正交编码与伪随机序列.ppt
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1、1,第十二章 正交编码与伪随机序列,2,第12章 正交编码与伪随机序列,引言正交编码与伪随机序列在数字通信技术中都是十分重要的。正交编码不仅可以用作纠错编码,还可以用来实现码分多址通信,目前已经广泛用于蜂窝网中。伪随机序列在误码率测量、时延测量、扩谱通信、密码及分离多径等方面都有着十分广泛的应用。因此,本章将在简要讨论正交编码概念之后,着重讨论伪随机序列及其应用。,3,第12章 正交编码与伪随机序列,12.2 正交编码12.2.1 正交编码的基本概念正交性若两个周期为T的模拟信号s1(t)和s2(t)互相正交,则有同理,若M个周期为T的模拟信号s1(t),s2(t),sM(t)构成一个正交信号
2、集合,则有互相关系数对于二进制数字信号,用一数字序列表示码组。这里,我们只讨论二进制且码长相同的编码。这时,两个码组的正交性可用如下形式的互相关系数来表述。,i j;i,j1,2,M,4,第12章 正交编码与伪随机序列,设长为n的编码中码元只取值+1和-1,以及x和y是其中两个码组:其中 则x和y间的互相关系数定义为若码组x和y正交,则必有(x,y)=0。,5,第12章 正交编码与伪随机序列,正交编码例如,下图所示4个数字信号可以看作是如下4个码组:按照互相关系数定义式计算容易得知,这4个码组中任意两者之间的相关系数都为0,即这4个码组两两正交。我们把这种两两正交的编码称为正交编码。,6,第1
3、2章 正交编码与伪随机序列,自相关系数:类似上述互相关系数的定义,可以对于一个长为n的码组x定义其自相关系数为式中,x的下标按模n运算,即有xnk xk。例如,设则有,7,第12章 正交编码与伪随机序列,用二进制数字表示互相关系数在二进制编码理论中,常采用二进制数字“0”和“1”表示码元的可能取值。这时,若规定用二进制数字“0”代替上述码组中的“1”,用二进制数字“1”代替“1”,则上述互相关系数定义式将变为式中,A x和y中对应码元相同的个数;D x和y中对应码元不同的个数。例如,按照上式规定,上面例子可以改写成,8,第12章 正交编码与伪随机序列,用二进制数字表示自相关系数上式中,若用x的
4、j次循环移位代替y,就得到x的自相关系数x(j)。具体地讲,令代入定义式就得到自相关系数x(j)。,9,第12章 正交编码与伪随机序列,超正交码和双正交码超正交码:相关系数 的取值范围在1之间,即有-1+1。若两个码组间的相关系数 0,则称这两个码组互相超正交。如果一种编码中任两码组间均超正交,则称这种编码为超正交码。例如,在上例中,若仅取后3个码组,并且删去其第一位,构成如下新的编码:则不难验证,由这3个码组所构成的编码是超正交码。,10,第12章 正交编码与伪随机序列,双正交编码 由正交编码和其反码便可以构成双正交编码。例:上例中正交码为其反码为上两者的总体即构成如下双正交码:(0,0,0
5、,0)(1,1,1,1)(0,0,1,1)(1,1,0,0)(0,1,1,0)(1,0,0,1)(0,1,0,1)(1,0,1,0)此码共有8种码组,码长为4,任两码组间的相关系数为0或1。,11,第12章 正交编码与伪随机序列,12.2.2 阿达玛矩阵定义:阿达玛矩阵简记为H矩阵。它是一种方阵,仅由元素+1和1构成,而且其各行(和列)是互相正交的。最低阶的H矩阵是2阶的,即下面为了简单,把上式中的1和1简写为和,这样上式变成,12,第12章 正交编码与伪随机序列,阶数为2的幂的高阶H矩阵可以从下列递推关系得出 H N H N/2 H 2式中,N 2m;直积。上式中直积是指将矩阵HN/2中的每
6、一个元素用矩阵H2代替。例如:,13,第12章 正交编码与伪随机序列,上面给出几个H矩阵的例子,都是对称矩阵,而且第一行和第一列的元素全为“”。我们把这样的H矩阵称为阿达玛矩阵的正规形式,或称为正规阿达玛矩阵。,14,第12章 正交编码与伪随机序列,性质在H矩阵中,交换任意两行,或交换任意两列,或改变任一行中每个元素的符号,或改变任一列中每个元素的符号,都不会影响矩阵的正交性质。因此,正规H矩阵经过上述各种交换或改变后仍为H矩阵,但不一定是正规的了。按照递推关系式可以构造出所有2k阶的H矩阵。可以证明,高于2阶的H矩阵的阶数一定是4的倍数。不过,以4的倍数作为阶数是否一定存在H矩阵,这一问题并
7、未解决。H矩阵是正交方阵。若把其中每一行看作是一个码组,则这些码组也是互相正交的,而整个H矩阵就是一种长为n的正交编码,它包含n个码组。因为长度为n的编码共有2n个不同码组,现在若只将这n个码组作为准用码组,其余(2n-n)个为禁用码组,则可以将其多余度用来纠错。这种编码在纠错编码理论中称为里德-缪勒(Reed-Muller)码。,15,第12章 正交编码与伪随机序列,12.2.3 沃尔什函数和沃尔什矩阵沃尔什函数定义式中 p=0或1,j=0,1,2,及指数中的j/2表示取j/2的整数部分。正弦和余弦函数可以构成一个完备正交函数系。由于正弦和余弦函数具有完备和正交性,所以由其构成的无穷级数或积
8、分(即傅里叶级数和傅里叶积分)可以表示任一波形。类似地,由取值“1”和“1”构成的沃尔什函数也具有完备正交性,也可以用其表示任一波形,16,第12章 正交编码与伪随机序列,前8个沃尔什函数的波形示于下图中,17,第12章 正交编码与伪随机序列,由于沃尔什函数的取值仅为“1”和“1”,所以可以用其离散的抽样值表示成矩阵形式。例如,上图中的8个沃尔什函数可以写成如下沃尔什矩阵:由上图和矩阵可以看出,沃尔什矩阵是按照每一行中“1”和“1”的交变次数由少到多排列的。沃尔什函数(矩阵)天生具有数字信号的特性,所以它们在数字信号处理和编码理论中有不小应用前景。,18,第12章 正交编码与伪随机序列,12.
