CN109450486B - 异步同时同频全双工水声通信系统数字自干扰抵消方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种异步同时同频全双工水声通信系统数字自干扰抵消方法。异步全双工水声通信具有自干扰信号和期望信号到达接收端存在时延差的特点。本发明所提方法利用自干扰信号与期望信号的非交叠区域估计自干扰信道，避免期望信号对自干扰信道估计精度的影响，进一步提高自干扰抵消性能。为抵消自干扰信号中的非线性分量，本发明提出了过参数化递归最小二乘算法估计非线性信道，以抵消自干扰信号中的非线性分量。本发明所公开的方法能够有效抵消同时同频全双工水声通信所产生的自干扰信号，使系统能够在强自干扰条件下能够解调期望信号。

Description

异步同时同频全双工水声通信系统数字自干扰抵消方法
技术领域
本发明涉及一种水声通信系统数字自干扰抵消方法，特别是一种异步同时同频全双工水声通信系统数字自干扰抵消方法，属于水声通信领域。
背景技术
水声通信技术在军事和海洋开发领域具有广泛的应用。最近几年随着海洋开发规模的扩大，人们对水声通信的需求从低速率、单一业务发展为高速率、多样化的业务，因此如何在水声通信带宽严重受限的情况下提高水声通信的信道容量和水声通信网络的频谱效率受到了国内外广大学者的关注。同时同频全双工通信允许水声通信节点利用同一时隙和频段进行通信，因此其信道容量和频谱效率是传统半双工通信的2倍。同时同频水声全双工通信系统在同一频段内发射信号的同时也需在相同频段内接收来自远端的水声通信节点的信号，这一特点使得接收到的远端期望信号受到强本地信号的干扰，需要注意的是本地信号的能量通常强于远端期望信号八九十分贝，因此同时同频全双工通信系统的研究重点和难点是抑制和抵消强自干扰信号，使全双工水声通信系统能够正常解调来自远端的通信信号。
中国专利说明书CN107872241A中公开了一种单天线同频同时全双工系统自干扰抵消系统，该发明利用环形器将发射通道与接收通道隔离，并且另外设置一根发射天线及完整的射频链路，将信号从接收通道中引出从该发射系统中发射，实现自干扰抵消功能。中国专利说明书CN106130594A中公开了一种基于中频域自干扰抑制的同时同频全双工通信方法及装置，该发明将中频信号的反相信号与本振信号混频，与天线进行阻抗匹配后生成自干扰信号的反相信号，将接收信号与该反相信号加权求和并放大，实现对自干扰信号的抑制。上述方法都是基于无线电通信系统进行设计的，目前尚无一种应用于同时同频全双工水声通信的自干扰抵消方法。
发明内容
针对上述现有技术，本发明要解决的技术问题是提供一种利用自干扰信号和期望信号的非交叠区域估计自干扰信道的、能降低期望信号对自干扰信道估计性能的影响的异步同时同频全双工水声通信系统数字自干扰抵消方法。
为解决上述技术问题，本发明一种异步同时同频全双工水声通信系统数字自干扰抵消方法，包括以下步骤：
步骤一：同步自干扰信号：将原始自干扰信号与接收信号进行互相关计算，通过寻找相关峰的位置，估计自干扰信号的到达时刻；
步骤二：自干扰信号抵消：利用整段自干扰信号，采用过参数化递归最小二乘算法估计自干扰信道，将自干扰信道与原始自干扰信号进行卷积生成接收自干扰信号的副本，将该副本从接收信号中减去；
步骤三：期望信号同步：将原始期望信号同步头与自干扰抵消后的接收信号进行互相关计算，通过寻找相关峰，估计出期望信号的到达时刻；
步骤四：通过步骤一和步骤三中确定的自干扰信号与期望信号的到达时刻，估计自干扰信号与期望信号之间非交叠区域的长度；
步骤五：如果非交叠区域的长度大于自干扰信道最大时延扩展，则采用非交叠区域估计自干扰信道，如果非交叠区域小于自干扰信道最大时延扩展，则利用整段自干扰信号估计自干扰信道，其中，自干扰信道估计算法为过参数化递归最小二乘算法；利用估计出的自干扰信道信息，重构接收自干扰信号，并将重构的接收自干扰信号从接收信号中减去；
步骤六：解调期望信号。
本发明还包括：
1.步骤一中同步自干扰信号具体为：
Figure BDA0001908775790000021
Figure BDA0001908775790000022
其中，r(t),xSI(t)分别为接收信号和原始自干扰信号，T为信号长度，tSI为自干扰信号到达时刻。
