CN103618575B - 一种调频水声通信系统的自动实时帧同步方法 - Google Patents

Abstract

一种调频水声通信系统的自动实时帧同步方法，涉及水声通信。在发射端，顺序发射固定时长的粗同步信号和细同步信号；在接收端，对从换能器端实时采集到的水声信号先以步长L作滑动FFT，根据每次频谱图中F(f₁)值先增后减的趋势，自动判决粗同步，用接收到的粗同步信号计算信道对信号的衰减系数a(t)、自动调整细同步门限b，并估算细同步信号的大概时间起点c，最后根据调整后的细同步门限b，再对从起点c采集的水声信号进行互相关运算获得细同步。采用DSP的DMA模块设置乒乓缓冲，无需DSP干预即可存储由AD采集的水声信号，实现对起伏水声信道中同步信号的自动实时跟踪，运算量小，占用存储器资源少。

Description

一种调频水声通信系统的自动实时帧同步方法

技术领域

本发明涉及水声通信，尤其是涉及一种调频水声通信系统的自动实时帧同步方法。

背景技术

声波在海水中的传播特性显著优越于电磁波和可见光波，使得水声技术成为海洋高技术的主要研究领域之一。而水声通信技术是各类水下载体、水下机器人之间及其与指挥船之间信息传递的重要手段，是水声通讯设备中的关键技术。

海洋声信道数据传输要求系统有高的传输速率和低的误码率，然而水声信道是极其复杂的随机时-空-频变参信道(许肖梅.浅海水声数据传输技术研究[D].厦门：厦门大学博士学位论文，2002)，其主要的特征表现为：复杂性、多变性、强多途、高噪声和有限带宽。特别是在浅海信息传输时，信道被限制在狭窄的海底和海面之间，多径效应造成了接收信号的强烈起伏。这些严重的影响了调频水声通信系统基于能量检测的帧同步和解调性能。

已有的帧同步方法常采用同步头法，在传输正式信息之前发射单频脉冲信号和线性调频脉冲信号的不同组合来完成的(陶毅.浅海水声信道抗多途跳频通信系统研究[D].厦门：厦门大学博士学位论文，2008)。在接收处理中，对单频脉冲信号的同步解算采用滑动FFT，将单频信号能量与预设同步门限进行比较实现(陶毅.浅海水声信道抗多途跳频通信系统研究[D].厦门：厦门大学博士学位论文，2008)；对线性调频脉冲信号进行拷贝相关处理，提取包络峰值与预设同步门限比较获得同步(夏清涛，刘忠，罗亚松.相位调制水声通信同步算法[J].火力与指挥控制，2012，37（7）：98-101)。这种传统的接收端处理方法运算快速简便、结构简单，仅需预先设置好粗同步和细同步门限即可，所以一直被广泛采用。但此方法从原理和实际应用上主要存在以下问题。其一，单频脉冲信号解同步时，取FFT变换后的幅度谱值进行判决，但是幅度谱仅能反映信号频域信息，不能反映信号的时域信息，同时时域不同的信号经过FFT变换在频域上可以完全相同，原理上即可看出此方法抗干扰性能较差。其二，两类信号同步判决时采用了固定门限，忽略了水声信道对信号造成的强烈起伏影响，使得实际应用中同步信号正确检出的概率大大降低。其三，水声通信中，随着通信距离的变化以及信道的随机时-空-频变使得接收端的信噪比在随机变化，而固定门限则仅能满足特定范围信噪比情况下同步的检出，当信噪比较低时若要检出同步则需降低门限，这使得实际应用中需要人为干预，实时应用的效果大打折扣。可见，传统同步方法使得同步信号在复杂多变的水声信道中实现实时稳定的检出变得困难。同步是数字通信系统的核心技术，所以必须采用恰当的信号处理方法进行同步信号的检测。

发明内容

本发明的目的是克服现有技术的缺点和不足，提供一种适用于调频水声通信系统的自动实时帧同步方法。

本发明包括以下步骤：

1）对换能器端接收到的水声信号做实时数字处理，设其采样率为f_s，以步长L做滑动FFT处理；

2）对每次频谱图中f₁频点处值F(f₁)做趋势判断，若该值随着滑动处理经过数次连续增加后出现减小的趋势，则判为粗同步信号到达，此时记录最后一次增加时的值F_max（f₁）和滑动次数k，计算转入步骤3），否则返回步骤1）；

