基于数字基带信号的多级量化和盲均衡直接传输方法外文翻译资料

 2022-10-29 09:10

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基于数字基带信号的多级量化和盲均衡直接传输方法

摘要：数字基带信号的直接传输在以太网终端连接、高速数字通讯、数据传输各类信息外设等领域具有现实意义，当传输距离增加时，信号幅度逐渐衰减，此外，衰减与信号频率成比例，导致信号失真和接收错误。数字基带信号的常用方法是在广泛的成熟应用中使用预加重芯片和均衡器去提高传输质量。本文介绍了一种新型的数字信号传输方式，即使用模数转换器的接收机代替均衡器芯片，实现接收时域数据波形的多级量化。发送的数字高低电平信号的波形被采样成多位值。然后，本文实现了基于软阈值的自适应频域均衡，并利用多级量化软信息进行纠错。纠错码主要用于纠正数据传输过程中信道带宽限制，外部噪声或干扰引起的误差，从而提高传输的稳定性和可靠性。本文采用基于Turbo和BCH编码的两阶段纠错编解码系统，实现了Turbo码的高性能，响应时间和复杂度较高的字符。发射机通过199.93米非屏蔽平衡双绞线传输介质输出12.5 MHz伪随机序列。接收机电路62.5MSPS数据到数字转换器将波形采样到8级数量。 65536位伪随机序列的输出误差小于8位，可以进一步改8b----10bcodec的错误校正。与传统的随机序列相比，强调平衡接口IC连接，本文所述的方法具有优势更长的传输距离，更好的灵活性和更广泛的使用范围。

关键词：直接传输数字基带；信号多级量化；频道编解码器；自适应均衡

1.介绍

移动通信技术和光纤通信技术近年来相当受欢迎和重要的通信研究课题[1,2]。 然而，有线通信的数字基带信号传输仍然是重要的工具和技术，它广泛应用于计算机高速终端通信，以太网终端连接，工业控制数据总线等领域。移动通信的许多信道编码和解码技术不能直接应用于数字基带信号（DTDBS）的直接传输[3]。DT-DBS的传统连接方法是使用接口芯片来实现传输前的信号驱动和预加重，并使用均衡器芯片实现数据接收终端的信号波形整形和信息提取。 近年来，高速数字转换器设备的快速发展和应用为基于多电平量化的软阈值基带信号的直接传输提供了技术上的可能。Turbo信道编解码[4]和均衡[5-8]是过去二十年来信道编解码和信号传输的重要技术改进之一，已被广泛应用于许多领域。自适应均衡方法可以比固定均衡器接口芯片更灵活，适应不同的传输环境，特别是在可变环境中[9]。 在本文中，提出了一种基于高速模数转换器和最小均方自适应均衡的软阈值数字基带信号直接传输系统。 进行实际电路实验和计算机仿真输出，验证相关方法的可行性。

2.数字基带信号直接传输系统

数字基带信号直接传输系统如图1所示。 发送器直接输出数字数据位。低电平表示“0”，高电平为“1”，如图1中的点A所示。信号经过长距离非屏蔽铜均匀双绞线传输之后，由于传输媒体带宽限制，信号衰减，串扰等原因的影响，信号质量受到失真，并且会导致幅度和边缘的不稳定性，甚至数据的几个部分将会损失，如图中的B点所示。高速模数转换器的时域过采样能够对失真信号波形进行多级量化。在模拟数字转换器采样后，可以对信号的失真进行量化，如C点中间所示。然后基于现场可编程门阵列（FPGA）的主控制单元在多电平量化数据序列上进行自适应均衡，衰减或消除有线信道的频带特性限制，并纠正由串扰，外部干扰等引起的杂散误差。最后通过多级量化提供的软信息与实际的传输通道特性比传统传输模式下接口芯片输出的“0/1”二进制硬判决更一致。多级量化和自适应均衡器的结果最终恢复为“0/1”的数字基带输出，如图1中的点D所示。

图1 数字基带信号传输系统

本文重点介绍以下几个方面来确定实际传输系统设计过程中系统的各个组成部分。

（1）传输介质和电缆传输之间的最长距离。 接收机信号波形的失真与传输距离和传输介质损耗率成比例。 因此，长距离数字基带信号直接传输需要使用低传输损耗、一致性较好的铜均匀双绞线。

（2）串联和采样频率的多级量化。模数转换器输出级数越多，输出数据系列中的信息越多。 此外，随后的自适应均衡和纠错操作的精度将更高。 但是随着系列采样频率的不断提高，系统开发和设计复杂化将大大改善。 因此，需要根据数字基带信号的传输速率和系统使用要求等实际环境选择合适的多电平量化参数。

