CN114143156B - 浅海脉冲噪声和稀疏多途信道下ofdm-mfsk信号盲解调方法及系统 - Google Patents

浅海脉冲噪声和稀疏多途信道下ofdm-mfsk信号盲解调方法及系统 Download PDF

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Abstract

本发明属于水声通信信号盲处理技术领域，特别涉及一种浅海脉冲噪声和稀疏多途信道下OFDM‑MFSK信号盲解调方法及系统，建立OFDM‑MFSK信号接收模型，并对接收信号进行脉冲噪声自适应限幅预处理；通过参数估计来获取有用符号持续时间和子载波数，并通过符号定时同步与偏差估计和小数倍载波频偏偏差FFO估计获取补偿后的信号；利用FFT解调获得符号的自相关矩阵,并利用虚拟子载波特征获取整数倍载波频偏估计；对解调后信号进行循环移位补偿，通过统计信号幅度来获取子载波调制阶数，并依据阶数分组及按组择大判决结果来获取OFDM‑MFSK信号原始信息。本发明能够较好地实现在未知先验条件下水声OFDM‑MFSK信号的盲解调，在实际浅海水声多径和脉冲噪声环境下具有较高可行性。

Description

浅海脉冲噪声和稀疏多途信道下OFDM-MFSK信号盲解调方法 及系统
技术领域
本发明属于水声通信信号盲处理技术领域，特别涉及一种浅海脉冲噪声和稀疏多途信道 下OFDM-MFSK信号盲解调方法及系统。
背景技术
多载波正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)信号因 具有频带利用率高、速率快、抗多途信道能力等优点被广泛应用于各类无线电通信系统中， 由于对相位噪声比较敏感等原因，以及水声信道的稀疏多径、时变和脉冲噪声等复杂环境， 因此在浅海水声通信中的应用受到较大限制。为了解决水下传输效率和符号间干扰严重等问 题，OFDM-MFSK信号体制应用而生。基于MFSK和OFDM相结合的传输方案，提高快衰落环境 中系统的性能，该方案可采用非相干检测和解调，无需信道估计与均衡过程，简单而有效。 OFDM-MFSK调制体制结合了OFMD与MFSK的优点，不仅具有OFDM传输高效、频带利用率高等 优点，还继承了MFSK的抗多途衰落信道、对相位畸变不敏感等优点。
目前对于水声OFDM-MFSK信号盲解调研究非常有限，而高斯环境下无线电领域OFDM信号 的盲接收技术和脉冲噪声环境下OFDM调制识别、参数估计等已有较多的学者进行了相关研究， OFDM-MFSK信号与OFDM信号有诸多类似之处，因此可借鉴OFDM信号的盲解调技术开展研究。 与传统OFDM调制类似，OFDM-MFSK信号的盲解调，关键在于对相关调制参数的准确估计。传 统的OFDM信号对相位噪声、频偏等非常敏感，而OFDM-MFSK信号正是针对常用的通信体制在 水声多途信道条件下性能恶化这一问题提出的，可以避免对水声多途信道的估计，这也是二 者的不同之处。OFDM-MFSK盲解调中需要估计的参数主要有有用符号持续时间、循环前缀 (Cyclicprefix,CP)持续时间等时间参数，以及符号定时偏差和载波频率偏差等。作为非 合作接收方，要实现水声OFDM-MFSK信号盲解调，首先需完成时间参数估计、符号同步和载 波同步。时间参数通常基于自相关性、循环平稳性等进行估计，进而完成符号同步；载波盲 同步主要通过基于自相关性的最大似然、基于子空间和基于循环平稳等方法来完成。采用非 相干解调的OFDM-MFSK体制中信息调制在子载波的幅度中，相位并不携带信息，因此对参数 估计、同步的要求大大降低，但水声OFDM-MFSK信号的盲接收面临大时延扩展的水声多途信 道和具有强脉冲特性的海洋环境噪声，传统的无线电领域的参数估计、盲同步方法性能恶化， 这是水声OFDM-MFSK信号盲解调的难度所在。
发明内容
为此，本发明提供一种浅海脉冲噪声和稀疏多途信道下OFDM-MFSK信号盲解调方法及系 统，解决在浅海脉冲噪声和稀疏多途信道下缺乏完整可靠的OFDM-MFSK信号盲解调等问题， 能够较好地实现在未知先验条件下水声OFDM-MFSK信号的盲解调，对水声信道具备一定的稳 健性，在实际浅海水声多径和脉冲噪声环境下具有较高可行性。
