水下通信中信號(hào)跟蹤方法的抗干擾設(shè)計(jì)

陳林

摘 要： 針對(duì)傳統(tǒng)的水下通信信號(hào)跟蹤方法根據(jù)點(diǎn)觀測(cè)信息對(duì)當(dāng)前信號(hào)狀態(tài)實(shí)施預(yù)測(cè)，對(duì)數(shù)據(jù)信噪比較為敏感，存在較高的誤碼率和較低的抗噪性能，設(shè)計(jì)一種抗干擾性強(qiáng)的水下通信信號(hào)跟蹤方法。通過(guò)分塊的信道跟蹤方法對(duì)實(shí)際信道進(jìn)行實(shí)時(shí)跟蹤，減緩時(shí)變對(duì)信道的沖擊，在跟蹤的信道中采用弱小目標(biāo)信號(hào)的檢測(cè)前跟蹤方法，將原始數(shù)據(jù)作為觀測(cè)數(shù)據(jù)，利用跟蹤算法預(yù)計(jì)目標(biāo)狀態(tài)，再對(duì)目標(biāo)狀態(tài)進(jìn)行檢測(cè)判決，有利于低信號(hào)噪音在高信噪比條件下的能量積累，提高目標(biāo)檢測(cè)性能，實(shí)現(xiàn)高噪聲水下環(huán)境中通信信號(hào)的準(zhǔn)確跟蹤。實(shí)驗(yàn)結(jié)果說(shuō)明，所提方法能夠準(zhǔn)確跟蹤水下通信信號(hào)，具有較低的誤碼率，抗噪性能高。

關(guān)鍵詞： 水下通信； 信號(hào)跟蹤； 抗干擾； 弱目標(biāo)； 信道跟蹤； 抗噪性能

中圖分類號(hào)： TN911.4?34； TP391 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼： A 文章編號(hào)： 1004?373X（2018）07?0012?04

Anti?jamming design of signal tracking method in underwater communication

CHEN Lin

（School of Information Engineering， Suqian College， Suqian 223800， China）

Abstract： The traditional tracking method of underwater communication signal used to predict the current signal status according to the point observation information is sensitive to data SNR， and has high bit error rate and low anti?noise performance. Therefore， an underwater communication signal tracking method with high anti?jamming performance was designed. The channel tracking method based on block is used to track the practical channel in real time， and reduce the time?varying impact on channel. The tracking method of weak target signal before detection is adopted in tracking channel. The original data is taken as the observation data to predict the target state by means of the tracking algorithm， and then detect and judge the target state， which are conducive to the energy accumulation of low?noise signal under high SNR condition， can improve the target detection performance， and realize the accurate tracking of communication signal in the underwater environments with high SNR. The experimental results show that the method can track the underwater communication signal accurately， and has low bit error rate and high anti?noise performance.

Keywords： underwater communication； signal tracking； anti?jamming； weak target； channel tracking； anti?noise performance

0 引 言

隨著信息通信技術(shù)的快速發(fā)展，水下通信網(wǎng)絡(luò)目標(biāo)跟蹤技術(shù)廣泛應(yīng)用在軍事、檢測(cè)等領(lǐng)域。水下通信網(wǎng)絡(luò)受到環(huán)境復(fù)雜性的干擾，當(dāng)前的跟蹤方法抗干擾性較差，該課題成為相關(guān)學(xué)者研究的重點(diǎn)。

以分布式卡爾曼濾波算法為基礎(chǔ)的水下通信信號(hào)跟蹤方法，通過(guò)設(shè)置檢測(cè)數(shù)據(jù)的門限，采集點(diǎn)觀測(cè)信息，再基于點(diǎn)觀測(cè)信息對(duì)當(dāng)前信號(hào)狀態(tài)實(shí)施跟蹤。該方法對(duì)傳感器獲取的檢測(cè)數(shù)據(jù)信噪比較為敏感，不能解決實(shí)際水下通信中的復(fù)雜環(huán)境中高信噪比的干擾，存在較高的誤碼率和較低的抗噪性能。因此，本文設(shè)計(jì)了新的水下通信信號(hào)跟蹤方法，提高信號(hào)跟蹤的抗噪性，實(shí)現(xiàn)水下通信信號(hào)的準(zhǔn)確跟蹤。

