專利名稱：淺海水聲通信系統(tǒng)的間接自適應(yīng)均衡方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種通信系統(tǒng)的均衡方法，特別涉及淺海水聲通信系統(tǒng)的自適應(yīng)均衡方法。
背景技術(shù)：
在淺海水聲通信系統(tǒng)中，由于海面和海底聲場的相互作用，淺海水聲信道往往表現(xiàn)出嚴(yán)重的頻率選擇 性衰落和時變性。除此以外，內(nèi)波、混響等許多其它效應(yīng)也是造成通信性能不可靠的原因。由于淺海水聲 信道的多徑特性會引起符號間干擾(ISI)，并且其多徑擴展的數(shù)量級都在毫秒以上。所以在數(shù)據(jù)發(fā)送速率 較高的條件下，經(jīng)過信道后產(chǎn)生的ISI很嚴(yán)重，這就要求在接收端必須采用均衡技術(shù)來消除ISI。
在本發(fā)明之前，主要采用的是傳統(tǒng)的直接自適應(yīng)均衡方法，但該方法并不能很好地適用于水聲通信系
統(tǒng)。這主要是由以下兩個原因造成的首先，淺海水聲信道是快速時變的，并且相對于地面無線信道，其 時變規(guī)律更為復(fù)雜，無論是釆用LMS或是RLS準(zhǔn)則的直接自適應(yīng)方法，均衡器的抽頭系數(shù)都無法快速而 準(zhǔn)確地收斂到最優(yōu)值；其次，水聲信道多徑時延很大，雖然傳統(tǒng)的自適應(yīng)均衡器利用多于信道沖激響應(yīng)階 數(shù)個抽頭系數(shù)來補償由長多徑時延帶來的信號失真，但是系統(tǒng)的復(fù)雜度較大，很容易造成接收機硬件資源 的浪費，并且增強了噪聲，引起系統(tǒng)性能的惡化。除此以外，盲均衡方法也被引入到淺海水聲通信系統(tǒng)中， 它將改進的常數(shù)模算法與一種部分判決反饋均衡器相結(jié)合，利用了水聲信道的稀疏特性，可以實現(xiàn)稀疏水 聲信道的盲均衡。但是這些方法在實際應(yīng)用中都只支持經(jīng)過QPSK或4QAM映射的低階調(diào)制發(fā)送信號，在 64QAM等高階調(diào)制的高速水下通信系統(tǒng)中性能急劇惡化。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的就在于解決現(xiàn)有技術(shù)的缺陷，設(shè)計、研究淺海水聲通信系統(tǒng)的間接自適應(yīng)均衡方法。 本發(fā)明的技術(shù)方案是-
淺海水聲通信系統(tǒng)中的間接自適應(yīng)均衡方法，其特征在于包括以下步驟(1) 發(fā)送端信號幀結(jié)構(gòu)
在該通信系統(tǒng)的發(fā)送端，待發(fā)送的比特流經(jīng)過具有糾錯特性的信道編碼和星座映射以后，得到符號序 列，A^個符號組成幀體，用發(fā)送端和接收端都已知的長度為Wff的PN序列作為幀頭，每個信號幀由幀體
和幀頭兩部分組成，M個信號幀組成一個數(shù)據(jù)包。發(fā)送端最終以數(shù)據(jù)包的形式發(fā)送數(shù)據(jù)。
(2) 快速信道估計
接收端利用接收到數(shù)據(jù)包中的各個信號幀的幀頭PN序列做快速信道估計，估計出接收到該數(shù)據(jù)幀幀 頭時刻的信道沖激響應(yīng)&:
設(shè)發(fā)送的幀頭PN序列為,那么接收到的幀頭PN序列為r(打)
= S i^JC(W - " + (式l) 其中&為信道的沖激響應(yīng)，W(W)為噪聲；將與發(fā)送端相同的PN序列;c( )和做相關(guān)，那么
五化(w). x(m — =五仇.x( — A). ;c(w — A:)} + Z x(w — _/). x(w — A)}
y=—(式2)
. x(w ■— A:)} = x(w —. x(" — A)} # 0 —S A: S v2 ￡{}為數(shù)學(xué)期望；由于JC(w)是已知的，因此五(x(w-A:).JC(" —&)}可以預(yù)先計算得到，所以
& ——"^(" ——v,《&《V2 (式3)
(3) 均衡器抽頭系數(shù)的初始化
采用自適應(yīng)的判決反饋均衡器結(jié)構(gòu)，設(shè)該均衡器的前饋濾波器抽頭個數(shù)為，反饋濾波器抽頭個數(shù)
為《2;由上一步中估計出的信道沖激響應(yīng)&,并且根據(jù)最小均方誤差準(zhǔn)則，計算出前饋濾波器的各抽頭
t仍).ff。co":, (/=—a+i，…,-i，0) (式4)
(式4)中iV。為噪聲的功率譜密度，^的表達式如(式5):
% = f《&匈(,， /. = —&十1，…廣1,0) (式5)
反饋濾波器的各抽頭系數(shù)fb。C/')由得到的前饋抽頭系數(shù)表示，其表達式為 fb。C/) = — tff。(附)vVm(/ = 1,2"..,《2) (式6)
(4) 均衡器抽頭的稀疏化 根據(jù)所有抽頭系數(shù)值的相對大小確定每個抽頭的激活門限。只保留髙于激活門限的抽頭系數(shù)，而將低
于激活門限的抽頭系數(shù)置0。第w個前饋抽頭和反饋抽頭的激活門限分別為Thff(w)和Thft(附)
t ff。C/)-2.ff。(附)
Thff(w) = max{ff。 (_/ )}.~^- (m =-《+1"."0)(式7)
。t ff。(;)
f;fb。(力一2.fb。(m)
ThJ附)=max{fb。 (_/)}. ^——^- (m = 1,.."^2) (式8)
c.|>。(y)
戶i
