CN111162872B - 用于水声通信的联合均衡与Raptor译码算法 - Google Patents

用于水声通信的联合均衡与Raptor译码算法 Download PDF

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Abstract

本发明涉及一种用于水声通信的联合均衡与Raptor译码算法，其特征在于接收到的序列y进入MMSE线性均衡器，首先进行LMS均衡，前馈滤波抽头向量为P；均衡后的序列为s，对其进行软解调，即求其对数似然比，z0为序列所携带的软信息；然后进入由LDPC和LT译码器共同组成的Raptor译码器中进行迭代译码，Raptor译码器中采用全局迭代译码算法，使得软信息可以在两个译码器中进行传递，当迭代达到一定次数后进行硬判决，同时输出更新后的信息；更新后的信息返回MMSE线性均衡器用于对均衡器进行系数更新，本发明与现有技术相比，能够有效改善误码率性能、降低冗余率进而提高信道带宽利用率。

Description

用于水声通信的联合均衡与Raptor译码算法
技术领域：
本发明涉及水声通信技术领域，具体的说是一种能够有效改善误码率性能、降低冗余率进而提高信道带宽利用率的用于水声通信的联合均衡与Raptor译码算法。
背景技术：
近年来，随着海洋开发和海洋安全的日益重要，水声通信作为其基础支持之一，越来越受到人们的重视。在复杂多变的水下环境中，水声信道(UAC)受各种因素的影响，极其复杂，具有多径严重，传输延迟大等特点，给水声通信的实现带来了挑战。
考虑到传统机制如自动重传(ARQ，automatic repeat request) 反馈延迟长，一类新的信道编码-喷泉吗(Fountain codes，FCs)，开始用于UAC的信息传输。喷泉码可由给定的源信息生成无限长的编码符号流。收信端只要收到足够数量的编码后即可恢复出全部传输的信息，信道条件好需要的编码符号少，相反则需要的编码符号多，因此，编码的速率是不固定的，称之为无速率。喷泉码有两个主要的类别，即Luby变换(LT)和Raptor码。相关研究表明，Raptor码是通过串行级联LT码与高速率低密度奇偶校验(LDPC)码构成的，并且在编码和解码过程的复杂性上优于LT码。因此，Raptor代码可以帮助恢复LT代码无法恢复的发送符号。同时，随着Turbo均衡的出现，由于其能改善性能，turbo检测方案在水声通信中的应用受到了广泛的关注。与传统的单次均衡相比，turbo均衡通过不断地迭代，具有更强的检测能力。文献[Tai,Y.P.H.；Wang,B.；Wang,H.X.；Wang,J.A novel LT-Turboequalization for long-range deep-water coustic communication.SCIENTIA SINICAPhysica, Mechanica&Astronomica,2016,46,96-103]提出了一种LT-Turbo 均衡方法，在迭代过程中对自适应线性均衡和LT码译码进行了联合优化。但目前对联合均衡和Raptor译码算法的研究还未展开。
发明内容：
本发明为了进一步改善水声通信系统性能，提出了一种可同时实现自适应均衡和Raptor译码的用于水声通信的联合均衡与Raptor译码算法。
本发明通过以下措施达到：
一种用于水声通信的联合均衡与Raptor译码算法，其特征在于接收到的序列y进入MMSE线性均衡器，首先进行LMS均衡，前馈滤波抽头向量为P；均衡后的序列为s，对其进行软解调，即求其对数似然比，z0为序列所携带的软信息；然后进入由LDPC和LT译码器共同组成的Raptor译码器中进行迭代译码，Raptor译码器中采用全局迭代译码算法，使得软信息可以在两个译码器中进行传递，当迭代达到一定次数后进行硬判决，同时输出更新后的信息；更新后的信息返回MMSE线性均衡器用于对均衡器进行系数更新。
本发明所述Raptor译码器中进行迭代译码过程如下：对所有的中间节点i以及与其相连的编码节点o，从编码节点传到中间节点的信息为
Figure BDA0002319968360000031
对所有的编码节点以及与其相连的o中间节点i，
Figure BDA0002319968360000032
而从中间节点i传到变量节点v的信息是
Figure BDA0002319968360000033
p1为LT译码迭代次数，l1表示正在进行第l1次LT译码迭代，g为全局迭代次数，q表示正在进行第q次全局迭代；
在LDPC译码器进行第一轮译码时，变量节点v传到校验节点c的信息用mi,v (q)来进行初始化，
Figure BDA0002319968360000034
