CN105656823A - 基于最小误码率准则的水下通信Turbo接收系统及方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种基于最小误码率准则的水下通信Turbo接收系统及方法，即SISO均衡器使用的是最小误码率准则，将Turbo码的前级译码器结构替换为SISO均衡器，将均衡器输出的外部软信息与译码器输出的外部软信息进行循环迭代。所述接收系统包括：最小误码率均衡模块、解交织模块、MAP译码器模块、判决模块、交织模块以及映射模块。本发明直接基于最小误码率设计水声信道均衡器，采用Turbo结构，均衡器和信道解码器之间迭代交换软信息，Turbo接收机的均衡器在每一次迭代中基于最小误符号率准则更新。具有灵活性高、均衡效果好等优点。

Description

基于最小误码率准则的水下通信Turbo接收系统及方法

技术领域

本发明涉及数字无线通信技术，特别涉及一种基于最小误码率准则的水下通信Turbo接收系统及方法，是一种在通信系统接收端的信道均衡技术，主要应用在复杂水声环境中。

背景技术

海洋占地球面积的71％，它拥有14亿立方千米的体积。在海底及海洋中，蕴藏着极其丰富的生物资源和矿产资源，大海洋的探索和开发具有极强的吸引力。水下声波通信时目前最可行的水下探测和通信手段。在水声通信发展的初期，人们对水声通信系统的性能要求通常并不是很高，但随着人类海洋研究的不断深入，对于水声通信系统的效率和可靠性也提出了更高的要求，这使得仅使用传统的通信技术已经不能达到相应的技术要求。因此许多新方法、新技术被引入到了水声通信领域，Turbo均衡技术就是其中之一。

一种由华南理工大学提供的基于最小误码率准则的自适应信道均衡器(中国发明专利号：CN102916916B)，这种自适应均衡器包括误码指示模块与均衡模块，均衡模块包含滤波器和系数更新单元。均衡方法包括：设置滤波系数初始值；设置控制参数值；利用当前滤波系数对接收信号进行滤波产生滤波输出信号；由滤波输出信号、导频序列中的期望信号计算出误码指示信号；根据步长、误码指示信号、均衡器输入信号以及期望信号，将滤波系数更新。

Turbo均衡技术是水声相干通信克服信道多径、消除码间干扰的有效工具。Turbo均衡算法主要分为软干扰抵消、最大后验概率、线性均衡、反馈均衡算法。针对水声信道阶数较高且时变快的特点，为了降低计算复杂度，通常在水声信道中使用的是线性均衡的Turbo均衡器，其中用的最广泛的是最小均方误差准则。对通信系统，误码率是其最根本的性能指标，总体而言，现有的水声信道均衡器主要采用最小均方误差准则，这类方法不是直接基于最小化均衡器输出信号的误码率，因此不能保证接收端误码率的最小化。

综上所述，对于实际的水声通信系统，传统均衡不能保证满足最小误码率的条件，有必要考虑直接基于最小误码率的Turbo均衡器。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的缺点与不足，提供一种基于最小误码率准则的水下通信Turbo接收系统及方法。

本发明的第一个目的通过下述技术方案实现：

一种基于最小误码率准则的水下通信Turbo接收系统，所述接收系统包括：最小误码率均衡模块、解交织模块、MAP译码器模块、判决模块、交织模块以及映射模块；

所述最小误码率均衡模块，与所述解交织模块相连，用于对接收到的信号r_k进行自适应滤波并根据最小误码率的迭代算法输出外部比特软信息序列L_E(x_k)；

所述解交织模块，与所述MAP译码器相连，用于将所述比特软信息序列L_E(x_k)解交织处理恢复正确的数据顺序并将解交织后的软信息L_E(b_k)传送给所述MAP译码器模块；

所述MAP译码器模块，该模块利用MAP算法结合对数似然比形式的软信息L_E(b_k)进行译码，并输出新的用于反馈的软信息L_D(b_k)到所述交织模块，同时输出用于判决的软信息L_D(a_k)到所述判决模块；

所述交织模块，与所述映射模块相连，用于将反馈的所述软信息L_D(b_k)进行交织编码得到软信息L_D(x_k)，并传输给所述映射模块；

所述映射模块，与所述最小误码率均衡模块相连，用于对所述软信息L_D(x_k)硬判决并进行BPSK调制，将得到的新符号序列s'作为训练序列反馈输入到所述最小误码率均衡模块；

所述判决模块，用于对所述MAP译码器模块输出的用于判决的所述软信息L_D(a_k)进行判决得到二进制结果序列

进一步地，所述最小误码率均衡模块包括均衡单元、误码指示单元、解映射单元；其中，所述均衡单元包括滤波器子单元和系数更新子单元，其中，所述滤波器子单元对当前接收信号r_k进行滤波，得到滤输出信号然后所述系数更新子单元依据接收到的信号r_k、导频信号s_k-D以及误码指示信号I_k将当前滤波系数c_k更新为c_k+1，具体运算方式如下：

