低復雜度單載波頻域Turbo均衡水聲通信技術

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低復雜度單載波頻域Turbo均衡水聲通信技術

席 瑞, 黨謙謙, 何成兵, 張瑞玉, 張群飛

(西北工業大學 航海學院, 陜西 西安, 710072)

淺海水聲通信具有嚴重多徑擴展、衰落以及低信噪比的特點。為克服常規時域判決反饋均衡器計算量大和對接收機參數敏感的不足, 基于擴頻碼的單載波塊傳輸結構提出了一種適用于稀疏水聲信道的低復雜度頻域Turbo迭代均衡方法。發射端數據塊之間插入擴頻碼作為循環前綴。接收端利用已知擴頻碼進行稀疏信道估計以及對由多普勒偏移引起的旋轉相位進行估計, 并采用基于最小均方誤差準則下的頻域Turbo均衡技術和多通道聯合處理方法消除多途效應產生的碼間串擾, 顯著改善了系統性能。通過湖上試驗驗證, 在通信距離為10.8 km條件下, 采用QPSK和8PSK調制方式分別實現了3 kbps和4.5 kbps的有效數據率的水聲通信, 并在3次迭代均衡之下均實現了無誤碼傳輸。文中所做工作可為高數據率穩健水聲通信研究提供參考。

水聲通信; 單載波頻域; 稀疏信道估計; 頻域Turbo迭代均衡

引言

水聲信道是一種帶寬有限、多徑干擾嚴重的時、頻、空變信道[1-2], 這導致無人水下航行器(unmanned undersea vehicle, UUV)等各種水下設備通信的難度大大增加。保障UUV之間及UUV與控制臺之間有效的通信是UUV平臺發展的關鍵。UUV平臺的發展集成了許多高新技術, 高速水聲通信技術也是UUV平臺發展的關鍵技術之一, 其保障了UUV平臺水下通信的效能[3-4]。

高速水聲通信主要采用相干通信技術和多載波調制技術。其中相位相干通信技術是以載波的不同相位直接表示響應的二進制數字信號。主要技術是20世紀90年代初期美國學者Stojanovic等[5]提出的內嵌2階數字鎖相環的自適應多通道時域判決反饋均衡器單載波水聲通信方法, 并通過實驗驗證了多進制數字相位調制技術在遠程高數據率水聲通信的可行性。但是水聲信道的多徑擴展通常比較嚴重, 導致該方法計算的復雜度較高, 同時這種接收機對均衡器和2階數字鎖相環參數的選擇非常敏感。

正交頻分復用(orthogonal frequency division multiplexing, OFDM)技術具有良好的頻譜利用率和抗頻率選擇性衰落性能, 成為UUV水聲通信的研究熱點[6-7]。然而OFDM具有2個主要缺點, 即峰均功率比高及對頻率偏移敏感。特別在水聲通信系統中, 高峰平功率比將嚴重影響功放和發射換能器的性能; 此外UUV在水下航行中會引起嚴重的多普勒頻率偏移, 使得OFDM系統在實際工作時性能嚴重下降。

相比于時域均衡, 單載波頻域均衡(single- carrier frequency domain equalization, SC-FDE)有著較低的復雜度。同時相對于OFDM系統, SC-FDE傳輸能克服峰均功率比過大的問題, 高效地利用功率放大器且對頻偏的敏感性稍小, 在復雜度接近的情況下能達到與OFDM系統一致甚至更好的性能[8-10]。SC-FDE系統作為能替換OFDM的系統吸引了很大的關注[11-14], 特別是在無線通信上行鏈路[15]和水聲通信[16-17]中。Turbo均衡技術通過迭代處理可提高通信系統的性能[18-19], 將SC-FDE系統與Turbo迭代均衡結合可以達到滿意的性能[20]。Zheng等[21-23]研究了單載波頻域Turbo均衡技術并運用于高速水聲通信系統中。

針對這些問題, 文中提出基于擴頻碼單載波塊傳輸(PN-based single carrier block transmission, PN-SCBT)結構的頻域迭代Turbo均衡高數據率水聲通信方法。發射端利用擴頻碼插入每一個數據塊并作為循環前綴(cyclic prefix, CP), 接收端根據水聲信道的稀疏特性, 利用擴頻碼進行信道估計、多普勒頻移估計補償后進行最小均方誤差(minimum mean square error, MMSE)準則下的頻域迭代均衡用以補償水聲信道造成的碼間干擾(intersymbol interference, ISI)設計并實現了高數據率水聲通信湖上試驗, 通過試驗數據處理結果證明了該方法的有效性。