3）根据F_max（f₁）计算信号衰减系数a(t)、自动调整细同步门限b并估算同步信号中的细同步信号的起点c；

4）从起点c处截取信号r(n)与本地存储的细同步信号s(n)作互相关处理，得到相关函数C(n)；

5）比较C(n)的最大值与门限b，若小于门限b，则计算转入步骤6），若大于门限b，则计算转入步骤8）；

6）若相关运算次数超过3次，则转入步骤1），若小于3次，则转入步骤7）；

7）丢弃信号r(n)的前m点，并将新采集的m点信号补充到r(n)后面，计算相关函数C(n)，转入步骤5）；

8）查找相关峰位置d，以此作为同步信号到达的准确时间起点。

在步骤3）中，所述同步信号由粗同步信号和细同步信号组成；所述根据F_max（f₁）计算信号衰减系数a(t)、自动调整细同步门限b并估算同步信号中的细同步信号的起点c的具体方法可为：

所述粗同步信号为频率为f₁的单频信号f_c(t)，细同步信号为线性调频信号s(t)，同步信号可表达为：

$f\left(t\right)=\left\{\begin{array}{cc}{f}_c\left(t\right)=a_1\sin \left(2\mathrm{\π}{f}_{1}t\right)& t\∈[0,T]\\ 0& t\∈[T,2T]\\ s\left(t\right)=a_1\sin (2\mathrm{\π}{f}_{1}t+\mathrm{\π}{\mathrm{Mt}}^2)& t\∈[2T,3T]\end{array}\right.$

采用采样率f_s对同步信号进行抽样，粗同步信号表示为f_c(n)，细同步信号表示为s(n)，则同步信号可得到如下数字表示：

$f\left(n\right)=\left\{\begin{array}{cc}{f}_c\left(t\right)=a_1\sin \left(2\mathrm{\π}{f}_1\frac{n}{f_s}\right)& n\∈[0,N]\\ 0& n\∈[N,2N]\\ s\left(n\right)=a_1\sin (2\mathrm{\π}{f}_1\frac{n}{f_s}+\mathrm{\πM}\frac{n^2}{{f_s}^2})& n\∈[2N,3N]\end{array}\right.$

其中a₁是信号幅值，f_l为LFM信号的低端频率，M为频率变化率，T为单一信号持续时间，N为抽样后单一信号的总点数；T与N有如下关系：

$T=\frac{N}{f_s}$

对f_c(n)做FFT运算可得f₁频点处值F_c(f₁)，对s(n)作自相关运算可得相关峰值R_u；根据傅里叶变换的线性性质，可以计算得到信号衰减系数a(t)为：

$a\left(t\right)=\frac{F_{\max }\left(f_1\right)}{F_c\left(f_1\right)}$

根据相关运算的线性性质，则可以估算得到互相关运算门限b为：

b＝a(t)*R_u

同时，估计细同步信号的起点c为：

c＝k*L+f_s*2T。

在步骤6）中，所述相关运算次数可根据参数m来调整，若m较小，则次数可相应增加；这种处理方法是为了确保细同步可以更完整的捕获。

传统帧同步方法中采用固定门限的做法，忽略了水声信道随机起伏的影响。为了实时跟踪信道起伏特性，本发明根据固定频率信号的能量随时间变化的信息在粗同步判决中采用趋势判断的方法，确定粗同步后根据粗同步信号的频谱特性计算信号衰减系数、自动更新细同步中的门限值，并估算细同步信号起点，可在最大程度上消除信道起伏对同步的影响，提高水声调频系统的通信成功率。与现有方法相比，本发明具有如下突出优点：

