CN112073352A - 基于索引调制的单载波高速扩频水声通信方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种基于索引调制的单载波高速扩频水声通信方法，属于水声通信领域。依次在发射端对信号进行串并转换、联合符号序号映射、插入CP、并串转换，然后输入水声信道；在接收端依次对信号进行去除CP、FFT、频域均衡、IFFT、符号序号联合解码，得到输出信号。该方法在SC‑FDE的框架下，结合了索引调制，扩频和循环移位技术。联合扩频码索引和循环移位索引用作信息承载单元，以提高数据速率，从而增强频谱，能效和传输的安全性。

Description

基于索引调制的单载波高速扩频水声通信方法

技术领域

本发明属于水声通信领域，涉及联合扩频码索引和循环移位调制的单载波高速扩频水声通信技术。

背景技术

随着人们对海洋认识的逐步深入，对于军事，科技和民用等方面的高速发展，高速率和高可靠性的水声通信(UWA)变得越来越重要。UWA信道的有限带宽导致常规的通信方法数据速率较低。

UWA信道会受到严重的传输损失，时变多径传播，严重的多普勒扩展，受距离制约的带宽以及大传播时延。在如此复杂的信道中以高数据速率实现可靠的通信是一项巨大的挑战。在过去的几十年中，各位学者已经研究和测试了多种技术和方案，诸如直接序列扩频(DSSS)和调频(FM)之类的扩频技术通常被视为实现可靠通信的有效技术。扩频方法因其抗多径干扰和抗信道衰落的能力，因此在可靠的UWA通信中越来越受到研究者的重视。

然而，受到UWA通信中的带宽限制，常规DSSS方案的数据速率极低。为了提高数据速率，将多个准正交伪噪声(PN)序列叠加并并行发送，并且由一组相关器在接收机中解调。为了降低复杂度，将循环移位键控(CSK)引入到UWA通信中。对于CSK调制，在发射端通过基序列的循环移位来传送多个比特信息，并且在接收端仅使用一个相关器。近年来，为了满足高吞吐量和低功耗的无线通信需求，索引调制(IM)技术在无线通信领域得到了广泛的应用。IM利用通信系统比特符号的索引和传统的映射符号来传递信息比特，有效提高了系统的抗干扰能力，并极大改善了系统的能量效率。

随着人类对海洋探索和开发的不断深入，无论是在军事领域还是民用领域，世界各国对水下信息传输的需求越来越大。传统的低速率扩频水声通信方式已经难以满足当前的要求，为此，开展对高速率、高可靠性的实时信息传输技术的研究是十分必要的工作。

发明内容

要解决的技术问题

为了提高DSSS系统的数据速率，本发明提出一种基于索引调制的单载波高速扩频水声通信方法。

技术方案

一种基于索引调制的单载波高速扩频水声通信方法，其特征在于步骤如下：

步骤1：在发射端首先将原始信号进行串并转换，即将串行数据转换为并行数据；

步骤2：对串并转换后的信号x进行联合符号序号映射；

先将信号x进行分块，每个块中有N个符号，再将分块后的信号以JpK的信息位分为K组，然后将每组Jp拆分为Jp1，Jp2和Jp3；J是已选中的扩频码的数量，在预定义扩频码的J个子集中，通过p₁＝log₂(N_c)信息位从每个子集合中选择一个扩频码，N_c是扩频码的数量，每个扩频码由L个码片组成，其中第k个扩频码的矢量形式表示为：

c_k＝[c_k,1,…,c_k,L]^T (1)

其中c_k,i,i∈1,…,L是c_k的第i个元素，k是子块索引；

将选定的原始扩频码c_k进行循环移位调制，定义一个循环移位矩阵

其中，I_N和0_N表示N×N单位矩阵和N×N的全0矩阵；

将选定的原始扩频码c_k循环移位了Δ个码片后，已调的CSK信号表示为

x_k′＝T_k ^Δc_k (3)

其中，Δ是由p₂比特信息决定的循环移位索引，p₂＝log₂(L)；

然后，每个选定的扩频码乘以相应的MPSK调制符号，表示p₃＝log₂M个信息位；这意味着符号s_k通过循环移位的扩展码c_i在L个时隙传播，得到的第k个子块信号为