${\hat{s}}_{k-D}={c_k}^T{r}_k---\left(1\right)$

$c_{k+1}=c_k-\frac{{\mathrm{uI}}_k}{r_{k+1}^T{r}_{k+1}}{r}_{k+1}---\left(2\right)$

其各标号的含义如下：

滤波器子单元输出信号；

k：时隙下标，代表当前时刻；

T：表示矩阵的转置；

D：均衡器输出信号相对于发送端导频信号的延时，为不大于信道记忆长度的正整数；

c_k：由当前时刻均衡器滤波系数组成的列矢量；

r_k：由接收信号组成的列矢量，其元素的排列从当前时刻开始，按时间递减排序；

u：取值范围(0.01，0.5)，用于控制滤波系数的调整步长；

I_k：误码指示单元输出的误码指示信号；

所述误码检测指示单元，基于最小误码率准则将所述滤波器子单元输出信号映射成误码检测指示信号I_k，作为所述最小误码率均衡模块参数调整的基准，对应关系如下：

$I_k=\left(\tanh \right(\mathrm{\β}{\hat{s}}_{k-D})-s_{k-D})/2---\left(3\right)$

其各标号的含义如下：

β：用于控制映射关系的常数；

s_k-D：发送端导频信号中的期望信号，当该期望信号能获取时，所述最小误码率均衡模块进入训练模式，否则，用的判决符号替代；

所述解映射单元，用于对所述均衡单元完成自适应滤波后的输出信号进行符号概率计算并转化为比特概率，具体计算和解映射完成如下：

符号概率： $p\left({\hat{s}}_k\right|s_k=s)=\frac{1}{\sqrt{2{\mathrm{\π\σ}}_{k,s}^2}}\exp \left(\frac{-{({\hat{s}}_k-u_{k,s})}^2}{2{\mathrm{\σ}}_{k,s}^2}\right)---\left(4\right)$

符号概率转比特概率：

$L_E\left(x_k\right)=\ln \frac{P(x_k=1|{\hat{s}}_k)}{P(x_k=0|{\hat{s}}_k)}-ln\frac{P(x_k=1)}{P(x_k=0)}=ln\frac{p\left({\hat{s}}_k\right|x_k=1)}{p\left({\hat{s}}_k\right|x_k=0)}=ln\frac{p\left({\hat{s}}_k\right|s_k=1)}{p\left({\hat{s}}_k\right|s_k=-1)}---\left(5\right)$

其各标号的含义如下：

s：BPSK调制后的符号，取值为+1或-1；

x_k：第k个交织后信源的比特符号；

u_k,s：计算第k个符号的概率时的高斯分布函数的均值，这里u_k,s＝s；

计算第k个符号的概率时的高斯分布函数的方差，这里为||c||²σ²，c是均衡单元自适应迭代完成后的滤波器系数。

进一步地，所述MAP译码器将所述软信息L_E(b_k)作为最大后验概率算法中的先验信息，以如下形式转化为先验概率：

$P(b_k=b)=\frac{\exp (-b\·L_E(b_k\left)\right)}{1+\exp (-L_E(b_k\left)\right)}---\left(6\right)$

其中，b_k表示第k个交织前的信源的比特符号b取值为1或0，得到该先验概率后，根据经典的backward/forward递归算法计算后验概率P(b_k＝b|r)，其中r表示接收到的所有数据，根据MAP算法译码得到用于判决的软信息L_D(a_k)，形式如下：

$L_D\left(a_k\right)=ln\frac{P(a_k=1|r)}{P(a_k=0|r)}---\left(7\right)$

输出的用于反馈的软信息L_D(b_k)形式如下：

$L_D\left(b_k\right)=ln\frac{P(b_k=1|r)}{P(b_k=0|r)}---\left(8\right).$

进一步地，所述映射模块对所述软信息L_D(x_k)硬判决并进行BPSK调制后得到新的符号序列s'，其中所述硬判决方式如下：

${\hat{b}}_k=\left\{\begin{array}{cc}1,& L_D\left(x_k\right)\&GreaterEqual;0\\ 0,& L_D\left(x_k\right)<0\end{array}\right.---\left(9\right)$

所述BPSK调制方式如下：

${\hat{s}}_k=\left\{\begin{array}{cc}1,& {\hat{b}}_k=1\\ -1,& {\hat{b}}_k=0\end{array}\right.---\left(10\right).$

进一步地，所述判决模块对所述MAP译码器模块输出的用于判决的软信息L_D(a_k)进行硬判决，判决方式如下：

${\hat{a}}_k=\left\{\begin{array}{cc}1,& L_D\left(a_k\right)\&GreaterEqual;0\\ 0,& L_D\left(a_k\right)<0\end{array}\right.---\left(11\right)$

