本發(fā)明屬于無線通信領域，特別是涉及一種CPM信號的最優(yōu)解調(diào)設備及解調(diào)方法。

背景技術：
調(diào)制是一個將信息嵌入載波的過程。消息以模擬或數(shù)字的形式通過載波的幅度、頻率、相位或這三者結(jié)合的方式攜帶，然后發(fā)送出去。數(shù)字調(diào)制技術按照調(diào)制信號的性質(zhì)可以分為恒包絡調(diào)制和非恒包絡調(diào)制兩種。恒包絡調(diào)制所產(chǎn)生的信號具有恒定的包絡，能夠工作在功率放大器的非線性放大區(qū)，因此具有很好的功率效率；而非恒包絡調(diào)制信號的包絡會隨時間變化而變化，為了避免非線性失真，需要功率放大器工作在線性放大區(qū)。恒包絡調(diào)制技術根據(jù)其相位變化的規(guī)律，可以進一步分為連續(xù)相位調(diào)制(ContinuousPhaseModulation，CPM)和非連續(xù)相位調(diào)制兩種。其中連續(xù)相位調(diào)制技術，由于其相位變化是連續(xù)的，因此具有較高的頻譜效率。CPM調(diào)制信號可以表示為：其中Es為每個符號的能量，T為符號間隔，an為待調(diào)制的M進制數(shù)據(jù)，其取值范圍為：an∈{±1,±3,...,±(M-1)}，其中M一般為2的冪。h為調(diào)制系數(shù)。相位脈沖函數(shù)q(t)定義為，其中g(t)為頻率成型脈沖函數(shù)，滿足，其中L為調(diào)制長度。通過選擇不同的頻率成型脈沖函數(shù)g(t)、調(diào)制系數(shù)h和調(diào)制長度L，就可以生成各種CPM調(diào)制信號。CPM調(diào)制信號具有較高的功率效率和頻譜效率，是一種先進的調(diào)制技術，因此被應用于多個無線通信系統(tǒng)中，如應用于全球移動通信系統(tǒng)(GlobalSystemforMobileCommunications，GSM)中的高斯濾波最小頻移鍵控(GaussianMinimumShiftKeying，GMSK)調(diào)制、應用于藍牙系統(tǒng)中的高斯頻移鍵控(GaussianFrequencyShiftKeying，GFSK)調(diào)制和應用于ZigBee系統(tǒng)中的最小頻移鍵控(MinimumShiftKeying，MSK)調(diào)制等等。由于CPM調(diào)制為非線性調(diào)制，因此解調(diào)算法十分復雜。最大似然序列檢測(Maximum-LikelihoodSequenceDetection，MLSD)是基于狀態(tài)網(wǎng)格圖，通過維特比算法來實現(xiàn)的CPM信號的最優(yōu)解調(diào)算法。MLSD算法的原理就是基于狀態(tài)網(wǎng)格圖，通過搜索最小歐式距離的路徑，找到一個可能的估計序列α(a1,a2,...,an)，使條件概率P(α|r(t))最大。即在接收到信號為r(t)的條件下，序列α具有最大的出現(xiàn)概率。這個準則可以使正確判斷的概率最大，因此也使錯誤概率最小。如圖1所示，在CPM接收機接收到的CPM信號經(jīng)過天線11、接收射頻模塊12和A/D模塊13后，到達CPM解調(diào)模塊14的復基帶信號表示為：其中n(t)為高斯復白噪聲。CPM解調(diào)模塊14的接收信號與本地構造的基于序列α的CPM信號之間的歐式距離定義為：其中φ(t,α)為可能的發(fā)送信號的相位函數(shù)。對于在第k個符號周期內(nèi)(kT≤t≤(k+1)T)周期內(nèi)，發(fā)送信號的相位函數(shù)表示為：其中θk定義為累積相位，當調(diào)制系數(shù)表示成h=2q/p(q和p為互質(zhì)的整數(shù))的形式時，累積相位滿足，θk共有p個可選值。MLSD在kT時刻的狀態(tài)定義為：Sk=[θk,ak-1,ak-2,...,ak-L+1]，共有pML-1個狀態(tài)。由Sk和ak來決定kT≤t≤(k+1)T時刻內(nèi)發(fā)送信號的相位變化，并決定(k+1)T時刻的狀態(tài)Sk+1。