技术领域
[0001] 本
发明具体涉及一种基于级联卡尔曼滤波器减少噪声干扰的方法及系统。
背景技术
[0002] 高阶调制
信号是大容量光通信系统解决容量紧缩比较好的选择。然而，随着信号的调制阶数增加，
星座图上星座点的数量也增加。因此，星座点的密集容易受到各种噪声的影响。其中一种严重的噪声是由激光线宽引起的，直观的解决方案是利用高成本的窄线宽
激光器而不是低成本的宽线宽激光器。另一方面，对于高阶调制信号，
数字信号处理(DSP)对于信号精确解调是必不可少的。因此，一种经济有效的方法是开发基于DSP的方法来减轻激光线宽引起的影响，其中卡尔曼滤波是一种有效的方法。此外，开发具有较大欧氏距离的新调制信号对于高噪声容限也是有帮助的。
发明内容
[0003] 为解决上述技术问题，本发明的目的是提供一种基于网络的实时
渲染策略，实现高效的实时显示虚拟仿真环境的基于级联卡尔曼滤波器减少噪声干扰的方法及系统。
[0004] 本发明基于级联卡尔曼滤波器减少噪声干扰的方法，包括：
[0005] 产生螺旋16-QAM信号，该螺旋16-QAM信号的16个星座点位于4个幅度上，并且每个幅度上只有4个星座点，相邻点之间的最小
角距离为π/2；
[0006] 通过时钟恢复和信道均衡处理接收的螺旋16-QAM信号，螺旋16-QAM信号再经过卡尔曼滤波器处理。
[0007] 进一步地，产生螺旋16-QAM信号的方法具体包括：
[0008] 对QPSK信号的4个星座点进行编号，将4个星座点中的一个
指定为点1，沿逆
时针方向顺序编号其他星座点分别为点2、点3、点4；
[0009] 完成各条螺旋线，各点后面的三个编号的点分别作为三个圆的中心，并依次使用QPSK信号的最小欧几里德距离r、2r、3r作为各圆的半径绘制π/2弧，三段弧相互连接生成各点的螺旋线；
[0010] 各条螺旋线上星座点
定位，两个相邻星座点之间的最小距离大于等于QPSK信号的最小欧几里德距离r。
[0011] 进一步地，卡尔曼滤波器对
信号处理方法包括：
[0012] 利用泰勒级数来线性化系统方程S(k)和测量方程F(k)：
[0013]
[0014]
[0015] 其中，x是发射信号，y是接收信号； m是测量噪声；φ是
相位噪声， 其中w是过程噪声；测量噪声和过程噪声均
是均值为零的高斯白噪声；
[0016] 给出滤波器的初始值，第一个导频的滤波器的初始值是φ(0)＝0和P(0)＝0，其中P是误差协方差矩阵；第k个导频的
子载波的预测滤波值是：
[0017]
[0018] p(k)＝p(k-1)+Q
[0020] 第k个导频的卡尔曼滤波器增益表示为：
[0021]
[0022] R是高斯白噪声的方差；
[0023] 更新第k个导频的 和P：
[0024]
[0025] p(k)＝(1-K(k)·S(k))·p(k)
[0026] 获得这些导频的相位噪声，通过线性插值来计算每个点处的相位噪声，完成一阶卡尔曼滤波；
[0027] 对获得的信号进行信道估计，将获得的数据用作测量信号，然后根据最小距离判决它们，并将判决后的数据当作已知信号；将测量信号和已知信号进行二阶卡尔曼滤波处理，即在每个数据点处执行与一阶卡尔曼滤波相同的卡尔曼滤波，最终得到最终的相位噪声。
[0028] 本发明基于级联卡尔曼滤波器减少噪声干扰的系统，包括：
[0029] 螺旋16-QAM信号产生模
块，用于产生螺旋16-QAM信号，该螺旋16-QAM信号的16个星座点位于4个幅度上，并且每个幅度上只有4个星座点，相邻点之间的最小角距离为π/2；