其中C為門限調(diào)節(jié)因子，通過大量信道的仿真實驗，C的取值范圍為3.5 4。(5)幀體數(shù)據(jù)的均衡-
采用變步長LMS算法來進一步均衡幀體數(shù)據(jù)符號；根據(jù)被激活的抽頭數(shù)，調(diào)整LMS算法的步長因子 A#(") = AxV《 (式9) A力(w)-Ax《2/《2 (式IO)
在這里，A是初始時設(shè)定的步長，《',i^分別表示激活的前饋和反饋抽頭個數(shù)；A^，A々分別表示修
正后的前饋和反饋部分的步長。
以符號速率更新被激活的各個抽頭系數(shù)值
ffk ffk+AwP; (式ll) fbk+1 (式12) 其中^是判決反饋均衡器中的檢測器判決前后的差值；《11=[^^(/)],_/ =-尺1+1，...,0且
ACO^O, fbk =[凡(力],/ = 1,...,〖2且^(/)#0分別表示^:時刻前饋和反饋濾波器各抽頭系數(shù)更新
值。K = [vwrH...W ' A = [A一]'分別表示&時刻前饋濾波器各抽頭上對應(yīng)的輸入符號和經(jīng)過判 決后輸入到反饋濾波器各抽頭上的符號。
在所述的淺海水聲通信系統(tǒng)的間接自適應(yīng)均衡算法中，所述的信道估計的中的五{}可以用^[]//來代替。
本發(fā)明的優(yōu)點和效果在于
1. 發(fā)送的數(shù)據(jù)包中的信號幀的結(jié)構(gòu)簡單。通過將數(shù)據(jù)符號分幀傳輸，有利于適應(yīng)淺海水聲信道中的惡劣 的傳輸環(huán)境。通過在幀頭插入一定數(shù)目的PN序列，可以方便接收端進行信道估計和均衡，從而提高了傳 輸?shù)聂敯粜浴?br> 2. 通過在幀頭接收階段進行快速信道估計，有效而迅速地跟蹤時變的水聲信道，從而有利于均衡器及時 調(diào)整各個抽頭系數(shù)，更加有效地消除碼間干擾(ISI)。
3. 通過均衡器各抽頭系數(shù)的初始化，可以將接收信號的眼圖初步打開，從而便于在隨之而來的幀體接收 中，各抽頭系數(shù)迅速收斂到最優(yōu)值。
4. 通過均衡器各抽頭的稀疏化過程，只激活特定位置特定數(shù)目的抽頭，從而節(jié)省了系統(tǒng)的硬件資源，同 時也可以在一定程度上降低通過均衡器的噪聲，從而提高了均衡器的輸出信噪比。
5. 變步長的LMS算法的運算量很小，并且由于初始均衡器系數(shù)已經(jīng)接近收斂，所以它的收斂性能也很好。 同時根據(jù)信道狀況動態(tài)調(diào)整步長因子，從而更加精確地控制各抽頭系數(shù)的收斂速度，獲得最佳的均衡效果。
本發(fā)明的其他優(yōu)點和效果將在下面繼續(xù)描述。


圖1——數(shù)據(jù)包中的信號幀結(jié)構(gòu)示意圖。
6圖2——間接自適應(yīng)均衡方法流程圖。
圖3——自適應(yīng)判決反饋均衡器結(jié)構(gòu)圖。
圖4——理想和實際估計的信道沖激響應(yīng)函數(shù)對比圖。
圖5——均衡前信號的星座圖。
圖6——采用直接自適應(yīng)均衡方法后的信號的星座圖。
圖7——采用間接自適應(yīng)均衡方法后的信號的星座圖
圖8——兩種方法的均方誤差對比圖。
具體實施例方式
下面 結(jié)合附圖和實施例，對本發(fā)明所述的技術(shù)方案作進一步的闡述。
一. 發(fā)送端信號幀結(jié)構(gòu)
在淺海水聲通信系統(tǒng)的發(fā)送端，待發(fā)送的比特流經(jīng)過具有糾錯特性的信道編碼和星座映射以后，得到 符號序列，將這些符號以信號幀的形式組成數(shù)據(jù)包發(fā)送出去， 一個數(shù)據(jù)包由M個信號幀組成，每個信號
幀由幀體和幀頭兩部分組成，如圖1所示。其中幀體iV^個符號組成,用發(fā)送端和接收端都已知的長度為
的PN序列作為幀頭。利用PN序列良好的相關(guān)特性可以實現(xiàn)快速而準(zhǔn)確的信道估計和同步。
二. 間接自適應(yīng)均衡方法
圖2為間接自適應(yīng)均衡方法的流程圖。接收端按符號接收到信號幀以后，首先利用幀頭PN序列進行 快速信道估計，估計出接收到該數(shù)據(jù)幀幀頭時刻的信道沖激響應(yīng)。然后按照MMSE準(zhǔn)則，計算出判決反 饋均衡器各前饋抽頭系數(shù)和反饋抽頭系數(shù)，完成抽頭系數(shù)的初始化。并且選取一定的門限，只激活高于一 定門限的抽頭，而將其他未激活的抽頭系數(shù)置0，從而完成該均衡器抽頭的稀疏化。當(dāng)進入幀體符號處理 階段時，利用變步長LMS算法在初始化的稀疏抽頭的基礎(chǔ)上對抽頭系數(shù)進行自適應(yīng)調(diào)節(jié)，這樣可以跟蹤 幀體發(fā)送階段信道的變化，從而得到最佳的收斂系數(shù)。在下一個信號幀到來的時候，重復(fù)上述步驟。
即該方法利用接收到的幀頭PN序列得到比較粗糙的均衡器的抽頭系數(shù)值，幀體接收階段相當(dāng)于對系 數(shù)進行細調(diào)。這樣分層調(diào)節(jié)系數(shù)的好處在于，雖然粗調(diào)部分的計算不是很精確，但是相當(dāng)于將眼圖初步打 開。因此留給自適應(yīng)算法的只剩下將系數(shù)調(diào)節(jié)到理想的最佳值。 1.快速信道估計
根據(jù)發(fā)送端信號幀結(jié)構(gòu)，利用幀頭PN序列的相關(guān)特性進行快速信道估計。
設(shè)發(fā)送的幀頭PN序列為jc(w)(對PN序列做0 —-1,141的映射)，那么接收到的幀頭PN序列為
