水声通信低复杂度最大似然联合均衡译码方法

现有Turbo均衡采用迭代联合均衡译码结构,这一迭代过程在信噪比高于某一门限后才能产生正向的迭代增益,当信道码间干扰较为严重或者采用高阶调制方式时,该信噪比门限较高;同时,现有Turbo均衡的性能还受限于其交织器长度,故当码块长度较短时,其性能并不理想。针对以上问题,提出了一种基于Spinal码的联合均衡译码方法。首先,该方法采用非迭代的最大似然联合均衡译码结构,有效避免了Turbo均衡迭代结构所带来的信噪比门限高问题;其次,该方法采用信息混合能力更强的Spinal码,有助于提高码块长度受限时的误码率性能;最后,该方法利用Spinal码可以有效增加相似信息序列间汉明距离的特点,将联合均衡译码时间复杂度降低为仅随信息序列长度与信道响应长度呈线性增长,解决了本方法难以实际应用于实时水声通信的难题。在抚仙湖湖试中,同样实现速率为3.34kbps数据通信,该方法的误码率优于Turbo均衡方法两个数量级以上。时变水声信道下的仿真以及湖试结果表明,该方法在码长受限的情况下仍在复杂水声信道中表现出更好性能,其所需的最低输入信噪比显著低于现有Turbo均衡方法。      

Pattern时延差编码四信道水声通信技术研究

本文所研究的是基于Pattern时延差编码（PDS）体制下的水声通信技术.PDS水声编码体制利用Pattern码片出现在码元窗的时延差值进行时延编码,通过码元分割,有效的降低了水声信道的多途干扰;通过频率分割划分四个通信信道,增加通信速率至1000bit/s.在接收端利用带通滤波器来实现通信信道分割,每个信道再应用拷贝相关器实现码元分割并估计出时延差值,完成译码.仿真实验表明,该系统适合于大量不同水声信道高可靠性工作,为水声通信网络化打下坚实基础.     

极化编码调制正交频分复用水声通信中的极化码构造方法

为进一步提高水声通信可靠性和频带利用率,针对极化编码调制的水声通信需求和信道特性,基于蒙特卡洛法提出动态水声信道认知优化统计目标参数、联合译码的判决反馈信道估计两点改进,建立了适用于编码调制水声信道中的极化码构造算法。为验证该算法性能,建立了极化编码调制水声通信的两步应用机制。通过仿真,比对并分析改进前后的极化码构造方法性能、对时变信道的鲁棒性,以及在不同映射规则下的联合比特交织和多级编码的极化编码调制水声通信性能,并与低密度校验(LDPC)编码调制系统进行对比。湖试结果表明,提出的极化编码调制水声通信方案有效保证了信息在浅水水声信道中的可靠传输,在信噪比约为14 dB、通信距离约1 km时,实现无误码传输,性能优于相同条件下的LDPC编码调制系统。     

基于矢量传感器的水下双址接入研究

针对水声信道的特殊性,提出一种适用于水声通信的双址接入方法。旋转矢量传感器的组合指向性,使其零点对准某一信源,则该信源被屏蔽,此时信宿可以与另一信源进行通信,反之亦然。矢量传感器的空间指向性不随频率变化,该方法可以实现宽带双址异步通信。此外,当两信源之间的开角大于34.8°时,通过对矢量传感器声压和振速输出的联合处理,可以使分离出的不同信源所发射的信号获得一定的信噪比增益。理论分析、数值仿真和湖上实验结果表明:基于矢量传感器的双址通信算法实现简单,信道资源利用率高,可以与其它多址接入技术结合使用,并且矢量传感器的空间增益可以有效降低系统的误码率。由于水声信道的特殊性,水下信息网须采用多种多址接入技术,本文所提出的双址通信方案将是其它多址接入技术的有益补充。      