1 水下通信中信號(hào)跟蹤方法的抗干擾設(shè)計(jì)

1.1 水下通信中信道的準(zhǔn)確選取

水下通信中信道的時(shí)變性較顯著時(shí)，信道的估計(jì)值與實(shí)際值的差別較大。在水下通信中信道的時(shí)變是可控的，信道的變化是連續(xù)的過(guò)程，通過(guò)對(duì)實(shí)際信道進(jìn)行選取[1]，實(shí)現(xiàn)減緩時(shí)變對(duì)信道的沖擊，進(jìn)而為后續(xù)信道中信號(hào)的準(zhǔn)確跟蹤提供好的環(huán)境。在海洋水聲環(huán)境中可采用分塊選取法對(duì)某個(gè)連續(xù)時(shí)間的信道沖擊進(jìn)行修正，將整個(gè)數(shù)據(jù)塊分為多個(gè)小的子塊。因?yàn)樾诺赖淖兓沁B續(xù)的，所以當(dāng)子塊足夠多時(shí)，可認(rèn)為信道的沖擊是非時(shí)變的。這種分塊信道選取方法的基本思想是：當(dāng)前子塊均衡時(shí)的沖擊為上個(gè)子塊的信道沖擊的估計(jì)值，子塊結(jié)束均衡恢復(fù)出信號(hào)后，利用均衡信號(hào)重新估計(jì)當(dāng)前信道的沖擊。按照這種思想處理后續(xù)的所有子塊。

基于分塊的信道選取需要將長(zhǎng)為[N]的數(shù)據(jù)分為若干小的子塊，假設(shè)子塊的數(shù)據(jù)長(zhǎng)度為[Ns，]為留存當(dāng)前子塊對(duì)下一子塊的碼間干擾，可在子塊的尾端附加長(zhǎng)度為[Ntoil]的數(shù)據(jù)，為了能保留完整的碼間干擾[2]，需滿足[Ns>Ntoil>L，][L]表示該信道的最大可辨識(shí)路徑。圖1為基于分塊的信道選取數(shù)據(jù)幀的分割結(jié)構(gòu)。

對(duì)水下通信的信號(hào)進(jìn)行信道選取時(shí)，首先將上個(gè)子塊對(duì)當(dāng)前子塊的碼間干擾消除，然后對(duì)上個(gè)子塊估計(jì)的沖擊進(jìn)行均衡控制[3]，恢復(fù)當(dāng)前子塊的前[N]個(gè)數(shù)據(jù)，再將恢復(fù)的數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練序列重新對(duì)當(dāng)前信道進(jìn)行沖擊估計(jì)，并計(jì)算當(dāng)前子塊的拖尾干擾，方便下個(gè)子塊數(shù)據(jù)的處理。

假設(shè)一個(gè)被分成[r]個(gè)子塊的數(shù)據(jù)幀，對(duì)信道選取的過(guò)程如下：

1） 根據(jù)導(dǎo)頻序列估計(jì)出初始信道的沖擊為[h0，]計(jì)算出導(dǎo)頻序列中第一個(gè)子塊的碼間干擾[d1]。

2） 計(jì)算第[t]個(gè)子塊的數(shù)據(jù)塊向量為：

假設(shè)第[t-1]個(gè)子塊對(duì)第[t]個(gè)子塊的碼間干擾向量為：

當(dāng)干擾被消除后，得到均衡的數(shù)據(jù)塊向量：

[yt=y′t-dt] （3）

子塊均衡前，視為其信道沖擊響應(yīng)等同于其上一子塊的信道沖擊響應(yīng)[h′t-1，]輸入[yt]和[ht-1，]進(jìn)入頻域均衡，輸出時(shí)域信號(hào)[xt]。

