CN114785652A - 一种基于多符号检测的解调方法和设备 - Google Patents

一种基于多符号检测的解调方法和设备 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于多符号检测的解调方法和设备，该方法包括：基于位同步操作确定待解调信号的1倍采样时钟和L倍采样时钟；根据观测间隔N和L倍采样时钟从待解调信号中获取长度为L×N的待解调数据；根据1倍采样时钟和L倍采样时钟对本地存储的长度为L×N的参考序列的所有组合按波形进行去重并筛选出第一类本地序列；将待解调数据分别与各第一类本地序列进行相乘后求和并确定各第一相关值，并根据各第一相关值确定与第二类本地序列对应的各第二相关值；对各第一相关值和各第二相关值求平方和并确定0判决组下的最大结果值和1判决组下的最大结果值，从而降低了在基于多符号检测进行解调时的计算资源消耗和成本。

Description

一种基于多符号检测的解调方法和设备
技术领域
本申请涉及弹箭遥测技术领域，更具体地，涉及一种基于多符号检测的解调方法和设备。
背景技术
在接收弹箭遥测信号时，由于目标运动的大动态，高速旋转和强尾焰干扰，使得接收信号衰落与畸变严重。通常在这种环境下会选择抗干扰强的调频遥测体制，用于接收弹箭的遥测信号。连续相位调制受本身体制限制，有着比较高的解调门限，MSD（MultipleSymbol Detection，多符号检测）算法的出现使得连续相位调制体制解调门限大大降低，大幅度优化了弹箭遥测的性能。
目前常用的经典的MSD算法采用平方和算法进行似然估计，将输入数据与本地序列做相关，再将相关结果做平方和，接着将计算出的结果做过采样点次积分，积分结果再以2N-1(N为观测符号数)为一组，计算出平均值，将两组中相对较大的一组的已知序列中间值作为最终判决符号，以此完成符号的似然估计。通过MSD后相对传统早迟门解调性能提升约3dB，但是，由仿真得出，在获取性能与资源平衡的设计中，若选取观测符号数（即观测间隔）为5，过采样倍数为4，会形成庞大的乘法器和加法器消耗，在工程实现中需要为此付出很高的计算资源和成本。
因此，如何降低在基于多符号检测进行解调时的计算资源消耗和成本，是目前亟待解决的技术问题。
发明内容
本发明提供一种基于多符号检测的解调方法，用以解决现有技术中在基于多符号检测进行解调时的计算资源消耗大和成本高的技术问题。该方法包括：
在接收到连续相位调制模式下的待解调信号时，基于位同步操作确定所述待解调信号的1倍采样时钟和与过采样倍数L对应的L倍采样时钟；
根据观测间隔N和所述L倍采样时钟从所述待解调信号中获取与待解调码元对应的长度为L×N的待解调数据；
根据所述1倍采样时钟和所述L倍采样时钟对本地存储的长度为L×N的参考序列的所有组合按波形进行去重并筛选出第一类本地序列；
将所述待解调数据分别与各所述第一类本地序列进行相乘后求和，并确定各第一相关值，并根据各所述第一相关值确定与第二类本地序列对应的各第二相关值；
对各所述第一相关值和各所述第二相关值求平方和并确定0判决组下的最大结果值和1判决组下的最大结果值，并根据0判决组下的最大结果值和1判决组下的最大结果值的比较结果确定1倍采样时钟下的所述待解调码元的解调信号；
其中，L＞1，所述第二类本地序列为所述所有组合中除所述第一类本地序列以外的本地序列。
在一些实施例中，根据所述1倍采样时钟和所述L倍采样时钟对本地存储的长度为L×N的参考序列的所有组合按波形进行去重并筛选出第一类本地序列，具体为：
根据所述1倍采样时钟和所述L倍采样时钟确定所述参考序列在每种组合下的取值；
根据与各所述取值对应的存在共轭关系的复数域数据对所述所有组合按波形进行去重并筛选出第一类本地序列；
其中，所述取值由所述待解调信号的相位、符号率和调制指数的乘积确定。
在一些实施例中，第n个码元在单个采样点存储的取值的种类为n，且所述第n个码元在L倍采样时钟下的第一类本地序列的数量为L×n组。
在一些实施例中，根据各所述第一相关值确定与第二类本地序列对应的各第二相关值，具体为：