为了提高数据率，在预定义的扩频码集合中选择J个扩频码，在每个块之间调制得到和叠加，得到第k个子块的叠加信号为

k为子块索引号，CSK调制和MPSK调制在每个选中的扩频码c_k,j上进行；依次，得到所有子块

步骤3：插入CP，得到

q＝[q(0),…,q(v-1)]为循环前缀CP，v为循环前缀长度；

步骤4：对信号x进行并串转换；

步骤5：将串行数据通过水声信道；

步骤6：在接收端，将每个块接收到的PN序列r_q与本地已知的PN序列直接相关以获取信道估计；通过第(k-1)个和第k个块的信道估计结果求平均值作为最终的信道估计

基于UWA信道的稀疏特性，最终信道估计表示为

其中，Γ是设定的阈值；

接收到的时域信号经过FFT处理之后，输入到均衡器中进行频域均衡；令Y，X和H分别为y，x和h的P点DFT，并将Z定义为信道加性高斯白噪声的DFT；然后，接收到的频域信号为

Y＝ΛX+Z (9)

在快速傅里叶逆变换IFFT之后，接收到的已处理信号z表示为：

z＝F^HCY (10)

对于MMSE均衡器和MRC均衡器，矩阵C中的第k个对角元素是第k个均衡器抽头，公式如下：

步骤7：符号序号联合解码，即接收端信息提取

在接收器处设计了低复杂度检测器，来检测所选扩频码的循环移位值，进行解扩和解调符号：

第一阶段，使用DFT来计算循环相关性，计算和存储基本序列c的DFT，接收端计算均衡后的接收信号z的DFT，其循环相关性为

q_k＝IDFT(DFT(z_i)·DFT^*(c_k)) (13)

通过使用(13)获得的矢量q_k的元素是[q₀,q₁,…,q_L-1]^T，C是均衡器系数，z是接收信号，c_k是第k个扩频码，k＝1,…,N_c；

通过比较N_c个分支的输出的最大平方值，再通过循环相关确定所选扩频码的索引；矩阵

及其第(k,δ)的元素是q_k,δ

第二阶段，在获得

和

得到被估计的信息符号表示为：

其中，其中

和

分别表示每个子块中有效扩频码索引，有效循环移位索引和调制符号的估计。

有益效果

为了提高扩频水下声通信的性能，本发明提出了一种新的高数据率和高能效的方法，即IM-CSK。该方法在SC-FDE的框架下，结合了索引调制，扩频和循环移位技术。联合扩频码索引和循环移位索引用作信息承载单元，以提高数据速率，从而增强频谱，能效和传输的安全性。所提出的方法比常规DSSS方案具有更高的频谱效率，常规DSSS方案因为UWA中的带宽限制，数据速率极低。本发明将多个选定的准正交扩频码与CSK调制数据和MPSK调制数据叠加，来增加数据速率。并且在接收机处为IM-CSK设计了低复杂度检测器，该方法具有较低的复杂度，具有很好的应用前景。

附图说明

图1是发射端的体系结构

图2是本发明水声通信整体框架图

图3是循环移位键控方法示意图

图4是数据帧结构和数据包结构示意图

图5是数据包结构示意图

图6是IM-CSK系统与各种参数进行比较的BER与信噪比(SNR)的关系曲线仿真结果。参数设置N＝16、64、256，L＝256和M＝2

图7是IM-CSK系统与各种参数进行比较的BER与比特信噪比(Eb/N0)的关系曲线仿真结果。参数设置N＝16、64、256，L＝256和M＝2

图8是每个水听器上测量到的信道冲激响应(CIRs)的快拍(第1至第4信道)

