CN102546486A - 一种信道自适应单载波水声相干通信信号处理方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种信道自适应单载波水声相干通信信号处理方法，该方法基于若干个信号帧和块同步头进行；其中，一个块同步头和若干个信号帧组成一个数据块；一个信号帧包括：帧头和若干个子帧数据组成，其中的每一个子帧数据依次为：特字UW、数据Data、特字UW和插零ZP；块头和帧同步头分别使用m序列码在时域和频域二维搜索的方法进行时频二维同步，获块时间同步、帧时间同步和多普勒频偏，并对当前帧的信道估计；根据多普勒频偏对信号帧进行多普勒补偿获帧数据；并进行时间反向；然后时间正向帧数据和时间反向帧数据作为输入信号利用在判选准则控制下的时间正反向时频域均衡联合处理算法进行选择解码方法，对信号中数据Data进行解码。

Description

一种信道自适应单载波水声相干通信信号处理方法

技术领域

本发明属于水声通信领域，特别涉及一种信道自适应单载波水声相干通信信号处理方法。

背景技术

水声通信技术无论在国防还是民事方面都有广阔的应用前景，水声信道中复杂时变的信道结构会造成接收端严重的码间干扰，一般来说，对抗码间干扰的方法有三种：单载波时域均衡、单载波频域均衡和多载波频域均衡。

在水声信道中，单载波系统相对多载波系统而言，具有峰均比高、载波相位易于跟踪等优点。对于单载波系统来说，可以采用时域均衡或频域均衡补偿水声信道造成的码间干扰。时域均衡由于可以以符号速率自适应调节均衡器系数，因而能够实时跟踪信道的变化，但当信道结构过于复杂比如信道时延较长时，会造成均衡器阶数过长，计算复杂度过大，某些情况下甚至不能收敛；频域均衡可以在信道结构复杂的情况下工作，但由于其均衡器系数是建立在信道估计的基础上，对信道估计的要求较高，一般需要较高的信噪比。另外，当信道在信号帧时间内发生变化时，帧头的信道估计误差会造成均衡性能下降。另一方面，无论对于时域均衡还是频域均衡来说，由于均衡器的阶数是有限长的，同一信道结构在时间正向处理和时间反向处理时所产生的性能也不相同，例如在某些非最小相位信道条件下时间反向的时域均衡效果优于时间正向的时域均衡。因此，在水声通信中，现有的单载波系统无论是单独使用时域均衡或是频域均衡，还是单独使用时间反向的时、频域均衡，都存在性能较差的情况，也就限制了这些通信信号处理方法的使用范围。

发明内容

本发明的目的在于，为解决上述问题，本发明提出一种信道自适应单载波水声相干通信信号处理方法，以使得满足接收机计算复杂度的要求下实现可靠的水下通信。

为实现上述发明目的，提出一种信道自适应单载波水声相干通信信号处理方法，该方法基于若干个信号帧和块同步头进行；其中，一个块同步头和若干个信号帧组成一个数据块；一个信号帧包括：帧头和若干个子帧数据组成，其中的每一个子帧数据依次为：特字UW、数据Data、特字UW和插零ZP；所述的处理方法具体步骤包括：

步骤1)：所述的块同步头使用m序列码用时域和频域二维搜索的方法进行时频二维同步，获得块时间同步和多普勒频偏；

步骤2)：根据所述的步骤1)中的块时间同步得到信号帧，同时获得信号帧的帧同步头，所述的帧同步头使用m序列码在时域和频域二维搜索的方法进行时频二维同步，获得帧时间同步和多普勒频偏，并对当前帧的信道估计；

步骤3)：根据所述的步骤2)得到的多普勒偏差对信号帧进行多普勒补偿获得帧数据；

步骤4)：对所述的步骤3)得到的帧数据进行时间反向；

步骤5)：对时间正向时域均衡算法和时间反向时域均衡算法计算量估计，把所述的步骤3)获得的帧数据和所述的步骤4)获得的时间反向的帧数据作为时间正反向时域频域均衡联合处理算法的输入，根据最小均方误差的原则选出均方误差最小的算法作为解码方法；其中，所述的时间正反向时域频域均衡联合处理算法包括：时间正向时域均衡算法、时间反向时域均衡算法、时间正向频域均衡算法和时间反向频域均衡算法；

设一帧信号的等效基带数据{r_n}中，数据Data为{d_m}，{d_m}前的是特字UW，此UW记为{u_k}，{d_m}后的是特字UW，此UW记为{v_k}；时间正反向时域频域均衡联合处理算法的输入信号包括{r_m}和