所得的序列即为最终所需的二进制数据结果。

进一步地，所述交织模块采用的32位的随机交织编码。

本发明的第二个目的通过下述技术方案实现：

7一种基于最小误码率准则的水下通信Turbo接收方法，所述接收方法具体包括下述步骤：

S1、接收到来自水声多径信道的信号r_k，初始化最小误码率均衡器模块的滤波器系数，设置控制参数D、β、μ的值以及Turbo迭代次数；

S2、根据最小误码率的迭代算法，对均衡单元对接收到的信号进行自适应滤波；

S3、解映射单元计算估计的符号概率，根据BPSK调制方式将估计符号概率转化为比特概率L_E(x_k)并解交织后将其输出到MAP译码器模块，具体计算和解映射完成如下：

符号概率： $p\left({\hat{s}}_k\right|s_k=s)=\frac{1}{\sqrt{2{\mathrm{\&pi;\&sigma;}}_{k,s}^2}}\exp \left(\frac{-{({\hat{s}}_k-u_{k,s})}^2}{2{\mathrm{\&sigma;}}_{k,s}^2}\right)---\left(4\right)$

符号概率转比特概率：

$L_E\left(x_k\right)=ln\frac{P(x_k=1|{\hat{s}}_k)}{P(x_k=0|{\hat{s}}_k)}-ln\frac{P(x_k=1)}{P(x_k=0)}=ln\frac{p\left({\hat{s}}_k\right|x_k=1)}{p\left({\hat{s}}_k\right|x_k=0)}=ln\frac{p\left({\hat{s}}_k\right|s_k=1)}{p\left({\hat{s}}_k\right|s_k=-1)}---\left(5\right);$

S4、MAP译码器模块根据backward/forward算法，将最小误码率均衡器模块输出的比特软信息L_E(x_k)作为先验概率信息进行MAP软译码，并输出用于反馈的比特外信息L_D(b_k)；

S5、将MAP译码器模块输出的用于反馈的比特外信息L_D(b_k)进行交织得到L_D(x_k)，将L_D(x_k)硬判决得到新的符号序列其中硬判决方式如下：

${\hat{b}}_k=\left\{\begin{array}{cc}1,& L_D\left(x_k\right)\&GreaterEqual;0\\ 0,& L_D\left(x_k\right)<0\end{array}\right.---\left(9\right)$

将所得的序列进行BPSK调制，可以得到新的符号序列s'；

S6、将得到的新符号序列s'作为训练序列输入到均衡单元，均衡单元在训练模式下进一步更新滤波器系数；

S7、均衡单元重新返回步骤S2进行处理，直到迭代次数等于预先设定的迭代次数，MAP译码器模块输出用于判决的比特外信息L_D(a_k)，与译码模块相连的判决器将进行硬判决输出，判决方式如下：

${\hat{a}}_k=\left\{\begin{array}{cc}1,& L_D\left(a_k\right)\&GreaterEqual;0\\ 0,& L_D\left(a_k\right)<0\end{array}\right.---\left(11\right)$

所得的序列即为最终的二进制数据结果。

进一步地，所述步骤S2、根据最小误码率的迭代算法，对均衡单元对接收到的信号进行自适应滤波的处理过程如下：

由公式(1)，利用当前均衡器滤波系数对接收信号r_k进行滤波产生滤波输出信号由公式(3)，从滤波器输出信号导频序列中的期望信号s_k-D计算出误码指示信号I_k；由公式(2)，根据当前滤波器系数c_k、步长u、误码指示信号I_k、均衡器输入信号r_k+1以及期望信号s_k-D+1，更新滤波器系数，如此自适应迭代多次，直到均衡单元系数收敛后停止迭代，输出每一个估计信号到解映射单元中；其中，公式(1)(2)(3)分别为：

${\hat{s}}_{k-D}={c_k}^T{r}_k---\left(1\right)$

$c_{k+1}=c_k-\frac{{\mathrm{uI}}_k}{r_{k+1}^T{r}_{k+1}}{r}_{k+1}---\left(2\right)$

$I_k=\left(\tanh \right(\mathrm{\&beta;}{\hat{s}}_{k-D})-s_{k-D})/2---\left(3\right)$