从校验节点c传到变量节点v的信息为
Figure BDA0002319968360000035
然后对变量节点v传到校验节点c的信息进行更新，
Figure BDA0002319968360000036
在进行完一轮全局迭代后，一部分信息从LDPC返回LT均衡器，
Figure BDA0002319968360000037
对每个变量节点v进行硬判决消息的计算，可得
Figure BDA0002319968360000038
Figure BDA0002319968360000041
其中，p2为LDPC译码迭代次数，l2表示正在进行第l2次LDPC译码迭代。如果d(v)>0，则恢复出
Figure BDA0002319968360000042
否则
Figure BDA0002319968360000043
当完成LLR-BP译码后，编码节点更新后得到的信息为
Figure BDA0002319968360000044
对其进行软调制，可以得到
Figure BDA0002319968360000045
均衡器抽头系数更新公式如下
Figure BDA0002319968360000046
Figure BDA0002319968360000047
Figure BDA0002319968360000048
其中，向量Pn与Qn是滤波器的系数，Yn和
Figure BDA0002319968360000049
则分别为信道的输出序列与译码器的估计序列，
Figure BDA00023199683600000410
是上一轮迭代后对均衡过程的结果的硬判决值，sn为均衡器输出。
本发明与现有技术相比，联合实现了自适应均衡和Raptor译码，通过在均衡和Raptor译码之间交换软信息，实现了类似Turbo均衡的迭代过程，进一步提高了误码率性能；经过仿真结果表明，所提出的JERD可比现有方法获得更好的误码率性能；仿真结果还表明，与 LT-Turbo相比，JERD的冗余率有所降低，能提高信道带宽的利用率。
附图说明：
附图1是本发明中Raptor码发射机框图。
附图2是本发明中Raptor编码过程示意图。
附图3是本发明中联合均衡与Raptor译码系统框图。
附图4是本发明实施例中Bellhop模型参数设置表格。
附图5是本发明实施例中不同迭代次数下JERD的误码率性能曲线图。
附图6是本发明实施例中不同方案的误码率性能比较曲线图。
附图7是表2译码成功与接收端接收码元间的关系图表。
具体实施方式：
下面结合附图和具体实施方式对发明作进一步的说明。
本发明中的Raptor码是将LT码与LDPC码串连在一起，用LDPC 实现预编码，弥补LT码的不足。发射机的模型如图1所示。
Raptor编码过程如图2所示，首先对信源比特采用LDPC码进行预编码，生成中间比特，然后对生成的中间比特采用LT编码。
LDPC码可以用稀疏奇偶校验矩阵H来描述，它对所有的信源i满足 Hi＝0。如果的每一列具有相同的权值，即每一列具有相同数量的非零元素，且每行权值也是均匀的，则这类LDPC码称为规则LPDC码，否则称为不规则LDPC码。本发明中，H由Mackay-1A创建：
固定矩阵的列重(即每一列中1的数目)，而让行重在每一行中平均分布，并尽量保证任意2列间无法形成“4-环”——任意两列之间的重合不超过1(重合即内积)，随机生成校验矩阵H(行数为K′，列数为K)。根据H，信息比特可按给定的码率进行编码。
经LDPC编码后生成长度为K'的编码符号，而后对其进行LT编码，步骤如下：
(1)根据给定的编码度分布函数ρ(d)(d＝1,2,3,...,K')，得到第i 个编码比特ci的度d；
(2)随机选择di(i＝1,2,...)个信源比特
Figure BDA0002319968360000061
作为的ci邻接节点；
(3)对这选出的di个信源比特进行异或运算，最后可以得到校验比特ci；
(4)重复以上步骤1-3即可生成一个新的校验比特，发射端可以持续产生校验比特直到接收端正确译码为止。
经LT编码后，对编码符号进行二进制相移键控调制(BPSK)生成信号序列xn。而后通过水声信道的接收信号可表示为
Figure BDA0002319968360000062
其中，hn表示水声信道冲击响应，ωn为加性高斯白噪声。
本发明所提出的基于Raptor码的联合均衡译码的接收机如图3 所示。
接收到的序列y进入线性均衡器，首先进行LMS均衡，前馈滤波抽头向量为P；均衡后的序列为s，对其进行软解调，即求其对数似然比，z0为序列所携带的软信息；然后进入由LDPC和LT译码器共同组成的Raptor译码器中进行迭代译码，Raptor译码器中采用全局迭代译码算法，使得软信息可以在两个译码器中进行传递，当迭代达到一定次数后进行硬判决，同时输出更新后的信息；更新后的信息返回MMSE线性均衡器用于对均衡器进行系数更新。