按照本发明所提供的设计方案，一种浅海脉冲噪声和稀疏多途信道下OFDM-MFSK信号盲 解调方法，包含如下内容：
依据多径传输和海洋环境噪声对通信影响，建立OFDM-MFSK信号接收模型，并对接收 信号进行脉冲噪声自适应限幅预处理，获取抑制脉冲噪声后的处理信号；
对处理信号进行参数估计来获取有用符号持续时间和子载波数，并通过符号定时同步与 偏差估计和小数倍载波频偏偏差FFO估计获取补偿后的信号；
针对补偿后的信号，通过FFT解调获得符号的自相关矩阵,并利用虚拟子载波特征获取 整数倍载波频偏估计；
对FFT解调后的信号进行循环移位补偿，通过统计信号幅度来获取子载波调制阶数，并 依据阶数分组及按组择大判决结果来获取OFDM-MFSK信号原始信息。
作为本发明浅海脉冲噪声和稀疏多途信道下OFDM-MFSK信号盲解调方法，进一步地， OFDM-MFSK信号接收模型表示为：
Figure BDA0003347881680000021
其中，n为采样时刻，y(n)表示接收信号，h(n)表示水声信道冲激响应，符号/>
Figure BDA0003347881680000022
表示卷积运算，w(n)表示海洋环境噪声， s(n)为发送的OFDM-MFSK已调信号。
作为本发明浅海脉冲噪声和稀疏多途信道下OFDM-MFSK信号盲解调方法，进一步地，采 用标准Alpha稳定分布对海洋环境噪声进行建模，并利用混合信噪比来衡量发送信号与海洋 环境噪声的功率关系。
作为本发明浅海脉冲噪声和稀疏多途信道下OFDM-MFSK信号盲解调方法，进一步地，接 收信号脉冲噪声自适应限幅预处理中，通过设定自适应门限，将大于门限的信号采样值作为 脉冲干扰，并乘以自适应衰减因子，并利用公式
Figure BDA0003347881680000023
实现脉冲噪声自 适应抑制处理，其中，y(n)表示接收信号，y′(n)为抑制脉冲噪声后的处理信号，th＝median(yabs)， yabs＝[|y(0)|,y(1)|,…,|y(N-1)|]T，median表示中值函数，N为子载波总数。
作为本发明浅海脉冲噪声和稀疏多途信道下OFDM-MFSK信号盲解调方法，进一步地，针 对处理信号的参数估计中，任意选取一段包含若干个OFDM-MFSK符号的信号，根据OFDM-MFSK符号的持续时间T设置窗长，利用双滑动窗在时间轴上逐采样点滑动计算双窗内信号数据相关性，依据两个滑动窗之间时延相关峰的峰值位置获取有用符号长度，并依据 循环自相关函数谱峰搜索获取相邻谱峰间隔对应的频率值来估计单个OFDM-MFSK符号的 持续时间，通过FFT变换及谱峰个数搜索得到OFDM-MFSK信号的子载波数。
作为本发明浅海脉冲噪声和稀疏多途信道下OFDM-MFSK信号盲解调方法，进一步地，依 据有用符号持续时间和循环前缀长度来设置相关窗长及距离，通过滑动遍历搜索及相关性进 行符号定时同步与偏差估计；并利用循环前缀与OFDM-MFSK符号的相关性进行小数倍载波 频偏偏差FFO估计。
作为本发明浅海脉冲噪声和稀疏多途信道下OFDM-MFSK信号盲解调方法，进一步地， 通过FFT解调获得符号的自相关矩阵表示为R＝E(CCH)，其中，C表示FFT解调后N行Ns列的数据块，N为子载波总数，Ns为OFDM-MFSK符号个数；并利用虚拟子载波连续特性， 通过代价函数
Figure BDA0003347881680000031
获取整数倍载波频偏估计，Nv为虚拟子载波 数。
作为本发明浅海脉冲噪声和稀疏多途信道下OFDM-MFSK信号盲解调方法，进一步地， 通过信号幅度统计，并按照MFSK阶数进行等值分组；对每个分组进行遍历，选取子载波调 制阶数，并通过按组择大判决、并串转换及解映射获取OFDM-MFSK信号原始信息比特。
作为本发明浅海脉冲噪声和稀疏多途信道下OFDM-MFSK信号盲解调方法，进一步地， 对每个分组进行遍历中，设置代价函数
Figure BDA0003347881680000032
并设定J′(M)最 小值对应的M值即为子载波调制阶数，其中，GP表示组数，/>