3） 取時(shí)域信號(hào)[xt]的前[Ns]個(gè)數(shù)據(jù)作為判決，將其判決到最近的星座點(diǎn)，得到時(shí)域的判決向量[xt]。

4） 已知[xt]的序列，[yt]為接收序列，采用信道估算法對(duì)當(dāng)前信道進(jìn)行重新估計(jì)，結(jié)果用[ht]表示，對(duì)[xt]和[ht]進(jìn)行卷積運(yùn)算[4]，得出當(dāng)前子塊對(duì)下個(gè)子塊的碼間干擾[dt+1]。

5） 重復(fù)過(guò)程2）直至將[r]個(gè)子塊全部處理。

應(yīng)用過(guò)程中，若均衡算法的應(yīng)用對(duì)象是頻域均衡，還要進(jìn)行時(shí)域和頻域的信號(hào)轉(zhuǎn)換，在過(guò)程2）中對(duì)[yt]和[ht-1]向量進(jìn)行DFT轉(zhuǎn)換，過(guò)程4）在進(jìn)行卷積運(yùn)算前先將[Ns]點(diǎn)的DFT轉(zhuǎn)換到頻域相乘再做2[Ns]點(diǎn)的IDFT轉(zhuǎn)換到時(shí)域，[Ns]點(diǎn)為碼間干擾。

1.2 水下通信中干擾信號(hào)的跟蹤方法設(shè)計(jì)

通過(guò)1.1節(jié)的分析過(guò)程實(shí)現(xiàn)了水下通信中信道的實(shí)時(shí)準(zhǔn)確跟蹤，在該信道中采用弱小目標(biāo)的檢測(cè)前跟蹤方法，實(shí)現(xiàn)高噪聲水下環(huán)境中通信信號(hào)的準(zhǔn)確跟蹤。

弱小目標(biāo)的監(jiān)測(cè)與跟蹤問(wèn)題包括水中追蹤目標(biāo)，隱秘性較高、目標(biāo)偏小、噪聲和雜波過(guò)強(qiáng)造成聲吶回波弱[5]。本文提出水下通信中弱小目標(biāo)的檢測(cè)前跟蹤法，將原始的觀測(cè)數(shù)據(jù)作為觀測(cè)數(shù)據(jù)，利用跟蹤算法預(yù)計(jì)目標(biāo)狀態(tài)，再對(duì)目標(biāo)狀態(tài)進(jìn)行檢測(cè)判決，有利于低信號(hào)噪音在高信噪比條件下的能量積累，提高目標(biāo)檢測(cè)性能。圖2為本文水下通信目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤中信號(hào)處理流程。

圖2中各個(gè)小方塊為本文信號(hào)跟蹤方法步驟，外部的大方框表示信號(hào)檢測(cè)跟蹤各個(gè)步驟是同時(shí)進(jìn)行的且不存在檢測(cè)限制[6]。

設(shè)置聲吶傳感器的探測(cè)區(qū)域是[X×Y]的平面區(qū)域，也就是柵格平面區(qū)域，如圖3所示。根據(jù)聲吶的靈敏度將探測(cè)區(qū)域分成[M×N]大小為[Δ×Δ]的分辨小塊，假設(shè)在[k]時(shí)間內(nèi)產(chǎn)生了[zij（k）]觀測(cè)數(shù)據(jù)，[i=1，2，…，N；j=1，2，…，M，]得出[k]時(shí)間內(nèi)聲吶傳感器的全部觀測(cè)向量為：

[Z（k）=zij（k）：i=1，2，…，N；j=1，2，…，M] （4）

若目標(biāo)位置在平面區(qū)域的中心，該目標(biāo)會(huì)對(duì)周圍的區(qū)域帶來(lái)影響。假設(shè)該目標(biāo)對(duì)[（i，j）]的分辨小塊的影響為[fs（i，j，x，y）]，若該目標(biāo)為點(diǎn)目標(biāo)，可以采用擴(kuò)散函數(shù)表示該點(diǎn)對(duì)周圍區(qū)域的影響[7]，擴(kuò)散函數(shù)通常用二維截?cái)鄨A對(duì)稱高斯模型表示。

