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時(shí)變信道下的被動(dòng)時(shí)間反轉(zhuǎn)擴(kuò)頻水聲通信?

2015-10-29 02:23周躍海曹秀嶺吳燕藝童峰
應(yīng)用聲學(xué) 2015年6期
關(guān)鍵詞:碼元水聲接收機(jī)

周躍?!〔苄銕X 吳燕藝 童峰

(廈門大學(xué)水聲通信與海洋信息技術(shù)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室 廈門 361005)

時(shí)變信道下的被動(dòng)時(shí)間反轉(zhuǎn)擴(kuò)頻水聲通信?

周躍海曹秀嶺吳燕藝童峰?

(廈門大學(xué)水聲通信與海洋信息技術(shù)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室廈門361005)

多通道被動(dòng)時(shí)間反轉(zhuǎn)可通過(guò)對(duì)信道多徑進(jìn)行時(shí)間、空間聚焦實(shí)現(xiàn)信道匹配,但低信噪比、時(shí)變特性造成的信道特性失配對(duì)時(shí)間反轉(zhuǎn)處理的性能造成嚴(yán)重影響。在垂直陣接收的基礎(chǔ)上,本文采用碼片級(jí)信道估計(jì)獲取水聲信道特性并進(jìn)行周期性更新,并采用已判決碼元產(chǎn)生的擴(kuò)頻碼片作為信道估計(jì)訓(xùn)練序列,結(jié)合稀疏信道估計(jì)算法抑制零值抽頭上的估計(jì)噪聲,從而可有效改善時(shí)變、低信噪比條件下的被動(dòng)時(shí)間反轉(zhuǎn)處理的時(shí)、空多徑聚焦效果,提高擴(kuò)頻通信性能。通過(guò)湖試實(shí)驗(yàn)比較了采用稀疏信道估計(jì)、傳統(tǒng)信道估計(jì)算法的時(shí)反擴(kuò)頻接收機(jī),以及經(jīng)典直擴(kuò)接收機(jī)的通信性能,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:本文方案可在低信噪比獲得較好的性能,并有效抑制時(shí)變信道對(duì)時(shí)反擴(kuò)頻通信性能的影響。

時(shí)變信道,稀疏信道估計(jì),被動(dòng)時(shí)間反轉(zhuǎn),直接序列擴(kuò)頻

1 引言

隨著海洋開(kāi)發(fā)、海洋環(huán)境監(jiān)測(cè)和海洋國(guó)防安全等領(lǐng)域信息化建設(shè)的快速發(fā)展,海洋信息獲取、信息傳輸?shù)男枨蟠蟠笤黾樱曂ㄐ偶夹g(shù)成為海洋高科技的前沿和研究熱點(diǎn)。與無(wú)線電信道相比,海洋信道是個(gè)非常復(fù)雜的隨機(jī)時(shí)-空-頻變信道[1],具有典型的雙重?cái)U(kuò)展特性:時(shí)間擴(kuò)展和多普勒擴(kuò)展,接收信號(hào)將受時(shí)間-頻率雙重選擇性衰落的嚴(yán)重影響[2]。因此,高性能水聲通信技術(shù)的研究極具挑戰(zhàn)性[3]。

直接序列擴(kuò)頻(Direct sequence spread spectrum,DSSS)技術(shù)通過(guò)偽隨機(jī)碼擴(kuò)展信號(hào)頻譜,可利用擴(kuò)頻增益提高抗多徑、抗干擾性能,因而廣泛應(yīng)用于低信噪比(Signal noise ratio,SNR)條件下的水聲通信[4-5]。但是,在時(shí)變、多徑水聲信道條件下,傳統(tǒng)的基于匹配濾波器的直接序列擴(kuò)頻系統(tǒng)獲得的擴(kuò)頻增益急劇下降,影響了通信性能。針對(duì)這個(gè)問(wèn)題,L.E.Freitag[6]等采用碼片速率信道均衡改善時(shí)變信道條件下擴(kuò)頻水聲通信的性能,但是,碼片速率信道均衡器要求較高的輸入信號(hào)信噪比來(lái)保證自適應(yīng)均衡算法的收斂性能,同時(shí)其性能對(duì)算法參數(shù)比較敏感。