= S At - A) + (式l) 其中&為信道的沖激響應(yīng)，w(w)為噪聲。
將本地產(chǎn)生的與發(fā)送端相同的PN序列和接收到的幀頭PN序列做相關(guān)，由于x(w)的互相關(guān)函數(shù)為0, 并且jc(w)與w(")互相獨立，得到五(x(w-力x(w-A)^0,^MA:: vv(")} = 0 。那么.—足)}=五{4 . ;c(w — A). _ A)} + 2 f(A乂. x(" — _/ ). ;k:(m — A)}
>-V| ,乂itifc (式2)
. —A)}=五{& x(" — A) — A:)} # 0_v, S A; S v2
(式2)中包含了多徑信號的幅度信息&和位置信息A:， ^ = 0表示了主徑信號的位置。五U為數(shù)學(xué) 期望，由于x(")是已知的，因此五(JC("-A:).x(" —"}可以預(yù)先計算得到。將其代入(式2)，可以得到 & —— —v,;^A:《V2 (式3)
從上述的推算可知，由于x(w)與w(X)不相關(guān)，使得上述計算不受噪聲影響，因此本信道估計方法的 抗噪聲干擾能力很強。并且副徑的幅度&可以大于主徑&,因此可以跟蹤OdB的嚴(yán)重畸變多徑。
在實際應(yīng)用中，五U用土[]〃代替，/為PN序列長度。因此，即使在有0dB嚴(yán)重畸變副徑的情況
4=1
下，也可以較為快速和精確地估計出相應(yīng)的信道響應(yīng)。
2. 均衡器抽頭系數(shù)的初始化
系統(tǒng)釆用的是圖3所示自適應(yīng)判決反饋均衡器。其特點是只要判決正確，就可以由反饋部分完全消除 由先前符號引起的ISI。同時，采用一定的自適應(yīng)算法，對判決反饋均衡器的前饋抽頭系數(shù)和反饋抽頭系
數(shù)遞推地調(diào)整，從而可以有效的跟蹤信道變化帶來的符號間干擾的變化。
在估計出信道的沖激響應(yīng)&以后，進行均衡器抽頭系數(shù)的初始化。這里采用的是最小均方誤差準(zhǔn)則
(MMSE)。因為MMSE準(zhǔn)則的低復(fù)雜度和對噪聲的魯棒性使其可以很好的用于水聲信道。設(shè)均衡器的前 饋濾波器抽頭個數(shù)為《，反饋濾波器抽頭個數(shù)為《2。由以下線性方程組可以得到前饋濾波器的各抽頭系
數(shù)ffo(;)-
力A.ff。(力《 (/ = -&+1".,1,0) (式4)
戶-A
(式4)中的iV。為噪聲的功率譜密度，^的表達式如(式5):
% = i《t,力+ 乂《 ("=—A +1"..,-1,0) (式5)
反饋濾波器的各抽頭系數(shù)fb。C/')由前饋抽頭系數(shù)表示，其表達式為
fb0(y) = - t ff。(附). ，C/ = i,2，..,,&) (式6)
3. 均衡器抽頭的稀疏化
由于淺海水聲信道具有稀疏多徑特性，大多數(shù)的均衡器抽頭對于均衡器收斂沒有作用。如果不激活這些抽頭，可以減小均衡器的收斂時間并且節(jié)省硬件資源。同時，由于減少了無用抽頭的數(shù)量，也減小了通 過均衡器的噪聲，從而可以提高均衡器的輸出信噪比。
在這里，我們采用一種簡單的門限選擇方法。B卩，根據(jù)所有抽頭系數(shù)值的相對大小確定每個抽頭的激 活門限。只保留高于激活門限的抽頭系數(shù)，而將低于激活門限的抽頭系數(shù)置O。第m個前饋抽頭和反饋抽
頭的激活門限分別為ThffO0和Thjw):
i ff。(力-2.ff。(m)
Thff(w) = max{ff。(y)}.^^~^- (m =—《+1"..,0)(式7)
C.力ff。(力
堂fb。(;)-2.ft。(附)
ThJ—= max{fb。C0}.^^^- (m-l,…,A) (式8)
C.|>。C/)
一i
其中C為門限調(diào)節(jié)因子，通過大量信道的仿真實驗，當(dāng)C的值取3.5 4的時候可以有效地激活特定 位置上的抽頭。 4.幀體數(shù)據(jù)的均衡
利用幀頭的PN序列，通過上述步驟得到稀疏的抽頭系數(shù)以后，就可以采用自適應(yīng)均衡算法來進一步的 均衡幀體數(shù)據(jù)符號，這里采用的是變步長LMS算法。因為相對于RLS算法，它的運算量小，并且由于初始 均衡器系數(shù)已經(jīng)接近收斂，所以它的收斂性能也很好。
根據(jù)被激活的均衡器抽頭數(shù)目，調(diào)整LMS算法的步長因子
A^(w)-Ax《/《 (式9)
△,(") = Ax^:2/a:; (式io)
A是原始步長，〖;，《;分別表示被激活的前饋和反饋抽頭個數(shù)。Af,A々分別表示修正后的前饋和反
饋部分的步長，由于稀疏抽頭個數(shù)大致反映了當(dāng)前的信道狀況，所以可以根據(jù)信道狀況動態(tài)調(diào)整步長因子， 從而調(diào)整LMS算法的收斂速度。
LMS算法中的誤差信號&是檢測器判決前后的差值。以符號速率更新被激活的各個抽頭系數(shù)值，從而 使稀疏均衡器進一步收斂
ffk+1=ffk(式ll)
ftkw二fbk+A犬.&'/: (式12)
其中ffk =恥CO],; = —A +1，…,o且汪力> o; fbk = [fbk; = i,…,&且fbk (力* o,分別表示k
時刻前饋和反饋濾波器各抽頭系數(shù)更新值。FA =[vi+Jfi—,...vj, & .4^:f分別表示〖時刻前饋濾波器各抽頭上對應(yīng)的輸入符號和經(jīng)過判決后輸入到反饋濾波器各抽頭上的符號，如圖3所示。 三.性能評價