Figure BDA0003347881680000033
表示第i组中幅度最小值， Ci表示第i组所有幅度之和。
进一步地，本发明还提供一种浅海脉冲噪声和稀疏多途信道下OFDM-MFSK信号盲解调 系统，包含：信号处理模块、参数估计模块、频偏估计模块及信号恢复模块，其中，
信号处理模块，用于依据多径传输和海洋环境噪声对通信影响，建立OFDM-MFSK信号 接收模型，并对接收信号进行脉冲噪声自适应限幅预处理，获取抑制脉冲噪声后的处理信号；
参数估计模块，用于对处理信号进行参数估计来获取有用符号持续时间和子载波数，并 通过符号定时同步与偏差估计和小数倍载波频偏偏差FFO估计获取补偿后的信号；
频偏估计模块，用于针对补偿后的信号，通过FFT解调获得符号的自相关矩阵,并利用 虚拟子载波特征获取整数倍载波频偏估计；
信号恢复模块，用于对FFT解调后的信号进行循环移位补偿，通过统计信号幅度获取子 载波调制阶数，并通过阶数分组及按组择大判决来得到OFDM-MFSK信号原始信息。
本发明的有益效果：
本发明通过对OFDM-MFSK接收信号进行非线性抑制预处理，通过盲定时同步和载波同 步，并利用统计特征对子载波调制方式进行识别，对每一组MFSK信号通过择大判决后恢复 出原始信息，完成OFDM-MFSK信号的盲解调；能够解决在浅海脉冲噪声和稀疏多途信道下 缺乏完整可靠的OFDM-MFSK信号盲解调等问题，对水声信道具备一定的稳健性，在实际浅 海水声多径和脉冲噪声环境下具有较高可行性。且实现简单，易工程化等优点，能够较好地 实现在未知先验条件下水声OFDM-MFSK信号的盲解调。并进一步通过仿真实验和实测信号 解调结果表明，本案方案在浅海脉冲噪声和稀疏多途信道下具备较好的盲解调误码率性能， 具有较好的应用前景。
附图说明：
图1为实施例中浅海脉冲噪声和稀疏多途信道下OFDM-MFSK信号盲解调流程示意；
图2为实施例中水声OFDM-MFSK信号盲解调算法流程示意；
图3为实施例中(165.5°E,45.5°N)处海域的水文特性；
图4为实施例中稀疏水声信道特性；
图5为实施例中时间参数估计性能曲线；
图6为实施例中STO估计性能曲线；
图7为实施例中FFO估计性能曲线；
图8为实施例中IFO估计性能曲线；
图9为实施例中不同噪声指数下解调误码率曲线；
图10为实施例中獐岛实验设置示意图；
图11为实施例中接收OFDM-4FSK信号的时域波形和时频图；
图12为实施例中接收OFDM-4FSK盲解调结果。
具体实施方式：
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚、明白，下面结合附图和技术方案对本发 明作进一步详细的说明。
针对目前对水声OFDM-MFSK信号盲解调研究非常有限，缺乏完整的从频带信号到比特流 的盲解调等问题，本发明实施例，提供一种浅海脉冲噪声和稀疏多途信道下OFDM-MFSK信号 盲解调方法，参见图1所示，包含如下内容：
S101、依据多径传输和海洋环境噪声对通信影响，建立OFDM-MFSK信号接收模型，并 对接收信号进行脉冲噪声自适应限幅预处理，获取抑制脉冲噪声后的处理信号；
S102、对处理信号进行参数估计来获取有用符号持续时间和子载波数，并通过符号定时 同步与偏差估计和小数倍载波频偏偏差FFO估计获取补偿后的信号；
S103、针对补偿后的信号，通过FFT解调获得符号的自相关矩阵,并利用虚拟子载波特 征获取整数倍载波频偏估计；
S104、对FFT解调后的信号进行循环移位补偿，通过统计信号幅度来获取子载波调制阶 数，并依据阶数分组及按组择大判决结果来获取OFDM-MFSK信号原始信息。
通过对OFDM-MFSK接收信号进行非线性抑制预处理，通过盲定时同步和载波同步，并 利用统计特征对子载波调制方式进行识别，对每一组MFSK信号通过择大判决后恢复出原始 信息，完成OFDM-MFSK信号的盲解调；能够解决在浅海脉冲噪声和稀疏多途信道下缺乏完 整可靠的OFDM-MFSK信号盲解调等问题，对水声信道具备一定的稳健性，在实际浅海水声 多径和脉冲噪声环境下具有较高可行性，便于实际场景应用。