对{u_k}和

进行时域均衡，并记录下时域均衡器的参数值，得到误差序列{e_uk}和

对该帧信号进行频域均衡，得到整帧信号的软信息和误差序列

和{e_vk}；其中，k＝1，2，3…K，m＝1，2，3…M，n＝1，2，3…N；

表示r_m的时间反向信号；{d_m}前的是特字UW与{d_m}后的是特字UW内容一样，为后续方便标记，把{d_m}前的特字UW记为{u_k}，把{d_m}后的特字UW记为{v_k}。

当时间正向时域均衡算法的计算量大于接收机要求时，分别计算时间反向时域均衡算法、时间正向频域均衡算法和时间反向频域均衡算法的均方误差；

${\mathrm{\ξ}}_{\mathrm{rt}}=\frac{1}{L}\underset{k=K-L+1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}{\left|e_{\stackrel{\←}{v}k}\right|}^2;$ ${\mathrm{\ξ}}_{\mathrm{ff}}=\frac{1}{K}\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}{\left|e_{\stackrel{\←}{u}k}\right|}^2;$ ${\mathrm{\ξ}}_{\mathrm{rf}}=\frac{1}{K}\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}{\left|e_{\mathrm{vk}}\right|}^2;$

根据最小均方误差的原则，选取ξ_rt、ξ_ff和ξ_rf中最小值对应的均衡算法作为解码依据；

当时间反向时域均衡算法的计算量大于接收机要求时，分别计算时间正向时域均衡算法、时间正向频域均衡算法和时间反向频域均衡算法的均方误差；

${\mathrm{\ξ}}_{\mathrm{ft}}=\frac{1}{L}\underset{k=K-L+1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}{\left|e_{\mathrm{uk}}\right|}^2;$ ${\mathrm{\ξ}}_{\mathrm{ff}}=\frac{1}{K}\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}{\left|e_{\stackrel{\←}{u}k}\right|}^2;$ ${\mathrm{\ξ}}_{\mathrm{rf}}=\frac{1}{K}\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}{\left|e_{\mathrm{vk}}\right|}^2;$

根据最小均方误差的原则，选取ξ_ft、ξ_ff和ξ_rf中最小值对应的均衡算法作为解码依据；

当时间正向时域均衡算法和时间反向时域均衡算法的计算量均大于接收机要求时，分别计算时间正向频域均衡算法和时间反向频域均衡算法的均方误差；

${\mathrm{\ξ}}_{\mathrm{rf}}=\frac{1}{K}\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}{\left|e_{\mathrm{vk}}\right|}^2;$ ${\mathrm{\ξ}}_{\mathrm{ff}}=\frac{1}{K}\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}{\left|e_{\stackrel{\←}{u}k}\right|}^2;$

根据最小均方误差的原则，选取ξ_ff和ξ_rf中最小值对应的均衡算法作为解码依据；

步骤6)：当选取的算法是时域均衡算法，读取所述的步骤5)中记录的参数值后运用选取的均衡算法对数据Data进行解码；当选取的算法是频域均衡算法，直接使用频域均衡算法对应的软信息对数据Data进行解码。

所述的步骤5)中，当前信道与参考信道的相关值大于0.9时，直接沿用前一帧信号使用的方法进行解码。

所述的步骤3)采用插值的办法对信号帧进行多普勒频偏补偿。

所述的步骤2)信道估计包括：

利用所述的帧头信息初始化参考信道；若已经有参考信道，则判断当前信道与参考信道的相关性，若相关值小于给定的经验值，利用所述的帧头信息更新参考信道；若相关值大于等于给定的经验值，参考信道保持不变。

所述的特字UW的序列采用Frank-Zadoff序列、Chu序列或添加直流分量的PN序列。

所述的参数值包括：时域均衡器系数、锁相环的相位信息和跟踪步长。

本发明的优点在于，与现有技术相比，本发明提出的方法结合正反向时频域均衡方法各自的优点，一方面能够避免在信道结构过于复杂时时域均衡方法过大的计算复杂度，提高算法收敛的可能性，另一方面也能避免在信道变化较快时频域均衡方法由于信道估计误差带来的性能下降，还能降低在某些非最小相位信道下均衡处理的误码率，将大大提高现有水声通信机在不同水声信道结构下稳定可靠的工作能力，扩大现有水声通信机的使用范围。