2.步骤二中自干扰信号抵消具体为：
Figure BDA0001908775790000023
3.步骤三中期望信号同步具体为：
Figure BDA0001908775790000024
Figure BDA0001908775790000025
其中，xS(t)为期望信号同步头，tS为期望信号到达时刻。
4.步骤四中的估计自干扰信号与期望信号之间非交叠区域的长度Δτ具体为：
Δτ＝tS-tSI
5.步骤五中过参数化递归最小二乘算法具体为：首先利用过参数方法将非线性系统转换为线性系统，然后利用递归最小二乘算法估计系统参数。
本发明的有益效果：同时同频全双工水声通信系统，在发射信号的同时，需要在相同频带上接收解调其它节点发送的数据，并且区别于全双工无线电通信系统，其发射的自干扰信号和需要接收的期望信号到达接收端的时刻不一样，因此全双工水声通信系统为异步系统，不能划分不同时隙估计自干扰信道和期望信道，自干信道的估计性能易受到期望信号的影响。在同时同频全双工水声通信节点中，原始自干扰信号经过功率放大器放大后由发射换能器进行发射，功率放大器会在自干扰信号中产生非线性失真，由于自干扰信号远大于期望信号因此，该非线性失真会对期望信号的解调产生影响。本发明提出一种利用自干扰信号和期望信号的非交叠区域估计自干扰信道的数字自干扰抵消算法，以降低期望信号对自干扰信道估计性能的影响，本发明提出了一种过参数化递归最小二乘算法，估计非线性自干扰信道，以抵消自干扰信号中的非线性分量。该方法基于Hammerstan功放非线性模型，通过过参数化原理，将非线性信道转化为线性信道，然后利用传统的递归最小二乘算法估计转换后的线性信道。
附图说明
图1为异步同时同频全双工水声通信系统信号模型；
图2为本发明数字自干扰抵消处理流程图；
图3为本发明过参数化递归最小二乘算法使用整段自干扰信号误码率性能图。
具体实施方式
下面结合附图与具体技术方案对本发明做进一步详细描述。
本发明要解决的技术问题是提出一种适用于异步同时同频全双工水声通信系统的自干扰抵消技术，以实现稳健有效的全双工水声通信，提高水声通信的频谱利用率。附图1为同时同频全双工水声通信的信号模型示意图，由附图1可知自干扰信号和期望信号到达接收端的时刻不一样，二者存在明显的非交叠区域。本发明的关键技术就是利用该非交叠区域估计自干扰信号，以避免期望信号对自干扰信道估计的影响。附图2为本发明提出的关键技术的实施框图，下面结合附图2对具体实施方式进行详细描述。
步骤一：同步自干扰信号，具体方法是将原始自干扰信号与接收信号进行互相关计算，通过寻找相关峰的位置，确定自干扰信号的位置，完成同步操作。具体方法为
Figure BDA0001908775790000031
其中，r(t),xSI(t)分别为接收信号和原始自干扰信号，T为信号长度，tSI为自干扰信号到达时刻，RSI(τ)代表接收信号与原始自干扰信号匹配相关计算结果,τ代表匹配相关结果峰值最大对应时延。
步骤二：自干扰信号抵消，利用整段自干扰信号，采用过参数化递归最小二乘算法估计自干扰信道，将自干扰信道与原始自干扰信号进行卷积生成接收自干扰信号的副本，将该副本从接收信号中减去，实现自干扰信号的抵消。具体实施方式为
Figure BDA0001908775790000041
其中，raft(t)为接收信号减去重构的自干扰信号后剩余信号,hSI(t)为估计出的自干扰信道。
步骤三：期望信号同步，具体方法是将原始期望信号同步头与自干扰抵消后的接收信号进行互计算，通过寻找相关峰，确定期望信号的位置。
Figure BDA0001908775790000042
其中，xS(t)为期望信号同步头，tS为期望信号到达时刻，RS(τ)为期望信号同步头与接收信号进行匹配相关计算结果。
步骤四：通过步骤一和步骤三中确定的自干扰信号与期望信号的位置，估计自干扰信号与期望信号之间非交叠区域的长度。具体实施方式为：
Δτ＝tS-tSI(4)
步骤五：如果非交叠区域的长度Δτ大于自干扰信道冲击响应长度，就采用非交叠区域估计自干扰信道，如果非交叠区域Δτ短于自干扰信道冲击响应长度，就利用整段自干扰信号估计自干扰信道。采用的信道估计算法为过参数化递归最小二乘算法。利用估计出的自干扰信道信息，重构接收自干扰信号，将其从接收信号中减去，实现自干扰信号的抵消。
步骤六：解调期望信号。
