水聲通信中基于軟判決的塊迭代判決反饋均衡器

景連友 何成兵 張玲玲 孟慶微 黃建國 張群飛

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水聲通信中基于軟判決的塊迭代判決反饋均衡器

景連友①何成兵*①張玲玲①孟慶微②黃建國①張群飛①

①(西北工業大學航海學院 西安 710072)②(空軍工程大學信息與導航學院 西安 710077)

在單載波頻域均衡水聲通信系統中，混合結構的時-頻域判決反饋均衡器(H-DFE)計算復雜度高，不利于實時實現；而基于硬判決的塊迭代判決反饋均衡器(HD-IBDFE)存在錯誤符號判決造成系統性能下降問題，同時需要估計判決符號和發射數據之間的互相關函數。該文對水聲通信中基于軟判決的塊迭代判決反饋均衡(SD-IBDFE)接收機算法進行了研究，通過對均衡器輸出信號進行軟判決，并將符號軟信息進行反饋，提高了系統性能，同時采用迭代信道估計方法來適應水聲信道的時變性。通過仿真比較得出，該方法在水聲信道條件下明顯優于HD- IBDFE。對湖上試驗數據處理結果表明，在淺水1.8 km通信距離下，單通道無編碼QPSK調制可實現的誤碼率并達到3000 bps的有效數據率。

水聲通信；單載波頻域均衡；軟判決反饋均衡器；迭代信道估計；湖上試驗

1 引言

隨著我國海洋資源開發利用、目標探測和海洋環境監測等需求不斷增長，對水下數據傳輸的可靠性和數據速率要求越來越高。水聲信道具有聲波傳播速度低、傳播損失大、可用帶寬有限、多徑傳播復雜且背景噪聲高等特點，是現有數字通信中最困難的信道之一。近年來，單載波頻域均衡(SC-FDE)技術在無線通信中取得很大的進展，從而被引入到水聲通信領域。相比于正交頻分復用(OFDM)系統，SC-FDE系統具有發射信號峰均功率比(PAPR)低、對頻率偏移不敏感的優勢，且系統性能與OFDM系統相當；相比于單載波時域均衡技術，頻域均衡具有更好的收斂性能，計算量與多徑時延擴展長度對數近似成正比，尤其對于長時延的水聲信道來說，其計算復雜度大大降低。最簡單的SC-FDE為線性均衡，如迫零(ZF)均衡和最小均方誤差(MMSE)均衡。相比于ZF均衡，MMSE均衡1,2]同時考慮了噪聲和信道的影響，在實際應用中具有更好的效果，但是線性均衡在復雜水聲信道中的性能較差。在時域判決反饋均衡器(TD-DFE)的基礎上，文獻[3]提出了混合結構的時-頻域判決反饋均衡器(H-DFE)，該均衡器的前饋濾波在頻域實現，反饋濾波在時域實現，降低了一定的計算復雜度。但是類似于TD- DFE, H-DFE也不能消除碼間干擾的前體部分而導致的誤差傳播現象。除此之外，H-DFE系統中涉及到矩陣求逆處理，計算復雜度依舊較高。相比之下，文獻[4-16]提出的塊迭代判決反饋均衡器(IBDFE)算法，通過多次迭代消除碼間干擾，均衡性能更優，且相比于H-DFE，所有濾波器均在頻域實現，采用快速傅里葉變換/逆快速傅里葉變換(FFT/IFFT)處理，計算量更低。其中文獻[13-16]為IBDFE在水聲通信中的應用：文獻[14]采用低復雜度IBDFE[9,10]，其性能較MMSE均衡有一定的改進；文獻[15]對基于硬判決的塊迭代判決反饋均衡器(HD-IBDFE)在水聲通信中應用進行了研究，并進行了試驗驗證，證明了該方法在水聲通信中的可行性；文獻[16]提出了聯合迭代均衡和頻域信道估計算法，并對存在多普勒頻移的情況進行了仿真研究。上述均衡器均采用硬判決方式，將硬判決后的結果反饋，計算簡單，但是這樣會引入錯誤判決符號，導致系統性能下降。同時，對于HD-IBDFE，在每次迭代過程中，判決符號的準確性是通過計算判決符號和傳輸數據之間的互相關函數來表示的；但在實際系統中，發射數據是未知的，所以必須對這個互相關函數進行估計，增加計算復雜度的同時引入了一定誤差，降低了系統性能。

在實際單載波通信系統中，信道估計的準確度對均衡器的性能有著很大的影響。目前信道估計方法大致可分為3類：基于訓練序列/導頻輔助的信道估計和面向判決的信道估計。基于訓練序列/導頻輔助的信道估計的基本算法為最小方差(LS)或MMSE估計，利用插入的訓練序列得到一個數據塊的信道。因此采用這種方法時通常假定信道是準靜態的。面向判決的信道估計將每次判決的結果作為發射信號，重新進行信道估計。這種方法適合應用于時變信道，但其缺點在于存在信道估計的噪聲增強問題。