作為一種自適應(yīng)環(huán)境匹配處理技術(shù),被動(dòng)時(shí)間反轉(zhuǎn)處理因其運(yùn)算復(fù)雜度較低、穩(wěn)健性較好、系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)方便而在水聲通信系統(tǒng)中得到廣泛研究[7-11]。T.C.Yang[10]、張涵[11]等利用時(shí)間反轉(zhuǎn)(Time reversal,TR)處理進(jìn)行多徑的時(shí)間-空間聚焦進(jìn)一步改善直接序列擴(kuò)頻水聲的性能。然而,在低信噪比及時(shí)變水聲信道條件下獲取的信道特性與真實(shí)信道存在失配將造成時(shí)反處理器性能的惡化。

針對(duì)時(shí)變信道對(duì)時(shí)反處理的影響,學(xué)者們以數(shù)據(jù)塊內(nèi)信道平穩(wěn)為前提,提出了利用已判決碼元估計(jì)并更新時(shí)反預(yù)處理器的解決方案。Guosong Zhang[8]、Aijun Song[9]等人把正交相移鍵控(Quadrature phase shift keyin,QPSK)發(fā)射數(shù)據(jù)分成若干塊(Block),在塊內(nèi)信道穩(wěn)定的前提下,利用已判決碼元作為訓(xùn)練序列,采用匹配追蹤(Matching pursuit,MP)算法進(jìn)行稀疏信道估計(jì),通過(guò)逐塊更新信道特性提高時(shí)間反轉(zhuǎn)的性能,并用判決反饋均衡器來(lái)進(jìn)一步補(bǔ)償時(shí)間反轉(zhuǎn)后的殘余多徑。

文獻(xiàn)[8—9]等工作均已表明,利用多徑信道稀疏特性的匹配追蹤算法可顯著提高時(shí)變信道條件下的估計(jì)性能,從而改善多通道時(shí)間反轉(zhuǎn)接收機(jī)的性能。但上述工作均基于相干調(diào)制系統(tǒng),要求較高的接收信號(hào)信噪比,無(wú)法直接應(yīng)用于擴(kuò)頻系統(tǒng)。針對(duì)時(shí)變、低信噪比水聲信道,本文將周期性更新碼片速率信道估計(jì)器,并將垂直陣時(shí)反處理引入擴(kuò)頻系統(tǒng),利用已判決比特和本地?cái)U(kuò)頻碼產(chǎn)生的碼片序列作為信道估計(jì)器的訓(xùn)練序列,進(jìn)行周期性信道更新;同時(shí),考慮到水聲信道存在的稀疏多徑特性,本文采用稀疏估計(jì)算法以有效抑制在大量零值抽頭上的估計(jì)噪聲,從而改善時(shí)變、低信噪比條件下的多通道時(shí)間反轉(zhuǎn)處理的多徑聚焦效果;并進(jìn)一步結(jié)合差分直接序列擴(kuò)頻抑制殘余多徑及相位偏移對(duì)通信性能的影響。最后通過(guò)湖試實(shí)驗(yàn)對(duì)本文方法進(jìn)行性能驗(yàn)證及比較分析。

2 算法介紹

2.1DS-DBPSK直接序列擴(kuò)頻

直接序列擴(kuò)頻體制中,差分二進(jìn)制相移鍵控(Differential binary phase shift keying,DBPSK)是利用前后相鄰碼元的載波相對(duì)變化傳遞數(shù)字信息,解調(diào)時(shí)無(wú)需載波相位跟蹤,在本文中用于抑制時(shí)反處理后的殘余多徑,提高通信系統(tǒng)的穩(wěn)健性。直接序列擴(kuò)頻與采用非相干解調(diào)法的DBPSK相結(jié)合,有兩種方法:先擴(kuò)頻再差分編碼法和先差分編碼后擴(kuò)頻法,由于先差分編碼后擴(kuò)頻法在抗噪聲性能上比先擴(kuò)頻后差分編碼法的抗噪聲性能好[12],本文調(diào)制解調(diào)方案采用先差分編碼后擴(kuò)頻法。

2.2垂直陣被動(dòng)時(shí)間反轉(zhuǎn)

