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0引言
成对载波多址接入（Paired Carrier Multiple Access，PCMA）技术由美国ViaSat公司的Mark Dankberg在1998年首次提出。PCMA技术主要针对的是采用透明转发器以自环模式工作的双向卫星通信系统，该技术允许双向卫星通信链路在时域和频域上完全重叠。基于PCMA技术可以节省接近一半的宽带资源，同时具有较强的抗截获能力，因此在卫星通信系统中得到广泛应用。
APCMA信号是成对载波多址技术在非对称模式下的一种应用，大带宽、高功率的主站强信号叠加了多路小带宽，低功率的小站弱信号，并且所有小站弱信号的频谱不重叠且全部处于主站强信号频带中。
自适应滤波器能够在输入信号统计特性未知或者变化的情况下，通过调整自身参数，对输入信号进行持续跟踪。经过近几十年发展，自适应滤波器在系统辨识、信道均衡、回音消除和干扰抵消等场景得到广泛应用。
在非协作通信中，由于小站信号完全在主站信号频带内，导致常规的信号接收方案失效。本文在分析APCMA信号特点的基础上，结合波形重构思想和自适应抵消思想设计了APCMA信号接收方案，并在FPGA上进行了测试验证。经过实际测试，具有较好的接收效果。
1信号模型及已有盲分离算法
1.1信号模型
考虑到卫星信道参数是缓慢时变的，在一定时间段内可看作是非时变的。假设信道为高斯信道，APCMA信号包含主站强信号和一个小站弱信号，APCMA信号模型可表示为：
1.2已有盲分离算法
对于非协作通信方，APCMA信号的侦收处理实际上是信号的盲分离过程。廖灿辉等从信号检测角度出发，将经过定时同步和载波同步的混合信号，直接减去强信号的硬判决值后，再利用时域和频域相关特征参数，实现强信号掩盖中弱信号的检测。但由于只涉及弱信号的检测，对分离性能没有进行更深入的分析。黄强等提出基于软信息联合修正的APCMA盲分离算法，该算法利用强弱信号解调相互的影响，通过尝试修正高出错概率的强信号接收符号，降低强弱信号解调误码率。但是该算法计算繁琐，不适用于FPGA实现。付迪等借鉴多用户检测技术中串行干扰抵消的思想，先将小站弱信号看作对强信号的干扰，对强信号进行解调，然后利用强信号的解调数据、幅度、频率、相位和时域信息对强信号波形重构，从原信号中减去重构后的强信号，再对弱信号分别解调。但是幅度估计方法需要较高信噪比和较长观测时间。
2 APCMA信号接收方案
在已有算法基础上，结合自适应抵消思想，设计了实现简单、性能良好的APCMA盲分离方案。包括主站强信号解调、主站强信号重构和自适应抵消3个部分，APCMA信号接收流程图如图1所示。
2.1主站强信号解调
基于强弱信号的功率差异特性，可以将小站弱信号看作对强信号的干扰。首先对主站强信号进行解调处理，主要包括信道化、AGC、定时同步和载波同步等。其中，AGC模块完成输入功率的跟踪与调整。定时同步完成主站强信号的符号同步，此时输出采样率变为强信号符号速率，载波同步完成剩余载波和相位的跟踪和补偿。小站弱信号全部在主站强信号带内，因此整个过程对于小站弱信号相当于进行了一次采样率变换和低通滤波处理，同步后的信号模型可表示为：
式中，T1为主站强信号的符号周期。
2.2主站强信号重构
主站强信号重构主要包括信号重构和延时处理。主站强信号的解调过程实际已经完成了对主站强信号的频率同步和相位同步，因此主站强信号的重构只需得到解调信息和幅度信息即可。解调信息可以通过星座点判决直接得到。幅度信息直接取解调基准点，而不是采用幅度估计的方法。由于主站强信号解调过程的AGC处理，可以保证输入信号功率的基本稳定，而且小站弱信号功率一般小于主站强信号，因此实际幅度信息和解调基准点幅度偏差不会太大。通过后级的自适应抵消可以实现幅度差异的补偿。同时需要对解调数据进行延时处理，保证解调数据与重构信号对齐。
重构信号可表示为：
2.3自适应抵消处理
将解调后的主站强信号和重构信号送入自适应抵消器，实现强弱信号的分离。通过自适应滤波器不断调节，保证了重构信号在幅度和相位上对主站强信号的持续跟踪与补偿。与主站强信号和重构信号直接做差相比，有更好的分离效果。