一种鲁棒性强的OFDM 水声通信系统*

为了在不同衰落水声信道下实现正交频分复用水声通信,该文提出了一种鲁棒性强的正交频分复用水声通信方案,方案包括编码调制、信道估计和多普勒估计等内容。为了使该系统更稳健,整个信道编码分为两个步骤。首先,循环冗余校验编码器和里德-所罗门编码器用于编码整个数据包,然后循环冗余校验编码器和Turbo 编码器用于编码每个数据帧,其中比特交织编码调制技术用来对抗信道的时变特性。为了得到水声信道估计,使用线性最小均方误差估计器来处理导频数据得到信道估计值。多普勒估计包括帧的多普勒估计和符号的多普勒估计。实验结果表明该系统在不同的衰落信道下都能实现正确的跟踪和译码,系统的鲁棒性能优越。此外,该系统算法计算简单,易于实现,具有良好的工程应用价值。     

点对点移动水声通信技术研究

点对点移动水声通信是实现由活动和静止节点共同构成的水声数据通信网的关键技术之一. 对移动水声通信声信道特性进行了分析,指出不同途径到达的声线对应的多普勒频偏不一致,进一步加大了多途扩展产生的码间干扰的复杂性,不利于水声通信. 提出单阵元被动式相位共轭镜信道均衡技术,可实时自动补偿多普勒频偏,并聚焦多途信号. 将单阵元被动式相位共轭应用于Pattern时延差编码移动水声通信系统,进行了移动水声通信试验,湖试结果验证了其消除码间干扰性能及本文水声通信系统的鲁棒性. 关键词： 移动水声通信 被动式相位共轭镜 时变信道 码间干扰     

水声通信中基于信道辨识的盲turbo均衡方法

水声信道多途效应明显,造成接收信号存在严重的码间干扰(ISI,Intersymbol interference)。基于最小均方误差(MMSE,Minimum mean square error)准则的turbo均衡器级联了均衡和信道译码,能够有效去除ISI,并获得优良的性能。由于水声信道的时变性,传统MMSE-turbo均衡需要周期性的训练序列,以实现连续可靠的通信。训练序列虽然提高了通信的可靠性,但降低了信息的有效传输速率。因此,为提高通信效率,本文提出了一种盲turbo均衡方法,该方法通过引入新的盲信道辨识器来同时获得信道估计响应和已去除部分ISI的初步均衡输出信号,并为turbo均衡提供初始的响应参数和比特软信息。与水声通信中应用较多的盲判决反馈均衡器(DFE,Decision feedback equalizer)相比,海上实验结果证明本文提出的盲turbo均衡方法抗信道多途衰落的能力较强,并且与传统MMSE-turbo均衡相比无需训练序列,因此提高了信息的有效传输速率。     

高速水声通信系统仿真研究

水声信道是较复杂的数据通信环境。本文设计了3种高速水声通信的系统结构,并通过系统的、全面的仿真比较了他们的性能。建立了包括时变衰落、多途和加性干扰的水声信道模型。3种方案都采用相位相干的QPSK调制技术,接收端采用空时联合的自适应均衡(内置DPLL)接收;前向纠错编码译码器分别采用3种方案:卷积码,串行级联码(卷积码+RS码),并行级联卷积码(Turbo码)。通过仿真研究了不同数目水声接收机的接收分集下的系统性能,研究了3种编码方案下的系统性能。     

多频带水声信道的时频联合稀疏估计

多频带水声信道多径结构在相邻数据块和不同子频带存在相关性,从分布式压缩感知的角度可对这种时频联合稀疏特性进行利用。但是,在传统联合稀疏模型下水声信道间存在的不同多径时延部分形成差异支撑集,由此引入的干扰导致估计性能下降,提出利用多路径选择机制进行差异支撑集检测;同时,进一步结合频域子频带信道间、时域相邻数据块信道间存在的相关性进行频带-时间域联合稀疏估计.利用数值仿真及海试实验结果进行了性能验证和比较,表明利用时频联合稀疏估计构造的水声通信接收机改善了匹配性能,可获得较为明显的输出信噪比、误比特率等通信性能提升.从而说明:利用多频带水声信道在时域、频域存在的联合相关性可有效提高信道估计性能。      