對(duì)于多通道垂直陣列時(shí)間反轉(zhuǎn)系統(tǒng),假設(shè)第i個(gè)信道的沖激響應(yīng)為hi(t),滿足隨機(jī)性,設(shè)第i個(gè)信道接收到的信息信號(hào)

經(jīng)過(guò)時(shí)間反轉(zhuǎn)處理器后信號(hào)為

其中hi(-t)可以通過(guò)信道估計(jì)算法得到。將各個(gè)通道時(shí)間反轉(zhuǎn)處理后的信號(hào)疊加構(gòu)成多通道時(shí)間反轉(zhuǎn),疊加后的信號(hào)為

接收信號(hào)經(jīng)過(guò)各通道時(shí)間反轉(zhuǎn)處理器后合并,可在時(shí)間、空間上進(jìn)行多徑聚焦,提高了信號(hào)處理增益。

2.3基于時(shí)間反轉(zhuǎn)的直接序列擴(kuò)頻

時(shí)間反轉(zhuǎn)對(duì)不同信道具有自適應(yīng)性廣泛用于水聲通信[8-9],時(shí)間反轉(zhuǎn)結(jié)合直接序列擴(kuò)頻可以更進(jìn)一步克服多徑、提高通信系統(tǒng)的魯棒性。其基帶解調(diào)過(guò)程如下:設(shè)碼元寬度為Tc,則t時(shí)刻接收到的第m個(gè)碼元為

式(4)中,a1(m)為第m個(gè)碼元,pn(t)為擴(kuò)頻序列,h(t)為信道的沖激響應(yīng),n(t)為噪聲。在接收端與估計(jì)出的時(shí)反信道?h(-t)進(jìn)行時(shí)間反轉(zhuǎn)處理得

將式(5)與本地?cái)U(kuò)頻碼進(jìn)行相關(guān)解擴(kuò)得

式(6)中M為擴(kuò)頻增益,nm,cor(t)為噪聲。從式(6)中可以看出,經(jīng)過(guò)時(shí)間反轉(zhuǎn)處理后,接收到的信號(hào)消除了信道的影響,從而更好地恢復(fù)信息。將前后兩個(gè)碼元解差分得

將式(7)在一個(gè)碼元時(shí)間內(nèi)積分得

對(duì)proddsss判決即可恢復(fù)原始的二進(jìn)制信息。

從式(8)中可以看出,經(jīng)過(guò)時(shí)間反轉(zhuǎn)處理后的直接序列擴(kuò)頻有效抑制了水聲信道惡劣特性如多徑、多普勒偏移等對(duì)判決的影響,增強(qiáng)了直接序列擴(kuò)頻通信系統(tǒng)的穩(wěn)定性。

2.4稀疏信道估計(jì)算法

信道估計(jì)框圖如圖1所示,接收信號(hào)和訓(xùn)練序列具有相關(guān)性,通過(guò)某些準(zhǔn)則(如最小均方誤差)或者信號(hào)分解(如貪婪算法)可以估計(jì)水聲信道特性。

稀疏信道估計(jì)算法[13-14]可利用水聲信道多徑稀疏特性抑制大量零值抽頭上的估計(jì)噪聲,提高估計(jì)性能。本文評(píng)估并比較了采用傳統(tǒng)最小均方誤差(Linear minimum mean-squared error,LMMSE)算法[15],以及正交匹配追蹤[16](Orthogonal matching pursuit,OMP)算法的碼片速率信道估計(jì)器性能。

圖1 信道估計(jì)框圖Fig.1 The diagram of channel estimation

OMP算法[17]屬于貪婪搜索算法,其在經(jīng)典MP算法的基礎(chǔ)上對(duì)信號(hào)每一步分解所選擇的全部原子進(jìn)行正交化處理,在精度相同的情況下其收斂速度更快,同時(shí)可一定程度上克服MP算法迭代時(shí)出現(xiàn)的次最優(yōu)情況。

3 系統(tǒng)方案

針對(duì)低信噪比及時(shí)變條件下,信道估計(jì)性能下降將影響時(shí)反處理性能的問(wèn)題,本文方案將接收信號(hào)分成若干個(gè)數(shù)據(jù)塊,利用已經(jīng)判決信息碼元產(chǎn)生擴(kuò)頻碼片進(jìn)行碼片速率的周期性信道估計(jì),并將信道估計(jì)結(jié)果作為時(shí)反處理器系數(shù)進(jìn)行時(shí)間反轉(zhuǎn)處理聚焦多徑,各通道時(shí)反輸出經(jīng)多通道合并后,最后進(jìn)行解擴(kuò)解調(diào)恢復(fù)出原始信號(hào)。