（3）纠错编解码器 Turbo，LDPC，Polar等通道编解码系统具有非常好的性能，但迭代解码需要很长时间; 线性块编解码操作简单，但纠错能力有明显的上限，因此根据不同场景适当的序列解码算法，我们需要选择哪种类型的纠错编解码器更好。

3. 数字基带信号的多级量化

经典数字信号直接传输系统通常使用通用或自定义均衡器芯片对信号波形进行硬阈值判定和整形。本文采用不同的设计方法。首先，高速模数转换器用于对接收机侧的信号波形进行过采样。并且有线传输后的数字信号时域波形（包括强失真和干扰）被采样成多位二进制时域序列值（多级量化）。此时，终端信号波形可以视为失真的BPSK调制信号，模数转换器将该信号量化为多位二进制数据序列。这种方法可以使终端信号的幅度更准确地表达，从而使得二进制值序列包含更丰富的信息的信号和信道特征，并且这些有效信息和接收方的正确解码和平衡的质量是必要。以下描述了模数转换器采样频率，位宽度和其他指标对接收效果。

3.1 时域采样率

本文选择的时域采样频率为信号传输速率的整数倍，以便将本地时钟同步到跟踪输入信号波形的时钟。相对于信号源的数字基带信号输出的时域采样频率的频率的倍数简单地称为采样率。数字转换的采样率越高，关于信号变化信息的信息时域越多，并且将越有利于自适应均衡计算从而确定和选择更有利的输出结果。同时，高采样率也将有利于同步时钟恢复和接收机时域波形的定时。高采样时域的速率对传输系统的频域性能也有帮助。采样率越高，量化序列中包含的光谱形成越多，信号波形的频域失真越小。图2展示出了采样率和自适应平衡计量质量之间的关系。水平轴是采样倍率，纵轴表示均衡输出后数据幅度的标准偏差，即幅度的偏差在接收端的数据序列相对于期望值，其可以用于表征均衡器的计算质量。

图2 模拟数字转换率与均衡结果之间的关系。

3.2 时域采样位

采样位的数量直接决定了多级量化的多少级，因此是本文描述的传输系统的重要因素。 采样位理想地与输出信号的信噪比成比例。 如公式 （1），每采样1位增加，信噪比将增加6 dB。

SNR = 6 . 02N 1 . 76 （1）

由于环境噪声和模数转换电路内部噪声或干扰，实际应用系统的采样位和信噪比之间的对应关系小于理想值。 当环境噪声低于模拟 - 数字转换电路的内部噪声时，采样位数越多，多级量化输出序列中包含的信息越多，量化值越准确。 图3示出了在自适应均衡计算的影响下，相同有线信道模型中的相同数量的比特数，当比特数大于特定值时，均衡器的输出逐渐收敛到固定数量。

3.3 其他应影响因素

数字基带信号传输系统设计过程中，除了需要考虑采样率和采样位等指标外，还需要根据动态范围输出波形，通道传输特性的实际情况，确保模具中的接收器信号幅度数转换电路和多电平量化动态范围的动态范围应尽可能大。此外，系统设计还需要最小化多电平量化电路中的通带外部干扰。

4. 数字基带信号的自适应均衡直接传输

在本文中，系统中的自适应均衡器采用FPGA中实现的最小二乘法（LMS）自适应算法，实现信号波形的频域均衡和软阈值判定，均衡器的主要功能是补偿 有线信道的非理想响应特性，消除了接收信号的符号间干扰。 传输信道的频域响应特性主要与传输介质，

图3 不同均衡水平对均衡结果的影响

电缆长度和环境噪声等参数有关。 为了适应各种不同的传输信道环境，采用基于最小二乘法（LMS）的快速自适应均衡算法实现快速准实时自适应均衡和软阈值鉴别输出对应于多级量化。

4.1 频道频域相应

与无线通道相比，有线通道具有环境参数简单，可靠性高等优点，广泛应用于数据接入，计算机外设信号传输，工业现场总线等领域。 高频率有线频道传输中的数字基带信号的频率分量通常比低频分量衰落更为显着。 同时，由于带宽限制和有线信道的组延迟差异，数字基带信号往往伴随着符号间干扰。 电缆通道的主要参数包括：传输长度，信号速率，传输介质，外部干扰等。 在本文中，电路实验使用200 m（测量值199.93 m）长非屏蔽均匀铜双绞线作为传输通道，发射机信号输出速率为12.5 Mbps，采用LVDS芯片直接输出数字基带信号波形，无需增加预加重 如信号处理芯片。 信号的接收，解码和纠错由接收机的多级量化电路和软阈值均衡算法实现。

