MIMO-OFDM移動(dòng)水聲通信系統(tǒng)中多普勒擴(kuò)展估計(jì)方案

張 行 宋 康,2 李春國(guó) 楊綠溪 方世良

(1東南大學(xué)水聲信號(hào)處理教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室, 南京 210096)(2青島大學(xué)電子信息學(xué)院, 青島 266071)

MIMO-OFDM移動(dòng)水聲通信系統(tǒng)中多普勒擴(kuò)展估計(jì)方案

張 行1宋 康1,2李春國(guó)1楊綠溪1方世良1

(1東南大學(xué)水聲信號(hào)處理教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室, 南京 210096)(2青島大學(xué)電子信息學(xué)院, 青島 266071)

為了消除MIMO-OFDM移動(dòng)水聲通信系統(tǒng)中的多普勒效應(yīng),提出了一種訓(xùn)練序列結(jié)構(gòu)及其相應(yīng)的多普勒擴(kuò)展估計(jì)方案.發(fā)射端在每一幀信號(hào)前插入2段相同的訓(xùn)練序列,接收端使用多個(gè)并行相關(guān)器對(duì)接收到的2段訓(xùn)練序列進(jìn)行自相關(guān)運(yùn)算,根據(jù)輸出的最大自相關(guān)值所對(duì)應(yīng)的相關(guān)器窗口長(zhǎng)度即可進(jìn)行多普勒擴(kuò)展因子估計(jì).仿真結(jié)果表明,與傳統(tǒng)的以LFM信號(hào)為訓(xùn)練序列的估計(jì)方案相比,所提方案充分利用了MIMO技術(shù)提供的分集增益,進(jìn)行更為精確的多普勒擴(kuò)展因子估計(jì),估計(jì)誤差低于2×10-3.

水聲通信;多輸入多輸出;正交頻分復(fù)用;多普勒擴(kuò)展

帶寬和頻譜利用率是影響通信系統(tǒng)信息傳輸速率的2個(gè)關(guān)鍵因素.MIMO技術(shù)利用多個(gè)換能器同時(shí)發(fā)射和接收信號(hào),顯著提高了頻譜利用率,因而在帶寬受限的水聲通信系統(tǒng)中得到了廣泛的關(guān)注和研究,單載波傳輸[1]和OFDM多載波傳輸[2-3]中都引入了MIMO技術(shù).OFDM技術(shù)將頻率選擇性衰落信道劃分為多個(gè)正交子信道,每個(gè)子信道頻率平坦衰落,以避免符號(hào)間干擾,但多普勒效應(yīng)會(huì)破壞其子載波間的正交性,影響系統(tǒng)性能.對(duì)于移動(dòng)水聲通信系統(tǒng),由于聲波在海水中的傳播速度僅為1 500 m/s[4],收發(fā)端移動(dòng)引起的多普勒效應(yīng)遠(yuǎn)大于陸地?zé)o線通信[5-6].因此,必須在信號(hào)同步階段估計(jì)出多普勒擴(kuò)展因子,并根據(jù)該擴(kuò)展因子對(duì)接收信號(hào)重采樣[7],消除多普勒效應(yīng)的影響.

現(xiàn)有的多普勒擴(kuò)展估計(jì)算法大多使用LFM信號(hào)作為前后同步信號(hào)[5,8],接收端利用已知的序列與接收信號(hào)進(jìn)行互相關(guān)運(yùn)算,根據(jù)前后同步信號(hào)輸出的峰值間隔與實(shí)際信號(hào)間隔的差值計(jì)算多普勒擴(kuò)展因子.這類算法存在2個(gè)缺點(diǎn):① 接收機(jī)需要緩存所有的接收數(shù)據(jù)才能計(jì)算前后同步信號(hào)的峰值,不利于實(shí)時(shí)信號(hào)處理;② 接收信號(hào)與本地已知信號(hào)作互相關(guān)運(yùn)算,無法消除收發(fā)端晶振頻率差異等引起的信號(hào)頻率偏移的影響.