圖2給出了本文方法原理框圖。由圖2可知,本文方法由多通道碼片速率信道估計(jì)及時(shí)反處理器和經(jīng)典差分解調(diào)DS(Direct spread)接收機(jī)組成,其中碼片速率信道估計(jì)及時(shí)反處理器用于進(jìn)行周期性信道估計(jì)及時(shí)間反轉(zhuǎn)處理,多通道時(shí)反輸出經(jīng)合并后送入經(jīng)典差分解調(diào)DS接收機(jī)進(jìn)行差分解擴(kuò)解調(diào)恢復(fù)碼元。已判決碼元通過(guò)擴(kuò)頻碼生成器產(chǎn)生擴(kuò)頻碼片序列用于后續(xù)數(shù)據(jù)塊的信道估計(jì)。

圖2 基于碼片速率信道估計(jì)的時(shí)間反轉(zhuǎn)擴(kuò)頻接收機(jī)原理框圖Fig.2 The diagram of time reversal DSSS receiver based on chip-rate channel estimation

本文通過(guò)實(shí)驗(yàn)對(duì)稀疏信道估計(jì)時(shí)反直擴(kuò)(Sparse channel estimation time reversal direct spread,SCE-TRDS)接收機(jī)和傳統(tǒng)LMMSE信道估計(jì)方法時(shí)反直擴(kuò)(Channel estimation time reversal direct spread,CE-TRDS)接收機(jī)以及經(jīng)典差分調(diào)制直擴(kuò)DS接收機(jī)進(jìn)行了性能比較分析。在性能分析比較中采用輸出信噪比和誤碼率作為性能指標(biāo)來(lái)表征通信性能。

4 實(shí)驗(yàn)與討論

4.1實(shí)驗(yàn)設(shè)置

本文實(shí)驗(yàn)在廈大思源湖進(jìn)行,實(shí)驗(yàn)水域平均水深9 m,泥質(zhì)底,水域四周為山石邊界導(dǎo)致信號(hào)多徑。圖3(a)為實(shí)驗(yàn)接收陣列的布置示意圖,PS為發(fā)射聲源,放置于離水面3 m處,SRA為垂直布放接收陣列,相鄰陣元間的距離為1.5 m,最上面的接收陣元距離水面1 m,記接收陣列和聲源之間的距離R為215 m。水面到水底接收陣列所在的信道分別為通道1、通道2、通道3和通道4。

圖3(b)為實(shí)驗(yàn)水域聲速梯度曲線。從圖3(b)中可以看出,聲速呈微弱正梯度分布,從1 m深的1474.25 m/s到9 m深的1474.55 m/s;實(shí)驗(yàn)水域在風(fēng)力作用下存在一定水體運(yùn)動(dòng)。

圖3 實(shí)驗(yàn)設(shè)置示意圖和聲速梯度曲線Fig.3 Schematic diagram of the experimental design and the sound speed gradient

實(shí)驗(yàn)發(fā)射信號(hào)的載波頻率為16 kHz,帶寬為13 kHz~18 kHz。直接序列擴(kuò)頻系統(tǒng)采用m序列擴(kuò)頻,m序列的長(zhǎng)度為63位,碼元寬度為15.75 ms,碼片寬度0.25 ms,碼元速率為63.5 bps,碼片速率為4000 bps。接收信號(hào)采樣率為96 kHz,接收信號(hào)降采樣至每個(gè)碼片4個(gè)采樣點(diǎn)進(jìn)行信道估計(jì)和時(shí)間反轉(zhuǎn)算法處理。

