強(qiáng)多徑干擾下的水聲通信均衡算法研究

李記龍，馮海泓，黃敏燕

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強(qiáng)多徑干擾下的水聲通信均衡算法研究

李記龍，馮海泓，黃敏燕

(中國(guó)科學(xué)院聲學(xué)研究所東海研究站，上海200032)

水聲信道的典型特點(diǎn)為強(qiáng)多徑干擾、多普勒頻移嚴(yán)重。鎖相環(huán)-判決反饋均衡器(Phase-Lock Loop-Decision Feedback Equalization, PLL-DFE)是水聲相干通信中克服信道多徑干擾，消除碼間干擾的主要技術(shù)手段。對(duì)抗多徑干擾的判決反饋均衡自適應(yīng)算法進(jìn)行了改進(jìn)，在快速自優(yōu)化LMS算法的基礎(chǔ)上進(jìn)行了優(yōu)化，提出了記憶快速自優(yōu)化均衡(Memory Fast-Optimized LMS, MFOLMS)算法。該算法提高了均衡器的跟蹤性能。在二階鎖相環(huán)和判決反饋均衡器的聯(lián)合作用下，按照最小均方誤差(Minimum Mean Square Error, MMSE)準(zhǔn)則自動(dòng)調(diào)節(jié)相應(yīng)的參數(shù)，使均衡器達(dá)到最佳的性能。仿真和湖試數(shù)據(jù)處理結(jié)果均表明，該文提出的算法可以抵消多徑的影響，提高通信系統(tǒng)的接收性能。

強(qiáng)多徑；PLL-DFE；記憶快速自優(yōu)化LMS；水聲通信

0 引 言

水聲信道是時(shí)分快速衰減信道，它的典型特點(diǎn)為強(qiáng)多徑干擾，多普勒頻移嚴(yán)重，可利用帶寬窄。垂直信道中的多徑干擾問(wèn)題相對(duì)較少；然而，在水平信道中，特別是在淺海和湖中，伴隨通信距離和通信碼率的提高，多徑干擾的問(wèn)題尤為突出，引起的碼間干擾(Inter Symbol Interference, ISI)長(zhǎng)達(dá)幾十個(gè)碼元[1]。抵消由水聲信道多徑引起的碼間干擾問(wèn)題，是建立水下高速、可靠通信的難題之一。當(dāng)前，解決碼間干擾問(wèn)題的主要技術(shù)手段是采用鎖相環(huán)-判決反饋均衡器(Phase-Lock Loop-Decision Feedback Equalization, PLL-DFE)。鎖相環(huán)采用了二階鎖相環(huán)，用來(lái)跟蹤補(bǔ)償信號(hào)相位的變化；判決反饋均衡器由前向?yàn)V波器和反饋濾波器組成。按照最小均方誤差(Minimum mean Square Error, MMSE)準(zhǔn)則自適應(yīng)地調(diào)整濾波器的權(quán)系數(shù)，抵消碼間干擾。在信道環(huán)境惡劣的條件下，為了保證通信的可靠性，需要增加均衡器的濾波器的階數(shù)，用來(lái)抵消多徑的干擾。

M. Stojanovic[2]首次提出了基于RLS算法的鎖相環(huán)-判決反饋均衡器結(jié)構(gòu)，其采用分?jǐn)?shù)階判決反饋均衡器[3-4]。該算法在強(qiáng)多徑的水聲信道中，效果不甚理想，同時(shí)因?yàn)镽LS算法在每次的運(yùn)算過(guò)程中，需要求出輸入信號(hào)的自相關(guān)矩陣的逆，然后對(duì)輸入信號(hào)做解相關(guān)運(yùn)算，計(jì)算復(fù)雜度較高。中國(guó)科學(xué)院聲學(xué)研究所在杭州千島湖進(jìn)行的水聲通信實(shí)驗(yàn)[5]，采用M-PSK調(diào)制和Turbo-TCM級(jí)聯(lián)的編碼方式，并使用判決反饋?zhàn)赃m應(yīng)均衡器在1000 m的距離上獲得了5 kbps的通信速率，誤碼率小于10-4，廈門(mén)大學(xué)水聲通信科研組經(jīng)過(guò)多年的努力，擁有的技術(shù)可實(shí)現(xiàn)水下圖像、語(yǔ)音信號(hào)和數(shù)據(jù)等信息傳輸[6-8]。朱維慶[9]等采用相干水聲通信技術(shù)實(shí)現(xiàn)了5~15 kbits/s的高速深海水聲通信技術(shù)，采用多通道自優(yōu)化判決反饋?zhàn)赃m應(yīng)均衡器。本文采用記憶快速自優(yōu)化均衡算法(Memory Fast-Optimized LMS, MFOLMS)，主要解決淺海水平多徑信道的近距離高速相干水聲通信問(wèn)題。