图9是信道3上的时变CIR

具体实施方式

本发明提出的SC-CSK-IM方法旨在以低功耗提高DSSS系统的数据速率，所涉及的方法包括以下步骤：

(1)扩频码索引调制以及循环移位调制

在步骤(1)中，对SC-CSK-IM系统映射后的符号进行分组，根据输入的索引比特信息选取每组符号中一个或者多个符号进行发射。使得信息既可以在传统符号映射传输，也可以在时间维度上进行传输，从而有效提高了系统的抗干扰能力，极大改善了系统的能量效率(Energy Efficiency)。在索引调制之后，对发射端仅生成的一个扩频码进行循环移位。利用扩频序列的循环相关特性来映射信息，不仅可以保证较高的可靠性，而且可以在很大程度上提高通信速率。

(2)接收端信息提取

步骤(2)，对在步骤(1)中的信号进行均衡以后，为了降低检测器的复杂度，比较ML检测器和设计的低复杂度检测器的复杂度。ML检测器通过搜索所有可能的组合，进行联合决策，判决扩频码索引，循环移位索引和星座符号。ML检测器通过穷举搜索第i个子块，得到相应的索引值。同时每个子块的复杂度为

对于低复杂度检测器，第一阶段我们需要利用DFT计算循环相关性，比较N_c个分支的输出的最大平方值，以通过循环相关确定所选扩频码的索引。第二阶段可以得到估计的已调信号。考虑到两阶段检测过程是连续执行的，因此，所提出的低复杂度检测器的总复杂度约为

下面结合附图和实施例对本发明进一步说明，本发明包括但不仅限于下述实施案例。

1、索引调制及循环移位调制

在传统的DSSS系统中，信息比特是由扩频序列调制的。DSSS信号是

x(i)＝b(i)c (1)

其中b(i)是第i个发送符号，c＝c(n),0≤n≤N-1是一个实数值扩频码，c(n)＝±1。如果在DSSS系统中使用MPSK，则DSSS系统的数据速率由下式给出：

其中M是MPSK的调制阶数，T_c是码片持续时间，L是扩频码的长度。通常情况下，水声信道带宽小于10kHz，使用M＝2(BPSK)或M＝4(QPSK)。

基于SC-FDE框架，为有效地执行索引调制，将JpK的信息位分为K组，然后将每组Jp拆分为Jp1，Jp2和Jp3。J是已选中的扩频码的数量。在预定义扩频码的J个子集中，通过p₁＝log₂(N_c)信息位从每个子集合中选择一个扩频码，每个扩频码由L个码片组成。其中第k个扩频码的矢量形式表示为：

c_k＝[c_k,1,…,c_k,L]^T (3)

其中c_k,i,i∈1,…,L是c_k的第i个元素，k是子块索引，T_c为扩频码片持续时间。

对于具有扩展的预定义扩频码集合的索引调制，每个子集表示的数据速率为

将选定的原始扩频码c_k进行循环移位调制，定义一个循环移位矩阵

其中，I_N和0_N表示N×N单位矩阵和N×N的全0矩阵；

将选定的原始扩频码c_k循环移位了Δ个码片后，已调的CSK信号为

x_k′＝T_k ^Δc_k (6)

其中，Δ是由p₂比特信息决定的循环移位索引，p₂＝log₂(L)；

CSK系统的数据速率由下式给出

每个选定的扩频码乘以相应的MPSK调制符号，表示p₃＝log₂M个信息位。这意味着符号s_k通过循环移位的扩展码c_i在L个时隙传播，得到的第k个子块信号为

其中，Δ是由p₂信息位决定的循环移位索引，p₂＝log₂L表示是在L个可能位置之间进行循环移位所需的映射码元的数量。在本发明中，简单起见，仅考虑BPSK调制。

所提出方法的数据速率由下式给出：

从中观察到，所提出的方法比DSSS具有更高的频谱利用效率。

2、信道估计和均衡

为了提高数据速率，从预定义的扩频码集合中选取J个扩频码，在每个数据块之间进行调制和叠加。第k个子块的叠加信号为

其中，k是子数据块索引。CSK调制和MPSK调制在每个选定的扩频码c_k,j上进行。

在获得所有子块之后，再将SC-FDE数据块串联起来，产生N×1个主SC-FDE数据块，在接收端，将每个块接收到的PN序列r_q与本地已知的PN序列直接相关以获取信道估计。在实际中，通过第(k-1)个和第k个块的信道估计结果求平均值作为最终的信道估计

