CN108566354A - 水声ofdm中dpfft时变宽带多普勒补偿方法 - Google Patents

Abstract

本发明的目的在于提供水声OFDM中DPFFT时变宽带多普勒补偿方法，在帧结构中的第一个OFDM符号中的低频信道插入块状导频信号。将接收信号做PFFT，利用自适应算法估计各段的加权因子。对加权之后的数据进行信道解码，再进行信号重构、多普勒补偿。不需要预先获得信道数据，可以跟踪一个OFDM符号内部的多普勒时变。DPFFT相对于传统的FFT，可以更好地适应时变信道，多普勒补偿效果明显。信号判决重构过程增加了导频数据的数量，仿真和试验结果表明该算法可行，能够提高系统的性能，而且仅使用了很少的导频数据。

Description

水声OFDM中DPFFT时变宽带多普勒补偿方法

技术领域

本发明涉及的是一种水声通信方法。

背景技术

在水声信道中，多普勒是要影响水声信号检测性能的主要因素，多普勒会破坏正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing，OFDM)载波的正交性，产生载波间的干扰(inter carrier interference,ICI)，导致严重的地板效应。大量关于多普勒补偿的研究已经展开。研究结果集中于水下平台的高速移动，以及水下宽带信号而产生的宽带多普勒补偿问题。OFDM水声通信中产生的时变多普勒会因子载波频率不同而具有差别，这种宽带多普勒具有非一致性，传统的补偿算法不能抑制信号产生的畸变。

由于传播速度和水下平台运动速度，水声信道中的多普勒要比无线信道大得，主要由于声音在水中传播速度仅为(1500m/s)。水下节点运动时发射的宽带信号导致多普勒在频带内具有非一致性。

水声信道时变宽带多普勒使ICI变得更加复杂，依靠传统FFT后频域均衡的方法，根本无法解决载波间的干扰，而且在进行FFT时，干扰已经混叠在频域内，根本无法消除。传统多普勒抑制采用重采样的方法，这种方法对宽带恒定多普勒有效，也就是通信节点相对速度恒定的情况下。然而实际水下信道中，OFDM等多载波的水声信道是时变的、宽带的，发射节点、接收节点的运动都是随机的。因此原重采样的方法只能对宽带多普勒进行粗补，必然会有残余多普勒无法补偿。

发明内容

本发明的目的在于提供解决水声通信系统信道估计问题的水声OFDM中DPFFT时变宽带多普勒补偿方法。

本发明的目的是这样实现的：

本发明水声OFDM中DPFFT时变宽带多普勒补偿方法，其特征是：

(1)发送水声OFDM信号：

在水声信道中，水下平台换能器发出宽带信号：

其中，S_k为子载波传送的数据，k为载波序数，N为DFT点数，T_o为单个OFDM符号时间长度；

(2)接收信号：

宽带信号经水声信道传输后，移除循环前缀后的宽带信号为：

在多径水声信道中，h_p(t)为信道冲激响应，τ_p(t)为信道多径时延，n(t)为接收机加性高斯白噪声，

τ_p(t)＝τ_p+a_pt

其中a_p是多普勒因子；

(3)使用DPFFT完成对接收信号的多普勒补偿：

水声信道中发射的宽带信号，在经过傅里叶变换以后，输出的频域数据为：

R_k＝H_kS_k+N_k

其中，信道幅频响应信道的频响在一个符号内随时间产生变化，N_k为噪声频谱；

在进行FFT变换前，对信号进行匹配滤波，假设信道冲激响应可以表示为：

经匹配滤波后解调的数据为：

rect(t)为矩形函数，将T_o长度的宽带信号r(t)分成I个字段，对每一子段的数据分别进行多普勒补偿；

合并器的输出表示为：

x_k＝H_ks_k+χ_k

其中H_k是信道频响，χ_k包含噪声和残余多普勒的干扰；

定义第k个子载波的合并系数为向量w_k，每次对单个载波进行合并，该载波的不同字段数据表示为

R_k,I＝[R_k,0，R_k,1，R_k,I-1]