MLSD算法就是在kT時刻，針對每個狀態(tài)，計算計入下一個狀態(tài)的M個分支度量。然后在原有到達kT時刻的幸存路徑基礎上，用計算得到的分支度量進行路徑度量的更新。對(k+1)T時刻的每個狀態(tài)比較其M個更新后的路徑度量值，保存最大值對應的路徑，同時消去其它M-1條路徑。對所有狀態(tài)節(jié)點完成上述操作后，每個節(jié)點將僅僅幸存一條路徑。保存幸存路徑數(shù)據(jù)和路徑度量數(shù)據(jù)。每經(jīng)過一個碼元，重復上述步驟，直到序列完成，然后選擇具有最大路徑度量的路徑，即為最大似然路徑?；厮萋窂剿４娴男掖媛窂綌?shù)據(jù)，便可得到解調(diào)數(shù)據(jù)。下面介紹分支度量的計算。對歐式距離表達式進行分解后可得：為實現(xiàn)最小的歐式距離，等價于實現(xiàn)最大的路徑度量λ(α)，λ(α)定義為：為了實現(xiàn)維特比算法，kT≤t≤(k+1)T周期內(nèi)的分支度量定義為：將發(fā)送數(shù)據(jù)的相位函數(shù)進行分解，分支度量λk(α)可進一步表示為：從上式可知，在分支度量的計算中，分別需要接收信號的I路和Q路通過2個匹配濾波器，然后根據(jù)累積相位的值進行相位旋轉(zhuǎn)后求和得到分支度量λn(α)。由于序列(ak,ak-1,...,ak-L+1)共有ML種可能，I路和Q路信號分別需要對應的正弦和余弦濾波器。當考慮到正弦函數(shù)和余弦函數(shù)的對稱性，因此共需2ML個濾波器用來計算分支度量。MLSD算法共需要使用pML-1個狀態(tài)和2ML個濾波器，每完成一次狀態(tài)轉(zhuǎn)移，要進行4pML次濾波。該算法的復雜度與p的大小成正比。顯然，選擇具有較小p的調(diào)制系數(shù)可以顯著降低MLSD算法的復雜度。然而，較小的p對應的調(diào)制系數(shù)大多數(shù)為弱調(diào)制系數(shù)(WeakModulationIndex)，弱調(diào)制系數(shù)會造成碼距的下降，進而造成解調(diào)性能的下降。因此，在實際應用MLSD算法時，需要在解調(diào)復雜度和解調(diào)性能之間尋找一個折衷。同時，在應用MLSD算法時，需要將調(diào)制系數(shù)進行分解，因此要求調(diào)制系數(shù)必須為有理數(shù)。這些都限制了調(diào)制系數(shù)的選擇范圍，進而限制了CPM技術的應用范圍。因此，自1981年用于CPM信號的MLSD算法提出以來，各個國家的研究人員進行了許多研究來簡化MLSD算法的復雜度。但是，各個簡化的算法均帶來了一定的性能的損失；同時，很多簡化的算法只適用于某些CPM信號的解調(diào)，并不能應用到所有的CPM信號解調(diào)中去。在授權號為CN100586115C的中國專利申請中，公開了一種連續(xù)相位信號的調(diào)制及解調(diào)方法。該解調(diào)算法采用簡化狀態(tài)的非相干維特比算法將CPM信號狀態(tài)化簡為σn'。中頻信號到達接收機后，進行下變頻、抽取、濾波，得到復基帶信號，將該基帶信號與經(jīng)一碼元延遲和90°相移的信號相乘，得到基帶差分信號，按簡化狀態(tài)的網(wǎng)格圖計算進入每個狀態(tài)σn+1'的分支度量，累加到前一時刻的路徑度量M(σn')上，對當前狀態(tài)σn+1'未經(jīng)簡化的狀態(tài)進行估計，并回溯輸出信息碼元。具有計算簡單，易實現(xiàn)，穩(wěn)健性好之優(yōu)點。但是帶來了解調(diào)性能的損失。在申請?zhí)枮?01110111653.3的中國專利申請中，公開了一種CPM調(diào)制的多符號檢測算法。該檢測算法為非相干解調(diào)，將產(chǎn)生本地所有調(diào)制序列與接收分組數(shù)據(jù)進行相關，通過復數(shù)共軛相乘并累加來尋求最大似然值。根據(jù)最大似然值所對應的本地調(diào)制序列來確定多符號的調(diào)制信息。該發(fā)明可以保證在接收天線口徑和發(fā)射功率不變的條件下大幅度地提高傳輸速率從而節(jié)約成本，提升系統(tǒng)性能。具有實現(xiàn)復雜度低的優(yōu)點，有利于硬件實現(xiàn)。但是由于這種方法只提取出一段數(shù)據(jù)單獨進行解調(diào)，同樣帶來了性能的損失。

