CN111092833A - 一种全双工水声通信期待信道与自干扰信道联合估计方法 - Google Patents

一种全双工水声通信期待信道与自干扰信道联合估计方法 Download PDF

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Abstract

本发明提供一种全双工水声通信期待信道与自干扰信道联合估计方法，为了克服在全双工水声通信系统中由于接收信号中的期待信号对估计自干扰信道(需要估计的信道)的影响，联合期待信号与自干扰信号利用递归最小二乘自适应地估计自干扰信道和期待信道，提高了在估计自干扰信道时的信噪比，进而提高自干扰信道估计精度，使得水声同时同频全双工通信中数字抵消效果得到改善。本发明提出的全双工水声通信中期望信道与自干扰信道联合估计方法使全双工水声通信性能得到提高。

Description

一种全双工水声通信期待信道与自干扰信道联合估计方法
技术领域
本发明涉及一种同时同频全双工水声通信期待信道与自干扰信道联合估计方法，属于水声通信领域。
背景技术
对于水声通信系统，由于水声信道是一个时变的多径衰落信道，为了使发送数据经过
信道衰落后，在接收端被正确接收，数据所经历的信道衰落影响应被合理补偿。信道估计技术，作为获得信道衰落参数的手段，是提高数据传输接收性能的关键技术之一。在全双工水声通信系统中由于接收信号中的期待信号对估计自干扰信道(需要估计的信道)的影响，使得自干扰信道的估计精度不高，致使后续的数字抵消效果差，导致整个通信系统的性能降低。
信道估计方法分为非盲信道估计方法、盲信道估计方法与半盲信道估计方法。非盲信道估计方法即一般可通过设计训练序列和插入信号的导频信号，利用最小二乘(LeastSquare LS)法、匹配追踪、自适应滤波等估计信道。盲信道估计的实质是利用信道潜在的结构特征或者是输入信号的特征达到信道估计的目的。半盲信道估计方法是盲信道估计与非盲信道估计之间的一种权衡。
本发明所涉及的信道估计方法为非盲信道估计方法，即利用已知的训练序列和自适应算法递归最小二乘自适应地估计自干扰信道。不同于一般的自适应滤波仅利用自干扰信号估计自干扰信道，该方法联合期待信号和自干扰信号估计自干扰信道。本质上减少了期待信号对自干扰信道估计的影响，提高了估计自干扰信道时的信噪比。因此具有一般信道估计算法无法比拟的优点，带来的益处有以下几点：一是联合估计信道方式比单独利用自干扰信号估计信道对递归最小二乘算法中参数选取更稳定；二是提高了水声同时同频全双工通信中数字抵消效果；三提高水声同时同频全双工通信性能。
发明内容
本发明的目的是为了提高同时同频全双工通信中的自干扰信道估计精度，从而降低系统误码率，提高通信系统性能而提供一种全双工水声通信期待信道与自干扰信道联合估计方法。
本发明的目的是这样实现的步骤一：使用QPSK调制信息序列得到调制信号；
步骤二：水声中的通信信号是由水声换能器发送的，换能器相当于带通滤波器，令调制信号通过带通滤波器滤除带外信号；
步骤三：将经过带通滤波器的调制信号通过水声信道得到接收信号，该接收信号中包括本地的发射信号(本地自干扰)与远端期待信号(有用信号)；
步骤四：构造xSI(n)、xS(n)、na(n)、hSI＝[hSI(1),hSI(2),…,hSI(LSI-1)]以及hS＝[hS(1),hS(2),…,hS(LS-1)]分别作为本地自干扰信号，期待信号，包括环境噪声在内的加性噪声和量化噪声之和，自干扰信道冲击响应向量以及期待信道冲击响应向量。其中：LSI表示自干扰信道冲激响应长度，LS表示期待信道冲激响应长度，n表示当前时刻。
步骤五：接收信号r(n)为：
Figure BDA0002345711970000021
式中：LSI表示自干扰信道冲激响应长度，LS表示期待信道冲激响应长度，n表示当前时刻。
步骤六：利用递归最小二乘自适应滤波器联合估计自干扰信道
Figure BDA0002345711970000022
自适应滤波器的输入为xSI(n)与xS(n)构成的输入矩阵
Figure BDA0002345711970000023
