CN109412993B - 一种基于深度学习的具有抑制自干扰的全双工认知水声通信信号检测方法 - Google Patents

一种基于深度学习的具有抑制自干扰的全双工认知水声通信信号检测方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于深度学习的具有抑制自干扰的全双工认知水声通信信号检测方法，属于通信技术领域。该发明通过匹配和深度神经网络对具有抑制自干扰的全双工认知水声通信IM‑OFDM‑SS信号的索引比特和符号比特分别进行检测，避免使用传统的信道估计、信道均衡和信号解调的方式，不仅降低了接收机的设计复杂度，而且解决了时变水声信道环境下通信信号检测困难的问题。

Description

一种基于深度学习的具有抑制自干扰的全双工认知水声通信 信号检测方法
技术领域
本发明属于通信技术领域，涉及深度学习、OFDM(Orthogonal FrequencyDivision Multiplexing)、IM(Index Modulation)、SS(Spread Spectrum)技术。
背景技术
全双工认知水声通信是Junfeng Wang、Yui Cui、Haixin Sun、Lanjun Liu和Shexiang Ma于2018年在文献[1]中提出的一种水声通信方式，它综合了全双工和认知技术的优点，在保护海洋环境的同时避免了现有水声通信技术频谱利用率不高、功耗较大、频谱效率低、带宽有限等缺点，有望成为未来水声通信的一种新技术。尽管全双工认知水声通信具有一些现有水声通信技术无可比拟的优点，但是面对全双工认知水声通信在保护海洋环境同时得到足够宽的频谱时，如何提高频谱效率问题成为了研究全双工认知水声通信的挑战问题之一。相对于OFDM-SS而言，IM-OFDM-SS是一种频谱效率更高、计算复杂度更低的通信技术，为此本专利首次将IM-OFDM-SS技术引入全双工认知水声通信中，以此提高水声通信频谱效率。然而，由于海洋环境的噪声和水声通信信道的多变性，使得采用IM-OFDM-SS技术的全双工认知水声通信同样面对信号检测的难题。深度学习作为机器学习方法之一，特别是深度神经网络在语音、通信、图像处理等领域得到了广泛的应用，深度学习也成为了现阶段的研究热点。此外，深度神经网络近年来也在通信信号均衡、信道编解码、波形分类等领域进行了深入应用，充分体现了其优越的性能。基于上述分析，本专利提出一种基于深度学习的具有抑制自干扰的全双工认知水声通信信号检测方法，该方法避免使用传统的信道估计、信道均衡和信号解调的方式，不仅降低了接收机的设计复杂度，而且解决了时变水声信道环境下通信信号检测困难的问题。
发明内容
本发明的目的是利用深度学习的方法解决具有抑制自干扰的全双工认知水声通信信号检测的问题。
本发明的技术方案：
一种基于深度学习的具有抑制自干扰的全双工认知水声通信信号检测方法，具体步骤以及各步骤细节如下：
第1步、索引比特(IndexBits)检测设计方案；
第2步、符号比特(SymbolBits)检测设计方案。
所述第1步中具体步骤总结如下：
第1.1步、将解交织后的数据y送入匹配模块，即z＝∑y·ssci,i＝1,...,N，其中ssci是扩频码，N是扩频码集的大小。
第1.2步、将上述z最大值(匹配)对应的扩频码进行逆映射，从而检测出索引比特。
所述第2步中具体步骤总结如下：
第2.1步、对DNN进行线下训练；
第2.2步、基于训练好的DNN对解交织后的数据进行符号比特检测。
在第1.1步中，通常可以采用具有理想自相关的Frank-Heimiller变换序列作为索引位置对应的扩频码；
在第1.2步中，涉及到的逆映射过程可以采用预先存储的扩频码集作为数据库，然后由z最大值(匹配)对应的扩频码进行对应查找。
在第2.1步中，对DNN进行线下训练分为三个步骤：一、在数据发送链路采用导频的模式生成IM-OFDM-SS信号xT，然后通过常规OFDM系统模式生成训练数据；二、让生成训练数据经过模拟的水声信道，其中具有Rayleigh分布的水声衰落信道模拟数据可以采用文献[2]生成；三、在数据接收链路按常规的OFDM系统接收模式处理数据后，分实部与虚部送入DNN，此时利用训练数据对((y,s)，其中s表示导频数据)对DNN进行训练，训练模型的损失函数定义为
Figure BDA0001881332700000031
其中
Figure BDA0001881332700000032
为s的估计值，训练模型的激活函数分别采用Relu和Sigmoid函数对加权数据进行非线性变换。当训练满足一定的预设条件时，训练模型结束，此时的DNN就可以用于具有抑制自干扰的全双工认知水声通信系统IM-OFDM-SS信号中符号比特的检测。
在第2.2步中，将解交织后的数据送入上述2.1步训练好的DNN，经过DNN处理，输出符号比特。DNN由输入层、隐藏层和输出层构成，该模型的激活函数分别采用Relu和Sigmoid函数。根据训练数据的性能可以适当压缩导频数据的比例，直到达到最大频谱效率。
本发明的优点和有益效果：
①本发明基于匹配方法来检测具有抑制自干扰的全双工认知水声通信的IM-OFDM-SS信号，具有方法简单、检测效率高等特点。②本发明采用DNN来检测IM-OFDM-SS信号，该方法避免使用传统的信道估计、信道均衡和信号解调的方式，不仅降低了接收机的设计复杂度，而且解决了时变水声信道环境下通信信号检测困难的问题。
附图说明
图1为本发明方案设计示意图。
图2为基于IM-OFDM-SS的全双工认知水声通信系统发送链路示意图。