假设良好海况条件下，接收方与发送方没有相对运动，此时可以仅考虑多径传输和海洋 背景噪声对通信的影响，接收信号可建模为：
Figure BDA0003347881680000051
其中，n表示采样时刻，y(n)表示接收信号，h′(n)表示水声信道冲激响应，符号
Figure BDA0003347881680000052
表示卷积 运算，w(n)表示海洋环境噪声，s(n)为发送的OFDM-MFSK已调信号，可表示为
Figure BDA0003347881680000053
其中，A为信号幅度，Ts＝1/fs为采样周期，fc为载波频率，g(n)为升余弦成型脉冲，θ为 信号初始相位，τ为传输时延，T＝Tsub+TG为单个OFDM-MFSK符号的持续时间，Tsub表示有用符号持续时间，TG为OFDM-MFSK符号的循环前缀持续时间；N＝Nu+Nv为子载波总 数，Nu为有效子载波数，Nv为虚拟子载波数，Δf为子载波间隔，且Tsub＝NTs＝1/Δf，信号 占用的带宽为B＝N·Δf；Cm(k)表示第m个OFDM-MFSK符号在第k个子载波上的调制符号， 且每M个子载波为一组，每组内按照MFSK调制方式进行映射，且{al,k}满足独立同分布且 均值为零。
为了能够比较全面地反映浅海复杂海洋环境噪声的特点，通常将w(n)建模为Alpha稳定 分布噪声，由Alpha稳定分布噪声的特征指数来表征噪声脉冲特性的强弱，特征指数α越小， 背景噪声的脉冲性越强。本发明实施例中可采用标准Alpha稳定分布。由于Alpha稳定分布 不存在有限的二阶矩，采用混合信噪比
Figure BDA0003347881680000054
来衡量信号与噪声的功率关 系，其中/>
Figure BDA0003347881680000055
为信号s(n)的方差。
接收信号脉冲噪声自适应限幅预处理中，可采用基于中值的自适应门限抑制算法进行脉 冲噪声抑制。通过自适应设定门限，将大于门限的信号采样值作为脉冲干扰，通过乘以自适 应衰减因子达到抑制强脉冲干扰的目的。其中，自适应门限值可表示为：
th＝median(yabs) (3)
其中，yabs＝[|y(0)|,|y(1)|,L,|y(N-1)|]T，median表示中值函数。以式(3)作为门限，可按照式(4)进 行强脉冲干扰抑制。
Figure BDA0003347881680000061
其中，y′(n)为抑制脉冲噪声后的信号。
对于脉冲噪声抑制后的OFDM-MFSK信号y′(n)，浅海水声环境对信号造成的脉冲干扰 被大大削弱，此时信号中的噪声可以作为高斯噪声进行处理，且具备传统OFDM较强的自相 关和循环自相关特性。参见图2所示的算法，本案实施例中，可基于这类特性实现 OFDM-MFSK信号的时间参数估计和符号同步。
在y′(n)中任意选取一段包含若干个OFDM-MFSK符号的信号，根据OFDM-MFSK符号的持续时间T选取窗长WL＝δgT，δg通常取值为1/2，1/4和1/8等。设置双滑动窗在时间轴 上，通过逐采样点滑动来计算双窗内数据相关性，归一化后的二维相关函数表示为
Figure BDA0003347881680000062
其中，p表示滑动窗的起点，q表示两个滑动窗之间的时延，WL为窗长。当起点p刚好为一 个OFDM-MFSK符号的第一个采样点时，q截面出现相关峰，峰值位置对应的时延即为有用 符号长度Tsub，可通过搜索峰值位置估计得到；在q＝Tsub截面，由于循环前缀的自相关性，出 现间隔为T的相关峰，其循环自相关函数在循环频率α＝l/T处出现谱峰，通过搜索获取相邻 谱峰间隔对应的频率值即为1/T，由此估计得到单个OFDM-MFSK符号的持续时间，并可去 除循环前缀部分，然后进行FFT变换并进行谱峰个数搜索，即可估计得到OFDM-MFSK信号的子载波数。
获取有用符号持续时间和CP长度后，可进一步精确估计OFDM-MFSK信号中CP的起始点。设置相关窗长为CP长度，距离为有用符号长度，再次进行滑动遍历搜索，此时归一 化相关系数可以表示为
Figure BDA0003347881680000071