3自适应抵消器
参数估计的好坏直接影响盲分离性能，由于信道的缓慢时变特性以及重构参数的估计误差存在，使得重构波形与混合信号的主站强信号波形并非完全一致。因此需要经过一级自适应抵消器完成对幅度和相位的持续精细跟踪，从而提高抵消性能。
采用经典的LMS算法，该算法运算简单，鲁棒性好，易于实现。基于LMS的自适应抵消器如图2所示。
为了节省FPGA的乘法器资源，采用符号化LMS算法。结合仿真和文献，确定滤波器阶数为8。同时，步长μ选取2的幂次方，从而能够通过简单移位实现步长调整，自适应抵消器的实现如图3所示。
4算法仿真及实现
4.1算法验证
主站强信号和小站弱信号的调制类型均为QPSK，其中主站强信号符号速率2 Msps，小站弱信号符号速率1 Msps，强弱信号功率比为10 dB，仿真波形图如图4所示。从图中可以看出，经过自适应抵消处理，能够较好地恢复小站弱信号。
4.2 FPGA实现
本方案最终在FPGA上进行了测试验证，芯片型号：xc7vx690tffg1761，开发环境：vivado 2017.4。具体资源占用如表1所示，方案占用资源较少，满足后续功能拓展的资源需求。
本文以小站弱信号的解调性能损失来衡量APCMA信号接收性能，分别测试在叠加强信号和不叠加强信号时，小站弱信号的解调误比特率并进行对比，如图5所示。主站强信号和小站弱信号的调制类型均为QPSK，其中主站强信号符号速率2 Msps，小站弱信号符号速率1 Msps，强弱信号功率比为10 dB。小站弱信号的Eb/N0范围为2～9dB。
由图5可以看出，抵消后的小站弱信号解调性能损失不高于0.6dB，满足实际信号接收需求。
5结束语
针对APCMA信号接收问题，设计了完整的接收方案，并在FPGA上进行了测试验证。该方案基于波形重构原理，结合自适应抵消思想，在简化了信号重构过程的同时，提高了分离性能。相比传统接收方案，只需很少額外逻辑，即可实现功能拓展。成本低、改动小，易于维护和升级。针对实际卫星通信系统，可以通过添加信道译码以降低主站解调误码率，进一步提高抵消性能。
成对载波多址接入（Paired Carrier Multiple Access，PCMA）技术由美国ViaSat公司的Mark Dankberg在1998年首次提出。PCMA技术主要针对的是采用透明转发器以自环模式工作的双向卫星通信系统，该技术允许双向卫星通信链路在时域和频域上完全重叠。基于PCMA技术可以节省接近一半的宽带资源，同时具有较强的抗截获能力，因此在卫星通信系统中得到广泛应用。
APCMA信号是成对载波多址技术在非对称模式下的一种应用，大带宽、高功率的主站强信号叠加了多路小带宽，低功率的小站弱信号，并且所有小站弱信号的频谱不重叠且全部处于主站强信号频带中。
自适应滤波器能够在输入信号统计特性未知或者变化的情况下，通过调整自身参数，对输入信号进行持续跟踪。经过近几十年发展，自适应滤波器在系统辨识、信道均衡、回音消除和干扰抵消等场景得到广泛应用。
在非协作通信中，由于小站信号完全在主站信号频带内，导致常规的信号接收方案失效。本文在分析APCMA信号特点的基础上，结合波形重构思想和自适应抵消思想设计了APCMA信号接收方案，并在FPGA上进行了测试验证。经过实际测试，具有较好的接收效果。
1信号模型及已有盲分离算法
1.1信号模型
考虑到卫星信道参数是缓慢时变的，在一定时间段内可看作是非时变的。假设信道为高斯信道，APCMA信号包含主站强信号和一个小站弱信号，APCMA信号模型可表示为：
1.2已有盲分离算法
对于非协作通信方，APCMA信号的侦收处理实际上是信号的盲分离过程。廖灿辉等从信号检测角度出发，将经过定时同步和载波同步的混合信号，直接减去强信号的硬判决值后，再利用时域和频域相关特征参数，实现强信号掩盖中弱信号的检测。但由于只涉及弱信号的检测，对分离性能没有进行更深入的分析。黄强等提出基于软信息联合修正的APCMA盲分离算法，该算法利用强弱信号解调相互的影响，通过尝试修正高出错概率的强信号接收符号，降低强弱信号解调误码率。但是该算法计算繁琐，不适用于FPGA实现。付迪等借鉴多用户检测技术中串行干扰抵消的思想，先将小站弱信号看作对强信号的干扰，对强信号进行解调，然后利用强信号的解调数据、幅度、频率、相位和时域信息对强信号波形重构，从原信号中减去重构后的强信号，再对弱信号分别解调。但是幅度估计方法需要较高信噪比和较长观测时间。