本文提出了一種適用于MIMO-OFDM移動(dòng)水聲通信系統(tǒng)的訓(xùn)練序列結(jié)構(gòu)及其相應(yīng)的多普勒擴(kuò)展估計(jì)方案,該方案的估計(jì)精度遠(yuǎn)高于傳統(tǒng)的以LFM信號(hào)為訓(xùn)練序列的估計(jì)方案.

1 系統(tǒng)模型

設(shè)MIMO-OFDM系統(tǒng)的發(fā)射換能器數(shù)為Nt,接收換能器數(shù)為Nr.信號(hào)采用基于循環(huán)前綴(cyclic prefix,CP)的OFDM調(diào)制方式,以防止碼間干擾.令B為信道帶寬,K為子載波個(gè)數(shù),則子載波間隔為Δf=B/K,一個(gè)OFDM符號(hào)的持續(xù)時(shí)間為T=1/Δf=K/B,每個(gè)OFDM符號(hào)的循環(huán)前綴時(shí)間長(zhǎng)度為Tg.

本文所采用的訓(xùn)練序列頻域結(jié)構(gòu)為IEEE 802.11n協(xié)議中40 MHz混合模式前導(dǎo)碼的HT-LTF部分[9].訓(xùn)練序列包含2個(gè)相同的OFDM符號(hào).令s={s0,s1,…,sK-1}T表示一個(gè)OFDM符號(hào)的頻域序列,發(fā)送信號(hào)的幀結(jié)構(gòu)如圖1所示,圖中sIFFT為s的逆傅里葉變換,即sIFFT=IFFT(s).

圖1 發(fā)送信號(hào)的幀結(jié)構(gòu)

第m幀基帶信號(hào)為

(1)

經(jīng)頻率為fc的載波變頻,得到的帶通信號(hào)為

(2)

(3)

時(shí)變多徑水聲信道的沖激響應(yīng)為

(4)

式中,δ()為單位沖激函數(shù);Ap(t)和τp(t)分別為第p條路徑的增益和時(shí)延.參考文獻(xiàn)[10],進(jìn)行如下假定:① 所有路徑的多普勒擴(kuò)展因子相同,即τp(t)≈τp-at,其中a為多普勒擴(kuò)展因子;② 路徑時(shí)延、路徑增益和多普勒擴(kuò)展因子在一幀信號(hào)持續(xù)時(shí)間內(nèi)保持不變.

經(jīng)過上述信道,接收端第r個(gè)接收換能器上的接收信號(hào)為

(5)

(6)

將接收信號(hào)下變頻為基帶信號(hào),即

(7)

式中,w(t)為基帶高斯白噪聲;Ω=2πafc為載波頻偏.

(六)三叉形器。良渚諸多墓穴出土了三叉形玉器，這種器是做什么用的，至今沒有定論，比較普遍的看法是，這種三叉形玉器是良渚人的冠飾，不是一般人，而是部落首領(lǐng)將其戴在額頭上。這種說法不是沒有道理的，三叉形器不多，一般一墓只有一件，且放置在墓主人的頭部。各墓出土的三叉形器體制差不多，不同的主要是中間的豎梁，有長(zhǎng)有短。三叉形器的造型類似漢字“山”。如果將它與圓雕玉鳥比對(duì)一下，當(dāng)發(fā)現(xiàn)它們其實(shí)是很相像的，所不同的，僅在于玉鳥的雙翅是平的，而三叉形器的兩邊類翅的兩叉向后彎曲，如果將三叉形器理解成飛鳥的造型，那么這雙翅的靠后就有點(diǎn)變形了，這種變形為的是突出鳥飛得快。

在接收端以F倍過采樣率進(jìn)行采樣,可得基帶數(shù)字信號(hào)為

(8)