合并器的输出为:

x_k＝w_kR_k,I

利用离散时间等效模型表示接收信号，接收机采样的信号r(t)表示为向量r＝[r(0),r(1),…r(K-1)]，PFFT的输出表示成关于r的等式：

其中e_k是单位矢量，β_m是用来计算PFFT输出的矩形窗，F是K×K阶的离散傅里叶变换矩阵，合并后的输出可以表示成：

其中

定义对第k个子载波的估计误差为

ε_k＝s_k-w_kR_k,I

误差的平方为：

对上式两边取数学期望，得到均方误差：

对合并器的系数w_k求导数，得到均方误差函数的梯度为：

当子载波间隔小于信道相关带宽时，DPFFT利用前一个载波的权系数进行变换，合并后便得到对发射数据的估计：

为合并后数据，对合并后的数据进行PSK或QAM解调，得到：

再进行Viterbi译码，得到纠错后的bit数据流，利用纠错编码纠正发生错误的数据(···b _k-2,b_k-1,b_k)＝vitdec(···c_k-2,c_k-1,c_k)；

纠错后的数据重新进行卷积编码再进行PSK或QAM调制，调制后的数据作为导频使用；对第k个子载波进行差错判决，如果判决结果正确或者是导频载波，误差变为

在不能精确获得互相关函数和自相关函数先验知识情况下，根据最有权向量近似值的方法，即梯度的最陡下降法，即使下一子载波的权向量等于当前子载波的权向量加上一个负均方误差梯度的比例项：

w_k+1＝w_k-μ▽(k)＝w_k+2με_kR_k,I

DPFFT仅对每一帧的第一个符号中的信道使用导频，完成多普勒补偿。

本发明的优势在于：不需要预先获得信道数据，可以跟踪一个OFDM符号内部的多普勒时变。DPFFT相对于传统的FFT，可以更好地适应时变信道，多普勒补偿效果明显。信号判决重构过程增加了导频数据的数量，仿真和试验结果表明该算法可行，能够提高系统的性能，而且仅使用了很少的导频数据。

附图说明

图1为PFFT分段波形，其中I＝6,T为OFFM单个符号时间长度；

图2为PFFT时变多普勒补偿框图；

图3为自适应随机梯度法的原理框图；

图4为OFDM符号的帧结构；

图5为本发明流程图。

具体实施方式

下面结合附图举例对本发明做更详细地描述：

结合图1-5，本发明的目的是这样实现的：

(1)在帧结构中的第一个OFDM符号中的低频信道插入块状导频信号。

(2)将接收信号做PFFT，利用自适应算法估计各段的加权因子。

(3)对加权之后的数据进行信道解码，再进行信号重构、多普勒补偿。

PFFT将单个宽带信号平均分成了I个部分，每个部分时间都比原始信号短，分段长度I可以根绝多普勒变化程度而变化，如果子段长度足够短，子段间的信道时变可以忽略不计，分段后的数据通过合并后，时变多普勒即被移除。对接收到的符号做PARTIAL FFT，将加权因子看过前段滤波器，结合估计的信道频响，采用RLS算法估计加权因子，从而均衡信道，得到解调结果。

合并器主要产生相应的加权系数对各字段数据进行合并，加权系数通过自适应算法产生。当子载波间隔小于信道的相干带宽时，相邻子载波的信道变化是比较小，可以近似相等。寻找最优解时，可以利用相邻信道的权系数进行迭代。为了提高系统的补偿性能，对合并后的数据进行信道译码，再进行信道编码和调制实现信号重构。

本发明具体流程如下：

1、发送水声OFDM信号

在水声信道中，水下平台换能器发出的宽带信号为：

S_k为子载波传送的数据，k为载波序数，N为DFT点数，T_o为单个OFDM符号时间长度。

2、接收信号

宽带信号经水声信道传输后，不考虑同步对系统性能的影响，移除循环前缀后的宽带信号为：

在多径水声信道中，h_p(t)为信道冲激响应，τ_p(t)为信道多径时延，n(t)为接收机加性高斯白噪声。

τ_p(t)＝τ_p+a_pt (3)

其中a_p是多普勒因子，在宽带水声信道中每条路径的多普勒因子是不同的。传统的多普勒补偿算法认为水声信道的增益和延迟在一个OFDM符号内保持不变，在移动节点后发射信号时，速度不是恒定不变的，宽带信号产生的多普勒是随时间而发生变化的，整个OFDM符号频带内的多普勒是宽带的、时变的。多径时延也是随时间产生变化的，此外每条路径的增益在一个OFDM符号内也会产生变化。