技術實現(xiàn)要素：
鑒于以上所述現(xiàn)有技術的缺點，本發(fā)明的目的在于提供一種CPM信號的最優(yōu)解調(diào)設備及解調(diào)方法，其可在不影響CPM信號解調(diào)性能的前提下，大幅度降低調(diào)制的復雜度。為實現(xiàn)上述目的及其他相關目的，本發(fā)明提供一種CPM信號的最優(yōu)解調(diào)設備，其中，所述最優(yōu)解調(diào)設備至少包括：相位旋轉(zhuǎn)模塊、匹配濾波器模塊和維特比最大似然序列檢測器，其中，在kT≤t≤(k+1)T周期內(nèi)，CPM信號的相位函數(shù)為：其中L為調(diào)制長度，an為待調(diào)制的M進制數(shù)據(jù)，取值范圍為：an∈{±1,±3,...,±(M-1)}，T為符號間隔，h為調(diào)制系數(shù)，θk為累積相位，q(t)為相位脈沖函數(shù)，q(t)定義為其中g(t)為頻率成型脈沖函數(shù)，滿足，所述相位旋轉(zhuǎn)模塊用于去掉所述CPM信號中累積相位θk的影響；所述匹配濾波器模塊與所述相位旋轉(zhuǎn)模塊相連，用于將去掉累積相位的I路和Q路信號進行濾波，并將匹配濾波器的輸出抽取后相加，得到kT≤t≤(k+1)T周期內(nèi)狀態(tài)轉(zhuǎn)移的分支度量；在kT≤t≤(k+1)T周期內(nèi)狀態(tài)轉(zhuǎn)移的分支度量為：其中，r(t)為接收到的CPM復基帶信號；所述維特比最大似然序列檢測器與所述匹配濾波器模塊相連，所述維特比最大似然序列檢測器在kT時刻的狀態(tài)定義為：Sk=[ak-1,ak-2,...,ak-L+1]，且每個狀態(tài)用于記錄到達本狀態(tài)的幸存路徑、路徑度量數(shù)據(jù)和該路徑的累積相位θk，所述維特比最大似然序列檢測器在原有到達kT時刻的幸存路徑基礎上，根據(jù)計算得到的所述分支度量選擇(k+1)T時刻具有最大路徑度量的幸存路徑，且記錄到達該狀態(tài)的幸存路徑、路徑度量數(shù)據(jù)和該路徑的累積相位θk，待到達接收到的CPM信號序列尾部后，確定最大似然路徑，通過回溯最大似然路徑，確定解調(diào)數(shù)據(jù)。根據(jù)上述的CPM信號的最優(yōu)解調(diào)設備，其中：累積相位θk+1根據(jù)下式更新θk+1=θk+πhak-L+1。根據(jù)上述的CPM信號的最優(yōu)解調(diào)設備，其中：所述相位旋轉(zhuǎn)模塊將kT到(k+1)T周期內(nèi)的CPM信號，與幅度為1、相位為當前路徑的累積相位的負值的復數(shù)相乘，以去掉所述CPM信號中累積相位的影響。根據(jù)上述的CPM信號的最優(yōu)解調(diào)設備，其中：所述匹配濾波器包括沖擊響應為和的匹配濾波器。同時，本發(fā)明還提供一種CPM信號的最優(yōu)解調(diào)方法，其中：在kT≤t≤(k+1)T周期內(nèi)，CPM信號的相位函數(shù)為：其中，L為調(diào)制長度，an為待調(diào)制的M進制數(shù)據(jù)，取值范圍為：an∈{±1,±3,...,±(M-1)}，T為符號間隔，h為調(diào)制系數(shù)，θk為累積相位，q(t)為相位脈沖函數(shù)，q(t)定義為g(t)為頻率成型脈沖函數(shù)，滿足，所述最大似然序列檢測器在kT時刻的狀態(tài)定義為：Sk=[ak-1,ak-2,...,ak-L+1]，且每個狀態(tài)用于記錄到達本狀態(tài)的幸存路徑、路徑度量數(shù)據(jù)和該路徑的累積相位θk；所述CPM信號的最優(yōu)解調(diào)方法包括以下步驟：步驟一、在原有到達kT時刻的幸存路徑基礎上，通過相位旋轉(zhuǎn)和匹配濾波計算kT≤t≤(k+1)T周期內(nèi)狀態(tài)轉(zhuǎn)移的分支度量，其中，在kT≤t≤(k+1)T周期內(nèi)狀態(tài)轉(zhuǎn)移的分支度量為：r(t)為接收到的CPM復基帶信號；步驟二、對(k+1)T時刻的每個狀態(tài)，比較其M個更新后的路徑度量值，保存最大路徑度量對應的路徑，同時消去其它M-1條路徑；步驟三、對所有狀態(tài)節(jié)點完成上述操作，每個狀態(tài)僅保留一條幸存路徑，保存所述幸存路徑和路徑度量數(shù)據(jù)，同時重新計算累積相位θk+1并保存；每過一個碼元，重復上述步驟一到步驟三，直到序列完成，然后選擇具有最大路徑度量的路徑，即為最大似然路徑，回溯所述最大似然路徑，即得到解調(diào)數(shù)據(jù)。