从所述第一类本地序列中确定与所述第二类本地序列存在共轭关系的第一类目标本地序列；
将与所述第一类目标本地序列对应的各第一相关值分别取反确定各所述第二相关值。
在一些实施例中，将所述待解调数据分别与各所述第一类本地序列进行相乘后求和是在L倍采样时钟下随观测间隔N的滑动进行的，对各所述第一相关值和各所述第二相关值求平方和是从L倍采样时钟转换到1倍采样时钟下进行的。
相应的，本发明还提出了一种基于多符号检测的解调设备，所述设备包括：
第一确定模块，用于在接收到连续相位调制模式下的待解调信号时，基于位同步操作确定所述待解调信号的1倍采样时钟和与过采样倍数L对应的L倍采样时钟；
获取模块，用于根据观测间隔N和所述L倍采样时钟从所述待解调信号中获取与待解调码元对应的长度为L×N的待解调数据；
筛选模块，用于根据所述1倍采样时钟和所述L倍采样时钟对本地存储的长度为L×N的参考序列的所有组合按波形进行去重并筛选出第一类本地序列；
第二确定模块，用于将所述待解调数据分别与各所述第一类本地序列进行相乘后求和，并确定各第一相关值，并根据各所述第一相关值确定与第二类本地序列对应的各第二相关值；
第三确定模块，用于对各所述第一相关值和各所述第二相关值求平方和并确定0判决组下的最大结果值和1判决组下的最大结果值，并根据0判决组下的最大结果值和1判决组下的最大结果值的比较结果确定1倍采样时钟下的所述待解调码元的解调信号；
其中，L＞1，所述第二类本地序列为所述所有组合中除所述第一类本地序列以外的本地序列。
在一些实施例中，所述筛选模块，具体用于：
根据所述1倍采样时钟和所述L倍采样时钟确定所述参考序列在每种组合下的取值；
根据与各所述取值对应的存在共轭关系的复数域数据对所述所有组合按波形进行去重并筛选出第一类本地序列；
其中，所述取值由所述待解调信号的相位、符号率和调制指数的乘积确定。
在一些实施例中，第n个码元在单个采样点存储的取值的种类为n，且所述第n个码元在L倍采样时钟下的第一类本地序列的数量为L×n组。
在一些实施例中，所述第二确定模块，具体用于：
从所述第一类本地序列中确定与所述第二类本地序列存在共轭关系的第一类目标本地序列；
将与所述第一类目标本地序列对应的各第一相关值分别取反确定各所述第二相关值。
在一些实施例中，将所述待解调数据分别与各所述第一类本地序列进行相乘后求和是在L倍采样时钟下随观测间隔N的滑动进行的，对各所述第一相关值和各所述第二相关值求平方和是从L倍采样时钟转换到1倍采样时钟下进行的。
通过应用以上技术方案，在接收到连续相位调制模式下的待解调信号时，基于位同步操作确定待解调信号的1倍采样时钟和与过采样倍数L对应的L倍采样时钟；根据观测间隔N和L倍采样时钟从待解调信号中获取与待解调码元对应的长度为L×N的待解调数据；根据1倍采样时钟和L倍采样时钟对本地存储的长度为L×N的参考序列的所有组合按波形进行去重并筛选出第一类本地序列；将待解调数据分别与各第一类本地序列进行相乘后求和，并确定各第一相关值，并根据各第一相关值确定与第二类本地序列对应的各第二相关值；对各第一相关值和各第二相关值求平方和并确定0判决组下的最大结果值和1判决组下的最大结果值，并根据0判决组下的最大结果值和1判决组下的最大结果值的比较结果确定1倍采样时钟下的待解调码元的解调信号，从而降低了在基于多符号检测进行解调时的计算资源消耗和成本。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1示出了本发明实施例提出的一种基于多符号检测的解调方法的流程示意图；
图2示出了观测间隔N的滑动规律；
图3示出了本发明实施例中多符号检测原理示意图；
图4示出了本发明实施例中基于多符号检测的解调方法与经典MSD算法的性能仿真结果示意图；
图5示出了本发明实施例提出的一种基于多符号检测的解调设备的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
本申请实施例提供一种基于多符号检测的解调方法，如图1所示，所述方法包括以下步骤：