1 系統模型

1.1 發射機結構

發射端先對輸入的二進制數據進行卷積編碼生成新的信息, 經交織之后進行符號映射。對映射符號按長度N-P進行分塊, 在每組數據后插入PN碼(pseudo-noise code), 并在首個數據塊前端插入同樣的PN碼。其幀格式如圖1所示。

由于數據塊前后都存在PN序列, PN序列可作為循環前綴, 消除數據塊間干擾(inter-block interference, IBI)的影響, 同時使接收信號為循環卷積形式, 此外, 在同步、信道估計、多普勒頻移估計及多用戶擴展等方面均具有一定優勢。整體發射機原理圖如圖2所示。

采用PN序列作為循環前綴的優點之一是利用PN序列進行信道估計。在時變水聲信道環境下, 每個數據塊進行獨立的信道估計和均衡可緩解水聲信道時變性對通信系統性能的影響。從多普勒估計的角度來看, 首先利用在PN-SCBT中的PN 信號估計平均多普勒頻移導致的符號擴展和壓縮; 在補償平均多普勒頻移之后, 利用PN 信號估計殘余多普勒頻移引起的相位旋轉后再次進行補償, 可以有效提升系統性能。

1.2 接收機結構

圖3所顯示的是單發多收(single-input multiple-output, SIMO)單載波塊傳輸系統的接收機框圖。對于多路接收信號, 進行同步和初步多普勒補償之后移除最前端的PN部分從而對剩余信號以長度進行分塊。后續以數據塊為單位進行獨立的信道估計與頻域均衡處理, 這樣可以有效減少信道時變特性造成的影響。均衡器輸出的多路信號逆快速傅里葉變換(inverse fast Fourier transform, IFFT)轉化為時域信號進行合并判決, 獲取多路增益效果。

考慮到水聲信道的稀疏性, 同時在復雜度和收斂速度之間實現折中, 文中利用改進型比例歸一化最小均方算法(improved proportional normalized least mean square algorithm, IPNLMS)進行稀疏信道估計。IPNLMS信道估計器的更新過程可表示為

在常規迭代均衡系統中, 每次迭代都需要將來自上次迭代的反饋信號結合接收信號重新進行信道估計。但是在PN-SCBT系統進行迭代均衡的情況下, 由于本地PN序列是完全已知的, 最初的信道估計結果可以在后續迭代更新前向和反向濾波器系數中重復使用, 減少了因迭代信道估計而增加的計算量。

2 頻域軟反饋頻域均衡器

接收信號經過初步處理之后輸入到頻域均衡器進行均衡處理來消除ISI, 如圖4所示的是基于PN-SCBT結構的頻域Turbo均衡結構圖。圖中頻域均衡聯合頻域軟反饋(frequency domain equalization with frequency-domain soft-decision feedback, FDE-FDDF-soft)算法中2個部分, 前向濾波和反向濾波都是在頻域上完成的, 因此有著較低的計算復雜度。

在接收端經同步和多普勒補償之后的多路信號經過FFT處理轉化為頻域信號, 并且聯合上一次迭代所獲取的軟判決信號的頻域形式進行基于最小均方誤差(minimum mean square error, MMSE)準則下的聯合均衡。所得到的多路輸出信號經逆快速傅里葉變換(inverse fast Fourier transform, IFFT)轉化為時域信號之后進行合并判決, 同時輸出軟判決信號反饋到頻域均衡器使得迭代能夠進行下去。要注意的是, 最開始均衡處理即第0次迭代的時候, 由于沒有反饋信息進行聯合均衡, 輸入信號僅經過前向濾波器, 相當于常規線性頻域MMSE均衡。

將式(12)代入式(11)中, 并用拉格朗日乘因子法可以得到后向濾波器系數為

每次迭代處理之后頻域均衡器的輸出信號可表示為

3 仿真分析

發射端采用編碼效率為1/2的卷積編碼, 生成多項式為[171, 133]。編碼生成的二進制信息隨機交織之后進行正交相移鍵控(quadrature phase shift keying, QPSK)/8相移鍵控(8 phase shift key- ing, 8PSK)符號映射。設定為512, 即接收端每次FFT處理的長度為512。PN長度為126, 對應的單個數據塊的數據符號個數為386。每次循環過程中數據塊個數為20, QPSK/8PSK調制方式的原始比特數目為7720/11520。仿真信道為Yang教授[24]所提供的多組慢時變復雜多徑信道, 相關信道沖擊響應如圖5所示, 仿真噪聲為信號帶寬內的高斯白噪聲。橫軸為信道響應隨時間的擴展, 縱軸為時間變化。

