CN103873406B - 水声正交频分复用通信系统帧间干扰消除方法 - Google Patents

Abstract

水声正交频分复用通信系统帧间干扰消除方法，涉及水声正交频分复用通信。包括：建立多径干扰信号模型，分别研究对于多径干扰信号的时延值小于或大于符号间隔两种情形下的消除模型，利用压缩感知理论估计多径干扰信号的时延和幅值，根据算法设计利用时延和幅值信息对原始信号消除干扰；最后对消除干扰后的OFDM信号进行频域的均衡处理。提出的干扰信号时延和幅值估计不同于传统的估计算法，是基于压缩感知理论的估计算法，对噪声不敏感，估计更准确，可以有效消除由于多径时延造成的码间干扰影响，提高系统的性能。

Description

水声正交频分复用通信系统帧间干扰消除方法

技术领域

本发明涉及水声正交频分复用通信，尤其涉及一种水声正交频分复用通信系统帧间干扰消除方法。

背景技术

水声信道高速数据传输，是水声通信的重要组成部分。近年来正交频分复用（OFDM）通信系统被广泛地应用于水声通信中，它的优点主要是抗多径干扰能力强，传输速率高，能充分利用频带的宽度。但是水声信道是极其复杂的时间-空间-频率变化、强多途、有限频带和高噪声的信道，会给信号带来严重的载波间干扰和符号间干扰问题，限制了OFDM通信系统性能。目前，国内外关于OFDM研究文献中已经提出很多技术用来提高系统性能，如自适应均衡，加保护间隔，自适应波束成形和分解等技术，但这些技术都没有考虑多径干扰信号非常严重（大于保护间隔或者符号间隔）的情况，也没有对这种多径带来的帧间干扰进行消除。

压缩感知理论是在信号处理领域内提出的新技术（石光明,刘丹华,高大化,等.压缩感知理论及其研究进展[J].电子学报,2009,37(5):1070-1081）。它允许从非常有限的采样值中有效的重建稀疏信号。许多研究已将压缩感知理论应用与信道估计中（Berger C R,Zhou S, Preisig J C,et al.Sparse channel estimation for multicarrierunderwater acoustic communication: From subspace methods to compressedsensing[J].Signal Processing,IEEE Transactions on,2010, 58(3):1708-1721），这是压缩感知在通信中的重要应用。与传统的导频辅助信道估计方法相比，基于压缩感知理论的信道估计方法无需通过插值来得到数据子载波上的冲激响应，可有效的降低信道估计误差和提高系统的频谱利用率。同时，对噪声不敏感。

发明内容

本发明的目的在于提供一种可消除由于多径时延带来的码间干扰影响的基于压缩感知理论的水声正交频分复用通信系统帧间干扰消除方法。

本发明包括水声OFDM系统发送端信号处理和水声OFDM系统接收端信号处理；

所述水声OFDM系统发送端信号处理包括以下步骤：

（1）先将经过QPSK符号映射后的信号，进行串并转换得到并行信号，在并行信号中插入梳状导频值，其中插入的个数满足：

M<<N （1）

式（1）中，M是插入的导频个数，N是子载波总的个数；

（2）对插入导频的并行信号进行傅里叶反变换（IFFT），得到OFDM调制信号；

（3）将OFDM调制信号末尾的L_cp个子载波信号进行复制，放在OFDM调制信号前面，得到加入循环前缀的OFDM调制信号，循环前缀是一种有效克服码间干扰的保护间隔，但是也会降低系统的传输效率，因此，所选取的保护间隔的长度满足：

L_cp＝T/4 （2）

式（2）中，T表示符号时间；

（4）将步骤（3）所述加入循环前缀的OFDM调制信号依次经过数模变换、上变频后发送出去；

所述水声OFDM系统接收端信号处理是针对水声OFDM通信系统接收信号中前一帧符号对下一帧符号的多径干扰时延是T_cp＜τ_p＜T的情况，所述水声OFDM系统接收端信号处理包括以下步骤：

A、建立多径干扰信号模型：

对于前一帧符号的多径干扰时延可能出现的情况有：多径时延小于符号时间τ_p＜T，其中 T为符号周期；另一种情况是前一帧符号的多径干扰时延大于符号时间τ_p＞T，其中T为符号周期；