針對上述問題，本文對水聲通信中IBDFE進行了研究，提出基于軟判決的塊迭代判決反饋均衡器(SD-IBDFE)，其特點是：(1)接收端對均衡器輸出采用軟判決方式，能夠避免由于硬判決造成的系統性能損失，并根據MMSE準則推導了均衡器系數；(2)使用偽隨機(PN)碼來代替常規單載波系統的循環前綴，在系統同步、信道估計、多普勒頻移估計及多用戶擴展等方面具有優勢；(3)采用聯合導頻輔助和面向判決的信道估計方法。初次信道估計由插入的PN估計，之后每次迭代使用的信道為兩種估計方法的加權和，能夠有效地提高信道估計精度。同時設計并實現了高數據率水聲通信湖上試驗，試驗結果顯示了該方法的有效性。

2 系統模型

對于一個單載波分塊傳輸系統，二進制數據經過數字調制映射后，按長度為-進行分塊，同時在每個數據塊后面插入長度為的PN碼，用來消除相鄰數據塊之間的干擾，同時還可用來進行數據同步、信道估計、信號標識等作用。因此發射的第個數據塊為

對于時不變信道，接收信號可表示為

本文采用軟判決的塊迭代判決反饋均衡算法，其結構框圖如圖1所示。接收端經過同步、相位補償之后，對接收信號按長度為進行分塊處理。隨后對分塊后的信號進行FFT變換，將時域信號轉化成頻域信號。信號經過均衡器濾波后，對均衡器輸出符號進行軟符號判決，得到符號軟信息，將其通過反饋濾波器，以消除碼間干擾。SD-IBDFE頻域數學模型為

圖1 軟判決塊迭代判決反饋均衡器結構框圖

3 均衡器設計

文獻[14-16]采用的硬判決方式，會造成系統性能損失，而本文采用軟判決方式。將軟判決器輸出信號建模為均衡器輸出信號的期望：

其頻域的方差分別為

根據式(5)，可根據MMSE準則來設計前饋濾波器和反饋濾波器系數，使得濾波器噪聲和剩余干擾最小。假設均衡器輸出信號與輸入信號具有相同的統計特征，可得到濾波器系數為

為了保證迭代穩定，對前饋濾波器系數進行歸一化，所以新的濾波器系數為

其中

4 迭代信道估計

1次信道估計利用插入的PN序列來實現。考慮到水聲信道具有稀疏性，采用文獻[20]中的壓縮感知稀疏信道估計方法得到初始的信道。當利用進行一次頻域均衡后，使用估計得到的信號再次進行信道估計，此時采用LS信道估計方法，即

式(17)的推導過程較簡便，缺點是其信道估計對噪聲比較敏感。從式(17)可以看出，當較大時，和會有較大的誤差。為了降低噪聲影響，本文采用基于DFT的信道估計方法[19]。由于水聲信道具有稀疏性，信道的大部分能量集中在少數的幾條路徑，利用這種特性可以在時域進行降噪處理。對估計的信道進行IDFT處理：

5 仿真分析

本節對所提出的均衡方法進行仿真比較分析。采用的水聲信道為實際試驗測量所得，具體參數如表1所示，表中已對衰落系數進行了歸一化處理。信道共有5條主要路徑，最大多徑時延擴展達到31.1 ms。仿真中假設信道已知，接收機采用的均衡算法包括MMSE均衡、文獻[14]所采用的低復雜度IBDFE、文獻[15]采用的HD-IBDFE和SD-IBDFE。

表 1 水聲信道參數

仿真數據為二進制隨機數據，數據塊長度為1024, PN序列采用m序列，長度為128，信號調制方式為4 bit相位偏移調制(QPSK)，符號速率為2k symbols/s，有效數據率為3500 bps，低復雜度IBDFE參數設置如文獻[14]，HD-IBDFE和SD- IBDFE迭代次數設置為4次。圖2給出了在表1所示信道模型下不同均衡算法的誤符號率(SER)曲線。由圖中可以看出，MMSE均衡性能最差，其次是低復雜度IBDFE，采用4次迭代的HD-IBDFE能夠降低誤碼率，而4次迭代的SD-IBDFE性能最優。在信道已知情況下，在誤符號率為處，與迭代4次的HD-IBDFE相比，迭代4次的SD- IBDFE的信噪比增益約為2 dB；在采用信道估計情形下，所有方法都會存在性能損失，HD-IBDFE和SD-IBDFE兩種方法的性能差距有所縮小，但依舊存在1 dB以上的增益，體現了SD-IBDFE算法的優越性。