其中fd表示估计得到的过采样因子，Ng表示符号间隔采样时CP长度。当相关窗起点滑动至 CP的起始位置时相关性最强，此时相关系数最大，最大值对应的p值即为CP的起点，可以 表示为
Figure BDA0003347881680000072
在水声多途信道和脉冲噪声影响下，估计准确性将会下降。OFDM系统对符号定时偏差 并不敏感，根据上文分析，对于传统的OFDM信号，这将对信号的频域造成偏移，使得星座 图旋转，而OFDM-MFSK信号的信息携带在幅度中，因此在一定范围内，这种情况对 OFDM-MFSK信号的解调性能影响较小。从现有的实际的OFDM-MFSK体制来看，CP的长 度占有用符号长度比例可达50％，这在传统无线电领域中比较少见，而这也从侧面说明了水 声多途信道具有大多径时延等特性。
当信号中存在载波频率偏差时，根据CP的与OFDM-MFSK符号的相关性，不考虑归一化因子，根据式(6)可得
Figure BDA0003347881680000073
则可得频偏的估计值为
Figure BDA0003347881680000074
由式(9)可知，当OFDM-MFSK信号为符号率采样时，基于该方法的频偏估计范围为[-1/(2N),1/(2N))，并不能估计IFO。本案实施例中，基于信号中的虚拟子载波的统计特性，利用自相关矩阵对角线元素的分布来进行估计。
在实际的OFDM-MFSK通信系统中，通常采用虚拟子载波以防止频谱混叠，且虚拟子载 波的位置是连续的，基于这一特性可对IFO进行估计。假设已经完成了参数估计、符号同步 和FFO的补偿，经过FFT解调后，信号的自相关矩阵可以表示为
R＝E(CCH)(10)
其中，C表示FFT解调后N行Ns列的数据块，Ns为OFDM-MFSK符号个数。当信号中存 在IFO时，由于子载波的循环移位导致该矩阵的对角线元素也存在循环移位特性，可通过定义代价函数找到连续的Nv个最小值的起始位置，与实际中虚拟子载波的位置进行比较，则可 以估计得到IFO。代价函数可设计如下：
Figure BDA0003347881680000081
/>
其中，Cii表示自相关矩阵对角线元素。对k值进行遍历，得到代价函数随k的变化曲线，当 J(k)取最小值时相应的k值即为经过IFO影响而移位后虚拟子载波的位置，进过比较所得差 值即为IFO的估计值。
获取IFO后，对逐符号FFT解调后的信号进行循环移位补偿，然后对信号幅度进行统计， 按照MFSK阶数分别取2、4、8等值进行分组，代价函数可表示为：
Figure RE-GDA0003472671540000082
其中，GP表示组数，
Figure BDA0003347881680000083
表示第i组中幅度最小值，Ci表示第i组所有幅度之和，对M取值进行遍历，J′(M)的最小值对应的M值即为子载波调制阶数，最后可通过按组择大判决、并串转换、解映射得到原始信息比特。
进一步地，基于上述的方法，本发明实施例还提供一种浅海脉冲噪声和稀疏多途信道下 OFDM-MFSK信号盲解调系统，包含：信号处理模块、参数估计模块、频偏估计模块及信号 恢复模块，其中，
信号处理模块，用于依据多径传输和海洋环境噪声对通信影响，建立OFDM-MFSK信号 接收模型，并对接收信号进行脉冲噪声自适应限幅预处理，获取抑制脉冲噪声后的处理信号；
参数估计模块，用于对处理信号进行参数估计来获取有用符号持续时间和子载波数，并 通过符号定时同步与偏差估计和小数倍载波频偏偏差FFO估计获取补偿后的信号；
频偏估计模块，用于针对补偿后的信号，通过FFT解调获得符号的自相关矩阵,并利用 虚拟子载波特征获取整数倍载波频偏估计；
信号恢复模块，用于对FFT解调后的信号进行循环移位补偿，通过统计信号幅度获取子 载波调制阶数，并通过阶数分组及按组择大判决来得到OFDM-MFSK信号原始信息。
为验证本案方案有效性，下面结合具体数据做进一步解释说明：
OFDM-MFSK信号仿真参数如表1所示。
表1 OFDM-MFSK信号参数
Figure BDA0003347881680000091
/>
采用归一化均方根误差(NRMSE)作为评价准则分析参数估计性能，其定义为：