為了進行比較, 仿真也給出了最小二乘(least square, LS)和正交匹配追蹤(orthogonal matching pursuit, OMP)信道估計算法下的誤碼性能。QPSK和8PSK調制方式下頻域Turbo均衡的性能曲線分別如圖6和圖7所示。由圖可以看出, 不論何種信道估計方式, 隨著迭代次數的增多系統的誤碼性能是逐漸提高的但是提升幅度越來越小。IPNLMS信道估計方式下, 在10-4量級, QPSK調制第1次迭代比未迭代性能提升約3.5 dB, 而第3次迭代相比第1次迭代則提升不到1 dB。8PSK調制下第1次迭代比未迭代的性能提升約7 dB, 第3次迭代比第1次迭代提升1.5 dB左右。實際使用中要綜合考慮計算量和誤碼性能選擇合適的迭代次數。

此外對3種估計信道算法下的誤碼性能進行比較, 可以看出, IPNLMS信道估計下的性能相對于其他2種估計方式也有較明顯的提升。以3次迭代誤碼率達到10-4量級為準, 在QPSK調制下IPNLMS信道估計的誤碼性能相對于OMP信道估計下的性能提升約0.5 dB, 相對于LS估計方法則提升0.8 dB左右。8PSK調制下IPNLMS信道估計的誤碼性能則比OMP與LS信道估計下的性能提升0.5 dB左右。這是由于IPNLMS算法進行信道估計時考慮到水聲信道的稀疏特性, 因此所估計的信道結果更加精確。

4 試驗驗證

為了驗證單載波頻域Turbo均衡水聲通信系統的性能, 2015年1月在河南丹江口水庫進行了湖上試驗研究。平均水深小于50 m, 發射換能器在水下20 m處, 發射聲源級約為183 dB。通信試驗時, 發射和接收兩船分別用GPS定位, 測量出其水平距離約為10.8 km。系統工作頻帶為4~8 kHz, 120 kHz采樣。采用1/2編碼速率(171,133), 編碼生成的二進制信息隨機交織之后進行符號映射。分組并插入PN碼后上變頻處理發射。接收端則采用多水聽器接收處理。

圖8顯示的是丹江口水庫水聲通信試驗時的信道沖擊響應, 它反映了信道響應隨時間的變化。由圖8可見, 信道最大多徑擴展約為15ms, 相當于60個碼元寬度。

PN碼對應時間長度為31 ms, 該時間長度大于多徑時延擴展。每個數據塊長度為512, 信息符號數目即為386。總共200個數據塊分10幀傳輸。采用QPSK調制, 有效信息速率可達3 kbps,共計77200 bit數據; 采用8PSK調制, 有效信息速率達到4.5 kbps, 共計11580 bit數據。

試驗處理的多通道結果如表1所示, 迭代均衡之后的星座圖如圖9所示。隨著迭代均衡的進行, 系統的性能是逐漸提升的。在四通道合并增益下QPSK和8PSK在3次迭代下都可以實現無誤碼傳輸。同時相對而言IPNLMS信道估計下的性能最好, 證明了所提的基于稀疏信道估計的單載波頻域Turbo均衡水聲通信系統的優良性能。

表1 多通道FDE-FDDF誤碼性能表

由于試驗環境較好, 接收端有著較高的信噪比, 因此文中方法在迭代進行之前即可實現無誤碼傳輸。為了進一步驗證水聲通信中頻域迭代均衡的性能, 將在試驗中采集的真實噪聲數據疊加到通信數據中, 降低接收端信噪比。將加噪數據重新處理, 結果如表2所示。從中可以看出隨著迭代的進行, 系統的誤碼性能有著明顯的提升。QPSK調制方式下, 初始誤碼率為1.3×10–1, 3次迭代之后誤碼率可達7.4×10–4; 8PSK調制方式下, 初始誤碼率為1.1×10–1, 3次迭代后誤碼率可達5.2×10–5。此外也給出了軟判決符號的星座圖, 如圖10所示。相對于常規均衡后符號的星座圖形, 由解碼器輸出的外部信息得到的軟判決符號的星座圖能更直觀地看出迭代的增益效果。由于軟解碼器的使用, 軟判決符號比均衡符號的星座圖也更加可靠。由圖10可以看出, 2種調制方式下隨著迭代的進行, 軟判決符號逐漸向映射的星座點收斂, 到第3次迭代時已基本收斂到有效星座點。