6 湖上試驗研究

為驗證所提方法在實際復雜水聲信道中的通信性能，課題組于2011年11月在陜西泔河水庫進行了湖上高速率水聲通信的試驗研究。試驗區域地理

圖2 不同均衡器算法的SER曲線

環境如圖3所示，試驗水域呈現一個不規則的斜V字型。發射船拋錨于碼頭處，發射端水深約為4 m，發射換能器布放深度為1 m。接收船到達就位點后，漂浮于湖面上，速度約為0.5 kn，試驗區域水溫基本恒定。就位點水深為12.5 m，接收端采用陣列接收，共6個接收水聽器，布放深度為3 m。發射和接收換能器皆無指向性。通信試驗時，發射船和接收船主輔機停機，發射船和接收船之間的直線距離約為1.8 km，通信距離與水深之比大于100，屬淺水信道。湖底為泥沙，聲波反射較小，但碼頭岸基為水泥材質，聲波反射較大。

發射信號頻段為2~6 kHz，載波頻率為4 kHz，水聽器采樣頻率為36 kHz。數據調制方式為QPSK，發射數據為隨機二進制數，發射數據共包含30個數據塊，每個數據塊包含插入的PN碼和數據信息，PN碼長度為256的m序列，通信數據的碼元寬度為0.5 ms，有效數據率為3000 bps，有效數據量為23040 bit。

接收端利用線性調頻信號進行信號同步、多普勒頻偏估計和補償，殘余Doppler頻移通過相鄰的兩個PN序列進行估計。同時利用每個數據塊中插入的PN碼進行信道估計，初始信道估計方法為文獻[20]中的壓縮感知稀疏信道估計方法。圖4為不同時刻對信道沖激響應的估計結果。可以看出，由于水庫水深較淺，并且發射端離岸邊較近，造成發射聲波的多次發射，使得試驗水聲信道為一密集多徑信道。由圖4可見，信道具有一定的時變性，多徑擴展約為30 ms，相當于60個碼元寬度，在主路徑之前有較強的多徑干擾。

分別采用文獻[14]所采用的低復雜度IBDFE、文獻[15]所采用的HD-IBDFE和本文所提出的SD- IBDFE對試驗數據進行處理，其中低復雜度IBDFE參數設置與文獻[14]中相同，迭代次數為2次，HD- IBDFE和SD-IBDFE的最大迭代次數為5次。需要指出的是，1次迭代的HD-IBDFE由于沒有反饋，即相當于MMSE均衡器。

圖3 試驗區域地理環境 圖4 試驗時變信道沖激響應函數圖

表2給出了6個接收水聽器，4種均衡器不同迭代次數時的誤碼率。從表上可以看出，相比于MMSE均衡器(1次迭代的HD-IBDFE)，采用迭代形式的IBDFE能明顯的提高系統性能；2次迭代的低復雜度IBDFE的誤碼率維持在左右，相比之下，2次迭代的HD-IBDFE和SD-IBDFE誤碼率都有一定程度的降低，當然其計算復雜度也相應提高；經過5次迭代后，對于單通道無編碼數據，未采用迭代信道估計的HD-IBDFE系統的誤碼率維持在左右，相比于2次迭代的HD- IBDFE，其誤碼率下降效果并不明顯；而5次迭代的SD-IBDFE系統誤碼率為，相比于2次迭代處理，誤碼率下降了一個數量級。可見隨著迭代次數增加，SD-IBDFE誤碼率降低效果顯著；而對于HD-IBDFE，由于硬判決會引入錯誤判決符號，增加迭代次數，性能提高并不明顯。

同時表2還給出了采用迭代信道估計后HD- IBDFE和SD-IBDFE的誤碼結果。由于接收船未拋錨固定，試驗信道表現出慢時變性，從數據處理結果上看，采用迭代信道估計對HD-IBDFE和SD- IBDFE性能都有一定的提高，但是對于HD-IBDFE系統，其性能增益更大。這是因為未采用迭代信道估計的HD-IBDFE系統性能較差，當提高信道估計精度后就能很好的改進系統性能。可見對于這種慢時變信道，采用迭代信道估計后，SD-IBDFE的誤碼率依舊低于HD-IBDFE，為后者的一半左右，體現了SD-IBDFE的優勢。

表3給出了3種均衡器的輸出信噪比結果。從表上可以得到，HD-IBDFE和SD-IBDFE的輸出信噪比明顯高于低復雜度IBDFE；而HD-IBDFE和SD-IBDFE兩者相比，SD-IBDFE的輸出信噪比HD-IBDFE高了1.50 dB左右，證明了本方法性能優于HD-IBDFE方法。