附图说明

图1为本发明的水声通信过程；

图2为本发明基于的数据传输帧结构图；

图3为本发明提出的一种信道自适应单载波水声相干通信信号处理方法流程图；

图4为某次湖试水声通信信道结构图；

图5为某次海试水声通信信道结构图；

图6为基于图5的水声通信信道使用时间正向时域均衡解码输出的星座图；

图7为基于图5的水声通信信道使用时间反向时域均衡解码输出的星座图；

图8为某次海试1km距离、1s内第一次估计的水声信道结构图；

图9为某次海试1km距离、1s内连续第二次估计的水声信道结构图；

图10为某次海试1km距离、1s内连续第三次估计的水声信道结构图；

图11为某次海试1km距离、1s内连续第四次估计的水声信道结构图；

图12为本发明使用的时域均衡器结构图；

图13为本发明中联合处理算法的工作结构图；

图14为本发明接收时间正向复基带数据帧格式图；

图15为本发明接收时间反向复基带数据帧格式图。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细的说明。

本发明提供的一种信道自适应单载波水声相干通信信号解码方法涉及发射和接收两个部分，本发明的水声通信过程，如图1所示。整个通信过程包括依次相连的单载波相干调制模块、数模转换器、功率放大器、发射换能器和依次相连的接收水听器、模数转换器、单载波相干解调模块。所述单载波相干调制和解调模块在工控计算机或DSP上实现。所述单载波相干调制模块对需要传输的信息进行编码和调制，信息可以是文字、图片、语音和视频等任意形式，也可以以文件的方式输入至该模块，经编码和PSK相干调制后送至数模转换器中，再经过功率放大输入至发射换能器进行发射。一组待发射的信息经信道编码后被分割为长度不等的若干个数据帧，作为一个数据块进行传输，具体帧个数由需要发射的信息量决定，图2为本发明基于的数据传输帧结构图，如图2所示。其中，块同步头用于信号捕获、初始时间同步、多普勒捕获和初始相位同步，同时块同步头中还可以包含系统符号速率、数据速率、调制方式、信号纠错编码方式、语音数据加密模式等信息，用于链路建立阶段的初始化工作，同时也提供了实现自适应的调制编码协议的基础。每个数据帧由帧头和若干个子帧数据组成，帧头用来指示一帧内子帧的个数，并用来做细致的时频同步和信道估计。每一个子帧数据中，UW(unique word)为特字，与OFDM中的循环前缀(CP)作用类似，使数据块具有理想的周期性自相关特性，另一方面阴影处的特字可以用来做信道估计和训练。UW序列需要有良好的周期相关特性和恒幅特性，最好其幅度恒定且对非零偏移自相关函数为零，可以使用Frank-Zadoff序列、Chu序列或者添加直流分量的PN序列。Data为待传输的数据，ZP(zero pad)表示空闲，和UW一起通过数学运算的方法实现接收信号的周期性自相关特性。一个子帧数据的长度与水声信道的相干时间有关，在典型浅海水平信道中应用时，一般不超过1s，每帧数据中子帧数据的个数也需要根据信道变化情进行调整。

上述技术方案中，所述单载波相干解调模块的输入为对水听器接收信号进行模数转换的信号，首先解调至基带信号，然后对基带信号进行解码处理，图3为本发明提出的一种信道自适应单载波水声相干通信信号处理方法流程图；如图3所示。首先利用块同步头对数据块进行时频二维同步，时频同步使用m序列码在时域和频域二维搜索的方法进行，充分利用m序列码在时域和频域都具有良好的自相关特性，在得到数据块时间起点的基础上粗略估计得到信号总体的多普勒偏差。然后使用同样的办法进行帧头搜索，获得帧头同步后，利用帧头数据进行信道估计和更加细致的多普勒跟踪；一方面使用插值的办法对信号帧进行多普勒补偿，补偿掉主要的多普勒频偏，得到帧数据，另一方面在没有参考信道的情况下，利用帧头估计的信道更新参考信道，若已经有参考信道，则判断当前信道与参考信道的相干性，若相干度小于给定的经验值，表明当前信道跟参考信道相比变化较大，需要更新参考信道，否则，可以沿用前一帧信号的判选准则。在完成参考信道更新后，根据信道长度及结构特点对时域均衡算法的计算量进行估计，作为判选准则的一项输入。