B、基于步骤A中不同的干扰信号模型，利用压缩感知理论估计出多径干扰信号的时延和幅值，然后消除干扰信号，最后进行均衡处理和判决输出。

优选地，在步骤A中，水声信道存在着较大的时延扩展，其中主要能量集中在部分多径信道上，信道可以看成是稀疏的；对于不同的水声环境，多径干扰时延可以表示为两种基本的信号模型。

优选地，在步骤B中，多径干扰信号的时延和幅值估计对于步骤A中的T_cp＜τ_p＜T情况时，具体包括以下步骤：

a、在系统接收端，基于压缩感知信道估计原理，利用接收到的前一帧符号的频域导频值和对应的发送导频值，可以估计出信道的时域脉冲响应，得到(a_p;τ_p)；

b、根据多径信号的(a_p;τ_p)，把接收到的前一帧时域符号延迟移位τ_p，并乘以干扰抑制因子w_p；

c、从接收到的时域信号中减去前一帧信号移位后的末尾τ_p/T_s长度的干扰信号，其中T_s为采样间隔；

d、对干扰消除后的信号进行均衡处理，判决输出。

优选地，在步骤B中，多径干扰信号的时延和幅值估计对于步骤A中的τ_p＞T时，具体包括以下步骤：

a、在系统接收端，基于压缩感知原理，利用接收到的当前符合的频域导频值和前一帧符号的发送的导频值，可以估计出信道的时域脉冲响应，得到(a_p;τ_p)；

b、根据多径信号的(a_p;τ_p)，把接收到的前一帧时域符号延迟移位τ_p，并乘以干扰抑制因子w_p；

c、从接收到的时域信号中减去前一帧信号移位后的前面(T+T_cp-τ_p)/T_s长度的干扰信号，其中T_s为采样间隔；

d、对干扰消除后的信号进行均衡处理，判决输出。

本发明的有益效果如下：

本发明提供了一种基于压缩感知理论的水声OFDM通信系统帧间干扰消除方法，通过建立多径干扰信号模型。利用压缩感知理论估计多径干扰信号的时延和幅值，根据时延和幅值信息可以消除干扰信号；最后对消除干扰后的OFDM信号进行频域的均衡处理。所提出的方法对噪声不敏感，估计更准确，可以有效消除由于多径时延造成的帧间干扰影响，提高系统的性能。由图5中可以看出，信号经过恶劣的多径环境下，当干扰信号的多径时延T_cp＜τ_p＜T 时，经过干扰消除的系统性能比没有干扰消除的性能要好，在信噪比为15dB时，误码率提高了一个数量级。由图6中可以看出，当干扰信号τ_p＞T时，经过干扰消除的系统性能比没有干扰消除的性能要要好很多，且性能提高是显著的。解决了水声恶劣环境中多径衰落产生的符号间干扰问题，从而提高了系统的抗干扰能力，同时，也可以应用与单载波频域均衡（SC-FDE）系统中。

附图说明

图1是水声OFDM系统框图；

图2是多径时延τ_p＜T_b情况下的建模；

图3是多径时延τ_p＞T情况下的建模；

图4是对干扰消除的算法流程图；

图5是对干扰信号T_cp＜τ_p＜T情况的仿真误码率性能图；

图6是对干扰信号τ_p＞T情况的仿真误码率性能图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，以下结合具体实施例，并参照附图，对本发明进一步详细说明。

本发明是考虑一个基于循环前缀的正交频分复用（OFDM）通信系统，如图1所示，在基于梳状导频的正交频分复用系统发送端，每个OFDM符号的子载波总数是N，插入M个导频符号，这M个导频符号占据相应的M个子信道，其中导频间隔为L=N/M，也就是说每隔 L－1个数据子信道插入一个导频符号，X_p(m)为插入的第m个导频符号的值，X_D(m)为加入的有用数据符号。发送的原始比特信息经过QPSK调制后均匀插入导频，频域信号可以表示为：

对应的时域信号x(n)可以通过IFFT得到:

设OFDM符号的持续时间为T，循环前缀的长度为T_CP，子载波的频率间隔为Δf＝1/T，假设总共有N个子载波，用f_c表示载波频率，则第k个子载波的载波频率f_k可以表示为：

f_k＝f_c+kΔf,k∈{-N/2,…,N/2-1} (5)

