大气湍流影响下基于自适应判决门限的逆向调制自由空间光通信系统误码率性能分析 下载: 1204次
1 引言
近年来,由于传输容量大、频带宽、速率高、保密性强、部署快捷等优点,自由空间光通信(FSOC)成为研究热点[1]。传统自由空间光通信系统的发射端与接收端均配有捕获跟踪装置,增加了系统功耗、体积和质量。在特定应用中(小卫星或移动终端通信)光通信系统需满足功耗小、体积小和质量小等要求,但传统光通信系统中无法满足这些要求。逆向调制(MRR)光通信系统因仅有一端配置捕获跟踪装置,故可满足上述要求。
近年来,MRR通信研究主要包括以下内容:MRR器件研制[2-3]、MRR光通信系统搭建和MRR光通信系统性能分析[4-8]。MRR光通信系统性能对系统设计和优化至关重要,文献[ 9]研究了MRR FSOC系统链路预算,文献[ 10-11]研究了MRR FSOC系统接收信号特性,文献[ 12-13]研究了弱大气湍流影响下MRR FSOC系统的误码率(BER)和信道容量性能。上述针对MRR系统性能的分析,均假设已知通信信道状态信息(CSI),而实际应用中,很难获得CSI。因此在实际应用中,传统强度调制/直接探测系统使用固定判决门限值与探测器输出数据进行比较,进而恢复出传输数据0和1。由于受到大气湍流的影响,接收信号光强出现随机起伏[14-15],这会导致光通信系统发生误判,进而导致通信系统BER性能下降,严重影响了空间光通信系统的可靠性。为此,文献[ 16]提出基于自适应判决门限的MRR空间激光通信系统。但是,该文献在构造能使MRR FSOC系统BER最小的判决门限时,未考虑判决门限本身的干扰和探测器噪声,并且基于此最佳自适应判决门限求解的BER性能,也未考虑探测器噪声的影响。此外,该文献仅在弱湍流条件下进行最优自适应判决门限求解和BER性能分析,而中强湍流条件下的MRR FSOC系统性能分析对MRR FSOC系统性能分析也比较重要,因此有必要在中强湍流条件下,进行最优自适应判决门限求解和BER性能分析。
本文研究大气湍流影响下基于自适应判决门限的MRR空间光通信系统BER性能,在进行性能分析时同时考虑弱湍流、中等湍流和强湍流3种湍流强度条件,此外在求解最佳自适应判决门限和分析BER性能时,同时考虑了大气湍流和接收端探测器噪声的影响。log-normal模型和Gamma-Gamma模型能够分别准确地描述弱大气湍流[17]和中强湍流[18],因此采用log-normal模型和Gamma-Gamma模型分别对弱大气湍流和中强大气湍流进行模拟。首先在同时考虑大气湍流和接收端探测器噪声的影响下,推导MRR FSOC系统最佳自适应判决门限计算表达式。在此判决门限基础上推导大气湍流影响下MRR FSOC系统平均BER计算表达式。根据上述推导表达式,仿真分析自适应判决门限参数、调制消光比对MRR FSOC系统BER性能的影响;比较了采用3种不同判决门限的MRR FSOC系统的BER性能:固定判决门限值、所推导的自适应判决门限值和已知信道状态信息时求得的判决门限值。
2 信道和系统模型
MRR FSOC系统框图如
MRR FSOC系统的工作流程为:首先将主动端激光器产生的光束发射至MRR。MRR接收到该光束之后,采用数据
2.1 传输数据格式
为了实现基于自适应判决门限的通信方式,需要采用特殊的发送数据结构。因此,首先将发送数据
在接收端接收到该组数据后,首先利用
2.2 系统模型
主动端接收单元的探测器输出的训练数据可表示为
式中:
主动端接收单元的探测器输出的传输数据可表示为
式中:
从MRR FSOC通信系统工作过程可知,主动端激光器发出的光信号,首先由主动端传输至MRR(前向链路),经MRR调制并反射,由MRR传回主动端(后向链路,Backward link),并由接收器中探测器接收。根据上述可知,大气湍流对传输信号的衰减包括两部分:前向链路大气湍流衰减和后向链路大气湍流衰减。因此有
在考虑水平激光通信链路条件下,大气湍流的时间相干长度
式中:
探测器输出的传输数据即(2)式可表示为
2.3 信道模型
在弱湍流条件下,采用log-normal模拟前向链路和后向链路大气湍流衰减。当主动端采用收发分离结构时,
式中:
式中:
在中强湍流条件下,采用Gamma-Gamma分布模拟前向链路和后向链路大气湍流衰减。当主动端采用收发分离结构时,
式中:
式中:
3 最优自适应判决门限推导
3.1 自适应判决门限构造方法
利用探测器输出的训练数据,提出了一种新的构造判决门限的方法:
式中:
3.2 最优自适应判决门限推导
瞬时BER是求解最优自适应判决门限和平均BER的基础,瞬时BER的计算公式为
式中:
根据瞬时BER,可以求得平均BER的表达式为
在弱湍流条件下,
为了得到使<
由于
根据erfc(
将(21)式代入(11)式可得最优自适应判决门限的计算公式为
4 平均BER公式推导
4.1 弱湍流条件下平均BER公式推导
根据第3节推导的瞬时BER表达式和最优自适应判决门限表达式,可以推导出MRR FSOC系统平均BER计算公式。将(6)式代入(18)式可得弱湍流条件下,MRR FSOC系统平均BER计算表达式为
根据erfc
式中
exp(
其中文献[
25]中