由LDPC译码与LT译码的LLR-BP译码可以推出Raptor的译码过程，对所有的中间节点i以及与其相连的编码节点o，从编码节点传到中间节点的信息为
Figure BDA0002319968360000063
对所有的编码节点以及与其相连的o中间节点i，
Figure BDA0002319968360000064
而从中间节点i传到变量节点v的信息是
Figure BDA0002319968360000071
p1为LT译码迭代次数，l1表示正在进行第l1次LT译码迭代，g为全局迭代次数，q表示正在进行第q次全局迭代。
在LDPC译码器进行第一轮译码时，变量节点v传到校验节点c的信息用mi,v (q)来进行初始化，
Figure BDA0002319968360000072
从校验节点c传到变量节点v的信息为
Figure BDA0002319968360000073
然后对变量节点v传到校验节点c的信息进行更新，
Figure BDA0002319968360000074
在进行完一轮全局迭代后，一部分信息从LDPC返回LT均衡器，
Figure BDA0002319968360000075
对每个变量节点v进行硬判决消息的计算，可得
Figure BDA0002319968360000076
其中，p2为LDPC译码迭代次数，l2表示正在进行第l2次LDPC译码迭代。如果d(v)>0，则恢复出
Figure BDA0002319968360000077
否则
Figure BDA0002319968360000078
当完成LLR-BP译码后，编码节点更新后得到的信息为
Figure BDA0002319968360000079
对其进行软调制，可以得到
Figure BDA00023199683600000710
Figure BDA0002319968360000081
均衡器抽头系数更新公式如下
Figure BDA0002319968360000082
Figure BDA0002319968360000083
Figure BDA0002319968360000084
其中，向量Pn与Qn是滤波器的系数，Yn和
Figure BDA0002319968360000085
则分别为信道的输出序列与译码器的估计序列，
Figure BDA0002319968360000086
是上一轮迭代后对均衡过程的结果的硬判决值，sn为均衡器输出。
实施例1：
下面基于Bellhop模型生成的UAC，评估了码率为1/2的Raptor 码的性能。Bellhop模型的设置参数见表1。在Raptor编码中，950 个信息比特首先经码率为0.95的LDPC码编码产生1000个中间比特，而后再经LT编码生成编码符号。在全局Raptor解码中，执行2次全局迭代，每个全局迭代执行7次LT解码迭代和3次LDPC解码迭代。
在不同信噪比下，迭代次数对Raptor码解码误码率性能的影响如图5所示。从图5可以看出，随着迭代次数的增加，误码率逐渐降低，最终趋于平坦。在信噪比为5dB时，迭代次数对误码率的影响不明显，只有较小的改善。当信噪比设置为6dB和7dB时，迭代次数对误码率性能的影响较大。随着迭代次数的增加，前13次迭代均显著改善了误码率性能，之后趋于稳定。因此，在下面的仿真中，迭代次数设为13。
图6给出了LT-Turbo、分离方案和所提的JERD方案间的误码率比较。在分离方案中，未使用迭代过程，分别独立实现均衡和Raptor 译码。仿真结果表明，JERD比分离方案具有更好的误码率性能(在误码率为10-3时，大概有2.5dB的增益)。这是因为迭代过程可提高反馈信息的正确性，在均衡和译码间交换软信息能提高检测的性能。当信噪比大于7dB时，JERD的误码率性能明显优于LT-Turbo。这是因为Raptor译码优于LT译码，在迭代过程中，反馈的软信息更加准确，随着迭代次数的增加，可以获得更好的误码率性能。
图7中表2给出了解码成功率达到0.99时所需接收的符号数。在仿真中，信噪比范围为3dB到8dB。从表中可以看出，与LT-Turbo 相比，JERD恢复原始信息所需的编码符号较少，这意味着JERD的冗余率明显较低，可提高对信道带宽的利用率。
综上，可以看出本发明所提出的算法联合实现了自适应均衡和 Raptor译码。通过在均衡和Raptor译码之间交换软信息，实现了类似Turbo均衡的迭代过程，进一步提高了误码率性能。仿真结果表明，所提出的JERD可比现有方法获得更好的误码率性能。仿真结果还表明，与LT-Turbo相比，JERD的冗余率有所降低，能提高信道带宽的利用率。

