CN109412997B - 一种改进的正交多载波水声移动通信信道估计与补偿方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种正交多载波水声移动通信信道稀疏度检测多普勒估计与补偿方法，针对复杂多径时变信道环境下其频域响应分辨率有限导致的问题，利用多普勒畸变信号子载波正交性不变原理，采用局部子载波离散傅里叶变换(Discreet Fourier Transform，DFT)提取导频子载波频域响应，计算信号在不同多普勒补偿条件下的信道冲激响应及其稀疏度，选择信道稀疏度最大的压缩因子估计结果解调信号，实现在复杂多径时变信道环境下的移动水声通信。本方法在多普勒估计精度上有所提升，其原因主要在于频域分辨精度。本方法的载波解调矩阵是利用多普勒压缩因子计算产生的，多普勒用于对各个子载波解调的载波矩阵的分辨率相对更高，因此其多普勒补偿效果更好。

Description

一种改进的正交多载波水声移动通信信道估计与补偿方法
技术领域
本方法涉及复杂多径时变信道环境下对OFDM移动通信的研究，更为具体的讲，针对基于频域变采样的正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)水声移动通信信道稀疏度检测多普勒估计方法在快速时变多径信道环境下多普勒畸变估计效果欠佳的问题，提出了一种改进的信道稀疏度检测多普勒估计方法，应用于水声移动通信领域。
背景技术
水声通信中可利用的带宽资源非常有限，有着高频谱利用率和良好抗多径传播能力的OFDM技术，成为近年来水声高数据率通信的热点。然而OFDM对多普勒频偏敏感，特别是在声速相对较低的水声通信中，仅是因为通信载体间相对运动、接收和发射***晶振偏差带来的载波不同步等因素都会带来较大的多普勒频偏，严重的制约了OFDM在移动水声通信中的应用。
现有技术中，采用频域变采样与信道稀疏度检测相结合的OFDM水声移动通信多普勒估计方法，通过高阶快速傅里叶变换(Fast Fourier Transform，FFT)算法实现对多普勒畸变信号频域响应分析，在海试试验中取得了较好的效果，但该算法受限高阶FFT算法频域响应分辨率有限的问题，在复杂多径时变信道环境下应用效果不佳。
由于现有技术中多普勒估计与补偿方法的多普勒补偿矩阵是通过高阶FFT 变换得到的，其频域分辨率是固定的，因此对不同子载波解调过程可以看作是在高阶FFT生成的载波解调矩阵中，寻找与各个子载波频偏间的载波向量，分别对子载波携带信息进行积分解调。
发明内容
本方法的目的在于提供一种改进的正交多载波水声移动通信信道估计与补偿方法，针对复杂多径时变信道环境下其频域响应分辨率有限导致的问题，利用多普勒畸变信号子载波正交性不变原理，采用局部子载波离散傅里叶变换 (Discreet FourierTransform，DFT)提取导频子载波频域响应，计算信号在不同多普勒补偿条件下的信道冲激响应及其稀疏度，选择信道稀疏度最大的压缩因子估计结果解调信号，实现在复杂多径时变信道环境下的移动水声通信。
本发明的方案适用于复杂多径时变信道环境下的信道稀疏度检测信号多普勒估计，其具有更好的精度。
本发明的方案如下：
一种改进的正交多载波水声移动通信信道估计与补偿方法，包括以下步骤：
A.接收端接收多普勒畸变信号；
B.计算接收的多普勒畸变信号的频域响应；
C.通过第p-1个OFDM符号估计得到的多普勒压缩因子
Figure GDA0002896184860000023
构建对接收信号yp(n)中导频子载波多普勒解调的矩阵样本；
D.将步骤B中的频域响应与步骤C中的矩阵样本进行匹配，获得接收信号yp(n)的数据子载波解调矩阵；
E.依据步骤D中匹配的数据子载波解调矩阵对接收信号yp(n)进行DFT解调即可获得第p个OFDM符号的传输数据，并将第p个OFDM符号估计得到的多普勒压缩因子λp返回步骤C构建下一个序列的导频子载波多普勒解调的矩阵样本。
进一步地，所述步骤C包括以下步骤：
C1.所述矩阵样本为γM×Ns＝[Λ-M Λ-M+1 … Λm … ΛM-1 ΛM]，其中，Ns为信号发送端采用的梳状导频向量s的长度，γM×Ns矩阵中元素Λm表示在多普勒补偿因子为
Figure GDA0002896184860000021