圖4表示實際信道響應(yīng)和估計出的信道響應(yīng)函數(shù)的頻域表示?？梢园l(fā)現(xiàn)，采用本發(fā)明提出的發(fā)送信號 幀結(jié)構(gòu)以及基于幀頭PN序列的快速信道估計算法，可以準(zhǔn)確的估計出時變水聲信道的瞬時沖激響應(yīng)函數(shù)， 從而保證了接下來均衡器各抽頭系數(shù)的初始化過程的正確性和快速收斂性。
圖5表示均衡前的信號星座圖，為了使系統(tǒng)支持高階調(diào)制，采用的是64QAM的調(diào)制方法，可以發(fā)現(xiàn) 由于存在比較強的ISI,各接收符號在星座圖上位置散亂。
圖6表示直接自適應(yīng)均衡方法效果圖。該方法將幀頭的PN序列作為訓(xùn)練序列，使用LMS算法，訓(xùn)練 階段的誤差是經(jīng)過均衡后的PN序列和已知PN序列的差值，幀體數(shù)據(jù)接收階段誤差的定義和間接自適應(yīng) 均衡算法相同。可以發(fā)現(xiàn)，采用直接自適應(yīng)均衡方法，在64QAM下并不能很好地消除碼間干擾。這是由 于各抽頭系數(shù)需要很長的訓(xùn)練序列才能收斂到穩(wěn)態(tài)。對于一個通信系統(tǒng)而言，已知信息過長會使得系統(tǒng)效 率大大降低。并且該方法中均衡器的各抽頭都處于激活狀態(tài)，系統(tǒng)硬件的開銷很大。
圖7是經(jīng)過間接自適應(yīng)均衡方法后的符號在星座圖中的分布，可以明顯地看出均衡后的各個符號都集 中在對應(yīng)的星座點周圍。經(jīng)過多次實驗統(tǒng)計，在64QAM的調(diào)制下， 一個包含5000個符號的幀體，采用間 接自適應(yīng)均衡算法后的誤符號數(shù)都在20個以下，即誤符號率為0.2 0.4%，這些少量錯誤的符號完全可以 通過后續(xù)的差錯編碼和其它接收端技術(shù)得到糾正和消除。這表明了該方法可以支持高階調(diào)制，從而適用于 高速數(shù)據(jù)傳輸。
圖8是兩種方法的均方誤差(MSE)曲線的對比圖，兩種自適應(yīng)方法中各抽頭系數(shù)都是以符號速率更 新的。需要注意的是，間接自適應(yīng)方法只是在幀體符號接收階段才用到LMS算法，所以MSE曲線從開始 接收幀體數(shù)據(jù)時才會出現(xiàn)。從圖中可以明顯地發(fā)現(xiàn)由于快速而精確的信道估計和準(zhǔn)確的初始抽頭系數(shù)的 計算，使得在幀體接收的開始階段均衡器各抽頭已處于基本收斂狀態(tài)，后面的變步長LMS方法只是根據(jù) 變化的信道做微調(diào)。而直接自適應(yīng)方法則由于訓(xùn)練符號有限，無法收斂到穩(wěn)態(tài)，所以MSE過大，導(dǎo)致其 無法均衡出高階調(diào)制的數(shù)據(jù)符號。
在通常的淺海水聲通信系統(tǒng)中，由于信道的長時延造成的碼間干擾比較大，并且接收技術(shù)有限，所以 一般多采用以QPSK或4QAM為代表的低階調(diào)制。上述結(jié)果驗證了本發(fā)明提出的間接自適應(yīng)均衡方法可以 使得淺海水聲通信系統(tǒng)支持諸如64QAM的高階調(diào)制，從而大大提高通信效率和比特率，有效地實現(xiàn)了水 下高速數(shù)字通信。
本發(fā)明請求保護的范圍并不僅僅局限于本具體實施方式
的描述。
10
權(quán)利要求
1.淺海水聲通信系統(tǒng)的間接自適應(yīng)均衡方法，其特征在于包括以下步驟(1)發(fā)送端信號幀結(jié)構(gòu)在該通信系統(tǒng)的發(fā)送端，待發(fā)送的比特流經(jīng)過具有糾錯特性的信道編碼和星座映射以后，得到符號序列，NB個符號組成幀體；用發(fā)送端和接收端都已知的長度為NH的PN序列作為幀頭；每個信號幀由幀體和幀頭兩部分組成，M個信號幀組成一個數(shù)據(jù)包，發(fā)送端最終以數(shù)據(jù)包的形式發(fā)送數(shù)據(jù)；(2)快速信道估計接收端利用接收到數(shù)據(jù)包中的各個信號幀的幀頭PN序列做快速信道估計，估計出接收到該數(shù)據(jù)幀幀頭時刻的信道沖激響應(yīng)hk設(shè)發(fā)送的幀頭PN序列為x(n)，那么接收到的幀頭PN序列為r(n)<maths id="math0001" num="0001" ><math><![CDATA[ <mrow><mi>r</mi><mrow> <mo>(</mo> <mi>n</mi> <mo>)</mo></mrow><mo>=</mo><munderover> <mi>&Sigma;</mi> <mrow><mi>k</mi><mo>=</mo><msub> <mi>v</mi> <mn>1</mn></msub> </mrow> <msub><mi>v</mi><mn>2</mn> </msub></munderover><msub> <mi>h</mi> <mi>k</mi></msub><mi>x</mi><mrow> <mo>(</mo> <mi>n</mi> <mo>-</mo> <mi>k</mi> <mo>)</mo></mrow><mo>+</mo><mi>w</mi><mrow> <mo>(</mo> <mi>n</mi> <mo>)</mo></mrow> </mrow>]]></math> id="icf0001" file="A2008100240220002C1.tif" wi="45" he="12" top= "104" left = "27" img-content="drawing" img-format="tif" orientation="portrait" inline="yes"/></maths>(式1)其中hk為信道的沖激響應(yīng)，w(n)為噪聲；將與發(fā)送端相同的PN序列x(n)和r(n)做相關(guān)，那么<maths id="math0002" num="0002" ><math><![CDATA[ <mrow><mi>E</mi><mo>{</mo><mi>r</mi><mrow> <mo>(</mo> <mi>n</mi> <mo>)</mo></mrow><mo>&CenterDot;</mo><mi>x</mi><mrow> <mo>(</mo> <mi>n</mi> <mo>-</mo> <mi>k</mi> <mo>)</mo></mrow><mo>}</mo><mo>=</mo><mi>E</mi><mo>{</mo><msub> <mi>h</mi> <mi>k</mi></msub><mo>&CenterDot;</mo><mi>x</mi><mrow> <mo>(</mo> <mi>n</mi> <mo>-</mo> <mi>k</mi> <mo>)</mo></mrow><mo>&CenterDot;</mo><mi>x</mi><mrow> <mo>(</mo> <mi>n</mi> <mo>-</mo> <mi>k</mi> <mo>)</mo></mrow><mo>}</mo><mo>+</mo><munderover> <mi>&Sigma;</mi> <mrow><mi>j</mi><mo>=</mo><mo>-</mo><msub> <mi>v</mi> <mn>1</mn></msub><mo>,</mo><mi>j</mi><mo>&NotEqual;</mo><mi>k</mi> </mrow> <msub><mi>v</mi><mn>2</mn> </msub></munderover><mi>E</mi><mo>{</mo><msub> <mi>h</mi> <mi>j</mi></msub><mo>&CenterDot;</mo><mi>x</mi><mrow> <mo>(</mo> <mi>n</mi> <mo>-</mo> <mi>j</mi> <mo>)</mo></mrow><mo>&CenterDot;</mo><mi>x</mi><mrow> <mo>(</mo> <mi>n</mi> <mo>-</mo> <mi>k</mi> <mo>)</mo></mrow><mo>}</mo> </mrow>]]></math> id="icf0002" file="A2008100240220002C2.tif" wi="130" he="10" top= "142" left = "27" img-content="drawing" img-format="tif" orientation="portrait" inline="yes"/></maths>(式2)<maths id="math0003" num="0003" ><math><![CDATA[ <mrow><mo>+</mo><mi>E</mi><mo>{</mo><mi>w</mi><mrow> <mo>(</mo> <mi>n</mi> <mo>)</mo></mrow><mo>&CenterDot;</mo><mi>x</mi><mrow> <mo>(</mo> <mi>n</mi> <mo>-</mo> <mi>k</mi> <mo>)</mo></mrow><mo>}</mo><mo>=</mo><mi>E</mi><mo>{</mo><msub> <mi>h</mi> <mi>k</mi></msub><mo>&CenterDot;</mo><mi>x</mi><mrow> <mo>(</mo> <mi>n</mi> <mo>-</mo> <mi>k</mi> <mo>)</mo></mrow><mo>&CenterDot;</mo><mi>x</mi><mrow> <mo>(</mo> <mi>n</mi> <mo>-</mo> <mi>k</mi> <mo>)</mo></mrow><mo>}</mo><mo>&NotEqual;</mo><mn>0</mn><msub> <mrow><mo>-</mo><mi>v</mi> </mrow> <mn>1</mn></msub><mo>&le;</mo><mi>k</mi><mo>&le;</mo><msub> <mi>v</mi> <mn>2</mn></msub> </mrow>]]></math></maths>E{}為數(shù)學(xué)期望；由于x(n)是已知的，因此E{x(n-k)·x(n-k)}可以預(yù)先計算得到，所以hk＝E{r(n)·x(n-k)}/E{x(n-k)·x(n-k)} -v1≤k≤v2 (式3)(3)均衡器抽頭系數(shù)的初始化采用自適應(yīng)的判決反饋均衡器結(jié)構(gòu)，設(shè)該均衡器的前饋濾波器抽頭個數(shù)為K1，反饋濾波器抽頭個數(shù)為K2；由上一步中估計出的信道沖激響應(yīng)hk，并且根據(jù)最小均方誤差準(zhǔn)則，計算出前饋濾波器的各抽頭系數(shù)ff0(j) id="icf0004" file="A2008100240220002C4.tif" wi="73" he="11" top= "226" left = "32" img-content="drawing" img-format="tif" orientation="portrait" inline="yes"/>(式4)(式4)中的N0為噪聲的功率譜密度， id="icf0005" file="A2008100240220002C5.tif" wi="3" he="3" top= "245" left = "94" img-content="drawing" img-format="tif" orientation="portrait" inline="yes"/>的表達式如下 id="icf0006" file="A2008100240220002C6.tif" wi="83" he="10" top= "254" left = "27" img-content="drawing" img-format="tif" orientation="portrait" inline="yes"/>(式5)反饋濾波器的各抽頭系數(shù)fb0(j)由得到的前饋抽頭系數(shù)表示，其表達式為<maths id="math0004" num="0004" ><math><![CDATA[ <mrow><msub> <mi>fb</mi> <mn>0</mn></msub><mrow> <mo>(</mo> <mi>j</mi> <mo>)</mo></mrow><mo>=</mo><mo>-</mo><munderover> <mi>&Sigma;</mi> <mrow><mi>m</mi><mo>=</mo><mo>-</mo><msub> <mi>K</mi> <mn>1</mn></msub><mo>+</mo><mn>1</mn> </mrow> <mn>0</mn></munderover><msub> <mi>ff</mi> <mn>0</mn></msub><mrow> <mo>(</mo> <mi>m</mi> <mo>)</mo></mrow><mo>&CenterDot;</mo><msub> <mi>h</mi> <mrow><mi>j</mi><mo>-</mo><mi>m</mi> </mrow></msub><mrow> <mo>(</mo> <mi>j</mi> <mo>=</mo> <mn>1,2</mn> <mo>,</mo> <mo>.</mo> <mo>.</mo> <mo>.</mo> <mo>,</mo> <msub><mi>K</mi><mn>2</mn> </msub> <mo>)</mo></mrow> </mrow>]]></math> id="icf0007" file="A2008100240220003C1.tif" wi="78" he="10" top= "27" left = "38" img-content="drawing" img-format="tif" orientation="portrait" inline="yes"/></maths>(式6)(4)均衡器抽頭的稀疏化根據(jù)所有抽頭系數(shù)值的相對大小確定每個抽頭的激活門限；只保留高于激活門限的抽頭系數(shù)，而將低于激活門限的抽頭系數(shù)置0，第m個前饋抽頭和反饋抽頭的激活門限分別為Thff(m)和Thfb(m)<maths id="math0005" num="0005" ><math><![CDATA[ <mrow><msub> <mi>Th</mi> <mi>ff</mi></msub><mrow> <mo>(</mo> <mi>m</mi> <mo>)</mo></mrow><mo>=</mo><mi>max</mi><mo>{</mo><msub> <mi>ff</mi> <mn>0</mn></msub><mrow> <mo>(</mo> <mi>j</mi> <mo>)</mo></mrow><mo>}</mo><mo>&CenterDot;</mo><mfrac> <mrow><munderover> <mi>&Sigma;</mi> <mrow><mi>j</mi><mo>=</mo><mo>-</mo><msub> <mi>K</mi> <mn>1</mn></msub><mo>+</mo><mn>1</mn> </mrow> <mn>0</mn></munderover><msub> <mi>ff</mi> <mn>0</mn></msub><mrow> <mo>(</mo> <mi>j</mi> <mo>)</mo></mrow><mo>-</mo><mn>2</mn><mo>&CenterDot;</mo><msub> <mi>ff</mi> <mn>0</mn></msub><mrow> <mo>(</mo> <mi>m</mi> <mo>)</mo></mrow> </mrow> <mrow><mi>C</mi><mo>&CenterDot;</mo><munderover> <mi>&Sigma;</mi> <mrow><mi>j</mi><mo>=</mo><mo>-</mo><msub> <mi>K</mi> <mn>1</mn></msub><mo>+</mo><mn>1</mn> </mrow> <mn>0</mn></munderover><msub> <mi>ff</mi> <mn>0</mn></msub><mrow> <mo>(</mo> <mi>j</mi> <mo>)</mo></mrow> </mrow></mfrac><mrow> <mo>(</mo> <mi>m</mi> <mo>=</mo> <mo>-</mo> <msub><mi>K</mi><mn>1</mn> </msub> <mo>+</mo> <mn>1</mn> <mo>,</mo> <mo>.