基于UWA信道的稀疏特性，最终信道估计表示为

其中，Γ是设定的阈值。

接收到的时域信号经过初步处理之后，输入到均衡器中进行频域均衡。令Y，X和H分别为y，x和h的P点DFT，并将Z定义为信道加性高斯白噪声的DFT。然后，接收到的频域信号为

Y＝ΛX+Z (13)

在快速傅里叶逆变换(IFFT)之后，接收到的已处理信号z表示为：

z＝F^HCY (14)

对于MMSE均衡器和MRC均衡器，矩阵C中的第k个对角元素是第k个均衡器抽头，公式如下：

3、接收端信息提取

在接收器处设计了低复杂度检测器，来检测所选扩频码的循环移位值，进行解扩和解调符号。

第一阶段，我们使用DFT来计算循环相关性，计算和存储基本序列c的DFT，接收端计算均衡后的接收信号z的DFT，其循环相关性为

q_k＝IDFT(DFT(z_i)·DFT^*(c_k)) (17)

通过使用(17)获得的矢量q_k的元素是[q₀,q₁,…,q_L-1]^T。C是均衡器系数，z是接收信号，c_k是第k个扩频码，k＝1,…,N_c。

通过比较N_c个分支的输出的最大平方值，再通过循环相关确定所选扩频码的索引。矩阵

及其第(k,δ)的元素是q_k,δ

第二阶段，在获得

和

可以得到被估计的信息符号表示为：

其中，其中

和

分别表示每个子块中有效扩频码索引，有效循环移位索引和调制符号的估计。

实例性能分析

通过数值仿真模拟结果，对在准静态UWA信道上测试所提出的索引调制CSK方案进行性能分析。考虑一个未编码的IM-CSK系统，其块长为N＝512，扩频码的长度为128；码片持续时间为0.25ms，信号带宽为BW＝1/T_s＝4kHz。此外，插入的CP长度v＝128。预定义的扩频码集合由16个不同的扩频码组成。因此，用于码索引调制的一个扩频序列表示p₁＝4bits。对于CSK，则代表8bits。假定的UWA信道为稀疏信道，最大延迟扩展L＝100，并且有效抽头编号分配为N_p＝10。信道抽头是不相关的，并且路径的幅度服从独立的瑞利分布。平均功率随延迟呈指数下降，其中第一条路径和最后一条路径相差20dB。信道特性在每个数据包期间是固定的，并且每个数据包之间都是独立随机的。我们采用IPNLMS算法逐个估计信道。

传输信号的结构如图5所示。每个数据包包括一个200ms长度的起始线性调频(LFM)信号，后跟一个100ms的零填充周期，30个已编码的SC-FDE数据块以及一个标志结束的LFM信号。信息比特由速率为1/2的卷积编码器(5,7)进行编码。编码后的比特被随机交织，然后映射到CSK符号。滚降系数为0.25的平方根升余弦脉冲被用作脉冲整形滤波器。符号持续时间T_s＝0.25ms。在试验期间，总共连续发送了5个数据包，持续时间约40秒，每个数据包包含30个SC-FDE数据块。

BER与信噪比(SNR)的关系如图6和图7。我们将IM-CSK系统与各种参数(N＝16、64、256,L＝256和M＝2)进行比较。以完美信道估计的MMSE和MRC均衡性能为基准。试验具体配置如下表所示：

表1.系统参数

NFFT长度	1024
		数据长度	16/64/128/256
PN长度	256
		M元调制	2，4
PN长度	256
		码片持续时间	0.25ms
卷积码	(5，7)

表2.系统参数

为了验证所提出的IM-CSK方案的性能，2017年8月在中国河南省丹江口水库进行了现场测试。水深从30到50m不等。两艘船用作收发器平台，相距5公里。CSK信号从大约20m的深度发射，并由六元阵列在相同深度以0.25m为间距接收。