时接收端生成的导频子载波正交解调矩阵，Δλ为搜索波长，m 为多普勒搜索范围矩阵内，第m个搜索 样本；定义γ＝[γ0,γ1,…,γNs-1]为携带梳状导频向量s的子载波在OFDM频带位置集合，矩阵Λm可表示为：
Figure GDA0002896184860000022
其中，Nm为在多普勒补偿因子为λm时解调载波持续采样点数，β＝j2πΔfn。
进一步地，所述步骤D包括以下步骤：
D1.利用Λm对第p个OFDM符号yp进行解调，可获得在多普勒补偿压缩因子为λm时导频子载波频域响应向量
Figure GDA0002896184860000031
其中(·)H表示共轭转置。
此时信道冲激响应估计值
Figure GDA0002896184860000032
可计算得到：
Figure GDA0002896184860000033
D2.构建由多个原子Φ构成的过完备字典Ψ，利用匹配追踪稀疏信道估计技术对信道估计结果
Figure GDA0002896184860000034
进行匹配估计，得到加权向量Wm,p。
Figure GDA0002896184860000035
对Wm,p进行归一化处理：
Figure GDA0002896184860000036
D3.根据公式(5)寻找
Figure GDA0002896184860000037
稀疏度最大时对应的
Figure GDA0002896184860000038
计算多普勒压缩因子
Figure GDA0002896184860000039
Figure GDA00028961848600000310
M为矩阵搜索范围边界，
Figure GDA00028961848600000311
为搜索范围内的最佳匹配，下标p为针对第p个 OFDM符号；
利用λp构建数据子载波解调矩阵。
采用以上技术方案，本申请具有以下技术效果：
本方法通过DFT进行调解，相对于现有技术中通过高阶FFT变换的多普勒补偿矩阵，由于频域分辨精度得到提升，从而在多普勒估计精度上有所提升。本方法的载波解调矩阵是利用多普勒压缩因子计算产生的，多普勒用于对各个子载波解调的载波矩阵的分辨率相对更高，因此其多普勒补偿效果更好。
采用局部子载波离散傅里叶变换(Discreet Fourier Transform，DFT)提取导频子载波频域响应，降低了DFT的计算量，计算信号在不同多普勒补偿条件下的信道冲激响应及其稀疏度，选择信道稀疏度最大的压缩因子估计结果解调信号，实现在复杂多径时变信道环境下的移动水声通信。
附图说明
图1时变多普勒跟踪与快速补偿方法流程图。
图2仿真信道观测历程图。
图3仿真信道冲激响应。
图4多普勒跟踪效果对比。
图5不同信噪比条件下多普勒估计效果对比。
图6两船间径向速度。
图7第1帧信号解调后星座图(对比方法)。
图8第1帧信号解调后星座图(本方法)。
图9通信算法误码率对比。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
下面结合附图与具体实施方式对本方法做更详细的说明。
1、时变多普勒识别原理
对一个包含多普勒因子的时变水声信道频域冲激响应建模如下：
Figure GDA0002896184860000041
其中，
Figure GDA0002896184860000042
λl和τl分别表示第l条路径上传播信号样本的多普勒因子和固定时延，Cl是第l条路径的幅度大小。发射的OFDM信号可以表示为：
Figure GDA0002896184860000043
T代表一个OFDM的符号持续时间，K为子载波个数，Δf为子载波间隔。则经过上述信道传输接收端信号可以表示为：
Figure GDA0002896184860000044
其中v(t)是高斯加性噪声。
Δλ为多普勒搜索步长，fk,m在第m个搜索步长补偿条件下生成的解调载波频率，即：
fk,m＝fk(1+m×Δλ) (5)
考虑在浅水海域条件下进行远程通信，各条多径入射角度接近，各条多径多普勒近似相等，此时有：
Figure GDA0002896184860000051
其中σ(k,m)是高斯加性噪声v(t)在fk,m频域子信道上的噪声分量。将式(4) 代入上式可得：