（1）传统帧同步的方法中，粗同步依靠门限判决来进行，而本发明根据信号能量随时间变化的信息采用滑动FFT后的单频信号谱线幅度变化趋势进行判决，更加灵活准确；

（2）传统帧同步的方法中，固定细同步中判决门限，忽略了信道中信号起伏对同步的影响，本发明中实时更新细同步门限，增加了同步实现的稳定性；

（3）本发明中根据粗同步的滑动次数，实时调整细同步信号的起点，使得细同步信号的抓取更加具有主动性，从而提高了细同步捕获的成功率；

（4）本发明所述的帧同步方法计算简单、实用、实时、有效，不会增加系统额外的运算量和存储量，工程易实现。

附图说明

图1为理想信号进行仿真时的信号波形图。

图2为仿真时的滑动FFT结果图。

图3为仿真时的滑动趋势图。

图4为仿真时估计得到的细同步信号波形图。

图5为仿真时细同步相关结果图。

图6为水库测试中采集到的实际信号波形图。

图7为水库信号滑动趋势图。

图8为水库信号中估计得到的细同步信号。

图9为水库信号中细同步相关结果。

图10为本发明的同步实施流程图。

图11为DSP实现框图。

具体实施方式

下面实施例将结合附图对本发明作进一步的说明。

在本发明实施例中，帧同步头采用粗同步信号f_c(t)和细同步信号s(t)，它们可表达为：

$f\left(t\right)=\left\{\begin{array}{cc}{f}_c\left(t\right)=a_1\sin \left(2\mathrm{\π}{f}_{1}t\right)& t\∈[0,T]\\ 0& t\∈[T,2T]\\ s\left(t\right)=a_1\sin (2\mathrm{\π}{f}_{1}t+\mathrm{\π}{\mathrm{Mt}}^2)& t\∈[2T,3T]\end{array}\right.---\left(1\right)$

以采样率f_s抽样数字化后可表示为：

$f\left(n\right)=\left\{\begin{array}{cc}{f}_c\left(t\right)=a_1\sin \left(2\mathrm{\π}{f}_1\frac{n}{f_s}\right)& n\∈[0,N]\\ 0& n\∈[N,2N]\\ s\left(n\right)=a_1\sin (2\mathrm{\π}{f}_1\frac{n}{f_s}+\mathrm{\πM}\frac{n^2}{{f_s}^2})& n\∈[2N,3N]\end{array}\right.---\left(2\right)$

其中f_c(n)是频率为f₁的单频信号，s(n)为线性调频信号，a₁是信号幅值，f_l为LFM信号的低端频率，M为频率变化率，T为脉冲宽度，N为抽样后单一信号的总点数，细同步信号带宽为B。有以下关系式成立：

B＝MT                     （3）

$T=\frac{N}{f_s}---\left(4\right)$

将f(n)经过功率放大器放大后送至换能器，将声信号发射到水中。

对理想信号进行分析，如图1所示，采样率f_s为96kHz，f₁为25kHz，a₁为1V，f_l为23kHz，T为20ms，B为5kHz。由于接收端并不知道同步信号何时到达，所以在仿真中将在信号前面添加随机时间的空信号。对同步信号以步长L根据公式（5）做滑动FFT处理进行粗同步判决，L取100点，k为滑动次数。从时刻0开始，滑动10次，每次取20ms的数据进行FFT计算，取出每次25kHz处的谱线列于图2中。可以看出滑动FFT处理后每次所得结果大小不一，所以如若采取固定门限来判决粗同步的话，门限需介于最小值和最大值之间方能判断出是否粗同步信号达到。

$X\left(k\right)=\underset{m=\mathrm{kL}}{\overset{\mathrm{kL}+N}{\mathrm{\Σ}}}x\left(m\right)e^{-j\frac{2\mathrm{\π}}{N}(m-\mathrm{kL})p},p=\mathrm{kL},\mathrm{kL}+1,...\mathrm{kL}+N-1---\left(5\right)$

将11次FFT后的25kHz的谱线值作图于图3中，可以看出随着滑动次数的增加，谱值有先增后减的趋势。即信号的时频图中，25kHz的信号强度会随着时间的变化而先增后减。这个趋势与信号幅度无关，仅与时间的变化有关。以此关系便可以准确的判断出粗同步信号的到来。

从图中可知，F_max（f₁）为813，k为5，F_c(f₁)为960，估计信号衰减系数公式如下式：

$a\left(t\right)=\frac{F_{\max }\left(f_1\right)}{F_c\left(f_1\right)}---\left(6\right)$

则估计得到a(t)为0.85。R_u为960，则根据公式（5）则可估计出细同步门限值b为813。

b＝a(t)*R_u               （7）

根据公式（6）估计出细同步起点c为4340，及为时刻45.2ms。

c＝k*L+f_s*2T             （8）

从45.2ms起截取21ms的信号绘于图4中作为细同步信号，做互相关处理结果如图5，从图中可看出按照本方法可以很稳定的估计出细同步门限，准确的判断出细同步信号的到来。此处截取的信号长度为21ms，是为了确保截取的信号中完全包含了细同步信号。

