時變強多途干擾下基于差分編碼的水聲OFDM通信算法

邢延超，丁寒雪，Lu Jin，李澤群,3，何司宇

(1.青島理工大學(xué) 信息與控制工程學(xué)院，山東青島266000；2.Laboratory of Wireless Communication, School of Electrical, Electronic and Computer Engineering, University of Western Australia, Perth Australia；3.School of Electrical and Electronic Engineering, University of Technology, Sydney Australia)

0 引 言

水聲信道具有時變和強多途特性[1]，水聲信道時變特性使得水聲信道變化劇烈，常規(guī)的水聲信道估計和均衡算法失效；水聲信道強多途特性導(dǎo)致接收信號大幅度展寬，水聲信道估計和均衡難以獲得有效的估計和解碼效果。

針對水聲信道估計和均衡問題，國內(nèi)外多家機構(gòu)進行了大量的相關(guān)研究。國外，針對水聲信道估計問題，Y.R.Zheng[2]提出基于改進的比例歸一化最小均方水聲信道估計算法。針對水聲信道均衡問題，M.Stojanovic[3]提出自適應(yīng)判決反饋均衡算法。Y.R.Zheng[4]提出頻域Turbo均衡算法。國內(nèi)，針對水聲信道估計問題，喬鋼提出了基于基追蹤去噪的稀疏水聲信道估計算法[5]和低復(fù)雜度的OMP水聲信道估計算法[6]。針對水聲信道均衡問題，殷敬偉[7-9]進行了盲虛擬多途干擾消除研究。鄢社鋒[10]提出免信道估計的雙向Turbo均衡算法。何成兵[11]提出了頻域和時域混合的Turbo均衡算法。

總的來說，水聲信道估計研究集中在壓縮感知框架下的OMP、基追蹤等算法和稀疏優(yōu)化自適應(yīng)框架下的改進的比例歸一化最小均方算法。水聲信道均衡研究集中在Turbo均衡類、盲均衡類等算法。然而，這些算法僅解決了時不變和緩慢時變水聲信道估計和均衡問題，針對時變水聲信道估計和均衡問題，國內(nèi)外的研究成果都相對較少。這是因為時變信道下水聲通信的一個關(guān)鍵難點是：收發(fā)節(jié)點相對運動時，水聲信道劇烈變化，上述信道估計和均衡算法已不再適用。因此，本文提出了基于差分編碼的水聲OFDM通信（Underwater acoustic OFDM communications based on differential coding, DC-OFDM）算法，構(gòu)建了抗時變多途的通信體制，消除水聲信道估計環(huán)節(jié)，直接進行解碼判決（均衡，檢測，估計），實現(xiàn)了時變強多途水聲信道下的可靠水聲通信。

1 DC-OFDM算法原理

DC-OFDM算法原理如圖1所示，將串行的數(shù)據(jù)（每塊數(shù)據(jù)占用帶寬B，傳輸時間Tb）轉(zhuǎn)換到M路并行子信道上傳輸，每塊數(shù)據(jù)占用寬度變?yōu)锽/M，傳輸時間變?yōu)镸Tb，減小多途時延的影響；在數(shù)據(jù)塊之間插入循環(huán)前綴（Cyclic Prefix, CP），當(dāng)CP長度大于最大多途時延，多途時延不會擴展到下一個數(shù)據(jù)塊，從而避免多途干擾。因此在時變強多途干擾下，DC-OFDM算法性能較好。

圖1 DC-OFDM算法原理Fig.1 Principle of DC-OFDM algorithm

DC-OFDM算法系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖2所示。在發(fā)送端，源碼 s經(jīng)過信道編碼、交織后，得到交織比特s′；經(jīng)過串并轉(zhuǎn)換、DQPSK映射和相位編碼后，得到符號d；再經(jīng)過IFFT變換后，得到時域發(fā)送序列x(m)；加CP、并串轉(zhuǎn)換、加同步信號、D/A轉(zhuǎn)換后，得到模擬信號x~ (t)，通過換能器發(fā)出。在接收端，接收信號y~(t)經(jīng)過A/D轉(zhuǎn)換、同步檢測、串并轉(zhuǎn)換、去CP后，得到時域接收序列 y (m)；經(jīng)過FFT變換后，得到符號再經(jīng)過DQPSK相位解碼和解映射、并串轉(zhuǎn)換后，得到數(shù)據(jù)比特s?′；解交織、信道解碼后，可得源碼估計值s?。

發(fā)射端如圖2（a）所示，源碼s經(jīng)過信道編碼、交織后，得到交織比特s′；串并轉(zhuǎn)換后進行DQPSK映射和相位編碼，得到符號d=[d0,···,dk,···,dK-1]；將d放置到通頻帶的前半部分，d的共軛放置到通頻帶的后半部分，然后逐列進行M點的IFFT變換：