Figure GDA0002896184860000052
将公式(3)代入公式(7)有
Figure GDA0002896184860000053
其中σ′(k,m)为第k个子载波在多普勒补偿因子为λm条件下解调时，自身载波偏移和其它N-1个子载波对其造成的码间干扰。
因此，在多普勒补偿因子为λm时，第k个子信道频域响应估计结果
Figure GDA0002896184860000054
可表示为：
Figure GDA0002896184860000055
当且仅当
Figure GDA0002896184860000061
时，有：
Figure GDA0002896184860000062
此时信道响应
Figure GDA0002896184860000063
可表示为：
Figure GDA0002896184860000064
其中
Figure GDA0002896184860000065
为通信端两端静止条件下信道冲激响应。
2、匹配追踪稀疏信道估计方法
匹配追踪稀疏信道估计方法的思想是设计一个由多个原子Φ构成的过完备字典Ψ，在对稀疏的信道估计结果
Figure GDA0002896184860000066
迭代分解的过程中，从Ψ中筛选出和
Figure GDA0002896184860000067
匹配的原子，然后从
Figure GDA0002896184860000068
以及Ψ中去除该原子的影响，得到信道的残差，并在剩余的原子中继续选择和信道的残差相匹配的原子，直到方法的终止条件满足。最后利用选择出的原子及其观测向量，重新构建稀疏信道。
假设Ψ是过完备字典，由原子Φ构成。字典Ψ是过完备字典Ψ中N个子载波所对应的L×N维矩阵，其中L是完备字典Ψ中原子Φ的个数。
Figure GDA0002896184860000069
是第l次匹配从字典Ψ中选择出的原子向量，ωj为加权因子。此时通过下列方法流程对信道
Figure GDA00028961848600000610
进行匹配：
步骤1：进行初始化，令残差信号
Figure GDA00028961848600000611
步骤2：在字典Ψ中寻找与残差信号RH内积最大的原子φl，并计算其加权因子ωj。
Figure GDA00028961848600000612
Figure GDA0002896184860000071
步骤3：更新加权因子存储向量Wl＝[Wl-1,ωl]以及原子φl在字典中的位置向量Sl＝{Sl-1,sl}。
步骤4：更新残差
Figure GDA00028961848600000710
Figure GDA0002896184860000072
重复步骤2～4直到
Figure GDA0002896184860000073
被充分分解。***
Figure GDA0002896184860000074
经过匹配后的信道频域响应向量
Figure GDA0002896184860000075
可以表示为：
Figure GDA0002896184860000076
其中L′为最大迭代次数。公式(15)由于W包含了字典Ψ内所有原子的加权系数,当且仅当l∈S的情况下ωl取值非0或远大于0。
3、下面结合本方法的方法流程图1对本方法做更详细地描述。
假设信号发送端采用长度为Ns的梳状导频向量s。定义γ＝[γ0,γ1,…,γNs-1]为携带梳状导频向量s的子载波在OFDM频带位置的集合，利用OFDM符号位于γ集合位置的子载波将导频向量s调制成时域信号x(t)并传输到信道H中。假设x(t)在复杂多径时变信道环境下远程传播时，经过各条传播路径到达接收端的信号样本 xl(t)多普勒畸变近似一致。
步骤1：首先根据对第p-1个OFDM符号估计得到的多普勒压缩因子
Figure GDA0002896184860000077
构建对接收信号yp(n)中导频子载波多普勒解调的矩阵γM×Ns＝[Λ-M Λ-M+1 … Λm … ΛM-1 ΛM]，γM×Ns矩阵中元素Λm表示在多普勒补偿因子为
Figure GDA0002896184860000078
时接收端生成的导频子载波正交解调矩阵，矩阵Λm可表示为：
Figure GDA0002896184860000079