接近非相干水声通信信道容量的信号处理算法

恶劣情况下的非相干水声通信信道模型为随机相位Rayleigh衰落,推导了该模型的信道容量曲线。为实现接近非相干信道容量的可靠通信,提出多进制低密度校验码(LDPC)和恒重码级联码的多进制非相干概率域迭代处理算法。在信道幅度和相位完全未知的情况下,根据矩估计得到信号和噪声频点幅度的统计参量,进而得到恒重码的码字后验概率,再对多进制LDPC码进行因子图迭代译码。仿真证明本算法与现有的最大能量检测非迭代译码算法相比,与信道容量曲线的差距从4.5 dB缩小至1.5 dB。给出了实际海试湖试通信效果,频段为6~10 kHz,数据速率为357 bps,海试时近似垂直通信距离为5 km,湖试时水平通信距离近3 km、多径超过50 ms,两种情况下无差错通信的信噪比门限为2 dB,验证了本算法的优势。     

基于混合范数约束的非均匀稀疏水声信道估计方法*

水声信道具有明显的簇状稀疏特性,即稀疏的信道冲激响应大部分为零或接近零的小值系数,而非零值系数是以簇的形式非均匀分布于时延域。为此本文提出了一种基于非均匀混合范数约束仿射投影算法的水声信道估计方法。该方法首先根据信道簇状结构对其进行非均匀分组,基于此将范数约束规则加入仿射投影算法中,具体方法为：对簇状部分施加范数约束,有效提高系数间的相关性,而簇状结构与其他零值抽头之间利用范数约束实现了整体的稀疏特性。数值仿真以及深海远程水声通信实验数据处理结果表明了本文所提出的水声信道估计算法相较现有稀疏信道估计方法能够实现更快的收敛速度以及更高精度的信道估计结果。     

变步长似p范数约束稀疏水声信道估计方法

针对范数约束类归一化最小均方(NLMS)算法在正交频分复用(OFDM)稀疏水声信道估计中误码率较高的问题,提出一种改进的变步长似p范数约束信道估计方法。采用改进双Logistic函数构造步长,并将误差信号自相关函数引入其中,实时调整步长和零吸引项,使得收敛速度和估计精度能够很好地折中。算法仿真结果表明,在浅海多径稀疏水声信道下,相比于传统方法,所提出的信道估计获得的最高性能提升为收敛速度提高72.3%,稳态误差降低95.9%。湖上试验数据处理结果显示,相比于传统信道估计方法,所提出的方法能使通信误码率降低2~3个数量级,实现零误码水声通信。      

水声正交频分复用系统载波偏移与脉冲干扰估计技术

载波频率偏移和脉冲干扰是水声通信系统中常见的干扰形式。为了提高系统的鲁棒性,消除这两种类型干扰的影响,提出利用空载波对载波频率偏移和脉冲干扰进行估计。空载波估计技术采用了分步优化和联合优化估计两种方法。分步优化估计首先利用重采样和空载波进行载波频率偏移估计,补偿后利用空载波对脉冲噪声进行消除。考虑到载波频率偏移和脉冲噪声估计时的相互影响特性,利用二者的联合估计得到优化解。仿真和水池实验结果表明,两种优化算法都取得了良好的效果;同时联合优化估计比分步优化估计得到更大的系统性能增益,在系统误比特率为10-2时,联合优化解得到了3dB左右的系统性能增益。通过对载波频率偏移和脉冲干扰的估计消除,大大提高了水声通信系统的鲁棒性。      

Multi-array iterative receiver for underwater acoustic OFDM communications with EXIT chart evaluation

In this paper, a multi-array iterative receiver based on log-likelihood ratio (LLR)-combining detection involving joint sparse channel estimation and decoding is proposed for underwater acoustic OFDM communication. First, Extrinsic information transfer (EXIT) chart analysis is applied to evaluate the convergence behavior of the iterative receiver using the real data collected from the Kauai Acomms MURI 2011 (KAM11) experiment. This experiment was conducted in about 106 m-depth shallow water west of Kauai, HI, in June 2011, with a 20 kHz bandwidth (12–32 kHz) at range up to 3 km. It helps to explain the impact of different data configurations, detectors, and the diversity combinations in a highly inhomogeneous underwater environment and to predict the bit-error rate (BER) performance of the proposed receiver. Then the BERs as a function of the number of combined elements are illustrated to verify the prediction and analysis via the EXIT chart. Data transmission using 16QAM modulation achieves a BER of 10⁻⁴ at a data rate of 21 kb/s. The results provide guidance for the design of system parameters including the data configurations, the number of iterations for both iterative processing and low density parity check (LDPC) decoding, which are beneficial to achieve a good efficiency-performance tradeoff.     