9、3 伪随机序列12.3.1 基本概念什么是伪随机噪声?具有类似于随机噪声的某些统计特性,同时又能够重复产生的波形。优点:它具有随机噪声的优点,又避免了随机噪声的缺点,因此获得了日益广泛的实际应用。如何产生伪随机噪声?目前广泛应用的伪随机噪声都是由周期性数字序列经过滤波等处理后得出的。在后面我们将这种周期性数字序列称为伪随机序列。它有时又称为伪随机信号和伪随机码。12.3.2 m序列m序列的产生:m序列是最长线性反馈移位寄存器序列的简称。它是由带线性反馈的移存器产生的周期最长的一种序列。,19,第12章 正交编码与伪随机序列,例:下图中示出一个4级线性反馈移存器。设其初始状态为(a3,a2,a1
10、,a0)=(1,0,0,0),则在移位1次时,由a3和a0模2相加产生新的输入a4=1 0=1,新的状态变为(a4,a3,a2,a1)=(1,1,0,0)。这样移位15次后又回到初始状态(1,0,0,0)。若初始状态为全“0”,即(0,0,0,0),则移位后得到的仍为全“0”状态。应该避免出现全“0”状态,否则移存器的状态将不会改变。,20,第12章 正交编码与伪随机序列,因为4级移存器共有24=16种可能的状态。除全“0”状态外,只剩15种状态可用。这就是说,由任何4级反馈移存器产生的序列的周期最长为15。我们常常希望用尽可能少的级数产生尽可能长的序列。由上例可见,一般来说,一个n级线性反馈
11、移存器可能产生的最长周期等于(2n-1)。我们将这种最长的序列称为最长线性反馈移存器序列,简称m序列。,21,第12章 正交编码与伪随机序列,m序列的性质均衡性在m序列的一个周期中,“1”和“0”的数目基本相等。准确地说,“1”的个数比“0”的个数多一个。,22,第12章 正交编码与伪随机序列,游程分布我们把一个序列中取值相同的那些相继的(连在一起的)元素合称为一个“游程”。在一个游程中元素的个数称为游程长度。例如,在前例中给出的m序列可以重写如下:在其一个周期(m个元素)中,共有8个游程,其中长度为4的游程有1个,即“1 1 1 1”,长度为3的游程有1个,即“0 0 0”,长度为2的游程有
12、2个,即“1 1”和“0 0”,长度为1的游程有4个,即两个“1”和两个“0”。一般说来,在m序列中,长度为1的游程占游程总数的1/2;长度为2的游程占游程总数的1/4;长度为3的游程占1/8;.。,23,第12章 正交编码与伪随机序列,严格讲,长度为k的游程数目占游程总数的2-k,其中1 k(n-1)。而且在长度为k 的游程中其中1 k(n-2),连“1”的游程和连“0”的游程各占一半。,24,第12章 正交编码与伪随机序列,移位相加特性一个m序列Mp与其经过任意次延迟移位产生的另一个不同序列Mr模2相加,得到的仍是Mp的某次延迟移位序列Ms,即Mp Mr=Ms现在分析一个m=7的m序列Mp
13、作为例子。设Mp的一个周期为1110010。另一个序列Mr是Mp向右移位一次的结果,即Mr的一个相应周期为0111001。这两个序列的模2和为1110010 0111001=1001011上式得出的为Ms的一个相应的周期,它与Mp向右移位5次的结果相同。下面我们对m序列的这种移位相加特性作一般证明。,25,第12章 正交编码与伪随机序列,自相关函数现在我们讨论m序列的自相关函数。由12.2节互相关系数定义式得知,m序列的自相关函数可以定义为:式中 A m序列与其j次移位序列一个周期中对应元素相同的数目;D m序列与其j次移位序列一个周期中对应元素不同的数目;m m序列的周期。上式还可以改写成如
14、下形式:,26,第12章 正交编码与伪随机序列,由m序列的延迟相加特性可知,上式分子中的aiai+j仍为m序列的一个元素。所以上式分子就等于m序列一个周期中“0”的数目与“1”的数目之差。另外,由m序列的均衡性可知,m序列一个周期中“0”的数目比“1”的数目少一个。所以上式分子等于1。这样,就有当j=0时,显然(0)=1。所以,我们最后写成:不难看出,由于m序列有周期性,故其自相关函数也有周期性,周期也是m,即而且(j)是偶函数,即有,27,第12章 正交编码与伪随机序列,上面数字序列的自相关函数(j)只定义在离散的点上(j只取整数)。但是,若把m序列当作周期性连续函数求其自相关函数,则从周期