其各标号的含义如下：

滤波器子单元输出信号；

k：时隙下标，代表当前时刻；

T：表示矩阵的转置；

D：均衡器输出信号相对于发送端导频信号的延时，为不大于信道记忆长度的正整数；

c_k：由当前时刻均衡器滤波系数组成的列矢量；

r_k：由接收信号组成的列矢量，其元素的排列从当前时刻开始，按时间递减排序；

u：取值范围(0.01，0.5)，用于控制滤波系数的调整步长；

I_k：误码指示单元输出的误码指示信号；

β：用于控制映射关系的常数；

s_k-D：发送端导频信号中的期望信号，当该期望信号能获取时，所述最小误码率均衡模块进入训练模式，否则，用的判决符号替代。

本发明相对于现有技术具有如下的优点及效果：

本发明直接基于最小误码率设计水声信道均衡器，采用Turbo结构，均衡器和信道解码器之间迭代交换软信息，Turbo接收机的均衡器在每一次迭代中基于最小误符号率准则更新。具有灵活性高、均衡效果好等优点。

附图说明

图1是本发明中Turbo接收系统的结构示意图；

图2是本发明接收系统中最小误码率均衡模块的结构示意图；

图3是本发明的最小误码率均衡模块中滤波器结构示意图；

图4是matlab仿真所用的水声信道的信道响应示意图；

图5是在水声信道下本发明基于最小误码率准则的水下通信Turbo接收机的误码性能在不同的Turbo迭代次数下的比较结果。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚、明确，以下参照附图并举实施例对本发明进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

实施例一

请参见图1，图1是本实施例中Turbo接收系统的结构示意图。下面结合图1，具体阐述说明一种基于最小误码率准则的水下通信Turbo接收系统，该系统具体包括下列模块：

1、最小误码率均衡模块

最小误码率均衡模块的结构如图2，所述最小误码率均衡模块主要包括均衡单元、误码指示单元、解映射单元。该最小误码率均衡模块实现基于线性最小误码率准则的信道均衡。

首先滤波器对当前时刻接收信号r_k进行滤波，得到输出信号误码检测指示单元的处理结果为将前一次滤波输出信号映射成误码检测指示信号，作为均衡模块参数调整的基准；所述的系数更新单元依据均衡模块接收到的信号r_k+1、导频信号中的期望信号以及误码检测指示模块处理结果将当前滤波系数c_k更新为c_k+1，其中k表示当前时刻。最终计算得到发送符号的估计值序列符号估计值服从高斯分布，可以转化为估计符号概率，通过解映射单元解映射后可以得到比特软信息输出。

1.1、均衡单元：包括滤波器子单元和系数更新子单元，其中，所述滤波器子单元对当前接收信号r_k进行滤波，得到滤波器子单元输出信号然后所述系数更新子单元依据接收到的信号r_k、导频信号s_k-D以及误码指示信号I_k将当前滤波系数c_k更新为c_k+1。具体运算方式如下：

${\hat{s}}_{k-D}={c_k}^T{r}_k---\left(1\right)$

$c_{k+1}=c_k-\frac{{\mathrm{uI}}_k}{r_{k+1}^T{r}_{k+1}}{r}_{k+1}---\left(2\right)$

其各标号的含义如下：

滤波器子单元输出信号；

k：时隙下标，代表当前时刻；

T：表示矩阵的转置；

D：均衡器输出信号相对于发送端导频信号的延时，为不大于信道记忆长度的正整数；

c_k：由当前时刻均衡器滤波系数组成的列矢量；

r_k：由接收信号组成的列矢量，其元素的排列从当前时刻开始，按时间递减排序；

u：取值范围(0.01，0.5)，用于控制滤波系数的调整步长；

I_k：误码指示单元输出的误码指示信号；

1.2、误码检测指示单元：基于最小误码率准则推导得到，将当前滤波器子单元输出信号映射成误码检测指示信号I_k，作为均衡模块参数调整的基准，对应关系如下：

$I_k=\left(\tanh \right(\mathrm{\&beta;}{\hat{s}}_{k-D})-s_{k-D})/2---\left(3\right)$

其各标号的含义如下：

β：用于控制映射关系的常数；

s_k-D：发送端导频信号中的期望信号，当该期望信号能获取时，所述均衡模块进入训练模式，否则，用的判决符号替代；

上述滤波器子单元中滤波器结构示意图附图3所示。

1.3、解映射单元：对均衡单元完成自适应滤波后的输出信号进行符号概率计算并转化为比特概率，示例性的，本实施例使用的是BPSK调制，信道引入的高斯白噪声的均值为0，方差为σ²，具体计算和解映射完成如下：

符号概率： $p\left({\hat{s}}_k\right|s_k=s)=\frac{1}{\sqrt{2{\mathrm{\&pi;\&sigma;}}_{k,s}^2}}\exp \left(\frac{-{({\hat{s}}_k-u_{k,s})}^2}{2{\mathrm{\&sigma;}}_{k,s}^2}\right)---\left(4\right)$