為了進一步對比HD-IBDFE和SD-IBDFE性能，圖5和圖6給出了在使用第3個接收水聽器，不同迭代次數時HD-IBDFE和SD-IBDFE輸出信號的星座圖和。從圖上可明顯看出，采用SD-IBDFE輸出星座圖隨著迭代次數的增加分隔越來越明顯。對兩種均衡器的輸出信噪比進行比較，對于HD-IBDFE，迭代2次比迭代1次輸出信噪比增益為0.89 dB，而迭代5次相比迭代2次有1.29 dB的增益；對于SD-IBDFE，迭代2次比迭代1次輸出信噪比增加了1.54 dB，而迭代5次相比迭代2次有1.7 dB的增益。與HD-IBDFE相比，SD-IBDFE在第2次和第4次迭代輸出信噪比增益分別為0.79 dB和1.20 dB。可見增加迭代次數，能夠明顯提高SD-IBDFE性能，而對于HD-IBDFE，性能提高并不明顯。此結論也可由表2中誤碼率結果對比得出，這是因為SD-IBDFE采用軟信息迭代方式，能夠較好地消除硬判決造成的誤差傳播。

表 2 QPSK調制單通道的誤碼率(%)

圖5 第3通道QPSK實驗結果：HD-IBDFE輸出星座圖和輸出信噪比

圖6 第3通道QPSK實驗結果：SD-IBDFE輸出星座圖和輸出信噪比

表 3 迭代5次單通道的輸出信噪比對比(dB)

6 結論

本文對單載波塊迭代判決反饋均衡水聲通信方法進行了研究，提出了基于軟判決的塊迭代判決反饋均衡器。通過對均衡器輸出信號進行軟符號判決，將得到的軟信息進行反饋，以消除信道影響；同時利用PN碼來作為循環前綴并進行信道估計、殘留多普勒補償。為了適應水聲信道的時變性，采用了迭代信道估計。由仿真結果可知，SD-IBDFE均衡算法明顯優于HD-IBDFE均衡算法。對所提的方法進行了湖上試驗驗證，試驗處理結果表明該方法在通信距離為1.8 km的淺水復雜信道條件下，單通道無編碼誤碼率達到，能實現有效數據率為3000 bps的通信。與其它已有的水聲通信均衡處理方法相比，該均衡器能夠明顯提高系統可靠性。

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景連友： 男，1986年生，博士生，研究方向為水聲通信、信道均衡、信道估計.

何成兵： 男，1981年生，副教授，研究方向為水聲通信、通信信號處理.

張玲玲： 女，1986年生，博士生，研究方向為水聲通信、信道均衡.

孟慶微： 男，1980年生，講師，研究方向為水聲通信、Turbo均衡.

黃建國： 男，1945年生，教授，研究方向為水下信號處理、水聲通信.

張群飛： 男，1980年生，教授，研究方向為陣列信號處理、水下信號處理.

Foundation Items: The National Natural Science Foundation of China (61471298, 61271415, 61401499)

Iterative Block Decision Feedback Equalizer with Soft Detection for Underwater Acoustic Channels

JING Lianyou①HE Chengbing①ZHANG Lingling①MENG Qingwei②HUANG Jianguo①ZHANG Qunfei①

①(School of Marine Science and Technology, Northwestern Polytechnical University, Xi’an 710072, China)②(Information and Navigation Institute, Air Force Engineering University, Xi’an 710077, China)

In single-carrier modulation system with frequency domain equalization, Decision Feedback Equalizer with a Hybrid time-frequency structure (H-DFE) is attractive for its performance; the complexity is also significant, especially for very dispersive channels. Iterative Block Decision Feedback Equalizer with Hard Detection (HD-IBDFE) system performance degrades caused by errors in symbol decision and it needs to calculate the correlation factor of the transmitted and hard detected data. To solve these problems, Iterative Block Decision Feedback Equalizer with Soft Detection (SD-IBDFE) is introduced to improve the system performance. The receiver feedbacks the soft information of the equalizer’s output. The iterative channel estimation is adopted in order to deal with the time-varying underwater acoustic channels. Simulation results show that SD-IBDFE is superior to HD-IBDFE obviously for underwater acoustic channel. One underwater acoustic communication system is designed and tested in the lake. At a distance of 1.8 km with complex channel condition, the useful data rate of around 3000 bps is achieved with uncoded bit error ratesin lake experiment.

Underwater acoustic communication; Single Carrier Frequency Domain Equalization (SC-FDE); Decision Feedback Equalizer with Soft Detection (SD-DFE); Iterative channel estimation; Lake experiment

TN929.3

A

1009-5896(2016)04-0885-07

10.11999/JEIT150669

2015-06-04；改回日期：2015-12-25；網絡出版：2016-02-18

何成兵 hcb@nwpu.edu.cn

國家自然科學基金()