CN106961403A - 一种基于稀疏信道模型的ofdm水声语音通信多普勒补偿估计方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于稀疏信道模型的OFDM水声语音通信多普勒补偿估计方法，包括：采用随机分布的梳妆导频，估计当前OFDM符号的多普勒初始值；在多普勒估计初始值附近对当前OFDM符号进行多普勒扫描补偿，获得一系列多普勒补偿后的导频；3）对导频进行空时编码、解码，获得准确的导频处信道频域响应；4）对当前信道进行估计；5）选择稀疏度最好的信道估计结果，其对应的多普勒估计结果即作为当前OFDM符号的多普勒估计结果；6）更新当前OFDM符号的多普勒初始值；7）取得时间平滑增益。本发明通过精确地重建信道结构，有效估计和补偿信号多普勒，从而实现高效、可靠的水声通信，提高了数据的准确性。

Description

一种基于稀疏信道模型的OFDM水声语音通信多普勒补偿估计 方法

技术领域

本发明涉及OFDM水声语音通信的频域变采样多普勒估计技术及稀疏信道均衡技术，即通过精确地重建信道结构，有效估计和补偿信号多普勒，从而实现高效、可靠的水声通信。

背景技术

在水声信道环境中，可用于通信的宽带资源非常有限，严重限制了通信的速率和质量，通过增加发射功率以提高信道容量的传统方法已达到饱和，在这一情况下，不需要增加可利用带宽或不通过提高发射功率而能使信道容量得到本质提高，结合频谱利用率高、抗多径能力强及均衡实现方法简单的OFDM（正交频分复用）技术，从而实现高数据吞吐量、高可靠性通信的方案成为近年来水声通信新的研究热点。

压缩传感CS（Compressed Sensing）方法，作为一种针对线性限定系统的稀疏解的求解方法，可以用少量的信息来准确恢复稀疏信号。浅海声信道通常被看作为一个缓慢时变的相干多途信道，在观察和处理时间有限的前提条件下，信道可以用一个抽头分布稀疏的时不变的滤波器来描述，也就是说浅海信道通常是稀疏的。

因此，通过合理地采用CS技术可以较好地重建信道结构，从而实现对接收信号的信道均衡。由于水声信道的复杂性，对于通信中的相邻子载波信道响应一致的空频编码的要求通常无法满足。针对这一问题，本发明采用了频域变采样多普勒补偿技术并结合CS技术，成功地解决了稀疏时变信道条件下的多普勒估计、跟踪和补偿的问题。经过仿真及湖试，该方案可以较为精确地重建信道结构，有效估计和补偿信号多普勒，实现高效、可靠的水声通信。

发明内容

本发明主要应用在稀疏信道模型下的OFDM的水声通信系统中，它是一种水声信道估计和信号多普勒估计及补偿的结合，通过压缩传感和频域非一致变采样的方法实现高可靠通信的目的。另外，本发明还采用随机插入梳状导频序列的方法，并对该导频序列进行空时编码，而且将每个发射机的第一个符号的数据载波位设置为保护间隔或者特定数据，用作系统定时同步和信道训练符号。为了获取实时可靠的多普勒估计信息，本发明采用多普勒搜索的方式进行多普勒估计，同时采用压缩传感技术估计此时该多普勒估计条件下获得的信道冲击响应即为当前信道的估计结果。

本发明提供的基于稀疏信道模型的OFDM水声语音通信多普勒补偿估计方法的特征在于，所述方法包括下述步骤：

1）水声通信系统采用随机分布的梳妆导频，用单频信号估计当前OFDM符号的多普勒初始值；

2）采用频域非一致变采样技术在上述步骤1）中所述的多普勒估计初始值附近对当前OFDM符号进行多普勒扫描补偿，进而获得扫描后的一系列多普勒补偿后的导频；

3）对上述步骤2）中的所述导频进行空时编码、解码，获得准确的导频处信道频域响应；

4）通过压缩传感技术，利用上述步骤2）中扫描后的一系列导频分别对当前信道进行估计；

5）根据最小方差信道稀疏度估计准则由上述步骤4）的所述估计结果中选择稀疏度最好的信道估计结果，该最好的信道估计结果对应的信道估计值即作为当前OFDM符号的快速多普勒补偿结果，该最好的信道估计结果对应的多普勒估计结果即作为当前OFDM符号的多普勒估计结果；