符号概率转比特概率：

$L_E\left(x_k\right)=ln\frac{P(x_k=1|{\hat{s}}_k)}{P(x_k=0|{\hat{s}}_k)}-ln\frac{P(x_k=1)}{P(x_k=0)}=ln\frac{p\left({\hat{s}}_k\right|x_k=1)}{p\left({\hat{s}}_k\right|x_k=0)}=ln\frac{p\left({\hat{s}}_k\right|s_k=1)}{p\left({\hat{s}}_k\right|s_k=-1)}---\left(5\right)$

其各标号的含义如下：

s：BPSK调制后的符号，取值为+1或-1；

x_k：第k个交织后信源的比特符号；

u_k,s：计算第k个符号的概率时的高斯分布函数的均值，这里u_k,s＝s；

计算第k个符号的概率时的高斯分布函数的方差，这里为||c||²σ²，c是均衡单元自适应迭代完成后的滤波器系数。

3、交织/解交织模块

为了可以纠正数据的突发错，将突发错变成随机错，在通信的发射端用随机交织将通信比特数据进行交织随机化，所以在接收端有对应的解交织模块重新恢复数据。在本发明介绍的结构当中解交织是将均衡模块输出的比特软信息序列L_E(x_k)解交织处理，解交织后恢复正确的数据顺序；在接收端交织模块的作用是将所述软信息L_D(b_k)进行交织编码以降低译码器输出软信息之间的相关性。在本实施例中交织模块采用的32位的随机交织。

4、MAP译码器模块

MAP(最大后验概率)译码器的作用就是利用MAP算法结合对数似然比形式的软信息L_E(b_k)进行译码，并输出新的用于反馈的软信息L_D(b_k)和用于判决的软信息L_D(a_k)。L_E(b_k)作为最大后验概率算法中的先验信息，以如下形式转化为先验概率：

$P(b_k=b)=\frac{\exp (-b\&CenterDot;L_E(b_k\left)\right)}{1+\exp (-L_E(b_k\left)\right)}---\left(6\right)$

其中，b_k表示第k个交织前的信源的比特符号b取值为1或0。得到该先验概率后，后验概率P(b_k＝b|r)可以根据经典的backward/forward递归算法计算，其中r表示接收到的所有数据。根据MAP算法译码可以得到用于判决的软信息L_D(a_k)，形式如下：

$L_D\left(a_k\right)=ln\frac{P(a_k=1|r)}{P(a_k=0|r)}---\left(7\right)$

输出的用于反馈的软信息L_D(b_k)形式如下：

$L_D\left(b_k\right)=ln\frac{P(b_k=1|r)}{P(b_k=0|r)}---\left(8\right)$

5、映射模块

该模块对软信息L_D(x_k)硬判决并进行BPSK调制，硬判决方式如下：

${\hat{b}}_k=\left\{\begin{array}{cc}1,& L_D\left(x_k\right)\&GreaterEqual;0\\ 0,& L_D\left(x_k\right)<0\end{array}\right.---\left(9\right)$

BPSK调制方式如下：

${\hat{s}}_k=\left\{\begin{array}{cc}1,& {\hat{b}}_k=1\\ -1,& {\hat{b}}_k=0\end{array}\right.---\left(10\right)$

软信息通过该映射模块后将得到新的符号序列s'。

6、判决模块

对MAP译码器模块输出的用于判决的软信息L_D(a_k)进行硬判决，判决方式如下：

${\hat{a}}_k=\left\{\begin{array}{cc}1,& L_D\left(a_k\right)\&GreaterEqual;0\\ 0,& L_D\left(a_k\right)<0\end{array}\right.---\left(11\right)$

所得的序列即为最终所需的二进制数据结果。

基于上述基于最小误码率准则的水下通信Turbo接收系统，本实施例还提供一种基于最小误码率准则的水下通信Turbo接收方法，该方法具体包括下述步骤：

步骤S1：接收到来自水声多径信道的信号r_k，初始化最小误码率均衡器模块的滤波器系数，可设定任意非零值，设置诸控制参数D、β、μ的值以及Turbo迭代次数；

步骤S2：根据最小误码率的迭代算法，图1中的均衡单元对接收到的信号进行自适应滤波，处理过程如下：

由公式(1)，利用当前均衡器滤波系数对接收信号r_k进行滤波产生滤波输出信号由公式(3)，从滤波波输出信号导频序列中的期望信号s_k-D计算出误码指示信号I_k；由公式(2)，根据当前滤波系数c_k、步长u、误码指示信号I_k、均衡器输入信号r_k+1以及期望信号s_k-D+1，更新滤波系数，如此自适应迭代多次，直到均衡单元系数收敛后停止迭代，输出每一个估计信号到解映射单元中；

步骤S3：解映射单元根据公式(4)计算估计的符号概率，根据BPSK调制方式和公式(5)将估计符号概率转化为比特概率L_E(x_k)并解交织后将其输出到最大后验概率(MAP)译码器；