為了減少計(jì)算量，提高系統(tǒng)的性能，優(yōu)化算法使得其能夠適用于淺海強(qiáng)多徑干擾的信道中，本文在鎖相環(huán)-判決反饋均衡器的基礎(chǔ)上，提出一種改進(jìn)的均衡算法(MFOLMS)，對(duì)接收的自適應(yīng)算法加入記憶因子，在水聲環(huán)境對(duì)信號(hào)的相位瞬間引起較大突變時(shí)，有一定的保護(hù)，避免了均衡器系數(shù)調(diào)整過(guò)大，造成系統(tǒng)的發(fā)散，抗多徑性能更優(yōu)，同時(shí)降低了計(jì)算量。

1 記憶快速自優(yōu)化LMS算法

抗強(qiáng)多徑干擾鎖相環(huán)-判決反饋均衡器結(jié)構(gòu)框圖如圖1所示，接收信號(hào)經(jīng)過(guò)同步和相位補(bǔ)償后，進(jìn)行相干解調(diào)和低通濾波處理，然后進(jìn)行信號(hào)預(yù)處理，均衡判決輸出碼元符號(hào)。

1.1 信號(hào)預(yù)處理

在強(qiáng)多徑環(huán)境下，為了提高均衡器的性能，對(duì)接收信號(hào)的幅度值進(jìn)行歸一化處理，使得信號(hào)的強(qiáng)度維持在均衡器允許的誤差范圍以內(nèi)。

1.2 優(yōu)化均衡算法

參數(shù)的調(diào)整按照最小均方誤差準(zhǔn)則進(jìn)行修改，在系統(tǒng)設(shè)計(jì)的過(guò)程中，所有的參數(shù)調(diào)整按照誤差信號(hào)進(jìn)行修改。在信道的訓(xùn)練階段為輸入的碼元序列，在自判決階段，。

前饋濾波器的輸出為

輸入信號(hào)為

式中：為前饋濾波器階數(shù)；為反饋濾波器階數(shù)；為采樣時(shí)間間隔。即同時(shí)考慮已輸入碼元和后續(xù)輸入碼元對(duì)當(dāng)前輸入碼元的影響。

反饋濾波器輸出為

參數(shù)的更新采用MFOLMS算法。判決反饋均衡器的前饋濾波器和反饋濾波器的系數(shù)同時(shí)更新，在系統(tǒng)設(shè)計(jì)中，判決反饋均衡器的系數(shù)可表示為

(6)

(8)

(9)

(11)

(12)

(14)

FOLMS算法在強(qiáng)多徑環(huán)境下，對(duì)信道的跟蹤性能較差，接收誤碼率高。為了更好地抵消多徑的影響，MFOLMS算法對(duì)步長(zhǎng)的調(diào)整中加入了記憶因子，使得

2 仿真和湖試處理結(jié)果

強(qiáng)多徑干擾的淺海和湖中信道對(duì)均衡器提出了較高的要求，均衡算法需要較好的信道跟蹤性能，并能夠抵消多徑的干擾。根據(jù)實(shí)際應(yīng)用環(huán)境，結(jié)合多途相干水聲信道模型，主要考慮了能量較高的5條聲線的多途影響，仿真驗(yàn)證了不同信噪比下的水聲多途信道模型，在仿真和湖試處理過(guò)程中，采用的是1/2階判決反饋均衡器。

根據(jù)信道設(shè)計(jì)模型，考慮到信道的傳輸損失，設(shè)計(jì)了如下多徑水聲模型：

傳遞函數(shù)為

仿真驗(yàn)證優(yōu)化均衡算法的有效性。

首先通過(guò)仿真驗(yàn)證優(yōu)化均衡算法的性能，仿真條件為：中心頻率為12 kHz，帶寬為5 kHz，水聲信道數(shù)據(jù)量為4.8 kbit/s，采樣率為48 kHz，發(fā)射信號(hào)為QPSK調(diào)制信號(hào)。前饋濾波器系數(shù)=62，反饋濾波器系數(shù)=15，，，。

首先驗(yàn)證了均衡器在不同信噪比下的性能，信噪比的計(jì)算方法如下：

圖2主要驗(yàn)證了在公式(16)的水聲信道模型下，不同信噪比的接收性能，通過(guò)仿真得出，在相同的信噪比情況下，均衡器采用MFOLMS均衡算法得到的誤碼率低于其采用FLOMS算法得到的誤碼率，誤碼率下降大約30%，驗(yàn)證了MFOLMS的性能優(yōu)于FOLMS均衡算法。該算法進(jìn)一步保證了通信數(shù)據(jù)的可靠性，更加適用于淺海水聲環(huán)境。