图3为基于匹配方法的索引比特检测方案示意图。
图4为DNN的结构示意图。
具体实施方式
实施例1：
一种基于深度学习的具有抑制自干扰的全双工认知水声通信信号检测方法如图1所示，该方案使用匹配方法和DNN分别来检测具有抑制自干扰的全双工认知水声通信信号中索引比特和符号比特，其步骤以及各步骤细节如下：
第1步、索引比特检测设计方案；
第2步、符号比特检测设计方案。
所述第1步中，由于具有抑制自干扰的全双工认知水声通信系统采用了IM-OFDM-SS通信技术，而且IM-OFDM-SS通信技术利用IM、SS和OFDM共同调制信源信息，具有高频谱效率，其示意图如图2所示。在IM-OFDM-SS通信技术中的数据发送链路：首先将信源信息比特分为索引比特和符号比特，接着将其送入IM-OFDM-SS模块中，然后按照OFDM传统的方案进行信号发送；在IM-OFDM-SS通信技术中的数据接收链路：首先按照OFDM传统的方案进行接收，其次进行解交织，最后需要检测索引比特和符号比特。本发明主要设计信号检测的方案，因此需要对其解交织后的数据分别进行索引和符号比特检测。此外，由于IM-OFDM-SS发送信号的索引比特对应于扩频(SS)码，而且使用匹配的方法对其进行检测具有方法简单、检测效率高等特点，为此本发明首先使用匹配方法对索引比特进行检测，其示意图如图3所示。本发明以BPSK数字调制技术，32个OFDM subBlock，128个子载波为例，在数据接收链路将解交织后的数据y进行如下处理：
第1.1步、采用匹配方法进行选择扩频序列，即
z＝∑y·ssci,i＝1,...,N (1)
N＝4。由z最大值选出对应的扩频码。
第1.2步、将上述z最大值(匹配)对应的扩频码进行逆映射，从而检测出索引比特，即00，01，10，11。
所述第2步中，由于海洋环境的噪声和水声通信信道的多变性，使得采用IM-OFDM-SS技术的具有抑制自干扰的全双工认知水声通信同样面对符号比特检测困难的问题。深度神经网络(Deep NeuralNetwork,DNN)的广泛应用，使得深度学习也成为了研究的热点，故本发明将其应用于具有抑制自干扰的全双工认知水声通信系统中。在基于深度学习的具有抑制自干扰的全双工认知水声通信符号信号检测方法中，首先对DNN进行线下训练，然后基于训练好的DNN对解交织后的数据进行符号比特检测。所述第2步中具体步骤总结如下：
第2.1步、对DNN进行线下训练；
第2.2步、基于训练好的DNN对解交织后的数据进行符号比特检测。
在第1.1步中，通常可以采用具有理想自相关的Frank-Heimiller变换序列作为索引位置对应的扩频码；
在第1.2步中，涉及到的逆映射过程可以采用预先存储的扩频码集作为数据库，然后由z最大值(匹配)对应的扩频码进行对应查找。
在第2步中，采用DNN对具有抑制自干扰的全双工认知水声通信符号比特信号进行检测，在数据接收链路将解交织后的数据y进行如下处理：
第2.1步、对DNN进行线下训练：第一步、在数据发送链路采用导频的模式生成IM-OFDM-SS信号xT，然后通过常规OFDM系统模式生成训练数据；第二步、让生成训练数据经过模拟的水声信道，其中具有Rayleigh分布的水声衰落信道模拟数据可以采用文献[2]生成。信号xT经过水声信道后的信号为
Figure BDA0001881332700000051
其中hT为水声信道，wT为噪声；第三步、接收信号yT经过FFT和解交织后
y＝xFh+w (3)
其中xF为OFDMBlock，h为hT补零后频域向量的解交织数据，w为频域噪声。然后，利用训练数据对((y,s)，其中s表示导频数据)对DNN进行训练，训练模型的损失函数定义为
Figure BDA0001881332700000061
其中
Figure BDA0001881332700000062
为s的估计值。训练模型的激活函数分别采用Relu和Sigmoid函数对加权数据进行非线性变换。当训练满足一定的预设条件时，训练模型结束，此时的DNN就可以用于具有抑制自干扰的全双工认知水声通信系统IM-OFDM-SS信号中符号比特的检测。
第2.2步、将解交织后的数据y分实部和虚部送入上述2.1步训练好的DNN，经过DNN处理，输出符号比特。在本例中，DNN由输入层、隐藏层和输出层构成，该模型的输入层的神经元个数为256，隐藏层的神经元个数为2400，输出层的神经元个数为32，激活函数分别采用Relu和Sigmoid函数，其结构如附图4所示。根据训练数据的性能可以适当压缩导频数据的比例，直到达到最大频谱效率。
参考文献
[1]Junfeng Wang,Yue Cui,Haixin Sun,Lanjun Liu,Shexiang Ma,“Full-duplex cognitive underwater acoustic communications:concept and challenges”,Proceedings ofthe 14th International Conference on SignalProcessing,pp.698-701,2018。
[2]Junfeng Wang,Xiurong Ma,Jianfu Teng,Yue Cui,“Efficient andaccurate simulator for Rayleigh and Rician fading”,Transactions ofTianjinUniversity,vol.18,no.4,pp.243-247,2012。