为抵消自干扰信道中的非线性分量，本发明提出了过参数化递归最小二乘算法估计自干扰信道。下面对过参数化递归最小二乘算法进行详细的描述。功率放大器的非线性失真的常用模型分为无记忆模型和有记忆模型。无记忆模型适合于窄带通信系统，因为功放的带宽远大于输入信号的带宽，所以能够忽略功率放大器的记忆效应。有记忆模型适合于宽带通信系统，主要的有记忆模型：Volterra级数模型、有记忆多项式模型、Wiener模型以及Hammerstein模型。目前在通信系统中较为常用的模型为Hammerstein模型。则功率放大器的输出信号可以表示为：
Figure BDA0001908775790000051
下面为本发明所提过参数化递归最小二乘算法，全双工通信系统接收信号模型：
Figure BDA0001908775790000052
式(6)中xS,
Figure BDA0001908775790000053
分别为期望信号和功放输出的自干扰信号，hS_channel,hSI_channel分别期望信道和自干扰信道，sn为加性高斯白噪声与量化噪声之和。根据式(5),式(6)可以改写为：
Figure BDA0001908775790000054
重新定义自干扰信道
Figure BDA0001908775790000055
式(7)可以改写为：
Figure BDA0001908775790000056
定义Hammerstein模型中非线性系数向量α和非线性系统的基函数
Figure BDA0001908775790000057
因此式(8)可改写为：
Figure BDA0001908775790000058
由上式可知，对于Hammerstein非线性模型，需估计hSI和α两个参数向量一共L+P个参数。根据系统辩识中过参数化的思想，可以将该非线性系统转换为L*P个参数的线性系统进行估计。
定义过参数化向量c和自干扰信息向量A(n):
Figure BDA0001908775790000059
于是式(9)可以改写为：
Figure BDA00019087757900000510
假设接收数据长度为N，将式(11)改写为矩阵形式：
r＝xShS_channel+Hc+sn(12)
式(9)中：
Figure BDA0001908775790000061
由于自干扰信号的功率远大于期望信号，因此估计非线性自干扰信道时，可以将期望信号看作噪声。过参数向量c的最小二乘估计为：
Figure BDA0001908775790000062
直接使用式(12)估计非线性自干扰信道，需要进行矩阵的求逆运算，难以在实际水声通信系统中实现，因此可以借助递推最小二乘算法，估计非线性自干扰信道，减少算法的复杂度。
4、仿真性能分析
为了验证本发明信道估计方法的性能，搭建水声OFDM系统，包含K＝1024个子载波，带宽B＝6kHz，中心频率fc＝9kHz，采样率fs＝48kHz，信号长度T＝171ms，循环前缀Tcp＝20ms，采用QPSK调制。水声稀疏时变信道模型采用随机生成的8个路径，时延间隔服从均值1ms的指数分布，路径幅度随着路径时延服从瑞利分布。仿真所用的自干扰信号非线性阶数P＝3，仿真比较了当算法考虑不同非线性阶数P时的误码率(BER)和输出信干燥比(SINR)性能。
附图3为本发明OPRLS使用整段自干扰信号进行自干扰信道估计的误码率性能，由由仿真结果可以得出本课题所提出的自干扰抵消算法能够有效抵消自干扰信号中的各阶非线性分量，通过BER性能仿真可以得出，当SIR大于-60dB时，其误码率低于10-2。
本发明具体实施方式还包括：
本发明公开了一种异步同时同频全双工水声通信数字自干扰抵消方法。异步全双工水声通信具有自干扰信号和期望信号到达接收端存在时延差的特点。本发明所提方法利用自干扰信号与期望信号的非交叠区域估计自干扰信道，避免期望信号对自干扰信道估计精度的影响，进一步提高自干扰抵消性能。为抵消自干扰信号中的非线性分量，本发明提出了过参数化递归最小二乘算法估计非线性信道，以抵消自干扰信号中的非线性分量。本发明所公开的方法能够有效抵消同时同频全双工水声通信所产生的自干扰信号，使系统能够在强自干扰条件下能够解调期望信号。
具体技术方案包括以下步骤：
步骤一：同步自干扰信号，具体方法是将原始自干扰信号与接收信号进行互相关计算，通过寻找相关峰的位置，估计自干扰信号的到达时刻。