2 延時(shí)自相關(guān)算法

在水聲通信系統(tǒng)中,傳輸信號(hào)受到多普勒效應(yīng)影響而產(chǎn)生較大的時(shí)間擴(kuò)展或壓縮,因此,傳統(tǒng)的延時(shí)相關(guān)算法不能直接應(yīng)用于接收端的同步.本文采用在接收端使用多個(gè)并行相關(guān)器對(duì)信號(hào)進(jìn)行處理的方法[5],實(shí)現(xiàn)多普勒擴(kuò)展因子的估計(jì).如圖2所示,q個(gè)相關(guān)器的相關(guān)窗口分別取不同的長(zhǎng)度K1,K2,…,Kq,對(duì)接收信號(hào)進(jìn)行延時(shí)自相關(guān)運(yùn)算,得到判決變量M1,M2,…,Mq,再選取其中的最大值Mmax,根據(jù)Mmax對(duì)應(yīng)的相關(guān)器窗口長(zhǎng)度即可估計(jì)出多普勒擴(kuò)展因子.

圖2 多個(gè)并行相關(guān)器示意圖

第q個(gè)相關(guān)器對(duì)接收信號(hào)中的2段重復(fù)序列進(jìn)行自相關(guān)處理,得到自相關(guān)函數(shù)為

(9)

第q個(gè)相關(guān)器的能量函數(shù)為

yr(q+n+Kq)(yr(q+n+Kq))*]

(10)

第q個(gè)相關(guān)器的判決變量為

(11)

(12)

令c為聲波在海水中的傳播速度,則發(fā)射端與接收端的相對(duì)運(yùn)動(dòng)速度為

(13)

3 仿真試驗(yàn)

通過大量的仿真實(shí)驗(yàn),對(duì)本文提出的估計(jì)方案進(jìn)行性能測(cè)試,并與傳統(tǒng)的以LFM信號(hào)為訓(xùn)練序列的估計(jì)方案(簡(jiǎn)稱LFM方案)進(jìn)行比較.仿真參數(shù)設(shè)置如下:信道帶寬為10 KHz,2段訓(xùn)練序列總長(zhǎng)度為25.6 ms,子載波數(shù)目為128,循環(huán)前綴長(zhǎng)度為子載波數(shù)目的1/4,載波頻率為27 KHz,過采樣率為8,MIMO結(jié)構(gòu)分別設(shè)置為1發(fā)1收、2發(fā)2收和4發(fā)4收.參照文獻(xiàn)[11-13]中的多徑瑞利衰落信道模型和參數(shù),本文仿真時(shí)采用的2種信道模型為:① 信道模型1包含3條路徑,其時(shí)延分別為0,0.5,1.0 ms,路徑增益分別為0,-4.3,-8.7 dB;② 信道模型2包含7條路徑,其時(shí)延分別為0,0.5,1.0,1.5,2.0,2.5,3.0 ms,路徑增益分別為0,-4.3,-8.7,-13.0,-17.0,-21.0,-26.0 dB.

根據(jù)多普勒擴(kuò)展因子估計(jì)值與實(shí)際值的誤差來評(píng)判該方案的估計(jì)性能,該誤差的計(jì)算公式為

(14)

圖3(a)給出了a=0.005時(shí)信道模型1的估計(jì)誤差曲線.由圖可知,LFM方案與本文方案的估計(jì)誤差均隨信噪比(SNR)增加而減小,且當(dāng)SNR>2 dB時(shí),2種方案的估計(jì)誤差曲線都趨于平穩(wěn).即使在較高的SNR下,LFM方案的估計(jì)誤差仍然約為2×10-3,估計(jì)精度不高,在較低的SNR下,估計(jì)誤差則更大;而本文方案在SNR=-5 dB時(shí),估計(jì)誤差接近1×10-3,并隨SNR的增大,逐漸接近于0,估計(jì)精度較之于LFM方案有明顯的提升.另外,在SNR較低時(shí),利用MIMO技術(shù)可以獲得一定的分集增益,2發(fā)2收系統(tǒng)較之于1發(fā)1收系統(tǒng)可以獲得1 dB左右的性能增益,同樣地,4發(fā)4收系統(tǒng)較1發(fā)1收系統(tǒng)可以獲得2～3 dB的性能增益.