根據(jù)上述的CPM信號的最優(yōu)解調(diào)方法，其中：步驟三中，所述累積相位θk+1由θk+1=θk+πhak-L+1得到。根據(jù)上述的CPM信號的最優(yōu)解調(diào)方法，其中：每完成一次狀態(tài)轉(zhuǎn)移，需要完成2ML次濾波。如上所述，本發(fā)明的CPM信號的最優(yōu)解調(diào)設備及解調(diào)方法，具有以下有益效果：（1）本發(fā)明的算法原理與CPM的最優(yōu)解調(diào)算法MLSD相同，且解調(diào)性能與MLSD算法完全相同；（2）本發(fā)明的算法與CPM的最優(yōu)解調(diào)算法MLSD相比，復雜度有大幅度的降低；（3）本發(fā)明的算法的復雜度與調(diào)制系數(shù)的選擇無關，因此可以任意選擇調(diào)制系數(shù)而不用考慮解調(diào)的復雜度；（4）本發(fā)明的解調(diào)算法將調(diào)制系數(shù)的選擇范圍，從有理數(shù)擴展到無理數(shù)，可以使用任意的實數(shù)作為調(diào)制系數(shù)，擴大的CPM調(diào)制的應用范圍。附圖說明圖1顯示為現(xiàn)有技術中的CPM接收機的結(jié)構示意圖；圖2顯示為本發(fā)明中CPM信號的最優(yōu)解調(diào)設備的結(jié)構示意圖；圖3顯示為本發(fā)明中維特比狀態(tài)轉(zhuǎn)移示意圖。具體實施方式以下通過特定的具體實例說明本發(fā)明的實施方式，本領域技術人員可由本說明書所揭露的內(nèi)容輕易地了解本發(fā)明的其他優(yōu)點與功效。本發(fā)明還可以通過另外不同的具體實施方式加以實施或應用，本說明書中的各項細節(jié)也可以基于不同觀點與應用，在沒有背離本發(fā)明的精神下進行各種修飾或改變。本發(fā)明提出了一個新的CPM最優(yōu)解調(diào)算法。該CPM解調(diào)算法的原理與最大似然序列檢測算法相同，同樣基于狀態(tài)網(wǎng)格圖，通過搜索最小歐式距離的路徑，找到一個可能的估計序列α(a1,a2,...,an)，使條件概率P(α|r(t))最大。即在接收到信號為r(t)的條件下，序列α具有最大的出現(xiàn)概率。這個準則可以使正確判斷的概率最大，因此也使錯誤概率最小。本發(fā)明的CPM最優(yōu)解調(diào)設備包括相位旋轉(zhuǎn)模塊21、匹配濾波器模塊22和維特比最大似然序列檢測器23這三部分，結(jié)構如圖2所示。其中，CPM信號經(jīng)過相位旋轉(zhuǎn)模塊21去掉其中累積相位的影響，再經(jīng)過匹配濾波器模塊22配合，計算狀態(tài)轉(zhuǎn)移的分支度量，最后維特比最大似然序列檢測器23根據(jù)計算得到的狀態(tài)轉(zhuǎn)移的分支度量，選擇具有最大路徑度量的幸存路徑。待到達接收到的CPM信號序列尾部時，確定最大似然路徑，通過回溯最大似然路徑，得到解調(diào)數(shù)據(jù)。其中，維特比最大似然序列檢測器23在kT時刻的狀態(tài)定義為：Sk=[ak-1,ak-2,...,ak-L+1]，共有ML-1個狀態(tài)。每個狀態(tài)記錄了到達本狀態(tài)幸存路徑、路徑度量數(shù)據(jù)和該路徑的累積相位θk。維特比最大似然序列檢測器23在原有到達kT時刻的幸存路徑的基礎上，用計算得到的分支度量進行路徑度量的更新。對(k+1)T時刻的每個狀態(tài)比較其M個更新后的路徑度量值，保存最大路徑度量對應的路徑，同時消去其它M-1條路徑。