15、函数的自相关函数的定义:式中 T0 s(t)的周期,可以求出其自相关函数R()的表示式为,28,按照上面的公式画出的(j)和R()的曲线示于下图中。图中的圆点表示j取整数时的(j)取值,而折线是R()的连续曲线。可以看出,两者是重合的。由图还可以看出,当周期T0非常长和码元宽度T0/m极小时,R()近似于冲激函数(t)的形状。由上述可知,m序列的自相关函数只有两种取值:0和(1/m)。有时把这类序列称为双值自相关序列。,第12章 正交编码与伪随机序列,(j),R(),29,第12章 正交编码与伪随机序列,功率谱密度信号的自相关函数与功率谱密度构成一对傅里叶变换。因此,很容易对m序列的自相关函数
16、式作傅里叶变换,求出其功率谱密度按照上式画出的曲线示于下图中。由此图可见,在T0 和m/T0 时,Ps()的特性趋于白噪声的功率谱密度特性。,30,第12章 正交编码与伪随机序列,伪噪声特性我们对一正态分布白噪声取样,若取样值为正,则记为“”;若取样值为负,则记为“”。将每次取样所得极性排成序列,例如这是一个随机序列,它具有如下3个基本性质:序列中“”和“”的出现概率相等。序列中长度为1的游程约占1/2;长度为2的游程约占1/4;长度为3的游程约占1/8;.。一般说来,长度为k的游程约占1/2k。而且在长度为k的游程中,“”游程和“”游程约各占一半。由于白噪声的功率谱密度为常数,功率谱密度的逆
17、傅里叶变换,即自相关函数,为一冲激函数()。当 0时,()0。仅当=0时,()是个面积为1的脉冲。,31,第12章 正交编码与伪随机序列,由于m序列的均衡性、游程分布和自相关特性与上述随机序列的基本性质极相似,所以通常将m序列称为伪噪声(PN)序列,或称为伪随机序列。但是,具有或部分具有上述基本性质的PN序列不仅只有m序列一种。m序列只是其中最常见的一种。除m序列外,M序列、二次剩余序列(或称为Legendre序列)、霍尔(Hall)序列和双素数序列等都是PN序列。,32,第12章 正交编码与伪随机序列,12.3.3 其他伪随机序列简介 M序列定义:由非线性反馈移存器产生的周期最长的序列称为M
18、序列。由上节对m序列产生器的分析可知,一个n级m序列产生器只可能有(2n 1)种不同的状态。但是n级移存器最多可有2n种状态,在m序列中不能出现的是全“0”状态。在线性反馈条件下,全“0”状态出现后,产生器的状态将不会再改变;但是在非线性反馈条件下,却不一定如此。因此,非线性反馈移存器的最长周期可达2n,我们称这种周期长达2n的序列为M序列。,33,第12章 正交编码与伪随机序列,M序列的产生方法目前,如何产生M序列的问题,尚未从理论上完全解决,人们只找到很少几种构造它的方法。下面仅简单介绍利用m序列产生器构成M序列产生器的方法。首先观察右图中的例子。它是一个n=4级的m序列产生器。图中给出了
19、它的15种状态。若使它增加一个“000”状态,就可变成M序列产生器了。,34,第12章 正交编码与伪随机序列,因为移存器中后级状态必须是由其前级状态移入而得,故此“0000”状态必须处于初始状态“1000”之前和“0001”状态之后。这就是说,我们需要将其递推方程修改为非线性方程,使“0001”状态代入新的递推方程后,产生状态“0000”(而不是“1000”),并且在“0000”状态代入后产生状态“1000”(而不是保持“0000”不变)。修改前的递推方程为为满足上述要求,修改后的递推方程应为,35,第12章 正交编码与伪随机序列,对于n级m序列产生器也一样。为使n级m序列产生器变成M序列产生
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