Claims (5)

1.一种基于深度学习的具有抑制自干扰的全双工认知水声通信信号检测方法，其特征在于该方法包括：
第1步、索引比特检测设计方案；
第2步、符号比特检测设计方案；
第1步中所述索引比特检测设计方案包括：
第1.1步、将解交织后的数据y送入匹配模块，即z＝∑y·ssci,i＝1,…,N，其中ssci是扩频码，N是扩频码集的大小；
第1.2步、将上述z最大值对应的扩频码进行逆映射，从而检测出索引比特；
第2步中所述符号比特检测设计方案包括：
第2.1步、对DNN进行线下训练；
第2.2步、基于训练好的DNN对解交织后的数据进行符号比特检测。
2.如权利要求1所述的基于深度学习的具有抑制自干扰的全双工认知水声通信信号检测方法，其特征在于，在第1.1步中采用具有理想自相关的Frank-Heimiller变换序列作为索引位置对应的扩频码。
3.如权利要求1所述的基于深度学习的具有抑制自干扰的全双工认知水声通信信号检测方法，其特征在于，在第1.2步中涉及到的逆映射过程可以采用预先存储的扩频码集作为数据库，然后由z最大值对应的扩频码进行对应查找。
4.如权利要求1所述的基于深度学习的具有抑制自干扰的全双工认知水声通信信号检测方法，其特征在于，在第2.1步中对DNN进行线下训练分为三个步骤：一、在数据发送链路采用导频的模式生成IM-OFDM-SS信号xT，然后通过常规OFDM系统模式生成训练数据；二、让生成训练数据经过模拟的水声信道；三、在数据接收链路按常规的OFDM系统接收模式处理数据后，分实部与虚部送入DNN，此时利用训练数据对(y,s)对DNN进行训练，训练模型的损失函数定义为
Figure FDA0002907078760000021
其中s表示导频数据，
Figure FDA0002907078760000022
为s的估计值，训练模型的激活函数分别采用Relu和Sigmoid函数对加权数据进行非线性变换；当训练满足一定的预设条件时，训练模型结束，此时的DNN就可以用于具有抑制自干扰的全双工认知水声通信系统IM-OFDM-SS信号中符号比特的检测。
5.如权利要求1所述的基于深度学习的具有抑制自干扰的全双工认知水声通信信号检测方法，其特征在于，在第2.2步中将解交织后的数据送入上述2.1步训练好的DNN，经过DNN处理，输出符号比特；DNN由输入层、隐藏层和输出层构成，DNN模型的激活函数分别采用Relu和Sigmoid函数；根据训练数据的性能可以适当压缩导频数据的比例，直到达到最大频谱效率。
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