其中，Nm为在多普勒补偿因子为λm时解调载波持续采样点数，β＝j2πΔfn。
步骤2：利用Λm对第p个OFDM符号yp进行解调，可获得在多普勒补偿压缩因子为λm时导频子载波频域响应向量
Figure GDA0002896184860000081
其中(·)H表示共轭转置。
此时信道冲激响应估计值
Figure GDA0002896184860000082
可计算得到：
Figure GDA0002896184860000083
步骤3：构建由多个原子Φ构成的过完备字典Ψ，利用匹配追踪稀疏信道估计技术对信道估计结果
Figure GDA0002896184860000084
进行匹配估计，得到加权向量Wm,p。
Figure GDA0002896184860000085
对Wm,p进行归一化处理：
Figure GDA0002896184860000086
步骤4：根据公式(20)寻找
Figure GDA0002896184860000087
稀疏度最大时对应的
Figure GDA0002896184860000088
计算多普勒压缩因子
Figure GDA00028961848600000810
Figure GDA0002896184860000089
利用λp构建数据子载波解调矩阵，对接收信号yp(n)进行DFT解调即可获得第p个OFDM符号的传输数据。
本方法在多普勒估计精度上有所提升，其原因主要在于频域分辨精度。本方法的载波解调矩阵是利用多普勒压缩因子计算产生的，多普勒用于对各个子载波解调的载波矩阵的分辨率相对更高，因此其多普勒补偿效果更好。
由于采用局部子载波离散傅里叶变换(Discreet Fourier Transform，DFT)提取导频子载波频域响应，降低了DFT的计算量，计算信号在不同多普勒补偿条件下的信道冲激响应及其稀疏度，选择信道稀疏度最大的压缩因子估计结果解调信号，实现在复杂多径时变信道环境下的移动水声通信。
4、仿真实验说明
为了验证本方法的可行性和可靠性，利用Matlab软件对本方法进行蒙特卡洛仿真。仿真时采用的信道如图2所示；信道测量时，发射换能器位于水下5m 处，接收水听器位于水下10m处；发射端与接收端水平相距6500m，平均海深 150m。
表1给出了仿真时OFDM通信***采用的主要参数。仿真信号每帧含5个符号，仿真时一个OFDM符号持续时间内信号无多普勒变化，相邻OFDM符号间相对速度变化不大于0.3m/s。通信仿真时，多普勒搜索步长Δλ＝10-4，最大多普勒搜索范围M＝5。
表1 OFDM***主要参数
Figure GDA0002896184860000091
图3给出了图2观测历程图中1500s时的信道冲激响应，可以看到信道多径密集、多径能量强，最大多径时延达250ms。
图4给出了在此信道条件下，两种方法在不同多普勒压缩因子补偿后利用稀疏度检测方法对相对运动速度估计的结果，其中对比方法高阶FFT长度为65536。仿真时信号收发端相对运动速度为-0.6m/s，带内信噪比为0dB。在此仿真条件下，两种方法均可以实现对信号多普勒畸变的有效估计，但采用本方法对信道稀疏度估计的曲线平滑度明显优于对比方法。
图5给出了两种方法对信号收发端测速误差统计蒙特卡洛仿真结果，在此仿真条件下，两种方法均能实现对信号收发端相对运动速度的有效估计，且估计精度随着信噪比提升而提升。在相同信噪比条件下本方法的平均测速误差明显低于对比方法。在信噪比高于5dB时，本方法的平均测速误差稳定在0.04m/s，相较对比方法的测速误差提高了约2.5倍。
5、海试实验说明
为了验证本方法在复杂多径时变信道环境下的可靠性，2018年进行了海试试验验证。试验时信号接收船锚定在海上，接收换能器吊放在水下10米处。信号发送船位于接收船以北1.5km处，船体随海流缓慢漂移，发送换能器吊放在水下8米处。
通信***采用ηTurbo＝1/2码率Turbo编码，子载波采用QPSK映射，此时OFDM 频带利用率ηB＝2，每帧信号含4个OFDM符号，其它通信***主要参数同表1。根据表1可计算得到通信***带宽B＝4kHz，每帧信号此时通信速率R可按式(21) 计算得出
Figure GDA0002896184860000101