将判选准则的结果输入至联合处理算法，一方面，当任意一种解调方法的计算量大于接收机要求时，联合处理算法便关闭这种解码方法的通道，实现接收机对算法计算复杂度的控制；另一方面，若当前信道参数与参考信道变化不大时，联合处理算法会沿用前一帧信号中使用的解码方法，减化处理流程。联合处理算法在判决准则的控制下，分别使用时间正向时域均衡、时间反向时域均衡、时间正向频域均衡和时间反向频域均衡四种算法对帧信号的UW部分进行解码，并分别计算各自的均方误差。在计算均方误差时，考虑到时域均衡需要的收敛时间以及频域均衡在时变信道下性能较差的特点，在计算均方误差时，频域均衡时使用信号帧尾的UW部分进行，而时域均衡时剔除掉信号收敛过程部分。根据最小均方误差的原则，选取几种算法中均方误差最小的一路，若沿用前一帧信号所使用的判决结果，则只使用其中一种算法解码，最终输出解码判决信号。最后输出的数据通过计算机屏幕或其它方式显示，同时也可以保存成文件。

本实施例中发射换能器采用国营612厂生产的6kHz中心频率拼镶环结构的压电陶瓷换能器，功率放大器采用国营6909厂生产的PSM3000功率放大器，与换能器匹配后信号源级约为196dB，带宽4kHz；模数转换器完成对水听器接收信号的采集，数模转换器完成输入到功放的水声通信信号的产生，两者都采用美国NI公司的信号采集和产生卡PCI4461；接收水听器采用国营612厂生产的宽带接收水听器；单载波相干调制和解调模块在华北工控公司生产工控机上实现，采用EPC-208CD型7槽嵌入式8.4寸液晶显示机箱和标准工业CPU卡搭配PBP-08P4底板，使用1.8GHz IntelCentrino Core Duo E6300双核处理器具有较强的运算能力。

本实施例的发射工作流程是：单载波相干调制模块对需要发射的信息进行编码调制，然后将数据送至数模转换器，模数转换器将数字信号转换为模拟信号，经功率放大器放大后驱动发射换能器，产生声信号在水下进行传输。

本实施例的接收工作流程是：接收水听器将接收的声音信号转换为电信号，AD板将此电信号转换为数字信号送至单载波相干解调模块进行解码处理，解码输出的信息在计算机上显示。

本实施例中，采用(2，1，7)卷积码作为纠错编码，解码方式采用维特比(Viterbi)最大似然解码算法。在图2所示的帧格式中，同步头采用9阶的Gold码，信号调制方式采用QPSK，UW信号采用叠加小直流分量的8阶m序列码，记为s。帧长为830ms，包括前后各127.5ms的UW信号、500ms的数据信号和75ms的ZP信号，信号频带范围为4～8kHz，中心频率6kHz，发射源级192dB。使用正交解调获得接收基带信号，采样率为T/2(T为码元周期)，使用二维搜索的办法获得信号的多普勒频偏，采用线性插值的办法对多普勒频偏进行补偿。

本实施例中，时域均衡器使用内嵌二阶数字锁相环的1/2分数间隔判决反馈均衡器，其结构如图12所示，自适应跟踪算法为递归最小二乘(RLS)算法，根据接收工控机的计算能力，接收端能够处理的最大时域均衡器阶数约为120阶，当根据信道结构估计的时域均衡器阶数大于120时，判选准则会关闭时域均衡器开关，以避免接收端缓存溢出。

本实施例中，频域均衡首先将ZP处的数据与帧头数据相加获得循环相关，然后采用最小均方误差下的最佳信道估计为

其中{X_k}为发射的UW信号的频域形式，上标“*”表示复共轭，{Y_k}为相应接收到的UW信号频域形式，σ²表示接收信号中噪声的功率。频域均衡器系数在最小均方误差准则下的表达式为

$W_k=\frac{{\hat{H}}_k^{*}}{{\mathrm{\σ}}^2+{\left|{\hat{H}}_k\right|}^2}.$

本实施例中，联合处理算法首先按照图13流程进行算法选择。假设接收端收到的一帧信号的等效基带数据{r_n}中，帧头UW信号为{u_k}，帧尾UW信号为{v_k}，数据信号为{d_m}，其中k＝1，2，3…K，m＝1，2，3…M，n＝1，2，3…N。联合处理算法的输入信号包括{r_m}和

