邢延超,丁寒雪,Lu Jin,李澤群,3,何司宇
(1.青島理工大學 信息與控制工程學院,山東青島266000;2.Laboratory of Wireless Communication, School of Electrical, Electronic and Computer Engineering, University of Western Australia, Perth Australia;3.School of Electrical and Electronic Engineering, University of Technology, Sydney Australia)
水聲信道具有時變和強多途特性[1],水聲信道時變特性使得水聲信道變化劇烈,常規(guī)的水聲信道估計和均衡算法失效;水聲信道強多途特性導致接收信號大幅度展寬,水聲信道估計和均衡難以獲得有效的估計和解碼效果。
針對水聲信道估計和均衡問題,國內(nèi)外多家機構進行了大量的相關研究。國外,針對水聲信道估計問題,Y.R.Zheng[2]提出基于改進的比例歸一化最小均方水聲信道估計算法。針對水聲信道均衡問題,M.Stojanovic[3]提出自適應判決反饋均衡算法。Y.R.Zheng[4]提出頻域Turbo均衡算法。國內(nèi),針對水聲信道估計問題,喬鋼提出了基于基追蹤去噪的稀疏水聲信道估計算法[5]和低復雜度的OMP水聲信道估計算法[6]。針對水聲信道均衡問題,殷敬偉[7-9]進行了盲虛擬多途干擾消除研究。鄢社鋒[10]提出免信道估計的雙向Turbo均衡算法。何成兵[11]提出了頻域和時域混合的Turbo均衡算法。
總的來說,水聲信道估計研究集中在壓縮感知框架下的OMP、基追蹤等算法和稀疏優(yōu)化自適應框架下的改進的比例歸一化最小均方算法。水聲信道均衡研究集中在Turbo均衡類、盲均衡類等算法。然而,這些算法僅解決了時不變和緩慢時變水聲信道估計和均衡問題,針對時變水聲信道估計和均衡問題,國內(nèi)外的研究成果都相對較少。這是因為時變信道下水聲通信的一個關鍵難點是:收發(fā)節(jié)點相對運動時,水聲信道劇烈變化,上述信道估計和均衡算法已不再適用。因此,本文提出了基于差分編碼的水聲OFDM通信(Underwater acoustic OFDM communications based on differential coding, DC-OFDM)算法,構建了抗時變多途的通信體制,消除水聲信道估計環(huán)節(jié),直接進行解碼判決(均衡,檢測,估計),實現(xiàn)了時變強多途水聲信道下的可靠水聲通信。
DC-OFDM算法原理如圖1所示,將串行的數(shù)據(jù)(每塊數(shù)據(jù)占用帶寬B,傳輸時間Tb)轉換到M路并行子信道上傳輸,每塊數(shù)據(jù)占用寬度變?yōu)锽/M,傳輸時間變?yōu)镸Tb,減小多途時延的影響;在數(shù)據(jù)塊之間插入循環(huán)前綴(Cyclic Prefix, CP),當CP長度大于最大多途時延,多途時延不會擴展到下一個數(shù)據(jù)塊,從而避免多途干擾。因此在時變強多途干擾下,DC-OFDM算法性能較好。
圖1 DC-OFDM算法原理Fig.1 Principle of DC-OFDM algorithm
DC-OFDM算法系統(tǒng)結構如圖2所示。在發(fā)送端,源碼 s經(jīng)過信道編碼、交織后,得到交織比特s′;經(jīng)過串并轉換、DQPSK映射和相位編碼后,得到符號d;再經(jīng)過IFFT變換后,得到時域發(fā)送序列x(m);加CP、并串轉換、加同步信號、D/A轉換后,得到模擬信號x~ (t),通過換能器發(fā)出。在接收端,接收信號y~(t)經(jīng)過A/D轉換、同步檢測、串并轉換、去CP后,得到時域接收序列 y (m);經(jīng)過FFT變換后,得到符號再經(jīng)過DQPSK相位解碼和解映射、并串轉換后,得到數(shù)據(jù)比特s?′;解交織、信道解碼后,可得源碼估計值s?。
發(fā)射端如圖2(a)所示,源碼s經(jīng)過信道編碼、交織后,得到交織比特s′;串并轉換后進行DQPSK映射和相位編碼,得到符號d=[d0,···,dk,···,dK-1];將d放置到通頻帶的前半部分,d的共軛放置到通頻帶的后半部分,然后逐列進行M點的IFFT變換:
得到時域矩陣為:
其中,m=0,···,M-1,k=0,···,K-1;加循環(huán)前綴、并串轉換、加同步信號、D/A轉換后,可得發(fā)送的模擬信號x~ (t)。
常用的時變多途水聲信道模型如下[12]:
其中,時變水聲信道多途數(shù)為P,第p條路徑的增益為Ap(t),時延為 τp(t),噪聲為n(t)。
圖2 系統(tǒng)結構Fig.2 System structure
經(jīng)過水聲信道后,得到接收信號為:
接收端如圖2(b)所示,先進行A/D轉換、同步檢測、串并轉換、去CP后,得到時域接收矩陣為:
進行FFT變換:
南海實測水聲信道如圖3所示,橫軸表示時域抽頭數(shù),縱軸表示歸一化幅度。系統(tǒng)參數(shù)設定如表1所示。傳輸數(shù)據(jù)結構如圖4所示,1幀數(shù)據(jù)由多塊數(shù)據(jù)構成,每塊數(shù)據(jù)由循環(huán)前綴(網(wǎng)格表示,CP1,CP2,…,CPn)和有效傳輸數(shù)據(jù)(D1,D2,…,Dn)構成,同步頭、同步尾采用線性調(diào)頻信號,LFM1為幅值1V的線性調(diào)頻信號,LFM2為幅值0.6V的線性調(diào)頻信號,這是為了避免同步檢測時檢測到同步尾。
圖3 實測南海信道Fig.3 Measured south china sea channel
表1 DC-OFDM系統(tǒng)參數(shù)Tab.1 DC-OFDM system parameters
3種編碼方式性能對比如圖5所示,橫軸表示信噪比(Signal Noise Ratio, SNR),縱軸表示100組仿真試驗平均誤碼率(Bit Error Rate, BER)。DBPSK解碼性能好于DQPSK,DQPSK好于D8PSK;DQPSK比DBPSK頻帶利用率更高,比D8PSK抗噪聲性能更好,因此在水箱試驗時選擇性能折中的DQPSK。信噪比為8dB時,DQPSK100組仿真試驗全部正確解碼。
圖4 傳輸數(shù)據(jù)結構Fig.4 Structure of transmitted data
圖5 三種編碼方式性能對比(100組)Fig.5 Performance comparison of three coding methods (100 groups)
水箱長1.16 m寬0.76 m高0.62 m,試驗設定如圖6所示。換能器、水聽器布放如圖6(a)所示,收發(fā)節(jié)點水平距離0.4 m,換能器和水聽器布放深度0.5 m。時變信道構造過程如圖6(b)所示,試驗時用水盆在水面劃水,造成水面波動,增強信道時變性。系統(tǒng)參數(shù)設定、傳輸數(shù)據(jù)結構同仿真。
圖6 試驗設定Fig.6 Experiment sets
水箱試驗如圖7所示。水箱隨機信道如圖7(a)所示,其中橫軸表示時域抽頭數(shù),縱軸表示歸一化幅度,對比圖3可知水箱信道具有強多途干擾。發(fā)射及接收信號如圖7(b)和圖7(c)所示。
由于收發(fā)節(jié)點距離較近,環(huán)境噪聲較小,所以接收信號信噪比較高。試驗10次,每次發(fā)射不同的數(shù)據(jù),解碼均為0誤碼。任取其中一組接收數(shù)據(jù)作為基準(由于信噪比較高,此時可近似當成無噪聲處理),人為加入隨機高斯白噪聲,獲得信噪比0~16 dB的接收信號。采用所提算法,解碼性能如圖7(d)所示,橫軸表示信噪比,縱軸表示DQPSK100組水箱試驗平均誤碼率。信噪比為15dB時,100組全部正確解碼。從水箱試驗可看出:所提算法可有效適用于時變強多途干擾的水聲信道,可解決水聲信道時變強多途干擾問題。對比圖5可看出:所提算法在水箱通信時的性能弱于南海實測水聲信道仿真時的性能,這是由水箱通信時的時變強多途干擾造成。
圖7 水箱試驗Fig.7 Water tank experiment
本文提出了時變強多途水聲信道下的DC-OFDM算法,利用循環(huán)前綴技術以及OFDM通信技術固有的抗多途特性,可有效消除時變多途干擾。南海實測信道仿真和水箱試驗結果表明:所提算法可有效解決水聲信道時變強多途干擾的問題,實現(xiàn)可靠水聲通信。