图6给出了对比算法和改进算法对两船之间相对运动速度的估计结果，两种算法对两船间相对运动速度测算有约0.06m/s的测速偏差。
图7、8给出了分别采用对比方法和本方法对第1帧接收信号多普勒补偿和均衡后得到的星座图，采用本方法得到的星座图收敛度明显优于对比方法。
试验时共收到9帧信号，根据表1每帧信号传输2040bits，共计传输 18360bits。图9给出了利用两种方法估计的多普勒结果对信号多普勒畸变补偿后解调的误码率，两种方法均可以实现对接收信号多普勒畸变的估计和补偿。利用对比方法估计结果对信号多普勒畸变补偿后，通信***原始误码率为8.6％；利用本方法估计结果对信号多普勒畸变补偿后，原始误码率为4.9％，本方法对信号多普勒估计对信号补偿的效果明显好于对比方法。利用本方法解调得到的数据经Turbo编码最大后验概率(Maximum a posteriori，MAP)解码后，9帧接收信号均无误码，误码率优于5.4×10-5；利用对比方法解调得到的数据经Turbo编码 MAP解码后，受第6帧接收信号原始***率较高导致的误码遗传问题影响，平均误码概率达3.9％。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。

Claims (1)

1.一种改进的正交多载波水声移动通信信道估计与补偿方法，其特征在于，包括以下步骤：
A.接收端接收多普勒畸变信号；
B.计算接收的多普勒畸变信号的频域响应；
C.通过第p-1个OFDM符号估计得到的多普勒压缩因子
Figure FDA0002896184850000011
构建对接收信号yp(n)中导频子载波多普勒解调的矩阵样本，
所述步骤C包括以下步骤：
C1.所述矩阵样本为γM×Ns＝[Λ-M Λ-M+1…Λm…ΛM-1 ΛM]，其中，Ns为信号发送端采用的梳状导频向量s的长度，γM×Ns矩阵中元素Λm表示在多普勒补偿因子为
Figure FDA0002896184850000012
时接收端生成的导频子载波正交解调矩阵，Δλ为搜索波长，m为多普勒搜索范围矩阵内，第m个搜索 样本；定义γ＝[γ0,γ1,…,γNs-1]为携带梳状导频向量s的子载波在OFDM频带位置的集合，矩阵Λm可表示为：
Figure FDA0002896184850000013
其中，Nm为在多普勒补偿因子为λm时解调载波持续采样点数，β＝j2πΔfn；
D.将步骤B中的频域响应与步骤C中的矩阵样本进行匹配，获得接收信号yp(n)的数据子载波解调矩阵；
所述步骤D包括以下步骤：
D1.利用Λm对第p个OFDM符号yp进行解调，可获得在多普勒补偿压缩因子为λm时导频子载波频域响应向量
Figure FDA0002896184850000014
其中(·)H表示共轭转置；
此时信道冲激响应估计值
Figure FDA0002896184850000015
可计算得到：
Figure FDA0002896184850000016
D2.构建由多个原子Φ构成的过完备字典Ψ，利用匹配追踪稀疏信道估计技术对信道估计结果
Figure FDA0002896184850000021
进行匹配估计，得到加权向量Wm,p；
Figure FDA0002896184850000022
对Wm,p进行归一化处理：
Figure FDA0002896184850000023
D3.根据公式(5)寻找
Figure FDA0002896184850000024
稀疏度最大时对应的
Figure FDA0002896184850000025
计算多普勒压缩因子
Figure FDA0002896184850000026
Figure FDA0002896184850000027
M为矩阵搜索范围边界，
Figure FDA0002896184850000028
为搜索范围内的最佳匹配，下标p为针对第p个OFDM符号；
利用λp构建数据子载波解调矩阵；
E.依据步骤D中匹配的数据子载波解调矩阵对接收信号yp(n)进行DFT解调即可获得第p个OFDM符号的传输数据，并将第p个OFDM符号估计得到的多普勒压缩因子λp返回步骤C构建下一个序列的导频子载波多普勒解调的矩阵样本。
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