表2 加噪多通道FDE-FDDF誤碼性能表

5 結束語

文中基于擴頻碼單載波塊傳輸結構提出了一種適用于稀疏水聲信道的低復雜度頻域Turbo均衡水聲通信方法。在接收端利用本地擴頻碼序列進行稀疏信道估計可有效改善估計信道的精度, 同時無需進行迭代信道估計, 降低了計算復雜度。另一方面也可以利用數據塊之間的PN序列來估計殘余多普勒引起的相位旋轉從而進行補償。此后通過頻域迭代Turbo均衡和多通道聯合處理消除多途效應產生的碼間串擾, 顯著改善系統性能。丹江口湖上試驗結果表明, 在10.8 km通信距離下, 采用QPSK和8PSK調制方式分別實現了3 kbps和4.5 kbps的有效數據率(未編碼速率分別為6 kbps和9 kbps)的水聲通信, 并在3次迭代均衡之下均實現了無誤碼傳輸。

[1] Kilfoyle D B, Baggeroer A B. The State of the Art in Underwater Acoustic Telemetry[J]. IEEE J. Ocean. Eng., 2000, 25(1): 4-27.

[2] Stojanovic M, Catipovic J A, Proakis J. G. Phase-coherent Digital Communications for Underwater Acoustic Channels [J]. IEEE J. Ocean. Eng., 1994, 19(1): 100-111.

[3] 朱維慶, 朱敏, 王軍偉, 等. 水聲高速圖像傳輸信號處理方法[J]. 聲學學報, 2007, 32(5): 385-397. Zhu Wei-qing, Zhu Min, Wang Jun-wei, et al. Signal Processing for High Speed Underwater Acoustic TransMission of Image[J]. Chinese Journal of Acoustics, 2007, 32(5): 385-397.

[4] 朱維慶, 朱敏, 武巖波, 等. 載人潛水器“蛟龍”號的水聲通信信號處理[J]. 聲學學報, 2012, 37(6): 565-573. Zhu Wei-qing, Zhu Min, Wu Yan-bo, et al. Signal Processing in Underwater Acoustic Communication System for Manned Deep Submersible “Jiaolong”[J]. Chinese Journal of Acoustics, 2012, 37(6): 565-573.

[5] Stojanovic M, Catipovic J A, Proakis J G. Adaptive MultiChannel Combining and Equalization for Underwater Acoustic Communications[J]. Journal of the Acoustical Society of America, 1993, 94(3): 1621-1631.

[6] Li B S, Zhou S L, Stojanovic M, et al. Multicarrier Communication over Underwater Acoustic Channels With Nonuniform Doppler Shifts[J]. IEEE J. Ocean. Eng., 2008, 33(2): 198-209.

[7] Stojanovic M. OFDM for Underwater Acoustic Communications: Adaptive Synchronization and Sparse Channel Estimation[C]// Proc. IEEE ICASSP, Las Vegas: IEEE, 2008.

[8] Sari H, Karam G, Jeanclaude I. Transmission Techniques for Digital Terrestrial TV Broadcasting[J]. IEEE Communications Magazine, 1995, 33(2): 100-109.

[9] Falconer D, Ariyavisitakul S L, Benyamin-Seeyar A, et al. Frequency Domain Equalization for Single-carrier BroadBand Wireless Systems[J]. IEEE Communications Magazine, 2002, 40(4): 58-66.

[10] Wang Z, Ma X, Giannakis G B. OFDM or Single-carrier Block Transmission[J]. IEEE Tran. Communication, 2004, 52(3): 380-394.

[11] Zheng Y R, Xiao C, Yang T C, et al. Frequency-domain Channel Estimation and Equalization for Shallow-water Acoustic Communications[J]. Elsevier Journal on Physical Communication, 2010, 3(1): 48-63.

[12] He C B, Huo S Y, Wang H, et al. Single Carrier with Multi-channel Time-frequency Domain Equalization for Underwater Acoustic Communications[C]//Proceedings of the IEEE International Conference on Acoustic, Speech and Signal Processing. South Brisbane: IEEE, 2015: 3009-3013.

[13] He C B, Huang J G, Zhang Q F. Hybrid Time-frequency Domain Equalization for Single-carrier Underwater Acoustic Communications[C]//WUWNet’12 Proceedings of the Seventh ACM International Conference on Underwater Networks and Systems. Los Angeles: ACM, 2012: 5-6.

[14] Pancaldi F, Vitetta G. M, Kalbasi R, et al. Single-carrier Frequency Domain Equalization[J]. IEEE Signal Process. Mag, 2008, 25(5): 37-56.