[fs（i，j，x，y）=Δ2I2πs2exp-iΔ-x22s2-jΔ-y22s2， iΔ-x<3，jΔ-y<30， otherwise] （5）

式中：[I]表示目標(biāo)在[（x，y）]時(shí)的水下通信信號(hào)強(qiáng)度；[s]為模糊參數(shù)。式（5）與對(duì)積分形式的點(diǎn)擴(kuò)散模型相似。當(dāng)[sΔ]的值趨近于0時(shí)，點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)無(wú)限接近于[δ，][δ]代表沖擊函數(shù)。

聲吶傳感器在水下進(jìn)行信號(hào)探測(cè)時(shí)，背景噪音極強(qiáng)，目標(biāo)信號(hào)可能在追蹤過(guò)程中消失，目標(biāo)再次出現(xiàn)后，聲吶傳感器會(huì)繼續(xù)跟蹤目標(biāo)信號(hào)的運(yùn)動(dòng)軌跡直到其超出傳感器的追蹤范圍[8]。目標(biāo)信號(hào)的消失和出現(xiàn)可用馬爾科夫過(guò)程進(jìn)行描述。設(shè)[λ]為目標(biāo)的狀態(tài)，當(dāng)[λ]的值為1時(shí)表示目標(biāo)出現(xiàn)，[λ]等于0時(shí)表示目標(biāo)消失，目標(biāo)從消失到出現(xiàn)的轉(zhuǎn)移概率表示為：

目標(biāo)從出現(xiàn)到消失的概率表達(dá)式為：

若目標(biāo)位置在聲吶傳感器的探測(cè)范圍外，則目標(biāo)狀態(tài)從1轉(zhuǎn)移到0的概率等于0。

上文對(duì)聲吶傳感器的弱目標(biāo)檢測(cè)時(shí)，在進(jìn)行弱目標(biāo)貝葉斯估計(jì)中，目標(biāo)狀態(tài)后驗(yàn)概率為[p（xk，λkZ（k）），][Z（k）]包括所有觀測(cè)值，[λk]為存在性變量。后驗(yàn)概率密度與上文轉(zhuǎn)移概率和似然函數(shù)有關(guān)，表達(dá)式如下：

式中：[λk]與馬爾科夫有關(guān)，若[λk+1=0，]聲吶傳感器無(wú)法探測(cè)目標(biāo)，[xk+1]無(wú)法對(duì)目標(biāo)狀態(tài)進(jìn)行估計(jì)；若[λk+1=1，]則跟蹤概率為：

[p（xk+1xk，λk，λk+1=1）=p（xk+1xk），λk=1pB（xk+1），λk=1] （9）

式中：[p（xk+1xk）]為狀態(tài)概率轉(zhuǎn)移密度；[pB?]為目標(biāo)首次出現(xiàn)的概率。

2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

2.1 跟蹤結(jié)果檢測(cè)

實(shí)驗(yàn)設(shè)置采樣時(shí)間間隔為1 s，待檢測(cè)的水下通信柵格范圍[9]是100×100，水下通信信號(hào)強(qiáng)度[I=20，]實(shí)驗(yàn)中的噪聲為高斯白噪聲，其標(biāo)準(zhǔn)差為10，方差為[0.0052，]當(dāng)目標(biāo)信號(hào)在5～20 s出現(xiàn)[10]時(shí)，算出目標(biāo)出現(xiàn)的概率為0.2，消失概率為0.2。初始狀態(tài)[x=63，0，0.2，0r，]采用本文方法對(duì)實(shí)驗(yàn)水下通信中的信號(hào)進(jìn)行跟蹤仿真實(shí)驗(yàn)，效果圖如圖4，圖5所示。