[0030] 卡尔曼滤波器，对时钟恢复和信道均衡处理后的螺旋16-QAM信号进行处理。
[0031] 进一步地，螺旋16-QAM信号产生模块包括：
[0032] 编号单元，用于对QPSK信号的4个星座点进行编号，将4个星座点中的一个指定为点1，沿逆时针方向顺序编号其他星座点分别为点2、点3、点4；
[0033] 螺旋线生成单元，用于完成各条螺旋线，各点后面的三个编号的点分别作为三个圆的中心，并依次使用QPSK信号的最小欧几里德距离r、2r、3r作为各圆的半径绘制π/2弧，三段弧相互连接生成各点的螺旋线；
[0034] 星座点定位单元，用于各条螺旋线上星座点定位，两个相邻星座点之间的最小距离大于等于QPSK信号的最小欧几里德距离r，并且两个相邻点之间的最小角距应尽可能大。
[0035] 借由上述方案，本发明基于级联卡尔曼滤波器减少噪声干扰的方法及系统，至少具有以下优点：
[0036] 螺旋16-QAM信号与传统的方形16-QAM信号相比，具有相同的最大调制幅度的螺旋16-QAM信号具有以下优点，例如每个幅度上π/2的
相位差比较大，相邻点之间的距离较大。
与传统的方形16-QAM信号相比，这些星座特征使得螺旋16-QAM信号有着更高的噪声容限。
此外，级联卡尔曼滤波器可以有效地减轻由激光线宽的相位噪声引起的干扰。因此，本发明具有高的噪声容限和对激光线宽的鲁棒性。
[0037] 上述说明仅是本发明技术方案的概述，为了能够更清楚了解本发明的技术手段，并可依照
说明书的内容予以实施，以下以本发明的较佳
实施例并配合
附图详细说明如后。
附图说明
[0038] 图1为传统方形16-QAM信号(a)，螺旋16-QAM信号(b)；
[0039] 图2为本发明QPSK信号(a)，螺旋16-QAM信号的星座图(b)；
[0040] 图3为本发明BER与激光线宽(KHz)；
[0041] 图4为本发明没有任何
算法的螺旋16-QAM信号的星座图(a)，应用二阶卡尔曼滤波器的螺旋16-QAM信号(b)，没有任何算法的传统方形16-QAM信号(c)应用二阶卡尔曼滤波器的传统方形16-QAM信号(d)；
[0042] 图5为本发明BER与SNR(dB)。
具体实施方式
[0043] 下面结合附图和实施例，对本发明的具体实施方式作进一步详细描述。以下实施例用于说明本发明，但不用来限制本发明的范围。
[0044] 实施例1
[0045] 本实施例基于级联卡尔曼滤波器减少噪声干扰的方法，包括：
[0046] 产生螺旋16-QAM信号，该螺旋16-QAM信号的16个星座点位于4个幅度上，并且每个幅度上只有4个星座点，相邻点之间的最小角距离为π/2；
[0047] 通过时钟恢复和信道均衡处理接收的螺旋16-QAM信号，螺旋16-QAM信号再经过卡尔曼滤波器处理。
[0048] 本实施例中，螺旋16-QAM信号比传统方形16-QAM信号具有更大的欧几里德距离和最小的角距离。级联卡尔曼滤波器能够在很大程度上抑制由激光线宽引起的相位噪声。这些优点增强了所提出系统的噪声容限。
[0049] 实施例2
[0050] 本实施例基于级联卡尔曼滤波器减少噪声干扰的方法，在实施例1的
基础上，产生螺旋16-QAM信号的方法具体包括：