得到時域矩陣為：

其中，m=0,···,M-1，k=0,···,K-1；加循環(huán)前綴、并串轉(zhuǎn)換、加同步信號、D/A轉(zhuǎn)換后，可得發(fā)送的模擬信號x~ (t)。

常用的時變多途水聲信道模型如下[12]：

其中，時變水聲信道多途數(shù)為P，第p條路徑的增益為Ap(t)，時延為 τp(t)，噪聲為n(t)。

圖2 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)Fig.2 System structure

經(jīng)過水聲信道后，得到接收信號為：

接收端如圖2（b）所示，先進行A/D轉(zhuǎn)換、同步檢測、串并轉(zhuǎn)換、去CP后，得到時域接收矩陣為：

進行FFT變換：

2 仿真試驗

南海實測水聲信道如圖3所示，橫軸表示時域抽頭數(shù)，縱軸表示歸一化幅度。系統(tǒng)參數(shù)設(shè)定如表1所示。傳輸數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)如圖4所示，1幀數(shù)據(jù)由多塊數(shù)據(jù)構(gòu)成，每塊數(shù)據(jù)由循環(huán)前綴（網(wǎng)格表示，CP1，CP2，…，CPn）和有效傳輸數(shù)據(jù)（D1，D2，…，Dn）構(gòu)成，同步頭、同步尾采用線性調(diào)頻信號，LFM1為幅值1V的線性調(diào)頻信號，LFM2為幅值0.6V的線性調(diào)頻信號，這是為了避免同步檢測時檢測到同步尾。

圖3 實測南海信道Fig.3 Measured south china sea channel

表1 DC-OFDM系統(tǒng)參數(shù)Tab.1 DC-OFDM system parameters

3種編碼方式性能對比如圖5所示，橫軸表示信噪比（Signal Noise Ratio, SNR），縱軸表示100組仿真試驗平均誤碼率（Bit Error Rate, BER）。DBPSK解碼性能好于DQPSK，DQPSK好于D8PSK；DQPSK比DBPSK頻帶利用率更高，比D8PSK抗噪聲性能更好，因此在水箱試驗時選擇性能折中的DQPSK。信噪比為8dB時，DQPSK100組仿真試驗全部正確解碼。

圖4 傳輸數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)Fig.4 Structure of transmitted data

圖5 三種編碼方式性能對比（100組）Fig.5 Performance comparison of three coding methods (100 groups)

3 水箱試驗

水箱長1.16 m寬0.76 m高0.62 m，試驗設(shè)定如圖6所示。換能器、水聽器布放如圖6（a）所示，收發(fā)節(jié)點水平距離0.4 m，換能器和水聽器布放深度0.5 m。時變信道構(gòu)造過程如圖6（b）所示，試驗時用水盆在水面劃水，造成水面波動，增強信道時變性。系統(tǒng)參數(shù)設(shè)定、傳輸數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)同仿真。

圖6 試驗設(shè)定Fig.6 Experiment sets

水箱試驗如圖7所示。水箱隨機信道如圖7（a）所示，其中橫軸表示時域抽頭數(shù)，縱軸表示歸一化幅度，對比圖3可知水箱信道具有強多途干擾。發(fā)射及接收信號如圖7（b）和圖7（c）所示。

由于收發(fā)節(jié)點距離較近，環(huán)境噪聲較小，所以接收信號信噪比較高。試驗10次，每次發(fā)射不同的數(shù)據(jù)，解碼均為0誤碼。任取其中一組接收數(shù)據(jù)作為基準(zhǔn)（由于信噪比較高，此時可近似當(dāng)成無噪聲處理），人為加入隨機高斯白噪聲，獲得信噪比0～16 dB的接收信號。采用所提算法，解碼性能如圖7（d）所示，橫軸表示信噪比，縱軸表示DQPSK100組水箱試驗平均誤碼率。信噪比為15dB時，100組全部正確解碼。從水箱試驗可看出：所提算法可有效適用于時變強多途干擾的水聲信道，可解決水聲信道時變強多途干擾問題。對比圖5可看出：所提算法在水箱通信時的性能弱于南海實測水聲信道仿真時的性能，這是由水箱通信時的時變強多途干擾造成。

圖7 水箱試驗Fig.7 Water tank experiment

4 結(jié) 語

本文提出了時變強多途水聲信道下的DC-OFDM算法，利用循環(huán)前綴技術(shù)以及OFDM通信技術(shù)固有的抗多途特性，可有效消除時變多途干擾。南海實測信道仿真和水箱試驗結(jié)果表明：所提算法可有效解決水聲信道時變強多途干擾的問題，實現(xiàn)可靠水聲通信。