自适应滤波器的期望信号为全双工通信系统接收端的接收信号r(n)，自适应滤波器根据最优准则自适应迭代修改滤波器权值，使得滤波器的输出逼近期望信号，滤波器权值逼近真实水声信道，得到联合估计的自干扰信道
Figure BDA0002345711970000024
与期待信道
Figure BDA0002345711970000025
步骤七：数字域重构自干扰信号SI(n)：
Figure BDA0002345711970000026
式中：
Figure BDA0002345711970000027
为步骤六得到的估计的自干扰信号n为当前时刻，LSI表示自干扰信道冲激响应长度；
步骤八：数字自干扰抑制后的信号D(n)为：
Figure BDA0002345711970000028
式中：r(n)为接收信号，SI(n)为步骤七得到的重构自干扰信号，hSI与hS分别为真实的自干扰信道与期待信道，LSI表示自干扰信道冲激响应长度，LS表示期待信道冲激响应长度，n表示当前时刻；
步骤九：对D(n)进行信道均衡得到D′(n)；
步骤十：对D′(n)进行解调得到误码率；
步骤十一：绘制误码率曲线分析通信系统性能，完成数字域的自干扰抵消。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：本发明提供一种联合估计信道的方法，并将其应用于同时同频全双工通信中的数字自干扰抵消模块。该算法创新之处为将期待信号和自干扰信号一同作为自适应估计自干扰信道的输入，减少了期待信号对自干扰信道估计的影响，从提高信噪比角度去提高信道估计精度，从而提高了水声全双工通信性能。
(1).联合自干扰信号与期待信号估计自干扰信道，提高了估计过程中的信噪比，提高了估计的自干扰信道精度；
(2).提高了水声同时同频全双工通信中数字抵消效果；
(3).提高水声同时同频全双工通信性能。
附图说明
图1是全双工水声通信系统框图；
图2是数字抵消中利用自适应滤波算法RLS联合估计信道原理图；
图3是数字抵消中利用自适应滤波算法RLS联合估计信道实现流程图；
图4是不同自适应滤波方式，不同信道估计方式下的单载波全双工水声通信不同信噪比下误码率曲线。
具体实施方式
下面结合附图与具体实施方式对本发明作进一步详细描述。
结合图1至图4，本发明提出一种基于递归最小二乘联合估计信道方法，其实现步骤如下：
步骤一：使用QPSK调制信息序列得到调制信号。
步骤二：水声中的通信信号是由水声换能器发送的，换能器相当于带通滤波器，故令调制信号通过带通滤波器滤除带外信号。
步骤三：将经过带通滤波器的调制信号通过水声信道得到接收信号，该接收信号中包括本地的发射信号(本地自干扰)与远端期待信号(有用信号)。
步骤四：构造xSI(n)、xS(n)、na(n)、hSI＝[hSI(1),hSI(2),…,hSI(LSI-1)]以及hS＝[hS(1),hS(2),…,hS(LS-1)]分别作为本地自干扰信号，期待信号，包括环境噪声在内的加性噪声和量化噪声之和，自干扰信道冲击响应向量以及期待信道冲击响应向量。其中：LSI表示自干扰信道冲激响应长度，LS表示期待信道冲激响应长度，n表示当前时刻。
步骤五：接收信号r(n)为：
Figure BDA0002345711970000041
式中：LSI表示自干扰信道冲激响应长度，LS表示期待信道冲激响应长度，n表示当前时刻。
步骤六：利用递归最小二乘自适应滤波器联合估计自干扰信道
Figure BDA0002345711970000042
自适应滤波器的输入为xSI(n)与xS(n)构成的输入矩阵
Figure BDA0002345711970000043
自适应滤波器的期望信号为全双工通信系统接收端的接收信号r(n)，自适应滤波器根据最优准则自适应迭代修改滤波器权值，使得滤波器的输出逼近期望信号，滤波器权值逼近真实水声信道，得到联合估计的自干扰信道
Figure BDA0002345711970000044
与期待信道
Figure BDA0002345711970000045
步骤七：数字域重构自干扰信号SI(n)：
Figure BDA0002345711970000046