本文方法以一個(gè)數(shù)據(jù)塊時(shí)間內(nèi)信道穩(wěn)定為前提,對(duì)逐個(gè)數(shù)據(jù)塊進(jìn)行碼片速率信道估計(jì)和時(shí)反處理器的周期性更新。實(shí)驗(yàn)中,為了測(cè)試不同信道更新周期下的通信性能,設(shè)置不同碼元個(gè)數(shù)的數(shù)據(jù)塊長(zhǎng)度作為信道更新周期:5、10、20、30、40、50個(gè)碼元(分別對(duì)應(yīng)78.75 ms、157.5 ms、315 ms、472.5 ms、630 ms和787.5 ms)。

CE-TRDS及SCE-TRDS接收機(jī)中采用的LMMSE及OMP信道估計(jì)算法參數(shù)為:信道估計(jì)器抽頭數(shù)150,訓(xùn)練序列長(zhǎng)度78.8 ms,OMP算法中當(dāng)殘差門限小于指定的值則停止迭代。

圖4為信號(hào)幀格式。信號(hào)幀中包含同步序列,保護(hù)間隔,探針序列和數(shù)據(jù)塊序列。其中探針序列用于獲取初始信道特性,以進(jìn)行第一個(gè)數(shù)據(jù)塊的時(shí)間反轉(zhuǎn)處理,從第2個(gè)數(shù)據(jù)塊開(kāi)始,利用前一個(gè)數(shù)據(jù)塊的已判決碼元與擴(kuò)頻碼產(chǎn)生的碼片序列作為訓(xùn)練序列,通過(guò)碼片速率信道估計(jì)器更新時(shí)反處理器進(jìn)行時(shí)間反轉(zhuǎn)處理,最后進(jìn)行DS-DBPSK解調(diào)。

圖4 信號(hào)幀設(shè)置Fig.4 The format of signal frame

本文不同信噪比信號(hào)是由接收到的原始信號(hào)與接收到頻帶內(nèi)的海洋背景噪聲疊加而成。

4.2實(shí)驗(yàn)信道估計(jì)結(jié)果

圖5為通道3的信道沖激響應(yīng)圖。其中圖5(a)、圖5(b)分別為信噪比5 dB時(shí),LMMSE算法和OMP算法估計(jì)的信道沖激響應(yīng)圖。

從圖5中可以看出:湖試信道存在明顯的兩個(gè)多徑和明顯的多普勒頻移。由于LMMSE算法未利用信道的稀疏特性,在大量非零抽頭處存在估計(jì)噪聲,含有大量估計(jì)噪聲的信道估計(jì)結(jié)果送到時(shí)反器處理時(shí)將影響時(shí)反的效果,最終影響判決結(jié)果。

圖5 采用LMMSE算法和OMP算法獲得的通道3信道響應(yīng)(SNR=5 dB)Fig.5 Channel response of channel 3 obtained by LMMSE and OMP algorithms(SNR=5 dB)

圖6為湖試信道時(shí)延-多普勒擴(kuò)展函數(shù)[18],從圖6中可以看出,在時(shí)延0.375 ms和在時(shí)延1.417 ms處存在兩個(gè)較明顯多徑,與圖5的信道沖激響應(yīng)結(jié)構(gòu)一致;從圖(6)中還可以看出,信道響應(yīng)存在較明顯多普勒頻移,具有典型的時(shí)-頻擴(kuò)展特性,最大頻移為1 Hz,對(duì)應(yīng)的信道相干時(shí)間約為1 s。

圖6 湖試信道的時(shí)延-多普勒擴(kuò)展函數(shù)Fig.6 The delay-Doppler spread function of lake channel

4.3不同信噪比下性能分析

圖7為實(shí)驗(yàn)獲取的信噪比-輸出信噪比曲線,信道估計(jì)的更新周期為一個(gè)數(shù)據(jù)塊,數(shù)據(jù)塊長(zhǎng)度設(shè)置為5個(gè)碼元長(zhǎng)度(78.75 ms)。

從圖7中可以看出,在較高信噪比條件下(如圖6中-5 dB~5 dB范圍內(nèi)),OMP算法由于無(wú)法保證理論最優(yōu)解[19],同時(shí)其需要精確多徑個(gè)數(shù)作為算法參數(shù),實(shí)際應(yīng)用中往往難于精確獲得,將進(jìn)一步導(dǎo)致信息丟失,此時(shí)SCE-TRDS接收機(jī)性能甚至低于CE-TRDS接收機(jī)的性能。