分析圖4可知，在5～20 s時(shí)，水下通信目標(biāo)出現(xiàn)，此時(shí)目標(biāo)出現(xiàn)的概率大于0.6，在其他時(shí)刻目標(biāo)出現(xiàn)的概率急速下降。分析圖5水下通信信號(hào)在[X]軸方向運(yùn)動(dòng)軌跡圖能夠看出，當(dāng)水下通信目標(biāo)的出現(xiàn)概率大于0.6時(shí)，檢測(cè)到本文方法跟蹤的信號(hào)[X]軸運(yùn)動(dòng)軌跡與信號(hào)真實(shí)的[X]軸運(yùn)動(dòng)軌跡差別不大；當(dāng)概率小于0.6時(shí)，運(yùn)動(dòng)軌跡差別較大，其同圖4中的實(shí)際結(jié)果一致，說(shuō)明本文方法是一種有效的水下通信信號(hào)目標(biāo)跟蹤方法。

2.2 誤碼率檢測(cè)

實(shí)驗(yàn)采用本文方法對(duì)某沿海地區(qū)海域進(jìn)行實(shí)驗(yàn)分析，利用本文方法對(duì)信道進(jìn)行預(yù)估，在信號(hào)發(fā)射端輸入文本信息，接收數(shù)據(jù)的同時(shí)采用卡爾曼濾波方法和本文方法對(duì)均勻分布的數(shù)據(jù)信息進(jìn)行預(yù)估，得到如圖6所示的兩種方法的誤碼率性能圖。發(fā)射端發(fā)射信號(hào)后，在接收端采用兩種方法進(jìn)行調(diào)節(jié)，得到如表1所示的不同距離接收到數(shù)據(jù)處理后的誤比特率統(tǒng)計(jì)情況。

2.3 時(shí)變信道中通信性能檢測(cè)

實(shí)際應(yīng)用中水中的信道大多為時(shí)變信道，對(duì)時(shí)變信道的分析需采用水聲時(shí)變信道模型，上文介紹了采用比較簡(jiǎn)單的方法構(gòu)建水聲信道模型，在一定程度上可以體現(xiàn)水聲信道的時(shí)變性，利用該模型和接收系統(tǒng)進(jìn)行性能仿真分析，仿真環(huán)境為：載波頻率[fc=]4 000 Hz，利用QPSK進(jìn)行信號(hào)調(diào)節(jié)，碼元速率為400 SPS，為了提供每條信道的多徑疊加隨機(jī)時(shí)延，采樣頻率為[fs=64×fc，][Kf1=0.01，][Kf2=0.0110，][λ=0.99，]圖7為本文方法下信道處于時(shí)變信道2時(shí)的誤碼特性曲線，為了得到強(qiáng)烈的對(duì)比結(jié)果，給出相同條件下工作在時(shí)不變信道2的誤碼特征曲線。由圖7得出信號(hào)處于時(shí)變信道2時(shí)，性能相比時(shí)不變信道2時(shí)下降了4 dB左右。通過(guò)對(duì)仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行分析得出結(jié)論：信號(hào)處于時(shí)變信道時(shí)，性能稍有下降，但當(dāng)輸入的信噪比較大時(shí)，就可進(jìn)行正常的信號(hào)追蹤。應(yīng)用時(shí)變信道模型時(shí)應(yīng)根據(jù)實(shí)際情況加以利用，說(shuō)明本文方法可以降低一些由信道帶來(lái)的隨機(jī)時(shí)變相位起伏和幅度起伏功能，具有較高的抗噪性能。

3 結(jié) 論

本文提出新的水下通信中信號(hào)跟蹤方法，采用分塊的信道跟蹤方法對(duì)實(shí)際信道進(jìn)行實(shí)時(shí)跟蹤，有效處理了時(shí)變對(duì)信道的沖擊，并通過(guò)弱小目標(biāo)的檢測(cè)前跟蹤方法實(shí)現(xiàn)水下復(fù)雜環(huán)境中通信信號(hào)的準(zhǔn)確跟蹤。

參考文獻(xiàn)

[1] 郭陽(yáng)勇.水下軍事通信中短距離通信優(yōu)化方法研究[J].計(jì)算機(jī)仿真，2014，31（7）：10?13.