接收时间正向复基带数据帧格式图，如图14所示；接收时间反向复基带数据帧格式图，如图15所示。其中，

表示r的时间反向信号，对{u_k}和

进行时域均衡，得到误差序列分别为{e_uk}和

相应的

和{v_k}部分频域均衡得到的误差序列为

和{e_vk}，分别计算均方误差值

${\mathrm{\ξ}}_{\mathrm{ft}}=\frac{1}{L}\underset{k=K-L+1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}{\left|e_{\mathrm{uk}}\right|}^2,$ ${\mathrm{\ξ}}_{\mathrm{rt}}=\frac{1}{L}\underset{k=K-L+1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}{\left|e_{\stackrel{\←}{v}k}\right|}^2,$ ${\mathrm{\ξ}}_{\mathrm{ff}}=\frac{1}{K}\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}{\left|e_{\stackrel{\←}{u}k}\right|}^2,$ ${\mathrm{\ξ}}_{\mathrm{rf}}=\frac{1}{K}\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}{\left|e_{\mathrm{vk}}\right|}^2$

选择得到最小的均方误差的方法进行解码。如果选择频域均衡，则直接使用已经得到的软信息进行判决输出，如果选择时域均衡，则需要继续对数据部分进行解码。

实验数据表明，对于现有的时域均衡单载波通信机在图4所示水声信道结构下工作时，一方面由于信道时延扩展较长，造成时域均衡器阶数较长，通信机计算复杂度较大，另一方面信道的复杂程度可能会导致时域均衡器不能收敛。对于图5所示信道结构，使用时间反向处理的时域均衡比时间正向的时域均衡误码率更低，两种方法解码输出的星座图分别如图6、图7所示。其中，图6为基于图5的水声通信信道使用时间正向时域均衡解码输出的星座图，图7为基于图5的水声通信信道使用时间反向时域均衡解码输出的星座图。对于现有的频域均衡单载波通信机而言，图8为t＝0时刻时估计的水声信道结构图，图9为t＝0.25s时刻时估计的水声信道结构图，图10为t＝0.5s时刻时估计的水声信道结构图，图11为t＝0.75s时刻时估计的水声信道结构图。在1s左右短时间内，由图8所示的水声信道快速变化到图9所示的水声信道、图10所示的水声信道和图11所示的水声信道的情况中可以看出这四个时刻的信道结构相差较大。一般水声相干通信中信号帧长在1s的量级，因此接收机在信号帧头估计的信道与帧数据中实际信道的误差较大，无法满足频域均衡对信道在信号帧传输时间内基本不变的假设，因此误码率较高。试验结果表明，在图4、图5、图6、图7、图8、图9、图10和图11所描述的信道环境下工作，本发明所设计的通信信号处理方法都可以自适应的选择最佳接收机算法，在不降低通信效率的前提下保证通信的可靠性，扩大现有水声通信机的使用范围。

最后所应说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制。尽管参照实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，都不脱离本发明技术方案的精神和范围，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。

Claims (6)

1.一种信道自适应单载波水声相干通信信号处理方法，该方法基于若干个信号帧和块同步头进行；其中，一个块同步头和若干个信号帧组成一个数据块；所述的信号帧包括：帧头和若干个子帧数据组成，其中的每一个子帧数据依次为：特字UW、数据Data、特字UW和插零ZP；所述的处理方法具体步骤包括：

步骤1)：所述的块同步头使用m序列码用时域和频域二维搜索的方法进行时频二维同步，获得块时间同步和粗略的多普勒频偏；

步骤2)：根据所述的步骤1)中的块时间同步得到信号帧，同时提取信号帧的帧同步头，并在步骤1)获得的粗略的多普勒频偏附近范围内，使用m序列码在时域和频域二维搜索的方法对帧同步头进行时频二维同步，获得帧时间同步和精确的多普勒频偏，并对当前帧的信道进行估计；

步骤3)：根据所述的步骤2)得到的多普勒频偏对信号帧进行多普勒补偿获得帧数据；

步骤4)：对所述的步骤3)得到的帧数据进行时间反向；

步骤5)：对时间正向时域均衡算法和时间反向时域均衡算法计算量估计，把所述的步骤3)获得的帧数据和所述的步骤4)获得的时间反向的帧数据作为时间正反向时域频域均衡联合处理算法的输入，根据最小均方误差的原则选出均方误差最小的算法作为解码依据；其中，所述的时间正反向时域频域均衡联合处理算法包括：时间正向时域均衡算法、时间反向时域均衡算法、时间正向频域均衡算法和时间反向频域均衡算法；