步骤S101，在接收到连续相位调制模式下的待解调信号时，基于位同步操作确定所述待解调信号的1倍采样时钟和与过采样倍数L对应的L倍采样时钟。
本实施例中，位同步操作是指数字传输中从信息码流中提取时钟信号，并借助于时钟信号来识别信息码元的定时提取过程。对待解调信号进行采样时按过采样倍数L（L＞1）进行采样，即每次对单个码元采样L次。在接收到连续相位调制模式下的待解调信号时，进行位同步操作，并确定待解调信号的1倍采样时钟和L倍采样时钟。
连续相位调制模式下的待解调信号可以为包括PCM-CM信号、CPFSK信号、MSK信号和Multi-h CPM信号中的任一种。
步骤S102，根据观测间隔N和所述L倍采样时钟从所述待解调信号中获取与待解调码元对应的长度为L×N的待解调数据。
本实施例中，MSD的思想基于最大似然判决准则，充分利用码元之间相位的连续性，当接收到一个码元时并不急于判决，而是连续观察多个码元符号，因此，在进行多符号检测前首先确定观测间隔N。由于待解调的码元符号是连续的，因此实际解调的过程中观测间隔N的移动类似滑窗，随着解调过程的进行不断向后滑动，例如，在N=5时，具体的滑动规律如图2所示，方框内标号表示此时刻待判决的码元。在观测间隔N下，待解调码元与长度为L×N的待解调数据对应，根据观测间隔N和L倍采样时钟可从待解调信号中获取该待解调数据。
步骤S103，根据所述1倍采样时钟和所述L倍采样时钟对本地存储的长度为L×N的参考序列的所有组合按波形进行去重并筛选出第一类本地序列。
本实施例中，本地存储的参考序列的长度为L×N，与待解调数据一致，参考序列的所有组合中由于有存在共轭关系的组合，造成各组合对应的波形中存在相同的波形，对这些相同的波形去重，筛选出第一类本地序列，所有组合中除所述第一类本地序列以外的本地序列即为第二类本地序列。后续在求相关值时可将乘法器资源和加法器资源集中用于处理第一类本地序列，而与第二类本地序列对应的第二相关值可根据与第一类本地序列对应的第一相关值得出，从而可降低计算资源的消耗。
为了准确的筛选出第一类本地序列，在本申请一些实施例中，根据所述1倍采样时钟和所述L倍采样时钟对本地存储的长度为L×N的参考序列的所有组合按波形进行去重并筛选出第一类本地序列，具体为：
根据所述1倍采样时钟和所述L倍采样时钟确定所述参考序列在每种组合下的取值；
根据与各所述取值对应的存在共轭关系的复数域数据对所述所有组合按波形进行去重并筛选出第一类本地序列；
其中，所述取值由所述待解调信号的相位、符号率和调制指数的乘积确定。
本实施例中，参考序列在每种组合下的取值由待解调信号的相位、符号率和调制指数的乘积确定，先根据1倍采样时钟和L倍采样时钟确定各取值，然后根据各取值得出各参考序列的复数域数据，根据其中存在共轭关系的复数域数据，对所有组合按波形进行去重并筛选出第一类本地序列。
举例来说，一种典型的连续相位调制信号正交下变频后表达式为：
Figure 904995DEST_PATH_IMAGE001
，其中g(τ)为归一化基带PCM调制信号，rb为符号率，h为调制指数，当rb和h一定时，认为VFM(t)相位对
Figure 290977DEST_PATH_IMAGE002
成线性变化。
以N=5，L=4为例，参考序列的所有组合为25种组合：
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序列完成归一化PCM映射后，将0映射为1，将1映射为-1；
将映射后序列按行顺序代入VFM(t)中，在25种组合中第一个码元的4个采样点中前25-1种组合的取值均只有4种取值，包含
Figure 273977DEST_PATH_IMAGE003
，对应的复数域数据为：
Figure 138027DEST_PATH_IMAGE004
后25-1种组合的取值也只有4种取值，包含
Figure 217979DEST_PATH_IMAGE005
，则对应的复数域数据为：
Figure 509283DEST_PATH_IMAGE006