设第n个符号块中的第k个子载波上的传输信号符号为x[k;n]。数据子载波集合，导频集合分别为S_D，S_P。总共发送的符号数为N_b。发送的信号可以表示为x(t)：

其中s(t)为原始信号，假设在OFDM系统中，信道冲激响应h(t)被认为是时不变的，可描述为

其中a_p和τ_p分别表示第p条路径的幅度和延时，δ(t)为冲激函数。在无线数据传输中，信号能量通常集中在某几个路径时，只有少数几个时延τ_p存在幅度值a_p，其余时刻为零或幅度很小，即传输信道为时域稀疏的信道。

经过水声信道后，接收端的信号可以表示为：

其中，每个数据块的信息存在多径干扰为

y(t)以T/K抽样，a_p为多径时延，每个符号的离散信号表示为

y(n)＝h^Tx(n)+w(n) (10)

h为信道脉冲响应，x(n)为发送符号信息，w(n)为高斯白噪声，频域向量表示为：

Y＝XH+w＝XDh+w (11)

从N个子载波中选择p个导频的位置，收端的导频信号可以表示为：

Y_p＝X_pH_p+w＝X_pD_ph+w＝θ_ph+w (12)

当T_cp＜τ_p＜T时，建模情况如图2所示，Y_p为接收端前一帧符号中的导频信号，X_p为发送导频信号的对角矩阵，D_p为傅里叶变换矩阵，θ_p为恢复矩阵，w为高斯白噪声。利用正交匹配追踪（OMP）算法可以重构出h，获得时延信息(a_p,τ_p)。与传统的信道估计方法相比，本发明中的压缩感知算法可以减少导频数量，对噪声不敏感。它的特点是结构简单，运算量小。

当τ_p＞T_b时，建模情况如图3所示，Y_p为接收端当前帧符号中的频域导频信号，X_p为发送的前一帧导频信号的对角矩阵，D_p为傅里叶变换矩阵，T_p为恢复矩阵，重构过程中，每次只估计出第h₀径。这种估计方法的算法流程如图4所示，具体步骤如下：

1、对当前帧信号的时域信号进行移位，移位数l＝0,1,…,N-1，其中N为有用子载波数。对移位后的信号做FFT变换，获得频域的信息；

2、获得当前帧中的导频信号Y_p，前一帧符号发送端的导频X_p，傅里叶变换矩阵D_p；

3、在公式（12）中，利用正交匹配追踪算法重构出h₀；

4、判断移位数是否为N-1，如果不是，返回步骤1，如果移位数为最大值，可得到N个h₀值；

5、从估计出的N个h₀值中，选取其中能量最大的N_p个值，得到多径干扰信号的时延和幅值(a_p,τ_p)。

通过压缩感知算法估计出多径时延τ_p，假设接收的第n帧信号如公式（9）所示，将这帧信号分别移位时间τ_p，乘以干扰抑制因子w_p，表示为y_n(t-τ_p),(p＝1,2,…,N_p)

从公式（13）得出移位后的信号

若T_cp＜τ_p＜T，从接收到的当前时域信号中减去前一帧信号移位后的末尾τ_p/T_s长度的干扰信号，表示为

其中为重构的多径信号。

若τ_p＞T，从接收到的时域信号中减去前一帧信号移位后的前(T+T_cp-τ_p)/T_s长度的干扰信号，其中T_s为采样间隔。

本发明提出了两种迭代多径干扰消除的方法：

第一种迭代干扰消除方法的具体步骤为：

1、初始化：消除多径干扰的阶数（干扰信号系数的次方数）为i＝1，压缩感知估计出的数据集(τ_p;a_p)；

2、根据时延估计值τ_p，同时消除多径信号，移位相减输出的信号为其中z_n(t)为干扰消除后的信号，w_p是一阶干扰消除因子（多径幅值a_p的一次方项）；

3、更新干扰阶数i＝i+1，重复步骤2，进行下一次的移位消除；

4、对干扰消除后的信号z_n(t)再经过信道估计和均衡技术，进一步消除干扰；

5、最后输出无多径干扰的信号进行判决输出。

第二种迭代干扰消除方法的具体步骤为：

1、初始化：消除多径干扰的阶数（干扰信号系数的次方数）为i＝1，压缩感知估计出的数据集(τ_p;a_p)；

2、根据时延估计值τ_p，先消除最后一径的信号，把消除干扰后的信号作为下一次干扰消除的移位信号，移位相减输出的信号为其中z_n(t)为干扰消除后的信号，w_p是一阶干扰消除因子（多径幅值a_p的一次方项）；