设一帧信号的等效基带数据{r_n}中，数据Data为{d_m}，{d_m}前的是特字UW，此UW记为{u_k}，{d_m}后的是特字UW，此UW与{d_m}前的特字UW内容相同，为表述方便记为{v_k}；时间正反向时域频域均衡联合处理算法的输入信号包括{r_m}和对{uk}和

进行时域均衡，并记录下时域均衡器的参数值，得到误差序列{e_uk}和

对该帧信号进行频域均衡，得到整帧信号的软信息和误差序列

和{e_vk}；其中，k＝1，2，3…K，m＝1，2，3…M，n＝1，2，3…N；

表示r_m的时间反向信号；

当时间正向时域均衡算法的计算量大于接收机要求时，分别计算时间反向时域均衡算法、时间正向频域均衡算法和时间反向频域均衡算法的均方误差；

${\mathrm{\ξ}}_{\mathrm{rt}}=\frac{1}{L}\underset{k=K-L+1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}{\left|e_{\stackrel{\←}{v}k}\right|}^2;$ ${\mathrm{\ξ}}_{\mathrm{ff}}=\frac{1}{K}\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}{\left|e_{\stackrel{\←}{u}k}\right|}^2;$ ${\mathrm{\ξ}}_{\mathrm{rf}}=\frac{1}{K}\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}{\left|e_{\mathrm{vk}}\right|}^2;$

根据最小均方误差的原则，选取ξ_rt、ξ_ff和ξ_rf中最小值对应的均衡算法作为解码依据；

当时间反向时域均衡算法的计算量大于接收机要求时，分别计算时间正向时域均衡算法、时间正向频域均衡算法和时间反向频域均衡算法的均方误差；

${\mathrm{\ξ}}_{\mathrm{ft}}=\frac{1}{L}\underset{k=K-L+1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}{\left|e_{\mathrm{uk}}\right|}^2;$ ${\mathrm{\ξ}}_{\mathrm{ff}}=\frac{1}{K}\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}{\left|e_{\stackrel{\←}{u}k}\right|}^2;$ ${\mathrm{\ξ}}_{\mathrm{rf}}=\frac{1}{K}\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}{\left|e_{\mathrm{vk}}\right|}^2;$

根据最小均方误差的原则，选取ξ_ft、ξ_ff和ξ_rf中最小值对应的均衡算法作为解码依据；

当时间正向时域均衡算法和时间反向时域均衡算法的计算量均大于接收机要求时，分别计算时间正向频域均衡算法和时间反向频域均衡算法的均方误差；

${\mathrm{\ξ}}_{\mathrm{rf}}=\frac{1}{K}\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}{\left|e_{\mathrm{vk}}\right|}^2;$ ${\mathrm{\ξ}}_{\mathrm{ff}}=\frac{1}{K}\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}{\left|e_{\stackrel{\←}{u}k}\right|}^2;$

根据最小均方误差的原则，选取ξ_ff和ξ_rf中最小值对应的均衡算法作为解码依据；

步骤6)：若选取的算法是时域均衡算法，读取所述的步骤5)中记录的参数值后运用选取的均衡算法进行解码；若选取的算法是频域均衡算法，直接使用频域均衡算法对应的软信息对数据Data进行解码。

2.根据权利要求1所述的信道自适应单载波水声相干通信信号处理方法，其特征在于，所述的步骤5)中，当前信道与参考信道的相关值大于0.9时，直接沿用前一帧信号使用的方法进行解码。

3.根据权利要求1或2所述的信道自适应单载波水声相干通信信号处理方法，其特征在于，所述的步骤3)采用插值的办法对信号帧进行多普勒频偏补偿。

4.根据权利要求1或2所述的信道自适应单载波水声相干通信信号处理方法，其特征在于，所述的步骤2)信道估计包括：

利用所述的帧头信息的信道估计初始化参考信道；若已经有参考信道，则判断当前信道与参考信道的相关性，若相关值小于给定的经验值，利用所述的帧头信息的信道估计更新参考信道；若相关值大于等于给定的经验值，参考信道保持不变。

5.根据权利要求1或2所述的信道自适应单载波水声相干通信信号处理方法，其特征在于，所述的特字UW的序列采用Frank-Zadoff序列、Chu序列或添加直流分量的PN序列。

6.根据权利要求1或2所述的信道自适应单载波水声相干通信信号处理方法，其特征在于，所述的参数值包括：时域均衡器系数、锁相环的相位信息和跟踪步长。

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