3、使用DPFFT完成对接收信号的多普勒补偿

水声信道中发射的宽带信号，在经过傅里叶变换以后，输出的频域数据为：

R_k＝H_kS_k+N_k (4)

其中，信道幅频响应为信道的频响在一个符号内随时间产生变化，其中N_k为噪声频谱。

为解决宽带信号的时变多普勒，需采用匹配滤波的思想，在进行FFT变换前，对信号进行匹配滤波。假设信道冲激响应可以表示为：

经匹配滤波后解调的数据为：

rect(t)为矩形函数，将T_o长度的宽带信号r(t)被分成I个字段，对每一子段的数据分别进行多普勒补偿。分段数I由信道变化速度决定，当时变较小时，分段数降低，可以提高计算速度。宽带信号的分段示意图如图1所示：

PFFT将单个宽带信号平均分成了I个部分，每个部分时间都比原始信号短，分段长度I可以根据多普勒变化程度而变化，如果子段长度足够短，子段间的信道时变可以忽略不计，分段后的数据通过合并后，时变多普勒即被移除。

在宽带水声信道模型中，信道的信息冲激响应是未知的，估计水声信道参数需要匹配滤波和信道均衡。传统多普勒抑制算法将均衡和滤波分开来做，丢失了一些有用的信息，实际上将两种处理过程合并起来会获得更好的性能，多普勒补偿示意图如图2所示：

合并器主要产生相应的加权系数，进而对各字段数据进行合并，加权系数通过自适应算法产生。当子载波间隔小于信道的相关带宽时，相邻子载波的信道变化比较小，可以近似相等。寻找最优解时，可以利用相邻信道的权系数进行迭代。为了提高系统的补偿性能，提出了一种提高判决的方式来进行多普勒补偿。当分段数足够匹配时变多普勒的变化时，合并器的输出可以表示为：

x_k＝H_ks_k+χ_k (7)

其中H_k是信道频响，χ_k包含噪声和残余多普勒的干扰。

定义第k个子载波的合并系数为向量w_k，如果每次对单个载波进行合并，该载波的不同字段数据表示为

R_k,I＝[R_k,0，R_k,1，…R_k,I-1] (8)

合并器的输出为:

x_k＝w_kR_k,I (9)

为了更简单的表示，利用离散时间等效模型表示接收信号，接收机采样的信号r(t)表示为向量r＝[r(0),r(1),…r(K-1)]，PFFT的输出可以表示成关于r的等式：

其中e_k是单位矢量，β_m是用来计算PFFT输出的矩形窗。F是K×K阶的离散傅里叶变换矩阵，合并后的输出可以表示成：

其中

在没有信道先验知识的情况下，采用MMSE准则下的合并器可以转化为对ε_k的均方差最小值时w_k的最优解问题，定义对第k个子载波的估计误差为

ε_k＝s_k-w_kR_k,I (12)

误差的平方为：

对上式两边取数学期望，得到均方误差：

对合并器的系数w_k求导数，得到均方误差函数的梯度为：

由于公式(7)中χ_k的影响，对d_k的解调容易产生误判，提出了一种维特比判决的算法，有效提高时变多普勒补偿性能，Viterbi译码算法由Viterbi在1967年提出。Viterbi算法的实质是最大似然译码，但它利用了编码网格图的特殊结构，从而降低了计算的复杂性。与完全比较译码相比，它的优点是使得译码器的复杂性不再是码字序列中所含码元数的函数。

当子载波间隔小于信道相关带宽时，DPFFT利用前一个载波的权系数进行变换，合并后便得到对发射数据的估计：

为合并后数据，对合并后的数据进行PSK或QAM解调，得到：

再进行Viterbi译码，得到纠错后的bit数据流，利用纠错编码可以纠正一些发生错误的数据(···b _k-2,b_k-1,b_k)＝vitdec(···c_k-2,c_k-1,c_k)；

纠错后的数据重新进行卷积编码再进行PSK或QAM调制，调制后的数据可以作为导频使用，能够显著提高系统的有效性和多普勒补偿性能。对第k个子载波进行差错判决，如果判决结果正确或者是导频载波，误差变为