2 APCMA信号接收方案
在已有算法基础上，结合自适应抵消思想，设计了实现简单、性能良好的APCMA盲分离方案。包括主站强信号解调、主站强信号重构和自适应抵消3个部分，APCMA信号接收流程图如图1所示。
2.1主站强信号解调
基于强弱信号的功率差异特性，可以将小站弱信号看作对强信号的干扰。首先对主站强信号进行解调处理，主要包括信道化、AGC、定时同步和载波同步等。其中，AGC模块完成输入功率的跟踪与调整。定时同步完成主站强信号的符号同步，此时输出采样率变为强信号符号速率，载波同步完成剩余载波和相位的跟踪和补偿。小站弱信号全部在主站强信号带内，因此整个过程对于小站弱信号相当于进行了一次采样率变换和低通滤波处理，同步后的信号模型可表示为：
式中，T1为主站强信号的符号周期。
2.2主站强信号重构
主站强信号重构主要包括信号重构和延时处理。主站强信号的解调过程实际已经完成了对主站强信号的频率同步和相位同步，因此主站强信号的重构只需得到解调信息和幅度信息即可。解调信息可以通过星座点判决直接得到。幅度信息直接取解调基准点，而不是采用幅度估计的方法。由于主站强信号解调过程的AGC处理，可以保证输入信号功率的基本稳定，而且小站弱信号功率一般小于主站强信号，因此实际幅度信息和解调基准点幅度偏差不会太大。通过后级的自适应抵消可以实现幅度差异的补偿。同时需要对解调数据进行延时处理，保证解调数据与重构信号对齐。
重构信号可表示为：
2.3自适应抵消处理
将解调后的主站强信号和重构信号送入自适应抵消器，实现强弱信号的分离。通过自适应滤波器不断调节，保证了重构信号在幅度和相位上对主站强信号的持续跟踪与补偿。与主站强信号和重构信号直接做差相比，有更好的分离效果。
3自适应抵消器
参数估计的好坏直接影响盲分离性能，由于信道的缓慢时变特性以及重构参数的估计误差存在，使得重构波形与混合信号的主站强信号波形并非完全一致。因此需要经过一级自适应抵消器完成对幅度和相位的持续精细跟踪，从而提高抵消性能。
采用经典的LMS算法，该算法运算简单，鲁棒性好，易于实现。基于LMS的自适应抵消器如图2所示。
为了节省FPGA的乘法器资源，采用符号化LMS算法。结合仿真和文献，确定滤波器阶数为8。同时，步长μ选取2的幂次方，从而能够通过简单移位实现步长调整，自适应抵消器的实现如图3所示。
4算法仿真及实现
4.1算法验证
主站强信号和小站弱信号的调制类型均为QPSK，其中主站强信号符号速率2 Msps，小站弱信号符号速率1 Msps，强弱信号功率比为10 dB，仿真波形图如图4所示。从图中可以看出，经过自适应抵消处理，能够较好地恢复小站弱信号。
4.2 FPGA实现
本方案最终在FPGA上进行了测试验证，芯片型号：xc7vx690tffg1761，开发环境：vivado 2017.4。具体资源占用如表1所示，方案占用资源较少，满足后续功能拓展的资源需求。
本文以小站弱信号的解调性能损失来衡量APCMA信号接收性能，分别测试在叠加强信号和不叠加强信号时，小站弱信号的解调误比特率并进行对比，如图5所示。主站强信号和小站弱信号的调制类型均为QPSK，其中主站强信号符号速率2 Msps，小站弱信号符号速率1 Msps，强弱信号功率比为10 dB。小站弱信号的Eb/N0范围为2～9dB。
由图5可以看出，抵消后的小站弱信号解调性能损失不高于0.6dB，满足实际信号接收需求。
5结束语
针对APCMA信号接收问题，设计了完整的接收方案，并在FPGA上进行了测试验证。该方案基于波形重构原理，结合自适应抵消思想，在简化了信号重构过程的同时，提高了分离性能。相比传统接收方案，只需很少額外逻辑，即可实现功能拓展。成本低、改动小，易于维护和升级。针对实际卫星通信系统，可以通过添加信道译码以降低主站解调误码率，进一步提高抵消性能。