式中：
Figure BDA0002345711970000047
为步骤六得到的估计的自干扰信号n为当前时刻，LSI表示自干扰信道冲激响应长度
步骤八：数字自干扰抑制后的信号D(n)为：
Figure BDA0002345711970000048
式中：r(n)为接收信号，SI(n)为步骤七得到的重构自干扰信号，hSI与hS分别为真实的自干扰信道与期待信道，LSI表示自干扰信道冲激响应长度，LS表示期待信道冲激响应长度，n表示当前时刻。
步骤九：对D(n)进行信道均衡得到D′(n)；
步骤十：对D′(n)进行解调得到误码率；
步骤十一：绘制误码率曲线分析通信系统性能，完成数字域的自干扰抵消。
通过以上步骤可估计出自干扰信道从而完成数字域的自干扰抵消。
全双工通信能提高水声通信的频谱效率，通信速率及系统吞吐量，是未来水声通信网络技术面临的核心问题。实现全双工通信的关键技术为自干扰抵消技术，高精度的自干扰信道估计结果能提高自干扰抵消性能，从而提高全双工通信性能。
本实施例包括通信信号的调制模块，信号发射模块，信号接收模块，信号处理模块包括自干扰信道的联合估计，信道均衡，信号解调。
图1是全双工水声通信系统简化框图，图中包括调制器，数模转换器，功率放大器，模拟自干扰抵消模块，数字自干扰抵消模块，低噪声放大器，模数转换器，解调器。从图中可以看出接收端同时接收来自本地的发射信号(自干扰信号)和来自远处的期待信号。
图2为本发明一个实施例的联合估计信道实现流程图。
图3为本发明一个实施例采用的自适应滤波模型，可以应用不同的自适应算法对输入信号进行滤波，如：最小均方,递归最小二乘。自适应可应用于信道估计。本实施例即应用递归最小二乘算法联合估计自干扰信道。
输入为xs(n)(期待信号)，xSI(n)(自干扰信号)；
输出信号为y(n)＝wT(n)*(xS(n)+xSI(n))或y(n)＝(xS(n)+xSI(n))T*w(n)
递归最小二乘算法的期待信号为：
Figure BDA0002345711970000051
估计误差为
e(n)＝r(n)-y(n)＝r(n)-wT(n)*(xS(n)+xSI(n))
其中权值更新公式为w(n)＝w(n-1)+k(n)e(n)，上式中的
Figure BDA0002345711970000052
P(n)＝λ-1[P(n-1)-k(n)xT(n)P(n-1)]。
图4为本发明一个实施例的误码率曲线，从图中可以看出数字抵消中采用联合估计信道方式的误码率明显比非联合估计信道的误码率低，由此看出联合估计信道能明显提高全双工通信性能。
基于递归最小二乘算法RLS联合自干扰信号与期待信号联合估计自干扰信道与期待信道，使用估计出的自干扰信道重构出自干扰信号，实现单载波全双工水声通信中数字自干扰抵消。其特征主要为：联合自干扰信号与期待信号作为自适应滤波器的输入，接收信号作为自适应滤波器的期望信号，采用递归最小二乘算法，联合估计自干扰信道和期待信道，重构自干扰信号，进行数字自干扰抵消。所述的自干扰抵消方法，包括以下步骤：
(1)联合自干扰信号与期待信号，具体方法是将原始发射信号与接收信号中未经过期待信道的期待信号中的已知训练序列共同作为自适应滤波的输入，将接收信号作为自适应滤波器的期望信号。
(2)联合估计信道过程，利用递归最小二乘算法，联合估计出自干扰信道和期待信道。
(3)数字自干扰抵消，使用联合估计出的自干扰信道重构出自干扰信号，接收信号与重构出的自干扰信号通过减法器，使得接收信号中主要成分为期待信号。
(4)信道均衡部分，使用递归最小二乘自适应算法消除信道对期待信号的影响。
(5)解调期待信号。
综上，本发明公开了一种同时同频全双工水声通信期待信道与自干扰信道联合估计方法。为了克服在全双工水声通信系统中由于接收信号中的期待信号对估计自干扰信道(需要估计的信道)的影响，联合期待信号与自干扰信号利用递归最小二乘自适应地估计自干扰信道和期待信道，提高了在估计自干扰信道时的信噪比，进而提高自干扰信道估计精度，使得水声同时同频全双工通信中数字抵消效果得到改善。本发明提出的全双工水声通信中期望信道与自干扰信道联合估计方法使全双工水声通信性能得到提高。