在不能精确获得互相关函数和自相关函数先验知识情况下，根据Widrow和Hoff提出的最有权向量近似值的方法，即梯度的最陡下降法，即使下一子载波的权向量等于当前子载波的权向量加上一个负均方误差梯度的比例项：

w_k+1＝w_k-μ▽(k)＝w_k+2με_kR_k,I (18)

为了提高多普勒跟踪的性能，加快收敛速度，需采用少量导频的方式，进行迭代跟踪补偿，补偿后的数据信道，可以被判决，并作为导频继续使用。时频关系如图4所示：

传统多普勒补偿算法中，会使用较多数量的导频，为了跟踪多普勒的变化，一般在每个OFDM符号中都使用梳状导频，DPFFT为了降低导频使用数量，提高系统有效性，仅须对每一帧的第一个符号中的部分信道使用少量导频，这样就可以完成多普勒补偿。

Claims (1)

1.水声OFDM中DPFFT时变宽带多普勒补偿方法，其特征是：

(1)发送水声OFDM信号：

在水声信道中，水下平台换能器发出宽带信号：

其中，S_k为子载波传送的数据，k为载波序数，N为DFT点数，T_o为单个OFDM符号时间长度；

(2)接收信号：

宽带信号经水声信道传输后，移除循环前缀后的宽带信号为：

在多径水声信道中，h_p(t)为信道冲激响应，τ_p(t)为信道多径时延，n(t)为接收机加性高斯白噪声，

τ_p(t)＝τ_p+a_pt

其中a_p是多普勒因子；

(3)使用DPFFT完成对接收信号的多普勒补偿：

水声信道中发射的宽带信号，在经过傅里叶变换以后，输出的频域数据为：

R_k＝H_kS_k+N_k

其中，信道幅频响应信道的频响在一个符号内随时间产生变化，N_k为噪声频谱；

在进行FFT变换前，对信号进行匹配滤波，假设信道冲激响应可以表示为：

经匹配滤波后解调的数据为：

rect(t)为矩形函数，将T_o长度的宽带信号r(t)分成I个字段，对每一子段的数据分别进行多普勒补偿；

合并器的输出表示为：

x_k＝H_ks_k+χ_k

其中H_k是信道频响，χ_k包含噪声和残余多普勒的干扰；

定义第k个子载波的合并系数为向量w_k，每次对单个载波进行合并，该载波的不同字段数据表示为

R_k,I＝[R_k,0，R_k,1，R_k,I-1]

合并器的输出为:

x_k＝w_kR_k,I

利用离散时间等效模型表示接收信号，接收机采样的信号r(t)表示为向量r＝[r(0),r(1),…r(K-1)]，PFFT的输出表示成关于r的等式：

其中e_k是单位矢量，β_m是用来计算PFFT输出的矩形窗，F是K×K阶的离散傅里叶变换矩阵，合并后的输出可以表示成：

其中

定义对第k个子载波的估计误差为

ε_k＝s_k-w_kR_k,I

误差的平方为：

对上式两边取数学期望，得到均方误差：

对合并器的系数w_k求导数，得到均方误差函数的梯度为：

当子载波间隔小于信道相关带宽时，DPFFT利用前一个载波的权系数进行变换，合并后便得到对发射数据的估计：

为合并后数据，对合并后的数据进行PSK或QAM解调，得到：

再进行Viterbi译码，得到纠错后的bit数据流，利用纠错编码纠正发生错误的数据(…b_k-2,b_k-1,b_k)＝vitdec(…c_k-2,c_k-1,c_k)；

纠错后的数据重新进行卷积编码再进行PSK或QAM调制，调制后的数据作为导频使用；对第k个子载波进行差错判决，如果判决结果正确或者是导频载波，误差变为

在不能精确获得互相关函数和自相关函数先验知识情况下，根据最有权向量近似值的方法，即梯度的最陡下降法，即使下一子载波的权向量等于当前子载波的权向量加上一个负均方误差梯度的比例项：

w_k+1＝w_k-μ▽(k)＝w_k+2με_kR_k,I

DPFFT仅对每一帧的第一个符号中的信道使用导频，完成多普勒补偿。