6）使用上述步骤5）中获得的当前OFDM符号对应的快速多普勒补偿结果更新当前OFDM符号的多普勒初始值；

7）根据上述步骤6）获得的多普勒初始值，结合空时循环解码的方法取得时间平滑增益。

上述本发明提供的基于稀疏信道模型的OFDM水声语音通信多普勒补偿估计方法中所述的步骤1）进一步的特征在于包括下述步骤：

A）首先，所述水声通信系统采用随机分布的梳状导频，在每帧OFDM符号前添加一个单频信号用于估计当前OFDM符号的初始多普勒值，利用频域非一致变采样技术结合压缩传感技术实现信道估计与信号多普勒补偿的联合估计；

B）导频按照随机分布的梳状导频方法，将梳状导频随机分布在OFDM符号对应的有效子载波上；

C）基于匹配追踪的方法进行稀疏信道重建，这一方法根据信道不同时延信道响应的变化，建立可以完整重构信道的字典，通过对字典中的各个原子进行线性组合，进而匹配出整个信道。

本发明的主要优点是在空频编码中引入了导频的空时编码。考虑到水声通信低声速和OFDM对多普勒敏感的特点，OFDM的子载波间隔不能任意减小，这种方法解决了无线电空频编码技术应用于水声信道时的弊端。通过循环解码取得信道的时间平滑增益，水声通信质量得到了提升。而循环编码技术在估计出信道后，进行加权分析，在一定程度上提高了数据的准确性。在信道估计时采用的压缩传感技术，也比传统的LS方法更适应于浅海水声信道。

附图说明

图1是本发明采用的导频分布框图；

图2是本发明归一化信道响应随多普勒变化的关系图；

图3是本发明信噪比损失与多普勒的关系图；

图4是本发明多普勒估计补偿前后误码率与信噪比的关系图；

图5是本发明使用的实际解调输入数据；

图6是图5对应的星座图。

具体实施方式

为使公众进一步了解本发明所采用之技术、手段及其有益效果，特举实施例并配合附图对本发明提供的基于稀疏信道模型的OFDM水声通信多普勒估计方法进行详细说明如下，相信当可由之得以深入而具体的了解。

本实施例提供的基于稀疏信道模型的OFDM水声语音通信多普勒补偿估计方法包括如下步骤：

1）本实施例水声通信系统采用OFDM方案，采用随机分布的梳妆导频，用单频信号估计当前OFDM符号的多普勒初始值，其具体实施步骤说明如下：

a）首先，所述的水声通信系统采用随机分布的梳状导频，在每帧OFDM符号前添加一个单频信号用于粗略估计当前OFDM符号的初始多普勒值，利用频域非一致变采样技术结合压缩传感技术实现信道估计与信号多普勒补偿的联合估计；

b）导频按照图1所示的随机分布的梳状导频方法，将梳状导频随机分布在OFDM符号对应的有效子载波上；

c）为了可靠的重建稀疏信道，本发明采用了基于匹配追踪的方法，这一方法根据信道不同时延信道响应的变化，建立可以完整重构信道的字典，通过对字典中的各个原子进行线性组合，进而匹配出整个信道。

2）按照上述步骤1）方案所述，在水声通信环境模型下，不同频率的信号对于相同的多普勒压缩因子产生的多普勒频率偏移是不同的。假定为多载波通信的第个子载波频率，为载波频率，为子载波间隔，则当存在多普勒频移时，第个子载波的接收频率为：

（1）

其中，称为多普勒压缩因子，为相对运动速度，为声速，为通信双方运动方向和两者连线之间的夹角。若使，第个子载波的接收频率可简化为：

（2）

其中。

时域上，仅考虑多普勒对信号的影响，OFDM信号可以表示为：

（3）

其中是复信号第个子载波所携带的信息，是第个子载波的频率。

3）根据上述步骤2），考虑发送设备与接收设备之间有相对运动，速度为，由于信道多径效应带来的多途叠加，相对运动带来的时域上的压缩或扩展，定义表示第条路径到达信号的增益，表示第条路径到达信号的时延。接收的时域信号可以表示为：

（4）

（5）

式（5）中是从第条路径到达的第个子载波多普勒频的偏移量，因此可以表示为：

（6）

其中表示第条路径到达接收设备时的入射角，由于远距离通信各条路径到达的入射角相差不大，可以取为常数，即。表示由于加速度等原因带来的频率干扰，本发明取个连续OFDM符号（持续时间内速度不变），此时式（6）可以简化为式（7），那么可以表示为：