由于两种序列之间为复共轭关系，所以第1个码元的25各组合中只需存储4种序列即可，存储的这4种序列即为与第1个码元对应的第一类本地序列，对后续的第2、3、4、5个码元，可依次类推，得出相应的第一类本地序列。
为了准确的筛选出第一类本地序列，在本申请一些实施例中，第n个码元在单个采样点存储的取值的种类为n，且所述第n个码元在L倍采样时钟下的第一类本地序列的数量为L×n组。
本实施例中，本地存储的波形的个数为2N×（N×L）个，其中N×L为每路相关时的点数，2N为相关路数，由长度为N的-1、1码元数目的全排列求累加得到。假设2N个0、1组合的顺序分别为00…0、00…1、…、10…0、10…1、…、11…0，11…1，在累加时，对于第1个码元的L个采样点，每个采样点只有2种取值，由于共轭关系只存储1种取值，第1个采样点的前2N-1路的取值为1，后2N-1路的取值为-1；第2个采样点的前2N-1路的取值为2，后2N-1路的取值为-2；第L个采样点的前2N-1路的取值为L，后2N-1路的取值为-L。对于第2个码元的L个采样点，每个采样点只有4种取值，由于共轭关系只存储2种取值，第1个采样点的前2N-2路的取值为L+1，接下来的2N-2路的取值为L-1，接下来的2N-2路的取值为-(L-1)，最后的2N-2路的取值为-(L+1)；第2个采样点的前2N-2路的取值为L+2，接下来的2N-2路的取值为L-2，接下来的2N-2路的取值为-(L-2)，最后的2N-2路的取值为-(L+2)；第L个采样点的前2N-2路的取值为L+L，接下来的2N-2路的取值为L-L，接下来的2N-2路的取值为-(L-L)，最后的2N-2路的取值为-(L+L)。依次类推。以L=4，N=5为例，对于5个码元，其每个码元的32路本地存***形的种类如表1所示。
表1
Figure 979579DEST_PATH_IMAGE007
由此可知，对于第1个码元，单个采样点存储1种取值，4个采样点只需存储4种取值下的波形；
对于第2个码元，单个采样点存储2种取值，4个采样点只需存储8种取值下的波形；
对于第3个码元，单个采样点存储3种取值，4个采样点只需存储12种取值下的波形；
对于第4个码元，单个采样点存储4种取值，4个采样点只需存储16种取值下的波形；
对于第5个码元，单个采样点存储5种取值，4个采样点只需存储20种取值下的波形。
因此，第n个码元在单个采样点存储的取值的种类为n，且所述第n个码元在L倍采样时钟下的第一类本地序列的数量为L×n组。
步骤S104，将所述待解调数据分别与各所述第一类本地序列进行相乘后求和，并确定各第一相关值，并根据各所述第一相关值确定与第二类本地序列对应的各第二相关值。
本实施例中，对待解调数据和第一类本地序列求相关得出各第一相关值，根据各第一相关值确定与第二类本地序列对应的各第二相关值。
为了准确的确定各第二相关值，在本申请一些实施例中，根据各所述第一相关值确定与第二类本地序列对应的各第二相关值，具体为：
从所述第一类本地序列中确定与所述第二类本地序列存在共轭关系的第一类目标本地序列；
将与所述第一类目标本地序列对应的各第一相关值分别取反确定各所述第二相关值。
本实施例中，若与第一类目标本地序列对应的第一相关值为正，则将该第一相关值取负后作为相应的第二相关值；若与第一类目标本地序列对应的第一相关值为负，则将该第一相关值取正后作为相应的第二相关值。
为了进一步优化计算资源，在本申请一些实施例中，将所述待解调数据分别与各所述第一类本地序列进行相乘后求和是在L倍采样时钟下随观测间隔N的滑动进行的，对各所述第一相关值和各所述第二相关值求平方和是从L倍采样时钟转换到1倍采样时钟下进行的。
本实施例中，对各所述第一相关值和各所述第二相关值求平方和时，在L倍采样时钟下进行串行处理，将L倍采样时钟下的数据做L次积分处理，即可转换到1倍采样时钟下。
步骤S105，对各所述第一相关值和各所述第二相关值求平方和并确定0判决组下的最大结果值和1判决组下的最大结果值，并根据0判决组下的最大结果值和1判决组下的最大结果值的比较结果确定1倍采样时钟下的所述待解调码元的解调信号。