本发明所述的这种帧同步方法，完整的计算过程如图10所示，具体步骤如下：

步骤1：按照（5）式对接收信号做滑动FFT处理，并判断是否满足先增后减的趋势，如若满足，则记录F_max（f₁）和k。

步骤2：按照（6）、（7）、（8）式分别估计信号衰减系数a(t)、细同步门限值b和细同步起点c。

步骤3：从起点c采集信号与本地保存的细同步信号做互相关处理，并与估计的细同步门限b做比较判断是否细同步完成。

步骤4：若步骤3未完成细同步，则丢弃采集到信号的前面一部分，并继续采集补齐信号进行互相关处理，如若按此操作2次仍未同步则回到步骤1。

具体的计算实例如图6至图9所示：

信号在水库测试中采集。发射信号采样率f_s为96kHz，f₁为25kHz，f_l为23kHz，T为20ms，B为5kHz，16位DA量化输出，接收端同样设置采样率f_s为96kHz，16位AD量化输入，数字信号最大幅度为32767。从图6中可以看出信道对信号有起伏影响。按照本发明方法，先进行粗同步判决，滑动FFT趋势如图7所示，据此估计出细同步信号起点并截取细同步信号如图8所示；做互相关处理如图9，可以得出很精确的细同步结果。

DSP实现如图11所示：

DSP选用TI公司的TMS320C6713（简称C6713），C6713的多通道缓冲串口（McBSP）与内部的DMA联合通过AD采集信号，存储方面采用乒乓方式，DMA采集数据先存储于乒乓RAM1，当乒乓RAM1存储满后将数据存储于乒乓RAM2，此时C6713对乒乓RAM1的数据进行搬移，乒乓RAM1和RAM2的大小相同。开辟数据缓冲区，缓冲3个乒乓RAM1大小的数字信号，每次运算完成后都丢弃第一个数据缓冲区，第二和第三个数据缓冲区前移，并将新数据存储于第三数据缓冲区。按照（3）式从头对数据缓冲区进行滑动FFT处理，满足先增后减的趋势后按照（4）、（5）、（6）式分别估计信号衰减系数a、细同步门限值b和细同步起点c。从起点c采集信号与本地保存的细同步信号做互相关处理，并与估计的细同步门限b做比较判断。若未细同步，则继续做两次互相关处理判断细同步。从图11可以看出DMA和乒乓存储设置后，数据采集完全不需要DSP进行干预即可实时完成。另外，DSP运算FFT、互相关相对于其他数字信号处理方法的速度要快得多，提高了运算的实时性。

Claims (1)

1.一种调频水声通信系统的自动实时帧同步方法，其特征在于包括以下步骤：

1)对换能器端接收到的水声信号做实时数字处理，设其采样率为f_s，以步长L做滑动FFT处理；

2)对每次频谱图中f₁频点处值F(f₁)做趋势判断，若该值随着滑动处理经过数次连续增加后出现减小的趋势，则判为粗同步信号到达，此时记录最后一次增加时的值F_max(f₁)和滑动次数k，计算转入步骤3)，否则返回步骤1)；

3)根据F_max(f₁)计算信号衰减系数a(t)、自动调整细同步门限b并估算同步信号中的细同步信号的起点c；所述同步信号由粗同步信号和细同步信号组成；所述根据F_max(f₁)计算信号衰减系数a(t)、自动调整细同步门限b并估算同步信号中的细同步信号的起点c的具体方法为：

所述粗同步信号为频率为f₁的单频信号f_c(t)，细同步信号为线性调频信号s(t)，同步信号表达为：

采用采样率f_s对同步信号进行抽样，粗同步信号表示为f_c(n)，细同步信号表示为s(n)，则同步信号得到如下数字表示：

其中a₁是信号幅值，f_l为LFM信号的低端频率，M为频率变化率，T为单一信号持续时间，N为抽样后单一信号的总点数；T与N有如下关系：

对f_c(n)做FFT运算得f₁频点处值F_c(f₁)，对s(n)作自相关运算得相关峰值R_u；根据傅里叶变换的线性性质，计算得到信号衰减系数a(t)为：

根据相关运算的线性性质，则估算得到细同步门限b为：

b＝a(t)*R_u

同时，估计细同步信号的起点c为：

c＝k*L+f_s*2T；

4)从起点c处截取信号r(n)与本地存储的细同步信号s(n)作互相关处理，得到相关函数C(n)；

5)比较C(n)的最大值与门限b，若小于门限b，则计算转入步骤6)，若大于门限b，则计算转入步骤8)；

6)若相关运算次数超过3次，则转入步骤1)，若小于3次，则转入步骤7)；

7)丢弃信号r(n)的前m点，并将新采集的m点信号补充到r(n)后面，计算相关函数C(n)，转入步骤5)；

8)查找相关峰位置d，以此作为同步信号到达的准确时间起点。