</mo> <mo>.</mo> <mo>.</mo> <mo>,</mo> <mn>0</mn> <mo>)</mo></mrow> </mrow>]]></math> id="icf0008" file="A2008100240220003C2.tif" wi="116" he="22" top= "67" left = "29" img-content="drawing" img-format="tif" orientation="portrait" inline="yes"/></maths>(式7)<maths id="math0006" num="0006" ><math><![CDATA[ <mrow><msub> <mi>Th</mi> <mi>fb</mi></msub><mrow> <mo>(</mo> <mi>m</mi> <mo>)</mo></mrow><mo>=</mo><mi>max</mi><mo>{</mo><msub> <mi>fb</mi> <mn>0</mn></msub><mrow> <mo>(</mo> <mi>j</mi> <mo>)</mo></mrow><mo>}</mo><mo>&CenterDot;</mo><mfrac> <mrow><munderover> <mi>&Sigma;</mi> <mrow><mi>j</mi><mo>=</mo><mn>1</mn> </mrow> <msub><mi>K</mi><mn>2</mn> </msub></munderover><msub> <mi>fb</mi> <mn>0</mn></msub><mrow> <mo>(</mo> <mi>j</mi> <mo>)</mo></mrow><mo>-</mo><mn>2</mn><mo>&CenterDot;</mo><msub> <mi>fb</mi> <mn>0</mn></msub><mrow> <mo>(</mo> <mi>m</mi> <mo>)</mo></mrow> </mrow> <mrow><mi>C</mi><mo>&CenterDot;</mo><munderover> <mi>&Sigma;</mi> <mrow><mi>j</mi><mo>=</mo><mn>1</mn> </mrow> <msub><mi>K</mi><mn>2</mn> </msub></munderover><msub> <mi>fb</mi> <mn>0</mn></msub><mrow> <mo>(</mo> <mi>j</mi> <mo>)</mo></mrow> </mrow></mfrac><mrow> <mo>(</mo> <mi>m</mi> <mo>=</mo> <mn>1</mn> <mo>,</mo> <mo>.</mo> <mo>.</mo> <mo>.</mo> <mo>,</mo> <msub><mi>K</mi><mn>2</mn> </msub> <mo>)</mo></mrow> </mrow>]]></math> id="icf0009" file="A2008100240220003C3.tif" wi="105" he="23" top= "95" left = "29" img-content="drawing" img-format="tif" orientation="portrait" inline="yes"/></maths>(式8)其中C為門限調(diào)節(jié)因子，通過大量信道的仿真實驗，C的取值范圍為3.5～4；(5)幀體數(shù)據(jù)的均衡采用變步長LMS算法來進一步均衡幀體數(shù)據(jù)符號；根據(jù)被激活的抽頭數(shù)，調(diào)整LMS算法的步長因子Δff(n)＝Δ×K1/K′1(式9)Δfb(n)＝Δ×K2/K′2(式10)Δ是初始時設(shè)定的步長，K′1，K′2分別表示激活的前饋和反饋抽頭個數(shù)，Δff，Δfb分別表示修正后的前饋和反饋部分的步長；以符號速率更新被激活的各個抽頭系數(shù)值<maths id="math0007" num="0007" ><math><![CDATA[ <mrow><msub> <mi>ff</mi> <mrow><mi>k</mi><mo>+</mo><mn>1</mn> </mrow></msub><mo>=</mo><msub> <mi>ff</mi> <mi>k</mi></msub><mo>+</mo><msub> <mi>&Delta;</mi> <mi>ff</mi></msub><mo>&CenterDot;</mo><msub> <mi>&epsiv;</mi> <mi>k</mi></msub><mo>&CenterDot;</mo><msubsup> <mi>V</mi> <mi>k</mi> <mo>*</mo></msubsup> </mrow>]]></math> id="icf0010" file="A2008100240220003C4.tif" wi="38" he="5" top= "191" left = "33" img-content="drawing" img-format="tif" orientation="portrait" inline="yes"/></maths>(式11)<maths id="math0008" num="0008" ><math><![CDATA[ <mrow><msub> <mi>fb</mi> <mrow><mi>k</mi><mo>+</mo><mn>1</mn> </mrow></msub><mo>=</mo><msub> <mi>fb</mi> <mi>k</mi></msub><mo>+</mo><msub> <mi>&Delta;</mi> <mi>fb</mi></msub><mo>&CenterDot;</mo><msub> <mi>&epsiv;</mi> <mi>k</mi></msub><mo>&CenterDot;</mo><msubsup> <mover><mi>I</mi><mo>~</mo> </mover> <mi>k</mi> <mo>*</mo></msubsup> </mrow>]]></math> id="icf0011" file="A2008100240220003C5.tif" wi="39" he="6" top= "201" left = "33" img-content="drawing" img-format="tif" orientation="portrait" inline="yes"/></maths>(式12)其中εk是判決反饋均衡器中的檢測器判決前后的差值；ffk＝[ffk(j)]，j＝-K1+1，...，0且ffk(j)≠0，fbk＝[fbk(j)]，j＝1，...，K2且fbk(j)≠0分別表示K時刻前饋和反饋濾波器各抽頭系數(shù)更新值，<maths id="math0009" num="0009" ><math><![CDATA[ <mrow><msub> <mi>V</mi> <mi>k</mi></msub><mo>=</mo><msup> <mrow><mo>[</mo><msub> <mi>v</mi> <mrow><mi>k</mi><mo>+</mo><msub> <mi>K</mi> <mn>1</mn></msub><mo>-</mo><mn>1</mn> </mrow></msub><mo>.</mo><mo>.</mo><mo>.</mo><msub> <mi>v</mi> <mi>k</mi></msub><mo>]</mo> </mrow> <mi>t</mi></msup><mo>,</mo> </mrow>]]></math> id="icf0012" file="A2008100240220003C6.tif" wi="32" he="5" top= "235" left = "25" img-content="drawing" img-format="tif" orientation="portrait" inline="yes"/></maths><maths id="math0010" num="0010" ><math><![CDATA[ <mrow><msub> <mover><mi>I</mi><mo>~</mo> </mover> <mi>k</mi></msub><mo>=</mo><msup> <mrow><mo>[</mo><msub> <mover><mi>I</mi><mo>~</mo> </mover> <mrow><mi>k</mi><mo>-</mo><mn>1</mn> </mrow></msub><mo>.</mo><mo>.</mo><mo>.</mo><msub> <mover><mi>I</mi><mo>~</mo> </mover> <mrow><mi>k</mi><mo>-</mo><msub> <mi>K</mi> <mn>2</mn></msub> </mrow></msub><mo>]</mo> </mrow> <mi>t</mi></msup> </mrow>]]></math> id="icf0013" file="A2008100240220003C7.tif" wi="28" he="6" top= "235" left = "59" img-content="drawing" img-format="tif" orientation="portrait" inline="yes"/></maths>分別表示K時刻前饋濾波器各抽頭上對應(yīng)的輸入符號和經(jīng)過判決后輸入到反饋濾波器各抽頭上的符號。
2.根據(jù)權(quán)利要求l所述的淺海水聲通信系統(tǒng)的間接自適應(yīng)均衡方法，其特征在于，在信道估計中，￡{}可 以用力[]〃來代替。
全文摘要
本發(fā)明公開了一種淺海水聲通信系統(tǒng)的間接自適應(yīng)均衡方法，利用本方法可以消除具有時變和多徑特性的淺海水聲信道帶來的傳輸符號間干擾。本發(fā)明在發(fā)送端設(shè)計了一種適合在淺海水聲信道中傳輸?shù)男盘枎Y(jié)構(gòu)。在接收端利用幀頭PN序列進行快速信道估計和均衡器抽頭系數(shù)的初始化，并根據(jù)實際傳輸環(huán)境選擇相應(yīng)的門限，實現(xiàn)均衡器抽頭的稀疏化，采用可變步長的LMS算法進一步減小誤差，從而更好地均衡幀體數(shù)據(jù)。本發(fā)明使淺海水聲通信系統(tǒng)中的均衡器具有快速收斂性和較低的硬件復(fù)雜度，對經(jīng)過高階調(diào)制的發(fā)送信號具有很好的均衡效果，可以有效地應(yīng)用于淺海高速數(shù)字通信系統(tǒng)。
文檔編號H04L25/02GK101567863SQ20081002402
公開日2009年10月28日 申請日期2008年4月24日 優(yōu)先權(quán)日2008年4月24日
發(fā)明者華 余, 吉 奚, 力 趙, 鄒采榮, 昕 魏 申請人:昕 魏