[0051] 首先，将4个星座点中的左上一个指定为点1，并且沿逆时针方向顺序编号其他星座点。接下来，将点2用作圆的中心，并使用QPSK信号的最小欧几里德距离r作为从点1绘制π/2弧的半径，如图2中的所示(一个)。然后将点3和2r用作圆的中心和半径，接着画π/2弧，如图2(a)中所示。最后，点4和3r用作圆的中心和半径，接着绘制π/2弧，如图2(a)中的所示。因此，完成了第一条螺旋线。其他3条螺旋线可以类似地绘制。第2步是如何定位螺旋线中的星座点。星座点布置有两个规则，即两个相邻星座点之间的最小距离大于等于QPSK信号的最小欧几里德距离r，并且两个相邻点之间的最小角距应尽可能大。因为每条螺旋线中的第一点是已知的，所以首先根据上述规则排列和调整每条线的第二点。之后，每行的第三和第四点被类似地分配。螺旋16-QAM信号的完整星座图如图2(b)所示。
[0052] 在接收器部分，首先通过时钟恢复和信道均衡处理接收信号，然后再经过卡尔曼滤波器处理。传统的卡尔曼滤波器用于线性系统，不适用于相位噪声的非线性模型。因此，利用泰勒级数来线性化系统方程S(k)和测量方程F(k)：
[0053]
[0054]
[0055] 其中，x是发射信号，y是接收信号。 m是测量噪声。φ是相位噪声， 其中w是过程噪声。测量噪声和过程噪声均
是均值为零的高斯白噪声。
[0056] 而且，对于卡尔曼滤波器，须给出滤波器的初始值[10]。在本文里，第一个导频的滤波器的初始值是φ(0)＝0和P(0)＝0，其中P是误差协方差矩阵。第k个导频的子载波的预测滤波值是：
[0057]
[0058] p(k)＝p(k-1)+Q (4)
[0059] 这里，Q是导频之间的相位噪声协方差矩阵。
[0060] 第k个导频的卡尔曼滤波器增益表示为：
[0061]
[0062] R是高斯白噪声的方差。
[0063] 最后更新第k个导频的 和P：
[0064]
[0065] p(k)＝(1-K(k)·S(k))·p(k) (7)
[0066] 因此，我们可以获得这些导频的相位噪声，并且可以通过线性插值来计算每个点处的相位噪声。上述过程就是一阶卡尔曼滤波。
[0067] 通过一阶卡尔曼滤波，相位噪声已经很大程度地抑制。接下来，对获得的信号进行信道估计，其中可以滤除一部分噪声并且改善误码率(BER)性能。将获得的数据用作测量信号，然后根据最小距离判决它们，并将判决后的数据当作已知信号。接下来，将测量信号和已知信号进行二阶卡尔曼滤波处理，即在每个数据点处执行与一阶卡尔曼滤波相同的卡尔曼滤波。最后，我们可以得到最终的相位噪声。
[0068] 实施例3
[0069] 本实施例基于级联卡尔曼滤波器减少噪声干扰的系统，可以用于运行实施例1或2所述的方法，且卡尔曼滤波器的工作原理与上述实施例相同，包括：
[0070] 螺旋16-QAM信号产生模块，用于产生螺旋16-QAM信号，该螺旋16-QAM信号的16个星座点位于4个幅度上，并且每个幅度上只有4个星座点，相邻点之间的最小角距离为π/2；
[0071] 卡尔曼滤波器，对时钟恢复和信道均衡处理后的螺旋16-QAM信号进行处理。
[0072] 螺旋16-QAM信号产生模块包括：
[0073] 编号单元，用于对QPSK信号的4个星座点进行编号，将4个星座点中的一个指定为点1，沿逆时针方向顺序编号其他星座点分别为点2、点3、点4；
[0074] 螺旋线生成单元，用于完成各条螺旋线，各点后面的三个编号的点分别作为三个圆的中心，并依次使用QPSK信号的最小欧几里德距离r、2r、3r作为各圆的半径绘制π/2弧，三段弧相互连接生成各点的螺旋线；