基于基追踪去噪的水声正交频分复用稀疏信道估计

针对传统的l₂-范数信道估计精度低的问题, 提出了一种基于基追踪去噪(BPDN)的水声正交频分复用稀疏信道估计方法, 该方法针对水声信道的稀疏特性, 利用少量的观测值即可以很高的精度估计出信道冲激响应. 与贪婪追踪类算法相比, 基于BPDN算法的稀疏信号估计具有全局最优解, 采用l₂-l₁范数准则估计信号, 同时考虑了观测值含噪情况, 通过调整正则化参数控制估计信号稀疏度和残余误差之间的平衡. 仿真分析了导频分布、正则化参数等对BPDN 算法的影响以及BPDN算法与最小平方(LS)、正交匹配追踪(OMP)信道估计算法的性能. 湖试结果表明, 在稀疏信道下, 基于BPDN的信道估计方法明显优于LS和OMP信道估计方法.     

稀疏信道条件下正交多载波扩频水声通信无导频信道估计算法

提出了一种无导频信道估计算法,该算法首先利用水声信道的稀疏特性对扩频信号进行识别,再利用扩频信号识别结果对水声信道响应进行判决反馈估计,从而实现对稀疏水声信道响应的可靠重建。仿真和湖上试验结果证实:无导频信道估计算法可以在不降低通信质量的前提下,实现对水声通信信号的稳健均衡,提升水声通信速率。      

水声通信中后验符号概率密度分布及概率成形容量分析

考虑到实际水声信道复杂特性对水声通信的影响,对系统的通信容量进行计算分析,并研究了一种适用于水声信道的容量评估算法。文中通过对不同条件下的均衡器输出的后验符号特性进行统计分析,提出了一种基于后验高斯分布的符号方差分段转移函数模型。在此基础上,采用Maxwell-Boltzmann分布来改变均衡器输出符号的成形分布,即引入概率成形技术对实际的水声通信系统容量进行评估分析。最后通过对水池和湖试多径信道数据的处理,获得了不同调制方式下的通信容量。结果显示,在特定的信噪比区间内,概率成形技术比传统的等概率映射的容量提升最大可达0.5 bits/symbol。      

Exploiting joint sparsity for underwater acoustic MIMO communications

MIMO communication has been recognized as a potential solution for high speed underwater acoustic communication, which unfortunately encounters significant difficulties posed by simultaneous presence of multipath and Co-channel interference (CoI). Sparsity contained in the multipath structure of underwater acoustic channels offers an effective way for improving channel estimation quality and thus enhancing the communication performance in the form of time reversal or channel estimation based equalization. However, for MIMO channels with extensive multipath and CoI, the performance gain achieved by classic sparsity exploitation channel estimation methods such as orthogonal matching pursuit (OMP) is still not enough to yield satisfactory performance. Under quasi-stationary assumption, underwater acoustic channels of adjacent data blocks exhibit correlated multipath structure, namely, multipath arrivals with similar time delay but different magnitude, which has not been exploited. In this paper, a joint sparse recovery approach is proposed to exploit the sparse correlation among adjacent data blocks to improve the performance of channel estimation. Under the framework of distributed compressed sensing (DCS), a joint sparse model which treats the multipath arrivals as sparse solutions with common time support is adopted to derive a joint sparse recovery algorithm for efficient channel estimation, the results of which are used to initialize and periodly update a channel estimation based time reversal receiver. Finally, underwater MIMO communication experimental results obtained in a shallow water channel are provided to demonstrate the effectiveness of the proposed method, compared to the same type of receiver that do not exploit the joint sparse.