Claims (1)

1.一种全双工水声通信期待信道与自干扰信道联合估计方法，其特征在于：步骤如下：
步骤一：使用QPSK调制信息序列得到调制信号；
步骤二：水声中的通信信号是由水声换能器发送的，换能器相当于带通滤波器，令调制信号通过带通滤波器滤除带外信号；
步骤三：将经过带通滤波器的调制信号通过水声信道得到接收信号，该接收信号中包括本地的发射信号与远端期待信号；
步骤四：构造xSI(n)、xS(n)、na(n)、hSI＝[hSI(1),hSI(2),…,hSI(LSI-1)]以及hS＝[hS(1),hS(2),…,hS(LS-1)]分别作为本地自干扰信号、期待信号、包括环境噪声在内的加性噪声和量化噪声之和、自干扰信道冲击响应向量以及期待信道冲击响应向量，其中：LSI表示自干扰信道冲激响应长度，LS表示期待信道冲激响应长度，n表示当前时刻；
步骤五：接收信号r(n)为：
Figure FDA0002345711960000011
式中：LSI表示自干扰信道冲激响应长度，LS表示期待信道冲激响应长度，n表示当前时刻；
步骤六：利用递归最小二乘自适应滤波器联合估计自干扰信道
Figure FDA0002345711960000012
自适应滤波器的输入为xSI(n)与xS(n)构成的输入矩阵
Figure FDA0002345711960000013
自适应滤波器的期望信号为全双工通信系统接收端的接收信号r(n)，自适应滤波器根据最优准则自适应迭代修改滤波器权值，使得滤波器的输出逼近期望信号，滤波器权值逼近真实水声信道，得到联合估计的自干扰信道
Figure FDA0002345711960000014
与期待信道
Figure FDA0002345711960000015
步骤七：数字域重构自干扰信号SI(n)：
Figure FDA0002345711960000016
式中：
Figure FDA0002345711960000017
为步骤六得到的估计的自干扰信号n为当前时刻，LSI表示自干扰信道冲激响应长度；
步骤八：数字自干扰抑制后的信号D(n)为：
Figure FDA0002345711960000021
式中：r(n)为接收信号，SI(n)为步骤七得到的重构自干扰信号，hSI与hS分别为真实的自干扰信道与期待信道，LSI表示自干扰信道冲激响应长度，LS表示期待信道冲激响应长度，n表示当前时刻；
步骤九：对D(n)进行信道均衡得到D′(n)；
步骤十：对D′(n)进行解调得到误码率；
步骤十一：绘制误码率曲线分析通信系统性能，完成数字域的自干扰抵消。
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