[15] Benvenuto N, Dinis R, Falconer D, et al. Single Carrier Modulation with Nonlinear Frequency Domain Equalization: An Idea Whose Time Has Come—Again[J]. Proc. IEEE, 2010, 98(1): 69-96.

[16] Xia M, Rouseff D, Ritcey J A, et al. Underwater Acoustic Communication in a Highly Refractive Environment Using SC-FDE[J]. IEEE J. Ocean. Eng, 2014, 39(3): 491–499.

[17] He C B, Huang J G, Zhang Q F, et al. Single Carrier Frequency Domain Equalizer for Underwater Wireless Communication[C]//IEEE Mobile Computing and Communication 2009 Conf., KunMing, China: IEEE, 2009.

[18] Tuchler M, Koetter R, Singer A. C. Turbo Equalization: Principles and New Results[J]. IEEE Trans. Commun., 2002, 50(5): 754–767.

[19] Xi J Y, Yan S F, Xu L J, et al. Bidirectional Turbo Equalization for Underwater Acoustic Communications[J]. Chinese Journal of Acoustics, 2016, 35(4): 440-451.

[20] Ng B, Lam C, Falconer D. Turbo Frequency Domain Equalization for Single-carrier Broadband Wireless Systems[J]. IEEE Trans.Wireless Commun, 2007, 6(2): 759-767.

[21] Wu J X, Zheng Y R. Low Complexity Soft-input Soft-output Block Decision Feedback Equalization[J]. IEEE Journal on Selected Areas in Communications, 2008, 26(2): 281–289.

[22] Zheng Y R, Wu J X, Xiao C S. Turbo Equalization for Single-carrier Underwater Acoustic Communications[J]. IEEE Commun. Mag., 2015, 53(11): 79-87.

[23] Wang L B, Jun T, Zheng Y R. Single-carrier Frequency-domain Turbo Equalization without Cyclic Prefix or Zero Padding for Underwater Acoustic Communications [J]. Journal of the Acoustical Society of America, 2012, 132(6): 3809-3817.

[24] Yang T C, Huang S H. Building a Database of Ocean Channel Impulse Responses for Underwater Acoustic Communication Performance Evaluation: Issues, Requirements, Methods and Results[C]//ACM International Conference on Underwater Networks & Systems. Shanghai, China: ACM, 2016: 29.

Underwater Acoustic Communication Technology Adopting Low Complexity Single Carrier Frequency-Domain Turbo Equalization

XI Rui, DANG Qian-qian, HE Cheng-bing, ZHANG Rui-yu, ZHANG Qun-fei

(School of Marine Science and Technology, Northwestern Polytechnical University, Xi’an 710072, China)

Underwater acoustic communication in shallow sea has the characteristics of severe multipath delay spread, channel fading and low signal-to-noise ratio(SNR). To overcome the high computation complexity and high sensitivity to receiver parameters of conventional time-domain decision feedback equalizer, a low complexity frequency-domain Turbo iterative equalization method is proposed for sparse underwater communication channel, which is based on single-carrier block transmission structure with spreading codes. At the transmitter spreading codes are inserted between data blocks as the cyclic prefixes. At the receiver known spreading codes are employed to estimate the sparse channel and the rotational phase caused by Doppler shift, then the frequency-domain Turbo equalization technique based on the minimum mean square error criteria and the multichannel joint processing method are used to eliminate the intersymbol interference(ISI) caused by the multipath effect. The performance of the system is improved significantly. Lake test shows that the underwater communication with effective data rates of 3 kbps and 4.5 kbps is achieved via QPSK and 8PSK modulation, respectively, at a communication distance of 10.8 km, and error-free transmission is always achieved in three times of iterative equalization. This study may provide a reference for the research of robust underwater acoustic communication with high data rate.

underwater communication; single carrier frequency domain; sparse channel estimation; frequency-domain turbo iterative equalization

TJ630.34; TN929.3

A

2096-3920(2018)05-0395-08

10.11993/j.issn.2096-3920.2018.05.003

2017-08-09;

2017-09-10.

國家重點研發計劃(2016YFC1400200)、國家自然科學基金項目(61471298, 61771396).

席 瑞(1996-), 男, 在讀碩士, 主要研究方向為水聲通信.

席瑞, 黨謙謙, 何成兵, 等. 低復雜度單載波頻域Turbo均衡水聲通信技術[J].水下無人系統學報, 2018, 26 (5): 395-402.

(責任編輯: 許 妍)