本实施例中，在多符号检测中，将参考序列的所有组合分为两组，其中2N-1组为0判决组，另外的2N-1组为1判决组。若比较结果为0判决组下的最大结果值大于1判决组下的最大结果值，则待解调码元的解调信号为0；否则为1。
通过应用以上技术方案，在接收到连续相位调制模式下的待解调信号时，基于位同步操作确定待解调信号的1倍采样时钟和与过采样倍数L对应的L倍采样时钟；根据观测间隔N和L倍采样时钟从待解调信号中获取与待解调码元对应的长度为L×N的待解调数据；根据1倍采样时钟和L倍采样时钟对本地存储的长度为L×N的参考序列的所有组合按波形进行去重并筛选出第一类本地序列；将待解调数据分别与各第一类本地序列进行相乘后求和，并确定各第一相关值，并根据各第一相关值确定与第二类本地序列对应的各第二相关值；对各第一相关值和各第二相关值求平方和并确定0判决组下的最大结果值和1判决组下的最大结果值，并根据0判决组下的最大结果值和1判决组下的最大结果值的比较结果确定1倍采样时钟下的待解调码元的解调信号，从而降低了在基于多符号检测进行解调时的计算资源消耗和成本。
为了进一步阐述本发明的技术思想，现结合具体的应用场景，对本发明的技术方案进行说明。
如图3所示，假设过采样倍数为L，观测间隔为N，接收序列为r(t)（即待解调信号），发送序列为s(t)，噪声为n(t)，本地序列S(t,-1,Am/2)，S(t,1,Am/2)分别为判决值为‘0’，‘1’的m个组合，采样周期为t，符号周期为T，符号周期即为1倍采样时钟周期。1和-1分别为0和1的映射值，S(t,-1,Am/2)中的Am/2为1判决组下m/2种组合，S(t,1,Am/2)中的Am/2为0判决组下m/2种组合，m=2N。
现有技术中经典的MSD算法中，考虑到MSD只需要在1倍采样时钟下得到MSD软信息，而每个码元过采了L倍，因此可以考虑在L倍采样时钟下进行相关运算，即每路相关运算时的N×L个点的复数乘法分配到L个***钟下进行运算，则每次计算时，只需要计算N个点的复数乘法，并与上一次计算的N个点的复数乘法结果之和相加，即总共N+1个点的加法，因此每路相关运算需要消耗的乘法器资源为N×3，加法器资源为
Figure 444058DEST_PATH_IMAGE008
。最后对2N个相关结果求平方和，总共需要2N×2个乘法器资源和2N个加法器资源。
相比之下，本申请实施例中，假设某个采样点的数据为
Figure 581778DEST_PATH_IMAGE009
，该采样点需要与2N个本地存储数据相乘。对于第1个码元，前2N-1的本地存储数据记为
Figure 778404DEST_PATH_IMAGE010
，则后2N-1的本地存储数据为
Figure 798313DEST_PATH_IMAGE011
。因此对于第1个码元，每次采样点的2N个相关需要两个复数乘法器，即
Figure 4166DEST_PATH_IMAGE012
和
Figure 730814DEST_PATH_IMAGE013
。将其展开，为：
Figure 629500DEST_PATH_IMAGE014
因此对于第1个码元的单个采样点的2N个复乘，总共需要4个乘法器资源和4个加法器资源；对于第2个码元的单个采样点的2N个复乘，总共需要8个乘法器资源和8个加法器资源；对于第n个码元的单个采样点的2N个复乘，总共需要4×n个乘法器资源和4×n个加法器资源。因此，对于2N路相关运算，每路相关运算的码元数为N时，总共需要的乘法器个数为
Figure 136705DEST_PATH_IMAGE015
，加法器个数为
Figure 880670DEST_PATH_IMAGE016
。
考虑到MSD只需要在1倍采样时钟下得到MSD软信息，而每个码元过采了L倍，因此可以考虑在L倍采样时钟下进行相关运算，则最终需要的乘法器个数为
Figure 727403DEST_PATH_IMAGE017
，加法器个数为
Figure 328148DEST_PATH_IMAGE017
。
求平方和时，由于相关后结果依然工作在L倍采样时钟下，所以对于2N个数据的平方和计算也可以分散到L个***钟进行计算，使得最终符号转换到1倍采样时钟下，此时需要的乘法器个数可以减少至