GUO Yangyong. Short distance communication optimization method in underwater military communication [J]. Computer simulation， 2014， 31（7）： 10?13.

[2] 朱靜.實(shí)時(shí)信號(hào)檢測(cè)在水下信號(hào)識(shí)別中的研究及系統(tǒng)仿真[J].艦船科學(xué)技術(shù)，2015，37（5）：155?158.

ZHU Jing. Research of real time signal detection in underwater signal identification and system simulation [J]. Ship science and technology， 2015， 37（5）： 155?158.

[3] 萬(wàn)磊，張英浩，孫玉山，等.基于自抗擾的自主水下航行器地形跟蹤控制[J].兵工學(xué)報(bào)，2015，36（10）：1943?1948.

WAN Lei， ZHANG Yinghao， SUN Yushan， et al. AUV′s bottom following control method based on ADRC [J]. Acta armamentarii， 2015， 36（10）： 1943?1948.

[4] 趙利芳，荊麗麗.大型無(wú)人機(jī)電子通訊信號(hào)抗干擾方法研究仿真[J].科技通報(bào)，2015，31（12）：218?219.

ZHAO Lifang， JING Lili. Large UAV electronic communication signal anti?jamming method study and simulation [J]. Bulletin of science and technology， 2015， 31（12）： 218?219.

[5] 丁雪芳.大型網(wǎng)絡(luò)通信系統(tǒng)干擾下的穩(wěn)定性控制模型仿真[J].控制工程，2015，22（6）：1161?1165.

DING Xuefang. Simulation of stability control model under disturbance of large scale network communication system [J]. Control engineering of China， 2015， 22（6）： 1161?1165.

[6] 閆云斌，田慶民，馬曉琳，等.跳頻信號(hào)與跟蹤干擾信號(hào)DOA估計(jì)方法[J].海軍工程大學(xué)學(xué)報(bào)，2016，28（1）：108?112.

YAN Yunbin， TIAN Qingmin， MA Xiaolin， et al. DOA estimation methods of FH signals and follower jamming signals [J]. Journal of Naval University of Engineering， 2016， 28（1）： 108?112.

[7] 沈曉燕，杜薇，洪波.控制后肢運(yùn)動(dòng)的脊髓神經(jīng)信號(hào)追蹤方法研究[J].高技術(shù)通訊，2015，25（4）：393?396.

SHEN Xiaoyan， DU Wei， HONG Bo. A study on tracking the neural signals for hindlimb movement control in the spinal cord [J]. Chinese high technology letters， 2015， 25（4）： 393?396.

[8] 楊學(xué)永，宋國(guó)棟，錢軼，等.現(xiàn)代雷達(dá)信號(hào)分選跟蹤的幾種方法[J].現(xiàn)代雷達(dá)，2014，36（3）：43?48.

YANG Xueyong， SONG Guodong， QIAN Yi， et al. Several methods of radar signal sorting and tracking [J]. Modern radar， 2014， 36（3）： 43?48.

[9] 馬月紅，于志堅(jiān)，張曉林，等.一種極低載噪比高動(dòng)態(tài)信號(hào)跟蹤的線性預(yù)測(cè)器設(shè)計(jì)[J].宇航學(xué)報(bào)，2015，36（9）：1068?1074.

MA Yuehong， YU Zhijian， ZHANG Xiaolin， et al. The design of an adaptive linear predictor for the tracking of extremely low?CNR high?dynamic signals [J]. Journal of astronautics， 2015， 36（9）： 1068?1074.

[10] 趙文禮，范劍，吳敏，等.微弱信號(hào)混沌檢測(cè)的自跟蹤掃頻控制方法[J].控制理論與應(yīng)用，2014，31（2）：250?255.

ZHAO Wenli， FAN Jian， WU Min， et al. Self?tracing?frequency control in weak signal chaotic detection [J]. Control theory & applications， 2014， 31（2）： 250?255.