4.2 时域采样同步

发射端与接收端之间的时钟同步方法始终是各种数字信号传输系统的技术难点和关键点，形成各种不同的同步方法。 时钟同步的必要性是数字信号传输系统的发射机和接收机的时钟源通常是不一样的，所以会有一些频率偏差并随着时间的推移积累。 这种差异将导致接收端的时域采样点和信号波形的隐含时钟的相对位置随时间移动，导致量化和均衡失败。 主要的解决方案是在自适应均衡之前同步数据序列，使用傅立叶系数法[10]计算时间偏移，如等式1所示。（2）。 并根据时间相关内插生成同步数据[11,12]。

(2)

4.3 自适应均衡建模

本文使用的自适应均衡算法是最小二乘法（LMS）。 设计思想是基于最陡下降算法，由具有可调系数的有限脉冲响应FIR滤波器实现。该滤波器系数以迭代方式计算。 首先设置滤波器系数的初始值; 然后通过滤波器的输出值和真实梯度的估计值的偏差; 最后选择梯度的方向来更新滤波器系数，直到算法收敛。 自适应均衡算法的实现过程如图4所示。d_i是输入数据，d_o是输出数据，d_r是参考数据，▽是梯度，w是滤波器系数。

自适应滤波器如公式（3）。 其中d_i是多级量化数据序列，w是权重矩阵; 都是矢量格式。 滤波器的计算长度为L.

d_o ( n ) = d_i T ( n ) · w( n ) （3）

图4中的参考值根据方程式（4）所示的方法计算。首先，在数据帧中插入已知的序列; 然后通过序列特征确定序列位置以提供误差计算的参考。

d_r ( n ) = F ( d_i ( n )) （4）

滤波器系数被更新，如等式（5）。 E（n）是自适应滤波器输出值与参考值之间的偏差。 ▽表示上次计算中的偏差梯度。 U是算法的收敛步骤，用于调整算法的收敛速度。 收敛步骤的选择需要符合系统的实际参数环境。 如果步骤太大，则会聚过程会产生振荡; 如果步骤太小而不能延长收敛时间。 在本文中，我们选择一个固定步长u，其基于输入数据范围，滤波器范围和滤波器长度。

w( n 1 ) = w( n ) minus; u · nabla;( n ) = w( n ) u ′ · e ( n ) · d_i ( n ) （5）

4.4 实现自适应均衡器

本文研究的LMS自适应均衡器由FPGA编程实现。 均衡器的输入数据是模数转换电路的多级量化时域数据序列，并以数据帧的格式输入。 均衡器首先将参考数据插入帧或帧之间，以建立和调整滤波器系数。 算法分为两个过程：建立和主要维护。 在算法建立阶段，均衡器使用插入的参考数据建立滤波器系数矩阵。 当系数达到收敛范围时，也可以使用所发送的数据作为平衡并作为计算依据来保持和更新滤波器的系数矩阵。在维持均衡器收敛状态算法的初始化过程中，将基于插入的参考数据建立第一均衡滤波器系数。 经过数次迭代和收敛后，将系数矩阵确定为与传输系统对应的最优平衡系数序列，并采用均衡系数序列实时处理多级量化时域序列。 同时，自适应均衡器基于输出帧中的数据继续维持和更新滤波器系数。

自适应滤波器系数矩阵的位数与均衡器效应之间的关系如图1所示。 根据本文所述实际系统的环境参数，图中输入数据位数为8位，滤波器长度为48.从图中可以看出，当系数矩阵位选择 太低（如8），则十进制信息严重，系数矩阵拐点为12位。 在拐点之上，增加位数对平衡效应的影响将逐渐减少（见图5）。

图5 滤波器系数的位宽与均衡效应之间的关系。

5. 数字基带信号直接传输系统的实现

图6显示了实际系统设计的信息。信号源通过FPGA在LVDS电平上产生12.5 MHz伪随机数字基带序列，并直接输出到非屏蔽铜双绞线。 接收端实现8位256级量化的接收机的时域信号波形通过62.5MSPS高速模数转换电路。 基于FPGA的自适应软阈值均衡器实现准实时数据序列输出迭代。

系统的结果如图7所示。从图中可以看出，图7（a）所示的多电平量化输出数据序列的高频部分的衰减严重，存在饱和失真现象。收敛后的自适应均衡器的频率响应特性如图7（b）所示。其中，电缆传输通道的高频分量损耗大，可以利用低频分量实现均衡效果。图7（c）表示自适应均衡器输出的时域波形。信号波形的高频衰减和符号间干扰明显改善。接收机的输出与数字基带信号传输系统的输出端的输出波形之间的比较如图7（d）所示。

图6 数字基带信号直接传输系统的实现

图 7 （a）接收机终端的时域信号波

图7（b）自适应均衡的频域特征

图7(c) 时域采样偏移

图7(d) 自适应均衡输出

图7(e) 比较源和接收器之间的数据序列

6.结论

本文介绍了基于时域过采样，多级量化和软阈值自适应均衡的长距离数字基带信号传输系统。该方法通过高速模数转换器对通道端子处的信号波形进行过采样，实现

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