Figure BDA0003347881680000092
其中，L为蒙特卡洛仿真实验次数，第k次的参数估计值为
Figure BDA0003347881680000093
待估参数的理论值为X。仿 真信道h基于Argo海洋数据库的Bellhop射线模型仿真产生，信道参数设置如表2所示，所 选海域的声速剖面图和声线图如图3示。其中，采样率设置为8kHz，中心频率为2kHz，信道 的系统函数为H(z)＝1+0.4312z-71+0.2058z-110，其零点分布图和幅频响应如图4所示。可以 看出，该信道的零点均位于单位圆上或靠近单位圆，且具有明显的稀疏性，幅频响应呈现频 率选择性衰落和深衰落特性，最大传播时延达13.8ms，最大衰落可达-9dB。
表2基于Bellhop模型仿真的信道参数
Figure BDA0003347881680000094
为了验证本方案在水声多途信道和脉冲噪声下的参数估计性能，设置α噪声指数为1.8， OFDM-MFSK符号个数为50，蒙特卡洛仿真次数为200，OFDM-MFSK参数估计性能如图5～8所示。
从图5可以看出，由于复杂水声环境噪声的强脉冲特性，使得CP与OFDM-MFSK符号末尾 部分的相关性大大降低，若直接进行参数估计而不对信号幅度进行自适应限幅，则时间参数 Tsub和TG的估计精度将会大大下降。此外，由于脉冲噪声的影响，在混合信噪比较低时，由 于窗长是根据OFDM-MFSK符号长度进行估计而选择的值，因此导致Tsub的估计精度较低，而当 混合信噪比逐渐增大时，这种性能损失逐渐得到补偿。当混合信噪比为8dB时，时间参数估 计的归一化均方误差为10-3左右，脉冲噪声抑制后Tsub的NRMSE比抑制前降低了约2个数量级。
从图6可以看出，经过脉冲噪声抑制预处理后参数的估计性能远好于直接估计，这说明 本案方案通过自适应门限抑制脉冲噪声的方法是有效的。其中，STO估计得到的NRMSE还与 过采样因子有关，仿真中采用4倍过采，因此当脉冲噪声被抑制后混合信噪比对该参数的 NRMSE曲线影响较小。OFDM-MFSK信号对符号定时偏差并不敏感，该参数的估计精度通常能够 满足OFDM-MFSK的解调需求。从图8可以看出，经过脉冲噪声预处理后，当混合信噪比大于 8dB且符号数为50时，可以准确估计整数倍载波频偏IFO，该参数对信号解调的影响为子载 波的循环移位，不会造成符号间干扰和子载波间干扰。
对解调影响最大的参数为小数倍载波频偏FFO，该参数对信号的影响较大，破坏了OFDM-MFSK子载波的正交性，导致产生ICI，因此该参数的估计精度是制约水声OFDM-MFSK信号盲解调性能的主要参数。由图7可以看出，当混合信噪比较高时，与脉冲噪声抑制前相比，经过脉冲噪声抑制后的FFO估计性能提升非常有限，当混合信噪比为14dB时，FFO估计的NRMSE约为4×10-3，由此可见对脉冲噪声如何进行更好地抑制或降噪还有较大的提升空间。
为了进一步考察不同噪声特征指数下本方案的参数估计性能，脉冲噪声为标准SαS分布 噪声，噪声特征指数设置为1.0、1.6、1.8、2.0，其他条件不变，每个混合信噪比下进行100 次蒙特卡洛仿真测试，取平均后的误码率曲线如图9所示。
从图9可以看出，与上述仿真结果类似，当α较小为1.0时，脉冲噪声抑制后盲解调性 能相比抑制前有一定提升，但提升非常有限，而当α较大为1.6、1.8时，脉冲噪声抑制前后 盲解调性能相近。当混合信噪比为10dB时，误码率性能与高斯信道下相差了约4dB。总的来 说，本案方案提出的OFDM-MFSK信号盲解调方法适用于浅海脉冲噪声和水声多途信道。仿真 结果表明，本案方案具有一定的适应性和稳健性。
为验证方法在实际环境条件下的可行性，2021年9月27日在丹东獐岛周边海域进行了 实际信号的非合作接收实验，对采集的信号进行盲解调处理，实验海域深度约为15m。实验 当天17～23℃，东北风2级。如图10所示为实验设备布放场景示意图，采用一个全向换能器 模拟通信发送方，位置用S表示；采用Ocean Sonics公司的RB9-ETH水听器对信号模拟非合 作接收方，位置用R表示，采样率设置为128kHz，收发节点水平距离253m，换能器和水听器 均置放于水下1.5m。