對所有狀態(tài)節(jié)點完成上述操作后，每個狀態(tài)將僅僅保留一條幸存路徑。保存幸存路徑數(shù)據(jù)和路徑度量數(shù)據(jù)，同時計算累積相位θk+1并保存。每過一個碼元，重復上述步驟，直到序列完成，然后選擇具有最大路徑度量的路徑，即為最大似然路徑。通過回溯最大似然路徑，根據(jù)最大似然路徑所經(jīng)過的狀態(tài)，確定解調(diào)數(shù)據(jù)。圖3所示為本發(fā)明中維特比狀態(tài)轉(zhuǎn)移示意圖。其中，L=3、M=2，因此，狀態(tài)數(shù)目為23-1=4個。下面舉例說明狀態(tài)轉(zhuǎn)移的過程。對于l=2時刻的狀態(tài)’00’，需要計算l=1時刻的狀態(tài)’00’和’10’到達本狀態(tài)的分支度量，并更新路徑度量。保存最大路徑度量對應的路徑后，保存更新后的路徑度量并計算累加相位。下面介紹分支度量的計算。將發(fā)送信號的相位函數(shù)進行分解后，可得到在kT≤t≤(k+1)T周期內(nèi)的狀態(tài)轉(zhuǎn)移的分支度量為：因此，分支度量的計算包括相位旋轉(zhuǎn)和匹配濾波兩個部分。相位旋轉(zhuǎn)是將kT到(k+1)T周期內(nèi)的接收數(shù)據(jù)，與幅度為1、相位為當前路徑的累加相位的負值的復數(shù)相乘，去掉累積相位對當前數(shù)據(jù)的影響。匹配濾波是根據(jù)當前狀態(tài)和下一個可能的比特，將去掉累積相位的I路和Q路信號分別通過沖擊響應為和的匹配濾波器。兩個濾波器的輸出經(jīng)抽取后相加，得到了該狀態(tài)轉(zhuǎn)移的分支度量。累積相位θk+1的計算是針對每個節(jié)點中幸存路徑對應的上一個節(jié)點的累積相位和上一個節(jié)點的狀態(tài)計算而得。θk+1=θk+πhak-L+1由于序列(ak,ak-1,...,ak-L+1)共有ML種可能，并且分別需要對應的正弦和余弦濾波器，當考慮到正弦函數(shù)和余弦函數(shù)的對稱性時，共需要ML個濾波器。每完成一次狀態(tài)轉(zhuǎn)移，需要完成2ML次濾波。本發(fā)明提出的算法與現(xiàn)有CPM的最優(yōu)解調(diào)算法原理完全相同，并沒有降低調(diào)制信號的碼距，且與現(xiàn)有CPM的最優(yōu)解調(diào)算法的解調(diào)性能完全相同。該算法通過改變維特比算法中狀態(tài)的定義來減少狀態(tài)的數(shù)目，大幅度地降低了解調(diào)算法的復雜度。如表1所示，與現(xiàn)有CPM最優(yōu)解調(diào)算法MLSD相比，可見：維特比狀態(tài)數(shù)、完成一次狀態(tài)轉(zhuǎn)移所需濾波次數(shù)和濾波器的數(shù)目僅為MLSD算法的1/p、1/2p和1/2。表1本發(fā)明提出的方法與MLSD算法之間復雜度的對比同時，本發(fā)明提出的算法的運算復雜度與調(diào)制系數(shù)無關，因此可以選擇任意碼距大的調(diào)制系數(shù)來提高解碼的性能，而不必在解調(diào)算法復雜度和解調(diào)性能之間尋求一個折衷。同時，本方法將調(diào)制系數(shù)的選擇范圍，從有理數(shù)擴大到了無理數(shù)，從而可以選擇任意實數(shù)作為調(diào)制系數(shù)。這些都大大擴大了CPM調(diào)制技術的應用范圍。綜上所述，本發(fā)明的CPM信號的最優(yōu)解調(diào)設備及解調(diào)方法，其可在不影響CPM信號解調(diào)性能的前提下，大幅度降低調(diào)制的復雜度。所以，本發(fā)明有效克服了現(xiàn)有技術中的種種缺點而具高度產(chǎn)業(yè)利用價值。上述實施例僅例示性說明本發(fā)明的原理及其功效，而非用于限制本發(fā)明。任何熟悉此技術的人士皆可在不違背本發(fā)明的精神及范疇下，對上述實施例進行修飾或改變。因此，舉凡所屬技術領域中具有通常知識者在未脫離本發(fā)明所揭示的精神與技術思想下所完成的一切等效修飾或改變，仍應由本發(fā)明的權利要求所涵蓋。