步骤S4：MAP(最大后验概率)译码器模块根据backward/forward算法，将最小误码率均衡器模块输出的比特软信息L_E(x_k)作为先验概率信息进行MAP软译码，并输出用于反馈的比特外信息L_D(b_k)；

步骤S5：将MAP译码器模块输出的用于反馈的比特外信息L_D(b_k)进行交织得到L_D(x_k)，将L_D(x_k)硬判决得到新的符号序列其中硬判决方式如下：

${\hat{b}}_k=\left\{\begin{array}{cc}1,& L_D\left(x_k\right)\&GreaterEqual;0\\ 0,& L_D\left(x_k\right)<0\end{array}\right.---\left(9\right)$

将所得的序列进行BPSK调制，可以得到新的符号序列s'；

步骤S6：将得到的新符号序列s'作为训练序列即期望信号输入到均衡单元，均衡单元在训练模式下进一步更新滤波器系数；

步骤S7：均衡单元重新回到步骤S2进行处理，直到迭代次数等于预先设定的迭代次数，译码器输出用于判决的比特外信息L_D(a_k)，与译码模块相连的判决器将进行硬判决输出，判决方式如下：

${\hat{a}}_k=\left\{\begin{array}{cc}1,& L_D\left(a_k\right)\&GreaterEqual;0\\ 0,& L_D\left(a_k\right)<0\end{array}\right.---\left(11\right)$

所得的序列即为最终的二进制数据结果。

该算法命名为基于最小误码率准则的Turbo均衡，具体实施结构如图1所示。本发明将最小误码率准则引入到Turbo结构中，在误码率性能方面效果显著。

在附图5中，通过matlab仿真给出了在信道响应为图4所示的水声信道传输时，对于BPSK信号调制方式的信号的在本发明的均衡算法下的误码率结果，其中训练模式下步长u取值为0.4，判决模式下取值为0.2，β取值为1。从图中可以看出本发明对于降低误码率效果显著。

上述实施例为本发明较佳的实施方式，但本发明的实施方式并不受上述实施例的限制，其他的任何未背离本发明的精神实质与原理下所作的改变、修饰、替代、组合、简化，均应为等效的置换方式，都包含在本发明的保护范围之内。

Claims (8)

1.一种基于最小误码率准则的水下通信Turbo接收系统，其特征在于，所述接收系统包括：最小误码率均衡模块、解交织模块、MAP译码器模块、判决模块、交织模块以及映射模块；

所述最小误码率均衡模块，与所述解交织模块相连，用于对接收到的信号r_k进行自适应滤波并根据最小误码率的迭代算法输出外部比特软信息序列L_E(x_k)；

所述解交织模块，与所述MAP译码器相连，用于将所述比特软信息序列L_E(x_k)解交织处理恢复正确的数据顺序并将解交织后的软信息L_E(b_k)传送给所述MAP译码器模块；

所述MAP译码器模块，该模块利用MAP算法结合对数似然比形式的软信息L_E(b_k)进行译码，并输出新的用于反馈的软信息L_D(b_k)到所述交织模块，同时输出用于判决的软信息L_D(a_k)到所述判决模块；

所述交织模块，与所述映射模块相连，用于将反馈的所述软信息L_D(b_k)进行交织编码得到软信息L_D(x_k)，并传输给所述映射模块；

所述映射模块，与所述最小误码率均衡模块相连，用于对所述软信息L_D(x_k)硬判决并进行BPSK调制，将得到的新符号序列s'作为训练序列反馈输入到所述最小误码率均衡模块；

所述判决模块，用于对所述MAP译码器模块输出的用于判决的所述软信息L_D(a_k)进行判决得到二进制结果序列

2.根据权利要求1所述的一种基于最小误码率准则的水下通信Turbo接收系统，其特征在于，

所述最小误码率均衡模块包括均衡单元、误码指示单元、解映射单元；其中，所述均衡单元包括滤波器子单元和系数更新子单元，其中，所述滤波器子单元对当前接收信号r_k进行滤波，得到滤输出信号然后所述系数更新子单元依据接收到的信号r_k、导频信号s_k-D以及误码指示信号I_k将当前滤波系数c_k更新为c_k+1，具体运算方式如下：

${\hat{s}}_{k-D}={c_k}^T{r}_k---\left(1\right)$

$c_{k+1}=c_k-\frac{{\mathrm{uI}}_k}{r_{k+1}^T{r}_{k+1}}{r}_{k+1}---\left(2\right)$