[0075] 星座点定位单元，用于各条螺旋线上星座点定位，两个相邻星座点之间的最小距离大于等于QPSK信号的最小欧几里德距离r，并且两个相邻点之间的最小角距应尽可能大。
[0076] 上述各实施例原理，相位噪声会产生随机的相位变化，从而在某些星座点之间产生干扰。对于传统的方形16-QAM信号，中间的幅度上有8个星座点，如图1(a)所示。一旦相位噪声变得严重，相邻的星座点将重叠，从而导致信号的错误判决。
[0077] 为了增强传统方形16-QAM信号的噪声容限，在无线单载波通信中提出了螺旋16-QAM调制。图1(b)展示出了螺旋16-QAM信号的星座图，其中16个星座点位于4个幅度上，并且每个幅度上只有4个星座点，相邻点之间的最小角距离为π/2。与图1(a)中的传统方形16-QAM信号相比，螺旋16-QAM信号具有较大的最小角距离和相同的最小欧氏距离。因此，螺旋16-QAM信号具有更好的噪声容限。
[0078] 本发明提出了一个基于级联卡尔曼滤波器的螺旋16-QAM系统。螺旋16-QAM信号较大的欧几里德距离和最小角距离使得其比传统方形16-QAM信号有着更高的噪声容限。此外，级联卡尔曼滤波器能够在很大程度上抑制由激光线宽引起的相位噪声。以下通过本发明的螺旋16-QAM信号和传统的方形16-QAM信号进行了仿真实验对比验证该发明的可行性。
[0079] 对螺旋16-QAM信号和传统的方形16-QAM信号进行了仿真实验。包括对激光线宽和
信噪比(SNR)的鲁棒性测量。
[0080] 图3显示了BER与激光线宽在10dB SNR条件下的关系曲线。如图3所示，随着激光线宽的增加，相位噪声变得严重，导致BER曲线向上倾斜。如图3所示，与传统的方形16-QAM信号相比，螺旋线16-QAM信号具有更好的BER性能。通过应用级联卡尔曼滤波器，噪声容限得到了增强，如图3中的菱形标记曲线，星形标记曲线和圆形标记曲线所示。
[0081] 图4(a)没有任何算法的螺旋16-QAM信号的星座图(b)应用二阶卡尔曼滤波器的螺旋16-QAM信号(c)没有任何算法的传统方形16-QAM信号(d)应用二阶卡尔曼滤波器的传统方形16-QAM信号。
[0082] 图4显示了螺旋16-QAM信号和传统方形16-QAM的星座图，其中激光线宽为50-KHz，SNR为10-dB。很明显，激光线宽产生相位噪声，使得星座点的相位广泛分布，如图4(a)和图4(c)所示。通过应用二阶卡尔曼滤波器，可以在很大程度上抑制相位噪声，使得星座点会聚，如图4(b)和图4(d)所示。
[0083] 接下来，本发明模拟不同SNR下的BER性能，如图5所示，其中激光线宽为50KHz。结果与图3的结果一致，螺旋16-QAM信号的BER性能优于传统的方形16-QAM信号，如虚线和实线所示。螺旋16-QAM信号有更好的BER性能是由更大的欧几里德距离和最小角距离导致的，在图1中阐述过。应用卡尔曼滤波器，可以改善噪声容限，如图5中菱形标记曲线、星形标记曲线和圆形标记曲线所示。值得注意的是，在SNR较低的情况下，级联卡尔曼滤波器没有什么改进，星形标记曲线和圆形标记曲线几乎重叠。主要原因是卡尔曼滤波器不能很好地处理信噪比较低的信号。随着信噪比的提高，二阶卡尔曼滤波器可以实现比一阶卡尔曼滤波器更大的BER改善。
[0084] 以上所述仅是本发明的优选实施方式，并不用于限制本发明，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明技术原理的前提下，还可以做出若干改进和变型，这些改进和变型也应视为本发明的保护范围。