3、更新干扰阶数i＝i+1，重复步骤2，对所有的i阶干扰项进行消除；

4、对干扰消除后的信号z_n(t)再经过信道估计和均衡技术，进一步消除干扰；

5、最后得到无多径干扰的信号进行判决输出。

上述仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应该以权利要求的保护范围为准。

Claims (2)

1.水声正交频分复用通信系统帧间干扰消除方法，其特征在于包括水声OFDM系统发送端信号处理和水声OFDM系统接收端信号处理；

所述水声OFDM系统发送端的信号处理包括以下步骤：

(1)先将经过QPSK符号映射后的信号，进行串并转换得到并行信号，在并行信号中插入梳状导频值，其中插入的个数满足：

M＜＜N (1)

式(1)中，M是插入的导频个数，N是子载波总的个数；

(2)对插入导频的并行信号进行傅里叶反变换(IFFT)，得到OFDM调制信号；

(3)将OFDM调制信号末尾的L_cp个子载波信号进行复制，放在所述的OFDM调制信号前面，得到加入循环前缀的OFDM调制信号，循环前缀是一种有效克服码间干扰的保护间隔，但是也会降低系统的传输效率，因此，所选取的保护间隔的长度满足：

L_cp＝T/4 (2)

式(2)中，T表示符号时间；

(4)将步骤(3)中所述加入循环前缀的OFDM调制信号依次经过数模变换、上变频后发送出去；

所述水声OFDM系统接收端信号处理是针对水声OFDM通信系统中前一帧符号对下一帧符号的多径干扰消除，接收端信号处理包括以下步骤：

A、建立多径干扰信号模型

对于前一帧符号的多径干扰时延可能出现的情况有：多径干扰时延小于符号时间T_cp＜τ_p＜T，其中T为符号周期，T_cp为循环前缀保护间隔长度；另一种情况是前一帧符号的多径干扰时延大于符号时间τ_p＞T，其中T为符号周期；

B、基于步骤A中不同的干扰信号模型，利用压缩感知理论估计出多径干扰信号的时延和幅值，然后消除干扰信号，最后进行均衡处理和判决输出；

多径干扰信号的时延和幅值估计对于步骤A中的T_cp＜τ_p＜T情况时，具体包括步骤如下：

a.在系统接收端，基于压缩感知信道估计原理，利用接收到的前一帧符号的频域导频值和对应的发送导频值，估计出信道的时域脉冲响应，得到(a_p；τ_p)，其中a_p和τ_p分别表示路径的多普勒刻度和时延值；

b.根据多径信号的(a_p；τ_p)，把接收到的前一帧时域符号延迟移位τ_p，并乘以干扰抑制因子w_p；

c.从接收到的时域信号中减去前一帧信号移位后的末尾τ_p/T_s长度的干扰信号，其中T_s为采样间隔；

d.对干扰消除后的信号进行均衡处理，判决输出；

多径干扰时延和幅值估计对于A中的τ_p＞T时，具体包括以下步骤：

a.在系统接收端，基于压缩感知原理，利用接收到的当前符合的频域导频值和前一帧符号的发送的导频值，估计出信道的时域脉冲响应，得到(a_p；τ_p)；

b.根据多径信号的(a_p；τ_p)，把接收到的前一帧时域符号延迟移位τ_p，并乘以干扰抑制因子w_p；

c.从接收到的时域信号中减去前一帧信号移位后的前面(T+T_cp-τ_p)/T_s长度的干扰信号，其中T_s为采样间隔；

对干扰消除后的信号进行均衡处理，判决输出。

2.所述权利要求1中的水声正交频分复用通信系统帧间干扰消除方法，其特征在于步骤A中，水声信道存在着较大的多径干扰时延扩展，其中主要能量集中在部分多径信道上，信道看成是稀疏的；对于不同的水声环境，多径干扰时延表示为两种基本的信号模型。