，由于收发时钟间的频差，以及由于QPSK 自身编码特性产生的接收端存在 180的“相位模糊”现象15，导致原始信号不能直接用于 QPSK 解调，必须先依次进行