Claims (3)

1.一种用于水声通信的联合均衡与Raptor译码算法，其特征在于接收到的序列y进入MMSE线性均衡器，首先进行LMS均衡，前馈滤波抽头向量为P；均衡后的序列为s，对其进行软解调，即求其对数似然比，z0为序列所携带的软信息；然后进入由LDPC和LT译码器共同组成的Raptor译码器中进行迭代译码，Raptor译码器中采用全局迭代译码算法，使得软信息在两个译码器中进行传递，当迭代达到一定次数后进行硬判决，同时输出更新后的信息；更新后的信息返回MMSE线性均衡器用于对均衡器进行系数更新。
2.根据权利要求1所述的一种用于水声通信的联合均衡与Raptor译码算法，其特征在于所述Raptor译码器中进行迭代译码过程如下：对所有的中间节点i以及与其相连的编码节点o，从编码节点传到中间节点的信息为
Figure FDA0002319968350000011
对所有的编码节点以及与其相连的o中间节点i，
Figure FDA0002319968350000012
而从中间节点i传到变量节点v的信息是
Figure FDA0002319968350000013
p1为LT译码迭代次数，l1表示正在进行第l1次LT译码迭代，g为全局迭代次数，q表示正在进行第q次全局迭代；
在LDPC译码器进行第一轮译码时，变量节点v传到校验节点c的信息用mi,v (q)来进行初始化，
Figure FDA0002319968350000021
从校验节点c传到变量节点v的信息为
Figure FDA0002319968350000022
然后对变量节点v传到校验节点c的信息进行更新，
Figure FDA0002319968350000023
在进行完一轮全局迭代后，一部分信息从LDPC返回LT均衡器，
Figure FDA0002319968350000024
对每个变量节点v进行硬判决消息的计算，可得
Figure FDA0002319968350000025
其中，p2为LDPC译码迭代次数，l2表示正在进行第l2次LDPC译码迭代，如果d(v)>0，则恢复出
Figure FDA0002319968350000026
否则
Figure FDA0002319968350000027
3.根据权利要求2所述的一种用于水声通信的联合均衡与Raptor译码算法，其特征在于当完成LLR-BP译码后，编码节点更新后得到的信息为
Figure FDA0002319968350000028
对其进行软调制，可以得到
Figure FDA0002319968350000029
均衡器抽头系数更新公式如下
Figure FDA00023199683500000210
Figure FDA0002319968350000031
Figure FDA0002319968350000032
其中，向量Pn与Qn是滤波器的系数，Yn和
Figure FDA0002319968350000033
则分别为信道的输出序列与译码器的估计序列，
Figure FDA0002319968350000034
是上一轮迭代后对均衡过程的结果的硬判决值，sn为均衡器输出。
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