步骤二：自干扰信号抵消，利用整段自干扰信号，采用过参数化递归最小二乘算法估计自干扰信道，将自干扰信道与原始自干扰信号进行卷积生成接收自干扰信号的副本，将该副本从接收信号中减去，实现自干扰信号的抵消。
步骤三：期望信号同步，具体方法是将原始期望信号同步头与自干扰抵消后的接收信号进行互相关计算，通过寻找相关峰，估计出期望信号的到达时刻。
步骤四：通过步骤一和步骤三中确定的自干扰信号与期望信号的到达时刻，估计自干扰信号与期望信号之间非交叠区域的长度。
步骤五：如果非交叠区域的长度大于自干扰信道冲击响应长度，就采用非交叠区域估计自干扰信道，如果非交叠区域小于自干扰信道冲击响应长度，就利用整段自干扰信号估计自干扰信道。采用的信道估计算法为过参数化递归最小二乘算法。利用估计出的自干扰信道信息，重构接收自干扰信号，并将其从接收信号中减去，实现自干扰信号的抵消。
步骤六：解调期望信号。
步骤五中过参数化递归最小二乘算法估计非线性信道，抵消自干扰信号中的非线性分量的方法：首先利用过参数方法将非线性系统转换为线性系统，然后利用递归最小二乘算法估计系统参数。

Claims (6)

1.一种异步同时同频全双工水声通信系统数字自干扰抵消方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤一：同步自干扰信号：将原始自干扰信号与接收信号进行互相关计算，通过寻找相关峰的位置，估计自干扰信号的到达时刻；
步骤二：自干扰信号抵消：利用整段自干扰信号，采用过参数化递归最小二乘算法估计自干扰信道，将自干扰信道与原始自干扰信号进行卷积生成接收自干扰信号的副本，将该副本从接收信号中减去；
步骤三：期望信号同步：将原始期望信号同步头与自干扰抵消后的接收信号进行互相关计算，通过寻找相关峰，估计出期望信号的到达时刻；
步骤四：通过步骤一和步骤三中确定的自干扰信号与期望信号的到达时刻，估计自干扰信号与期望信号之间非交叠区域的长度；
步骤五：如果非交叠区域的长度大于自干扰信道最大时延扩展，则采用非交叠区域估计自干扰信道，如果非交叠区域小于自干扰信道最大时延扩展，则利用整段自干扰信号估计自干扰信道，其中，自干扰信道估计算法为过参数化递归最小二乘算法；利用估计出的自干扰信道信息，重构接收自干扰信号，并将重构的接收自干扰信号从接收信号中减去；
步骤六：解调期望信号。
2.根据权利要求1所述的一种异步同时同频全双工水声通信系统数字自干扰抵消方法，其特征在于：步骤一所述同步自干扰信号具体为：
Figure FDA0002692915500000011
Figure FDA0002692915500000012
其中，r(t),xSI(t)分别为接收信号和原始自干扰信号，T为信号长度，tSI为自干扰信号到达时刻。
3.根据权利要求1所述的一种异步同时同频全双工水声通信系统数字自干扰抵消方法，其特征在于：步骤二所述的自干扰信号抵消具体为：
Figure FDA0002692915500000013
其中，hSI(t)为估计出的自干扰信道，raft(t)为接收信号减去重构的自干扰信号后剩余信号，r(t),xSI(t)分别为接收信号和原始自干扰信号。
4.根据权利要求1所述的一种异步同时同频全双工水声通信系统数字自干扰抵消方法，其特征在于：步骤三所述的期望信号同步具体为：
Figure FDA0002692915500000021
Figure FDA0002692915500000022
其中，xS(t)为期望信号同步头，tS为期望信号到达时刻，T为信号长度，r(t)为接收信号。
5.根据权利要求1所述的一种异步同时同频全双工水声通信系统数字自干扰抵消方法，其特征在于：步骤四所述的估计自干扰信号与期望信号之间非交叠区域的长度Δτ具体为：
Δτ＝tS-tSI
其中，tS为期望信号到达时刻，tSI为自干扰信号到达时刻。
6.根据权利要求1所述的一种异步同时同频全双工水声通信系统数字自干扰抵消方法，其特征在于：步骤五所述的过参数化递归最小二乘算法具体为：首先利用过参数方法将非线性系统转换为线性系统，然后利用递归最小二乘算法估计系统参数。
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