基于LFM信號的MPSK水聲信號盲解調*

孟慶松 段建紅 黃子豪

（91388部隊 湛江 524000）

1 引言

線性調頻（Linear Frequency Modulation，LFM）信號常被用作水聲通信的同步信標[1～2]，通過對其進行分析能夠得到信道的參數信息。在非合作通信中，由于淺海水聲環境復雜，存在脈沖噪聲[3～5]，且信道具有稀疏多徑的特性，信號的盲解調遇到很多困難[6]，在這種條件下，現有的很多分析處理方法不再適用[7～8]。 為了提高淺海環境下非合作MPSK水聲信號的盲解調性能，本文給出了一種基于同步信標分析的MPSK水聲信號盲解調方法，該方法對接收信號中的信標進行強度估計，根據信號的強度采用線性或非線性變換方法，在抑制脈沖噪聲的同時減小了對信號的影響，通過分析信標可估計出信道參數，有助于非合作水聲信號的盲解調。

2 信號模型

本文采用聲射線模型，由于短時間內信道變化不大，在這里將水聲信道看作線性時不變信道。淺海水聲環境中，存在艦船噪聲、海洋生物、工業活動等各種各樣的聲源，這類噪聲在時域波形上有較多的尖峰脈沖，一般常用alpha穩定分布噪聲模型來描述[9～10]。

若一個函數的特征函數可被表示成：

那么這個函數可被稱作alpha穩定分布，記為Χ～S(α，β，γ，μ)。參數α代表脈沖噪聲的特征指數，數值范圍在0到2之前，α的值越小脈沖特性越明顯，當特征指數為2時脈沖噪聲退化為高斯噪聲[9]。

Nikias等首次深入研究了SaS分布的應用[11]。Chitre通過實驗確定了熱帶淺海環境噪聲符合1.5≤α≤1.6 的穩定分布噪聲[12]。

圖1 將LFM信號作為導頻信號的水聲通信信號結構圖

3 基于信標分析的MPSK水聲信號盲解調

在非合作通信中，由于信道復雜，信號的解調存在困難[13～14]。本文首先對同步信標進行強度分析，然后基于估計的信標強度對接收信號進行線性與非線性相結合的變換，可減小脈沖噪聲的不利影響并得到信道參數的估計值，后續用于信號的解調，總體設計如下。

圖2 基于信標分析的淺海水聲MPSK信號盲解調流程圖

3.1 基于LFM信號的脈沖噪聲抑制與均衡器系數初始化

3.1.1 基于分數階傅里葉變換的導頻信號參數估計

3.1.2 脈沖噪聲抑制與均衡器系數初始化

3.2 MPSK信號的脈沖噪聲抑制與盲解調

3.2.1 脈沖噪聲抑制與分數間隔盲均衡

3.2.2 頻偏調整和相偏調整

4 仿真實驗與結果比較

使用Matlab，采用Bellhop模型對淺海環境進行仿真，在argo全球海洋信息數據集[18]中可以得到一些海域的經緯度以及相應位置的聲剖面信息。我們選取E130°、N32°的位置信息并得到此位置的聲剖面數據。在仿真中，設置發送信號位置深230m，接收信號位置深260m，它們的水平間距為5000m。通過仿真可得到沖激響應的數據。LFM信號的帶寬可設置為5kHz，持續時間為50ms。在生成的MPSK信號中加入脈沖噪聲，特征指數為1.5，混合信噪比為15dB。

圖3 通過Bellhop仿真得到的聲速剖面圖和沖激響應圖

通過估計的信標參數初始化均衡器的系數，對MPSK信號通過式（13）抑制脈沖噪聲后進行分數間隔盲均衡，然后進行頻偏相偏的糾正，得到的星座圖如圖4（b）所示。在相同條件下，未經基于同步信標的分析和均衡器參數設置對MPSK信號直接進行盲解調得到的星座圖如圖4（a）所示。

圖4 通過Bellhop仿真得到的聲速剖面圖和沖激響應圖

從仿真結果可以看出，本文中的方法有效地提高了非合作水聲MPSK信號的盲解調性能。

5 結語

本文針對淺海條件下水聲信號難以解調的問題采用一種基于LFM信號的方法對信號進行分析和處理。首先對接收到的LFM信號通過分數階傅立葉變換的方法進行強度估計，并對信號進行非線性變換，然后通過信號分析得到信道參數的估計值，最后采用一種非合作通信中信號解調方法完成信號的盲解調。通過Bellhop模型的仿真結果證明了本方法對信號解調的有效性。