测得的CIR示于图8，所有CIR均按照信道3中最强的幅度进行归一化。

在图9中显示了传输到信道3的被估计的CIR的示例。相对于最强路径到达的强度，以dB表示电平。信道中大约30ms的多径延迟扩展对应于大约120个码片的符号间干扰。

表3.湖上试验数据处理结果

通道号	通道1	通道2	通道3	通道4
					误码个数	3	2	3	0

上所述的具体实施方式，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施方式而已，并不用于限定本发明的保护范围，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (1)

1.一种基于索引调制的单载波高速扩频水声通信方法，其特征在于步骤如下：

步骤1：在发射端首先将原始信号进行串并转换，即将串行数据转换为并行数据；

步骤2：对串并转换后的信号x进行联合符号序号映射；

先将信号x进行分块，每个块中有N个符号，再将分块后的信号以JpK的信息位分为K组，然后将每组Jp拆分为Jp1，Jp2和Jp3；J是已选中的扩频码的数量，在预定义扩频码的J个子集中，通过p₁＝log₂(N_c)信息位从每个子集合中选择一个扩频码，N_c是扩频码的数量，每个扩频码由L个码片组成，其中第k个扩频码的矢量形式表示为：

c_k＝[c_k,1,…,c_k,L]^T (1)

其中c_k,i,i∈1,…,L是c_k的第i个元素，k是子块索引；

将选定的原始扩频码c_k进行循环移位调制，定义一个循环移位矩阵

其中，I_N和0_N表示N×N单位矩阵和N×N的全0矩阵；

将选定的原始扩频码c_k循环移位了Δ个码片后，已调的CSK信号表示为

x_k′＝T_k ^Δc_k (3)

其中，Δ是由p₂比特信息决定的循环移位索引，p₂＝log₂(L)；

然后，每个选定的扩频码乘以相应的MPSK调制符号，表示p₃＝log₂M个信息位；这意味着符号s_k通过循环移位的扩展码c_i在L个时隙传播，得到的第k个子块信号为

为了提高数据率，在预定义的扩频码集合中选择J个扩频码，在每个块之间调制得到和叠加，得到第k个子块的叠加信号为

k为子块索引号，CSK调制和MPSK调制在每个选中的扩频码c_k,j上进行；依次，得到所有子块

步骤3：插入CP，得到

q＝[q(0),…,q(v-1)]为循环前缀CP，v为循环前缀长度；

步骤4：对信号x进行并串转换；

步骤5：将串行数据通过水声信道；

步骤6：在接收端，将每个块接收到的PN序列r_q与本地已知的PN序列直接相关以获取信道估计；通过第(k-1)个和第k个块的信道估计结果求平均值作为最终的信道估计

基于UWA信道的稀疏特性，最终信道估计表示为

其中，Γ是设定的阈值；

接收到的时域信号经过FFT处理之后，输入到均衡器中进行频域均衡；令Y，X和H分别为y，x和h的P点DFT，并将Z定义为信道加性高斯白噪声的DFT；然后，接收到的频域信号为

Y＝ΛX+Z (9)

在快速傅里叶逆变换IFFT之后，接收到的已处理信号z表示为：

z＝F^HCY (10)

对于MMSE均衡器和MRC均衡器，矩阵C中的第k个对角元素是第k个均衡器抽头，公式如下：

步骤7：符号序号联合解码，即接收端信息提取

在接收器处设计了低复杂度检测器，来检测所选扩频码的循环移位值，进行解扩和解调符号：

第一阶段，使用DFT来计算循环相关性，计算和存储基本序列c的DFT，接收端计算均衡后的接收信号z的DFT，其循环相关性为

q_k＝IDFT(DFT(z_i)·DFT^*(c_k)) (13)

通过使用(13)获得的矢量q_k的元素是[q₀,q₁,…,q_L-1]^T，C是均衡器系数，z是接收信号，c_k是第k个扩频码，k＝1,…,N_c；

通过比较N_c个分支的输出的最大平方值，再通过循环相关确定所选扩频码的索引；矩阵

及其第(k,δ)的元素是q_k,δ

第二阶段，在获得

和

得到被估计的信息符号表示为：

其中，其中

和

分别表示每个子块中有效扩频码索引，有效循环移位索引和调制符号的估计。

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