其各标号的含义如下：

滤波器子单元输出信号；

k：时隙下标，代表当前时刻；

T：表示矩阵的转置；

D：均衡器输出信号相对于发送端导频信号的延时，为不大于信道记忆长度的正整数；

c_k：由当前时刻均衡器滤波系数组成的列矢量；

r_k：由接收信号组成的列矢量，其元素的排列从当前时刻开始，按时间递减排序；

u：取值范围(0.01，0.5)，用于控制滤波系数的调整步长；

I_k：误码指示单元输出的误码指示信号；

所述误码检测指示单元，基于最小误码率准则将所述滤波器子单元输出信号映射成误码检测指示信号I_k，作为所述最小误码率均衡模块参数调整的基准，对应关系如下：

$I_k=\left(\tanh \right(\mathrm{\&beta;}{\hat{s}}_{k-D})-s_{k-D})/2---\left(3\right)$

其各标号的含义如下：

β：用于控制映射关系的常数；

s_k-D：发送端导频信号中的期望信号，当该期望信号能获取时，所述最小误码率均衡模块进入训练模式，否则，用的判决符号替代；

所述解映射单元，用于对所述均衡单元完成自适应滤波后的输出信号进行符号概率计算并转化为比特概率，具体计算和解映射完成如下：

符号概率： $p\left({\hat{s}}_k\right|s_k=s)=\frac{1}{\sqrt{2{\mathrm{\&pi;\&sigma;}}_{k,s}^2}}\exp \left(\frac{-{({\hat{s}}_k-u_{k,s})}^2}{2{\mathrm{\&sigma;}}_{k,s}^2}\right)---\left(4\right)$

符号概率转比特概率：

$L_E\left(x_k\right)=ln\frac{P(x_k=1|{\hat{s}}_k)}{P(x_k=0|{\hat{s}}_k)}-ln\frac{P(x_k=1)}{P(x_k=0)}=ln\frac{p\left({\hat{s}}_k\right|x_k=1)}{p\left({\hat{s}}_k\right|x_k=0)}=ln\frac{p\left({\hat{s}}_k\right|s_k=1)}{p\left({\hat{s}}_k\right|s_k=-1)}---\left(5\right)$

其各标号的含义如下：

s：BPSK调制后的符号，取值为+1或-1；

x_k：第k个交织后信源的比特符号；

u_k,s：计算第k个符号的概率时的高斯分布函数的均值，这里u_k,s＝s；

计算第k个符号的概率时的高斯分布函数的方差，这里为||c||²σ²，c是均衡单元自适应迭代完成后的滤波器系数。

3.根据权利要求1所述的一种基于最小误码率准则的水下通信Turbo接收系统，其特征在于，所述MAP译码器将所述软信息L_E(b_k)作为最大后验概率算法中的先验信息，以如下形式转化为先验概率：

$P(b_k=b)=\frac{\exp (-b\&CenterDot;L_E(b_k))}{1+\exp (-L_E(b_k))}---\left(6\right)$

其中，b_k表示第k个交织前的信源的比特符号b取值为1或0，得到该先验概率后，根据经典的backward/forward递归算法计算后验概率P(b_k＝b|r)，其中r表示接收到的所有数据，根据MAP算法译码得到用于判决的软信息L_D(a_k)，形式如下：

$L_D\left(a_k\right)=ln\frac{P(a_k=1|r)}{P(a_k=0|r)}---\left(7\right)$

输出的用于反馈的软信息L_D(b_k)形式如下：

$L_D\left(b_k\right)=ln\frac{P(b_k=1|r)}{P(b_k=0|r)}---\left(8\right).$

4.根据权利要求1所述的一种基于最小误码率准则的水下通信Turbo接收系统，其特征在于，所述映射模块对所述软信息L_D(x_k)硬判决并进行BPSK调制后得到新的符号序列s'，其中所述硬判决方式如下：

${\hat{b}}_k=\left\{\begin{array}{cc}1,& L_D\left(x_k\right)\&GreaterEqual;0\\ 0,& L_D\left(x_k\right)<0\end{array}\right.---\left(9\right)$

所述BPSK调制方式如下：

${\hat{s}}_k=\{\begin{array}{cc}1,& {\hat{b}}_k=1\\ -1,& {\hat{b}}_k=0\end{array}---\left(10\right).$

5.根据权利要求1所述的一种基于最小误码率准则的水下通信Turbo接收系统，其特征在于，所述判决模块对所述MAP译码器模块输出的用于判决的软信息L_D(a_k)进行硬判决，判决方式如下：

${\hat{a}}_k=\left\{\begin{array}{cc}1,& L_D\left(a_k\right)\&GreaterEqual;0\\ 0,& L_D\left(a_k\right)<0\end{array}\right.---\left(11\right)$