发送信号采用OFDM-4FSK调制，载波频率为16kHz，子载波间隔为25Hz，数据速率1kbps， 信号时长120s，共2000个OFDM-MFSK符号，符号周期60ms，信号的时域波形和时频图如图 11所示。可以看出信号中存在很强的脉冲噪声，采用样本分位法估计得到该信号中脉冲噪声 的特征指数约为1.6。采用本文方法进行盲解调，估计得到小数倍载波频偏FFO为2.0299×10-1， 其中一个OFDM-MFSK符号的FFT解调后判决结果如图12所示，其中红色实线表示该组携带信 息的子载波，黑色实线表示8个虚拟子载波，蓝色虚线表示该符号中不携带信息的子载波。 盲解调误码率为4.22×10-2，通过该符号解调结果以及信号的时频图可以明显地看出，由于水 声多途信道存在频率选择性衰落，使得信号的低频部分衰减严重，这也是导致解调误码率较 高的重要原因。由此可见，即使是比较稳健的信号体制，在复杂的水声信道环境中性能也可 能会下降。
除非另外具体说明，否则在这些实施例中阐述的部件和步骤的相对步骤、数字表达式和 数值并不限制本发明的范围。
基于上述的方法和/或系统，本发明实施例还提供一种服务器，包括：一个或多个处理器； 存储装置，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行， 使得所述一个或多个处理器实现上述的方法。
基于上述的方法和/或系统，本发明实施例还提供一种计算机可读介质，其上存储有计算 机程序，其中，该程序被处理器执行时实现上述的方法。
在这里示出和描述的所有示例中，任何具体值应被解释为仅仅是示例性的，而不是作为 限制，因此，示例性实施例的其他示例可以具有不同的值。
应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附 图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。
最后应说明的是：以上所述实施例，仅为本发明的具体实施方式，用以说明本发明的技 术方案，而非对其限制，本发明的保护范围并不局限于此，尽管参照前述实施例对本发明进 行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：任何熟悉本技术领域的技术人员在本发 明揭露的技术范围内，其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改或可轻易想到变 化，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改、变化或者替换，并不使相应技术 方案的本质脱离本发明实施例技术方案的精神和范围，都应涵盖在本发明的保护范围之内。 因此，本发明的保护范围应所述以权利要求的保护范围为准。

Claims (10)

1.一种浅海脉冲噪声和稀疏多途信道下OFDM-MFSK信号盲解调方法，其特征在于，包含如下内容：
依据多径传输和海洋环境噪声对通信影响，建立OFDM-MFSK信号接收模型，并对接收信号进行脉冲噪声自适应限幅预处理，获取抑制脉冲噪声后的处理信号；
对处理信号进行参数估计来获取有用符号持续时间和子载波数，并通过符号定时同步与偏差估计和小数倍载波频偏偏差FFO估计获取补偿后的信号；
针对补偿后的信号，通过FFT解调获得符号的自相关矩阵,并利用虚拟子载波特征获取整数倍载波频偏估计；
对FFT解调后的信号进行循环移位补偿，通过统计信号幅度来获取子载波调制阶数，并依据阶数分组及按组择大判决结果来获取OFDM-MFSK信号原始信息。
2.根据权利要求1所述的浅海脉冲噪声和稀疏多途信道下OFDM-MFSK信号盲解调方法，其特征在于，OFDM-MFSK信号接收模型表示为：
Figure FDA0003347881670000012
其中，n为采样时刻，y(n)表示接收信号，h(n)表示水声信道冲激响应，符号/>
Figure FDA0003347881670000013