（7）

若公式（2）的条件满足，在运动速度不变的前提下，各个子载波受多普勒影响造成的频率偏移可以看成一个等比的变化过程，因此通过计算每个子载波受多普勒影响搬移后的位置进行解调，就可以实现多普勒的频域补偿。同时信噪比损失表达式为：

（8）

式（8）反映了由多普勒因子估计误差引起的OFDM输出信噪比损失，当为0时，sinc函数取最大值1，因此该式结果为0，表明没有信噪比损失；随着增加，sinc函数主瓣取值减小，上式结果增加，表明信噪比损失增加，如图3所示。

4）根据上述步骤1），采用连续单频信号估计多普勒初始值，其中单频信号频率为28KHz；

5）采用频域非一致变采样技术在上述步骤4）中获得的多普勒估计初始值对当前OFDM符号进行小范围（相对多普勒估计初始值绝对偏差在10e-5左右）的多普勒扫描补偿，进而获得扫描后的一系列多普勒补偿后的导频；

6）对上述步骤5）中获得的导频进行空时编码、解码，获得准确的导频处信道频域响应；

7）通过压缩传感技术，利用上述步骤5扫描后的一系列导频分别对当前信道进行信道估计。其中压缩传感技术描述如下：根据奈奎斯特采样定律，为了避免所获取的信号信息丢失，采样率至少应为信号带宽的两倍，这一恢复准则完全与信号的形式无关，因此这无可避免的会带来信息的大量冗余。为了解决这一问题，2004年David Donoho提出了压缩传感理论。理论表明，如果将信号通过某种变换后，可以稀疏表示（即可压缩），则可以设计一个与其变换基不相关的观测矩阵匹配信号，通过对得到的观测值求解优化问题，可实现信号的精确或近似重构。

假设存在一个时间离散实信号，其可以表示为长度为的列向量, 其在域中的元素记为，变换基是一个由个长度为的列向量所组成。假设域内所有信号都可以由向量线性加权表示，那么信号可以记为：

（9）

其中为加权因子，假设其中为零或近似为零（远小于其它非零加权系数）的抽头个数为， 当且仅当时，可以认为信号是可压缩的。为了重建信号，我们需要构造一个观测矩阵，由个长度为的列向量组成。假设样本信号可以被表示为

（10）

根据公式（10）有

（11）

当设计的观测矩阵与稀疏信号独立时，维信号保留了维信号的主要信息。因此，通过的个观测值可以准确的恢复出信号。

8）根据步骤7），为了可靠的重建稀疏信道，本发明采用了基于匹配追踪的方法(matching pursuit，MP)。这一方法通过根据信道不同时延信道响应的变化，建立一个完备字典，则第个发射机到接收机的信道频域响应可以表示为：

（12）

通过找到适合的字典加权系数，使得信号残留最小，从而有效的恢复完整的信道频域响应。根据最小方差信道稀疏度估计准则选择稀疏度最好的信道估计结果（即步骤7）的估计结果），该最好的信道估计结果对应的信道估计值即作为当前OFDM符号的信道估计值，该最好的信道估计值结果对应的多普勒估计结果即作为当前OFDM符号对应的多普勒估计结果；

9）根据上述步骤8），式（3）表明，对于每个子载波而言，其相互间的正交性依然保持，若时域采样能保证各个子载波时域波形的整周期性，那么通过对各个子载波进行DFT解调，可以准确地将其各携带信息提取出来。由于水声信道复杂多变，且受通信平台硬件条件限制，经过多普勒影响的各个子载波的整周期性基本无法保持。但在相对运动条件下，只要频域分辨率足够高(多普勒残留保持在子载波间隔4%-5%以下)，可以保证非正周期性带来的系统损失与水声信道环境其他干扰因素造成的系统损失相仿。因此DFT算法可以实现对任何线性宽带多普勒信号进行多普勒补偿。

然而DFT多普勒补偿算法计算量大，很难实时实现。若采用查表的方式，需要付出高昂的存储代价和能源消耗。针对这一问题，本实施例采用FFT算法进行近似替代DFT，以降低运算量。