(a) 信道模型1

(b) 信道模型2

圖3(b)給出了a=0.005時(shí)信道模型2的估計(jì)誤差曲線圖.比較圖3(a)與(b)可知,LFM方案的估計(jì)誤差隨多徑數(shù)目的增加略有增加,這是因?yàn)長(zhǎng)FM方案是利用本地已知信號(hào)與接收到的最強(qiáng)徑信號(hào)進(jìn)行匹配來計(jì)算峰值的,多徑數(shù)目越多,多徑干擾越嚴(yán)重,從而導(dǎo)致其估計(jì)誤差增加;而本文方案的訓(xùn)練序列結(jié)構(gòu)中存在循環(huán)前綴,可以有效抵抗多徑干擾,穩(wěn)定性較強(qiáng),多徑數(shù)目的增加對(duì)估計(jì)誤差影響不大.

圖4給出了a=0.009時(shí)2種信道模型的估計(jì)誤差曲線.與圖3對(duì)比可知,隨著a的增大,LFM方案的估計(jì)性能逐漸變差,當(dāng)SNR=-5 dB時(shí),LFM方案的估計(jì)誤差大于7×10-3;而本文方案的估計(jì)誤差則低于2×10-3,對(duì)多普勒擴(kuò)展因子的估計(jì)更為精確,且具有較強(qiáng)的穩(wěn)定性.同時(shí)可以看出,4發(fā)4收系統(tǒng)較之于1發(fā)1收系統(tǒng)可以獲得約5 dB的性能增益.

(a) 信道模型1

(b) 信道模型2

4 結(jié)語(yǔ)

本文分析了水聲信道的特點(diǎn)以及多普勒效應(yīng)對(duì)傳輸信號(hào)的影響,提出了一種適用于MIMO-OFDM移動(dòng)水聲通信系統(tǒng)的訓(xùn)練序列結(jié)構(gòu),并在接收端使用延時(shí)自相關(guān)算法進(jìn)行多普勒擴(kuò)展因子估計(jì).仿真試驗(yàn)結(jié)果表明,與LFM方案相比,所提方案具有更高的估計(jì)精度和更強(qiáng)的穩(wěn)定性.

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Doppler scale estimation scheme for MIMO-OFDM mobile underwater acoustic communication system

Zhang Xing1Song Kang1,2Li Chunguo1Yang Lüxi1Fang Shiliang1

(1Key Laboratory of Underwater Acoustic Signal Processing of Ministry of Education, Southeast University, Nanjing 210096, China)(2School of Electronic and Information Engineering, Qingdao University, Qingdao 266071, China)

To eliminate the Doppler effect in the multiple-input multiple-output orthogonal frequency division multiplexing (MIMO-OFDM) mobile underwater acoustic communication system,a training sequence structure and the corresponding Doppler scale estimation scheme were proposed.The transmitter inserts two identical training sequences ahead of each signal frame, while the receiver uses several parallel correlators to calculate the autocorrelation of the two received training sequences.Then, the Doppler scale factor can be estimated according to the window length of the correlator with the maximum autocorrelation value. The simulation results show that, compared with the traditional estimation scheme using the linear frequency modulation (LFM) signal as the training sequence, the proposed scheme can estimate the Doppler scale factor more accurately by fully utilizing the diversity gains of the MIMO technique, and the estimation error is less than 2×10-3.

underwater acoustic communication; multiple-input multiple-output(MIMO); orthogonal frequency division multiplexing(OFDM); Doppler scale

10.3969/j.issn.1001-0505.2017.02.003

2016-08-17. 作者簡(jiǎn)介: 張行(1992—),女,碩士生;李春國(guó)(聯(lián)系人),男,博士,副教授,博士生導(dǎo)師,chunguoli@seu.edu.cn.

國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61372101,61671144)、東南大學(xué)優(yōu)秀青年教師教學(xué)科研資助計(jì)劃資助項(xiàng)目.

張行，宋康,李春國(guó),等.MIMO-OFDM移動(dòng)水聲通信系統(tǒng)中多普勒擴(kuò)展估計(jì)方案[J].東南大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版),2017,47(2):215-219.

10.3969/j.issn.1001-0505.2017.02.003.

TN929.3

A

1001-0505(2017)02-0215-05