表示卷积运算，w(n)表示海洋环境噪声，s(n)为发送的OFDM-MFSK已调信号。
3.根据权利要求1或2所述的浅海脉冲噪声和稀疏多途信道下OFDM-MFSK信号盲解调方法，其特征在于，采用标准Alpha稳定分布对海洋环境噪声进行建模，并利用混合信噪比来衡量发送信号与海洋环境噪声的功率关系。
4.根据权利要求1或2所述的浅海脉冲噪声和稀疏多途信道下OFDM-MFSK信号盲解调方法，其特征在于，接收信号脉冲噪声自适应限幅预处理中，通过设定自适应门限，将大于门限的信号采样值作为脉冲干扰，并乘以自适应衰减因子，并利用公式
Figure FDA0003347881670000011
实现脉冲噪声自适应抑制处理，其中，y(n)表示接收信号，y′(n)为抑制脉冲噪声后的处理信号，th＝median(yabs)，yabs＝[y(0)|,|y(1)|,…,|y(N-1)|]T，median表示中值函数，N为子载波总数。
5.根据权利要求1所述的浅海脉冲噪声和稀疏多途信道下OFDM-MFSK信号盲解调方法，其特征在于，针对处理信号的参数估计中，任意选取一段包含若干个OFDM-MFSK符号的信号，根据OFDM-MFSK符号的持续时间T设置窗长，利用双滑动窗在时间轴上逐采样点滑动计算双窗内信号数据相关性，依据两个滑动窗之间时延相关峰的峰值位置获取有用符号长度，并依据循环自相关函数谱峰搜索获取相邻谱峰间隔对应的频率值来估计单个OFDM-MFSK符号的持续时间，通过FFT变换及谱峰个数搜索得到OFDM-MFSK信号的子载波数。
6.根据权利要求1所述的浅海脉冲噪声和稀疏多途信道下OFDM-MFSK信号盲解调方法，其特征在于，依据有用符号持续时间和循环前缀长度来设置相关窗长及距离，通过滑动遍历搜索及相关性进行符号定时同步与偏差估计；并利用循环前缀与OFDM-MFSK符号的相关性进行小数倍载波频偏偏差FFO估计。
7.根据权利要求1所述的浅海脉冲噪声和稀疏多途信道下OFDM-MFSK信号盲解调方法，其特征在于，通过FFT解调获得符号的自相关矩阵表示为R＝E(CCH)，其中，C表示FFT解调后N行Ns列的数据块，N为子载波总数，Ns为OFDM-MFSK符号个数；并利用虚拟子载波连续特性，通过代价函数
Figure FDA0003347881670000021
获取整数倍载波频偏估计，Nv为虚拟子载波数。
8.根据权利要求1所述的浅海脉冲噪声和稀疏多途信道下OFDM-MFSK信号盲解调方法，其特征在于，通过信号幅度统计，并按照MFSK阶数进行等值分组；对每个分组进行遍历，选取子载波调制阶数，并通过按组择大判决、并串转换及解映射获取OFDM-MFSK信号原始信息比特。
9.根据权利要求1或8所述的浅海脉冲噪声和稀疏多途信道下OFDM-MFSK信号盲解调方法，其特征在于，对每个分组进行遍历中，设置代价函数
Figure FDA0003347881670000022
并设定J′(M)最小值对应的M值即为子载波调制阶数，其中，GP表示组数，/>
Figure FDA0003347881670000023
表示第i组中幅度最小值，Ci表示第i组所有幅度之和。
10.一种浅海脉冲噪声和稀疏多途信道下OFDM-MFSK信号盲解调系统，其特征在于，包含：信号处理模块、参数估计模块、频偏估计模块及信号恢复模块，其中，
信号处理模块，用于依据多径传输和海洋环境噪声对通信影响，建立OFDM-MFSK信号接收模型，并对接收信号进行脉冲噪声自适应限幅预处理，获取抑制脉冲噪声后的处理信号；
参数估计模块，用于对处理信号进行参数估计来获取有用符号持续时间和子载波数，并通过符号定时同步与偏差估计和小数倍载波频偏偏差FFO估计获取补偿后的信号；
频偏估计模块，用于针对补偿后的信号，通过FFT解调获得符号的自相关矩阵,并利用虚拟子载波特征获取整数倍载波频偏估计；
信号恢复模块，用于对FFT解调后的信号进行循环移位补偿，通过统计信号幅度获取子载波调制阶数，并通过阶数分组及按组择大判决来得到OFDM-MFSK信号原始信息。
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