Figure 525912DEST_PATH_IMAGE018
个，加法器个数减少至
Figure 828496DEST_PATH_IMAGE019
个。
本申请实施例可使计算资源降到极低状态，如表2所示为本申请实施例与现有技术中经典MSD算法所需资源的对比情况。
表2
Figure 592053DEST_PATH_IMAGE020
如图4所示为本发明实施例中基于多符号检测的解调方法（即优化的5符号MSD算法）与经典MSD算法（即经典5符号MSD算法）的性能仿真结果示意图，在降低资源消耗的同时，做到性能的零损失。
通过应用以上技术方案，将MSD庞大的资源消耗降到极低标准，使得连续相位调制方式的解调简单化，以前需要用V7-690T控制芯片完成的解调运算简化到仅需A7-200T控制芯片即可完成，从而使工程最大化节省成本。
本申请实施例还提出了一种基于多符号检测的解调设备，如图5所示，所述设备包括：
第一确定模块10，用于在接收到连续相位调制模式下的待解调信号时，基于位同步操作确定所述待解调信号的1倍采样时钟和与过采样倍数L对应的L倍采样时钟；
获取模块20，用于根据观测间隔N和所述L倍采样时钟从所述待解调信号中获取与待解调码元对应的长度为L×N的待解调数据；
筛选模块30，用于根据所述1倍采样时钟和所述L倍采样时钟对本地存储的长度为L×N的参考序列的所有组合按波形进行去重并筛选出第一类本地序列；
第二确定模块40，用于将所述待解调数据分别与各所述第一类本地序列进行相乘后求和，并确定各第一相关值，并根据各所述第一相关值确定与第二类本地序列对应的各第二相关值；
第三确定模块50，用于对各所述第一相关值和各所述第二相关值求平方和并确定0判决组下的最大结果值和1判决组下的最大结果值，并根据0判决组下的最大结果值和1判决组下的最大结果值的比较结果确定1倍采样时钟下的所述待解调码元的解调信号；
其中，L＞1，所述第二类本地序列为所述所有组合中除所述第一类本地序列以外的本地序列。
在具体的应用场景中，筛选模块30，具体用于：
根据所述1倍采样时钟和所述L倍采样时钟确定所述参考序列在每种组合下的取值；
根据与各所述取值对应的存在共轭关系的复数域数据对所述所有组合按波形进行去重并筛选出第一类本地序列；
其中，所述取值由所述待解调信号的相位、符号率和调制指数的乘积确定。
在具体的应用场景中，第n个码元在单个采样点存储的取值的种类为n，且所述第n个码元在L倍采样时钟下的第一类本地序列的数量为L×n组。
在具体的应用场景中，第二确定模块40，具体用于：
从所述第一类本地序列中确定与所述第二类本地序列存在共轭关系的第一类目标本地序列；
将与所述第一类目标本地序列对应的各第一相关值分别取反确定各所述第二相关值。
在具体的应用场景中，将所述待解调数据分别与各所述第一类本地序列进行相乘后求和是在L倍采样时钟下随观测间隔N的滑动进行的，对各所述第一相关值和各所述第二相关值求平方和是从L倍采样时钟转换到1倍采样时钟下进行的。
最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不驱使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (10)

1.一种基于多符号检测的解调方法，其特征在于，所述方法包括：
在接收到连续相位调制模式下的待解调信号时，基于位同步操作确定所述待解调信号的1倍采样时钟和与过采样倍数L对应的L倍采样时钟；
根据观测间隔N和所述L倍采样时钟从所述待解调信号中获取与待解调码元对应的长度为L×N的待解调数据；
根据所述1倍采样时钟和所述L倍采样时钟对本地存储的长度为L×N的参考序列的所有组合按波形进行去重并筛选出第一类本地序列；
将所述待解调数据分别与各所述第一类本地序列进行相乘后求和，并确定各第一相关值，并根据各所述第一相关值确定与第二类本地序列对应的各第二相关值；