所得的序列即为最终所需的二进制数据结果。

6.根据权利要求1所述的一种基于最小误码率准则的水下通信Turbo接收系统，其特征在于，所述交织模块采用的32位的随机交织编码。

7.一种基于最小误码率准则的水下通信Turbo接收方法，其特征在于，所述接收方法具体包括下述步骤：

S1、接收到来自水声多径信道的信号r_k，初始化最小误码率均衡器模块的滤波器系数，设置控制参数D、β、μ的值以及Turbo迭代次数；

S2、根据最小误码率的迭代算法，对均衡单元对接收到的信号进行自适应滤波；

S3、解映射单元计算估计的符号概率，根据BPSK调制方式将估计符号概率转化为比特概率L_E(x_k)并解交织后将其输出到MAP译码器模块，具体计算和解映射完成如下：

符号概率： $p\left({\hat{s}}_k\right|s_k=s)=\frac{1}{\sqrt{2{\mathrm{\&pi;\&sigma;}}_{k,s}^2}}\exp \left(\frac{-{({\hat{s}}_k-u_{k,s})}^2}{2{\mathrm{\&sigma;}}_{k,s}^2}\right)---\left(4\right)$

符号概率转比特概率：

$L_E\left(x_k\right)=ln\frac{P(x_k=1|{\hat{s}}_k)}{P(x_k=0|{\hat{s}}_k)}-ln\frac{P(x_k=1)}{P(x_k=0)}=ln\frac{p\left({\hat{s}}_k\right|x_k=1)}{p\left({\hat{s}}_k\right|x_k=0)}=ln\frac{p\left({\hat{s}}_k\right|s_k=1)}{p\left({\hat{s}}_k\right|s_k=-1)}---\left(5\right);$

S4、MAP译码器模块根据backward/forward算法，将最小误码率均衡器模块输出的比特软信息L_E(x_k)作为先验概率信息进行MAP软译码，并输出用于反馈的比特外信息L_D(b_k)；

S5、将MAP译码器模块输出的用于反馈的比特外信息L_D(b_k)进行交织得到L_D(x_k)，将L_D(x_k)硬判决得到新的符号序列其中硬判决方式如下：

${\hat{b}}_k=\left\{\begin{array}{cc}1,& L_D\left(x_k\right)\&GreaterEqual;0\\ 0,& L_D\left(x_k\right)<0\end{array}\right.---\left(9\right)$

将所得的序列进行BPSK调制，可以得到新的符号序列s'；

S6、将得到的新符号序列s'作为训练序列输入到均衡单元，均衡单元在训练模式下进一步更新滤波器系数；

S7、均衡单元重新返回步骤S2进行处理，直到迭代次数等于预先设定的迭代次数，MAP译码器模块输出用于判决的比特外信息L_D(a_k)，与译码模块相连的判决器将进行硬判决输出，判决方式如下：

${\hat{a}}_k=\left\{\begin{array}{cc}1,& L_D\left(a_k\right)\&GreaterEqual;0\\ 0,& L_D\left(a_k\right)<0\end{array}\right.---\left(11\right)$

所得的序列即为最终的二进制数据结果。

8.根据权利要求7所述的一种基于最小误码率准则的水下通信Turbo接收方法，其特征在于，

所述步骤S2、根据最小误码率的迭代算法，对均衡单元对接收到的信号进行自适应滤波的处理过程如下：

由公式(1)，利用当前均衡器滤波系数对接收信号r_k进行滤波产生滤波输出信号由公式(3)，从滤波器输出信号导频序列中的期望信号s_k-D计算出误码指示信号I_k；由公式(2)，根据当前滤波器系数c_k、步长u、误码指示信号I_k、均衡器输入信号r_k+1以及期望信号s_k-D+1，更新滤波器系数，如此自适应迭代多次，直到均衡单元系数收敛后停止迭代，输出每一个估计信号到解映射单元中；其中，公式(1)(2)(3)分别为：

${\hat{s}}_{k-D}={c_k}^T{r}_k---\left(1\right)$

$c_{k+1}=c_k-\frac{{\mathrm{uI}}_k}{r_{k+1}^T{r}_{k+1}}{r}_{k+1}---\left(2\right)$

$I_k=\left(\tanh \right(\mathrm{\&beta;}{\hat{s}}_{k-D})-s_{k-D})/2---\left(3\right)$

其各标号的含义如下：

滤波器子单元输出信号；

k：时隙下标，代表当前时刻；

T：表示矩阵的转置；

D：均衡器输出信号相对于发送端导频信号的延时，为不大于信道记忆长度的正整数；

c_k：由当前时刻均衡器滤波系数组成的列矢量；

r_k：由接收信号组成的列矢量，其元素的排列从当前时刻开始，按时间递减排序；

u：取值范围(0.01，0.5)，用于控制滤波系数的调整步长；

I_k：误码指示单元输出的误码指示信号；

β：用于控制映射关系的常数；

s_k-D：发送端导频信号中的期望信号，当该期望信号能获取时，所述最小误码率均衡模块进入训练模式，否则，用的判决符号替代。