采用FET进行频域变采样多普勒补偿的算法具体实施说明如下：

a）对受多普勒干扰的信号以每个OFDM符号为单位进行高分辨率的FFT（本发明采用的FFT点数为8192）变换得到各个子载波多普勒搬移后的频谱。

b）根据和计算个需要搜索的。

c）根据每个计算原始子载波经过多普勒污染之后的频率搬移后的位置。

d）根据步骤3）得到的位置信息，对步骤1的频谱进行就近的抽取。得到含有子载波间干扰的信息。

e）对个进行稀疏信道重建，并利用最小方差信道稀疏度判决技术，选取对应最小的作为多普勒补偿输出，其对应的作为下一时段的。若FFT分辨率足够高，通过合理选择通信系统相关参数，就可以快速实现多普勒的快速补偿；

10）根据上述步骤9）中获得的OFDM符号的快速多普勒补偿结果更新当前OFDM符号的多普勒初始值；

11）根据上述步骤10），结合图3，利用空时循环解码的方法取得时间平滑增益。一方面，量级的多普勒因子即可导致OFDM系统输出端约10dB的信噪比损失，而对于基于稀疏信道模型的水声通信系统而言，在平台运行中多普勒因子不但随机变化，而且变化量级较大，远远超过OFDM系统的容忍范围，如果不进行多普勒因子补偿直接解调或者仅仅对一帧信号进行固定多普勒因子补偿，将导致系统性能严重下降甚至解调失败；另一方面，由图3不难看出，传统多普勒估计算法带来的多普勒估计误差高于，由此引起的信噪比损失将比本文算法高至少6dB，即本发明将带来至少6dB的好处。

结合图4，通过MATLAB仿真，在高斯白噪声条件下，当有多普勒频移时，无论信噪比如何提高，系统的性能几乎不变；经过多普勒因子估计和补偿后，在信噪比大于5dB的条件下，经过信道解码后可以实现误码率优于的稳健通信。

结合图6，该图6是图5（本实施例采用的实际解调输入数据）对应的每帧数据的OFDM符号解调输出的星座图，星座图较为收敛，有效跟踪了每一个OFDM符号的多普勒因子变化，因此可以保证符号的误码率较低。

最后应说明的是：以上是实施例仅用以说明本发明的方法及方案而已，但是并非限制本发明。尽管参照前述实例对本发明进行了详细的说明，但是本领域的技术人员应当明白，凡是在本发明技术构思范围内的修改，或者是对其中部分技术特征所作的同等替换，都应涵盖在本发明的权利保护范围之内。

Claims (2)

1.一种基于稀疏信道模型的OFDM水声语音通信多普勒补偿估计方法，其特征在于，所述方法包括下述步骤：

1）水声通信系统采用随机分布的梳妆导频，用单频信号估计当前OFDM符号的多普勒初始值；

2）采用频域非一致变采样技术在上述步骤1）中所述的多普勒估计初始值附近对当前OFDM符号进行多普勒扫描补偿，进而获得扫描后的一系列多普勒补偿后的导频；

3）对上述步骤2）中的所述导频进行空时编码、解码，获得准确的导频处信道频域响应；

4）通过压缩传感技术，利用上述步骤2）中扫描后的一系列导频分别对当前信道进行估计；

5）根据最小方差信道稀疏度估计准则由上述步骤4）的所述估计结果中选择稀疏度最好的信道估计结果，该最好的信道估计结果对应的信道估计值即作为当前OFDM符号的快速多普勒补偿结果，该最好的信道估计结果对应的多普勒估计结果即作为当前OFDM符号的多普勒估计结果；

6）使用上述步骤5）中获得的当前OFDM符号对应的快速多普勒补偿结果更新当前OFDM符号的多普勒初始值；

7）根据上述步骤6）获得的多普勒初始值，结合空时循环解码的方法取得时间平滑增益。

2.根据权利要求1所述的基于稀疏信道模型的OFDM水声语音通信多普勒补偿估计方法，其特征在于：所述的步骤1）包括下述步骤：

A）首先，所述水声通信系统采用随机分布的梳状导频，在每帧OFDM符号前添加一个单频信号用于估计当前OFDM符号的初始多普勒值，利用频域非一致变采样技术结合压缩传感技术实现信道估计与信号多普勒补偿的联合估计；

B）导频按照随机分布的梳状导频方法，将梳状导频随机分布在OFDM符号对应的有效子载波上；

C）基于匹配追踪的方法进行稀疏信道重建，这一方法根据信道不同时延信道响应的变化，建立可以完整重构信道的字典，通过对字典中的各个原子进行线性组合，进而匹配出整个信道。