圖2 均衡算法性能效果圖

Fig.2 Performances of equalization under different SNRs

當(dāng)信噪比為10 dB時(shí)，值變化曲線、信道跟蹤誤差曲線和均衡前后星座圖如圖3~6所示。由圖3步長(zhǎng)的變化曲線得出，值根據(jù)由于信道引起的判決誤差信號(hào)自適應(yīng)地調(diào)整，用來(lái)適應(yīng)信道的變化，跟蹤信道，調(diào)整均衡器的參數(shù)，達(dá)到良好的跟蹤性能，使得均衡器維持在穩(wěn)定狀態(tài)，抵消多徑的影響，的變化幅度，實(shí)現(xiàn)了很好的跟蹤性能。由圖4誤差曲線變化說(shuō)明，系統(tǒng)很好地跟蹤了信道的變化，均衡后誤差較小，成功抵消了多徑的影響，補(bǔ)償信道的變化。

通過(guò)對(duì)圖5和圖6星座圖的比較得出，信號(hào)經(jīng)過(guò)MFOLMS均衡算法以后，信號(hào)穩(wěn)定在四個(gè)相位上，均衡器判決誤差較小，性能穩(wěn)定，抵消了多徑和噪聲的影響，實(shí)現(xiàn)了可靠的通信。該算法在能量較高的5條聲線中，依然能夠準(zhǔn)確可靠地通信，具有很高的通信可靠性。

通過(guò)仿真，驗(yàn)證了MFOLMS均衡算法在假設(shè)的仿真條件下具有很高的可靠性和有效性，它具有很好的跟蹤信道、抵消多徑干擾的性能。

2014年6月在某水庫(kù)進(jìn)行了水上試驗(yàn)，測(cè)試了系統(tǒng)在1 km通信距離上的通信性能，水深20 m左右，是典型的水平多徑信道環(huán)境。發(fā)射信號(hào)是中心頻帶為12 kHz、帶寬為4.8 kHz的QPSK信號(hào)。當(dāng)通信速率為4.8 kbits/s、接收端信噪比為6 dB時(shí)，數(shù)據(jù)處理結(jié)果如圖7~10所示。

通過(guò)對(duì)圖9和圖10星座圖的比較得出，信號(hào)經(jīng)過(guò)MFOLMS均衡算法以后，信號(hào)穩(wěn)定在四個(gè)相位上，均衡器判決誤差較小，性能穩(wěn)定，抵消了多徑和噪聲的影響，實(shí)現(xiàn)了可靠的通信。

3 結(jié)束語(yǔ)

本文首先根據(jù)不同的環(huán)境噪聲，有效調(diào)整輸入信號(hào)的波動(dòng)范圍，然后在傳統(tǒng)的鎖相環(huán)-判決反饋均衡器的基礎(chǔ)上，提出改進(jìn)的算法MFOLMS，提高了均衡器跟蹤信道變化的能力和收斂速度，使得通信系統(tǒng)能夠適用于強(qiáng)多徑干擾的水聲環(huán)境中。仿真和湖試數(shù)據(jù)處理結(jié)果均表明，改進(jìn)的MFOLMS算法在環(huán)境惡劣的水聲環(huán)境中依然能夠?qū)崿F(xiàn)高速可靠的通信，同時(shí)MFOLMS計(jì)算復(fù)雜度明顯低于RLS算法，在工程應(yīng)用中有很好的前景。

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Study of channel equalization of underwater acoustic communication in muitipath horizontal channel

LI Ji-long,FENG Hai-hong,HUANG Min-yan

(Shanghai Acoustics Laboratory, Chinese Academy of Sciences, Shanghai 200032, China)

The underwater acoustic channel is characterized as a time-dispersive rapidly fading channel, which in addition exhibits Doppler instabilities. To eliminate intersymbol interference caused by multipath propagation, PLL-DFE is the main technical means. Based on the FOLMS, we optimize and improve the algorithm of equalization. MFOLMS can improve the tracking performance of equalizer. According to the MMSE, DFE can automatically adjust thecorrespondingparameter andachieve the best performance. The simulation andlake trialdata processingresults show that, theproposedalgorithmcan reduce the computational complexity,offset the impact ofmultipath,and improve the performance of communication system.

multipath propagation;PLL-DFE;Memory Fast-Optimized LMS(MFOLMS); underwater acoustic communication

O427 U283

A

1000-3630(2016)-01-0073-05

10.16300/j.cnki.1000-3630.2016.01.016

2015-01-05;

2015-04-21

李記龍(1988－), 男, 山東德州人, 碩士研究生, 研究方向?yàn)樗曂ㄐ藕托盘?hào)檢測(cè)技術(shù)。

李記龍, E-mail: lijilong12@mails.ucas.ac.cn