式中:
4.2 中强湍流条件下平均BER公式推导
将(8)式代入(18)式可得中强湍流条件下,MRR FSOC系统平均BER计算表达式为
将
根据文献[
23]中的 (21) 式和
5 数值分析
仿真中采用的参数及详细数值见
表 1. 仿真参数
Table 1. Simulation parameters
|
5.1 推导公式正确性验证
采用Monte Carlo方法,验证推导的MRR FSOC系统BER计算公式是否正确,即 (26) 式和(29) 式。数值方法采用的参数见
在不同通信距离和调制器参数条件下,
5.2 训练数据比特位数对MRR FSOC系统BER性能影响分析
图 3. 由数值计算(曲线)与Monte Carlo仿真(点)得到的MRR FSOC系统平均BER。(a)弱湍流; (b)中强湍流
Fig. 3. Average bit error rate for MRR FSOC system by analytical calculation (lines) and Monte Carlo simulation (markers).(a) Weak turbulence; (b) moderate turbulence and strong turbulence
增加到5和11时,BER分别为6.8×10-4和6.7×10-4。从上述仿真数据可知,当训练数据比特位数从1增加到3时,BER性能具有较大提升,继续增加
图 4. 弱湍流条件下,MRR FSOC系统平均BER
Fig. 4. Average bit error rate of MRR FSOC system under weak turbulence
图 5. 中强湍流条件下,MRR FSOC系统平均BER
Fig. 5. Average bit error rate of MRR FSOC system under moderate turbulence and strong turbulence
5.3 ε对MRR FSOC系统BER性能影响分析
图 6. 弱湍流条件下,MRR FSOC系统平均BER
Fig. 6. Average bit error rate of MRR FSOC system under weak turbulence
图 7. 中等湍流条件下,MRR FSOC系统平均BER
Fig. 7. Average bit error rate of MRR FSOC system under moderate turbulence
5.4 不同判决门限取值条件下,MRR FSOC系统BER性能对比
值得注意的是,基于自适应判决门限的方式需要插入训练数据,这使该方法的有效传输速率下降。为了确保对比的客观性,应该在相等有效传输速率条件下,对比采用上述3种判决门限的系统的BER性能。
图 8. 弱湍流条件下,MRR FSOC系统采用不同判决门限时的BER性能对比
Fig. 8. Average bit error rate with different thresholds under weak turbulence
图 9. 中等湍流条件下,MRR FSOC系统采用不同判决门限时的BER性能对比
Fig. 9. Average bit error rate with different threshold over moderate turbulence
当系统有效传输速率为
从
6 结论
推导并分析了弱湍流和中强湍流影响下,基于自适应判决门限的MRR FSOC系统平均BER性能,在分析中,同时考虑大气湍流和探测器噪声对系统BER的影响。通过仿真分析得出以下结论:1)采用所提自适应判决门限的系统BER性能优于采用固定判决门限的系统BER,并且当采用3 bit以上训练数据计算自适应判决门限时,所提自适应判决门限的系统BER性能与利用信道状态信息计算判决门限的系统BER性能接近;2)当MRR FSOC系统采用3 bit以上训练数据计算自适应判决门限时,MRR FSOC系统BER性能提升不明显,因此从数据传输效率和通信性能两方面权衡,采用3 bit训练数据更为合适;3)调制器消光比越高,MRR FSOC系统平均BER性能越好,并且与中强湍流相比,调制器消光比在弱湍流条件下对系统BER性能的影响更明显。
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李晓燕, 张鹏, 佟首峰. 大气湍流影响下基于自适应判决门限的逆向调制自由空间光通信系统误码率性能分析[J]. 中国激光, 2018, 45(6): 0606001. Xiaoyan Li, Peng Zhang, Shoufeng Tong. Bit Error Rate Performance for Modulating Retro-Reflector Free Space OpticalCommunication System Based on Adaptive Threshold under Atmospheric Turbulence[J]. Chinese Journal of Lasers, 2018, 45(6): 0606001.