对各所述第一相关值和各所述第二相关值求平方和并确定0判决组下的最大结果值和1判决组下的最大结果值，并根据0判决组下的最大结果值和1判决组下的最大结果值的比较结果确定1倍采样时钟下的所述待解调码元的解调信号；
其中，L＞1，所述第二类本地序列为所述所有组合中除所述第一类本地序列以外的本地序列。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述1倍采样时钟和所述L倍采样时钟对本地存储的长度为L×N的参考序列的所有组合按波形进行去重并筛选出第一类本地序列，具体为：
根据所述1倍采样时钟和所述L倍采样时钟确定所述参考序列在每种组合下的取值；
根据与各所述取值对应的存在共轭关系的复数域数据对所述所有组合按波形进行去重并筛选出第一类本地序列；
其中，所述取值由所述待解调信号的相位、符号率和调制指数的乘积确定。
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，第n个码元在单个采样点存储的取值的种类为n，且所述第n个码元在L倍采样时钟下的第一类本地序列的数量为L×n组。
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据各所述第一相关值确定与第二类本地序列对应的各第二相关值，具体为：
从所述第一类本地序列中确定与所述第二类本地序列存在共轭关系的第一类目标本地序列；
将与所述第一类目标本地序列对应的各第一相关值分别取反确定各所述第二相关值。
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述待解调数据分别与各所述第一类本地序列进行相乘后求和是在L倍采样时钟下随观测间隔N的滑动进行的，对各所述第一相关值和各所述第二相关值求平方和是从L倍采样时钟转换到1倍采样时钟下进行的。
6.一种基于多符号检测的解调设备，其特征在于，所述设备包括：
第一确定模块，用于在接收到连续相位调制模式下的待解调信号时，基于位同步操作确定所述待解调信号的1倍采样时钟和与过采样倍数L对应的L倍采样时钟；
获取模块，用于根据观测间隔N和所述L倍采样时钟从所述待解调信号中获取与待解调码元对应的长度为L×N的待解调数据；
筛选模块，用于根据所述1倍采样时钟和所述L倍采样时钟对本地存储的长度为L×N的参考序列的所有组合按波形进行去重并筛选出第一类本地序列；
第二确定模块，用于将所述待解调数据分别与各所述第一类本地序列进行相乘后求和，并确定各第一相关值，并根据各所述第一相关值确定与第二类本地序列对应的各第二相关值；
第三确定模块，用于对各所述第一相关值和各所述第二相关值求平方和并确定0判决组下的最大结果值和1判决组下的最大结果值，并根据0判决组下的最大结果值和1判决组下的最大结果值的比较结果确定1倍采样时钟下的所述待解调码元的解调信号；
其中，L＞1，所述第二类本地序列为所述所有组合中除所述第一类本地序列以外的本地序列。
7.如权利要求6所述的设备，其特征在于，所述筛选模块，具体用于：
根据所述1倍采样时钟和所述L倍采样时钟确定所述参考序列在每种组合下的取值；
根据与各所述取值对应的存在共轭关系的复数域数据对所述所有组合按波形进行去重并筛选出第一类本地序列；
其中，所述取值由所述待解调信号的相位、符号率和调制指数的乘积确定。
8.如权利要求7所述的设备，其特征在于，第n个码元在单个采样点存储的取值的种类为n，且所述第n个码元在L倍采样时钟下的第一类本地序列的数量为L×n组。
9.如权利要求6所述的设备，其特征在于，所述第二确定模块，具体用于：
从所述第一类本地序列中确定与所述第二类本地序列存在共轭关系的第一类目标本地序列；
将与所述第一类目标本地序列对应的各第一相关值分别取反确定各所述第二相关值。
10.如权利要求6所述的设备，其特征在于，将所述待解调数据分别与各所述第一类本地序列进行相乘后求和是在L倍采样时钟下随观测间隔N的滑动进行的，对各所述第一相关值和各所述第二相关值求平方和是从L倍采样时钟转换到1倍采样时钟下进行的。
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