在低信噪比條件下(如圖6中-6 dB~-12 dB范圍內(nèi)),SCE-TRDS接收機(jī)性能優(yōu)于CE-TRDS接收機(jī)性能,如-8 dB時(shí),CE-TRDS接收機(jī)的OSNR為4.8 dB,而SCE-TRDS接收機(jī)的輸出信噪比為8.0 dB。其原因?yàn)椋旱托旁氡认翷MMSES算法性能受噪聲影響較大,而OMP算法利用向量匹配獲取多徑特性可有效抑制噪聲影響,改善時(shí)反處理的多徑聚焦性能,從而提高了輸出信噪比。

圖7中還可以看出,在信噪比分別低于-8 dB和-10 dB的較低信噪比下:DS接收機(jī)獲得的OSNR甚至可以比CE-TRDS接收機(jī)獲得的OSNR高,這是因?yàn)樵谳^低信噪比下,傳統(tǒng)信道估計(jì)算法獲取的信道特性因在大量零抽頭處產(chǎn)生的估計(jì)噪聲而導(dǎo)致失配,此時(shí)時(shí)反處理甚至帶來(lái)負(fù)增益;而SCE-TRDS接收機(jī)采用OMP估計(jì)算法由于充分利用信道稀疏特性,具有對(duì)噪聲較好的抑制能力,系統(tǒng)仍然可通過(guò)時(shí)反處理獲得性能改善。

圖7 信噪比-輸出信噪比Fig.7 SNR-to-OSNR curve

圖8給出了采用不同信道估計(jì)算法系統(tǒng)的信噪比-誤碼率曲線。從圖8中可以看出:在SNR=-10 dB時(shí),DS接收機(jī)的誤碼率為0.115,而CE-TRDS接收機(jī)誤碼率為0.0151;SCE-TRDS接收機(jī)性能最好,無(wú)誤碼,在-12 dB下才出現(xiàn)誤碼。在-16dB信噪比下誤碼率的量級(jí)為10-2,而CE-TRDS接收機(jī)在-13 dB下誤碼率已經(jīng)接近0.5,經(jīng)典DS接收機(jī)的誤碼率為0.233。

圖8 信噪比-誤碼率曲線Fig.8 SNR-to-BER curve

對(duì)比圖7、圖8可說(shuō)明:在較低信噪比條件下,本文SCE-TRDS方法可獲得優(yōu)于CE-TRDS和經(jīng)典DS接收機(jī)的通信性能。

4.4不同時(shí)反處理器更新周期下性能分析

針對(duì)湖試信道具有的時(shí)變特性,本文測(cè)試了SNR=0 dB時(shí)不同周期更新下時(shí)反處理器的CETRDS及本文方法SCE-TRDS接收機(jī)的輸出信噪比曲線。圖9中同時(shí)畫(huà)出經(jīng)典DS接收機(jī)的輸出信噪比作為參考。

圖9 信道更新周期與輸出信噪比圖Fig.9 The channel update to OSNR curve

從圖9中可以看出:經(jīng)典DS接收機(jī)采用差分調(diào)制解調(diào)方法,未對(duì)信道時(shí)變進(jìn)行的相應(yīng)調(diào)整,其輸出信噪比為固定值,低于采用5個(gè)碼元長(zhǎng)度為數(shù)據(jù)塊長(zhǎng)度的CE-TRDS接收機(jī)、SCE-TRDS接收機(jī)。

隨著時(shí)反處理器更新周期逐漸變長(zhǎng),信道估計(jì)獲取的信道特性與實(shí)際時(shí)變信道間的失配加劇,造成時(shí)反接收機(jī)通信性能降低;同時(shí),與CE-TRDS接收機(jī)相比,由SCE-TRDS采用OMP算法在檢測(cè)中忽略時(shí)變?cè)斐傻奈⑷醵鄰讲糠?,在信道更新周期逐漸變大時(shí)本文方法對(duì)應(yīng)的通信性能降低趨勢(shì)較緩,體現(xiàn)出對(duì)信道時(shí)變較好的穩(wěn)健性。

5 結(jié)論

針對(duì)時(shí)變、低信噪比條件下擴(kuò)頻通信系統(tǒng)下降的問(wèn)題,本文采用碼片速率稀疏信道估計(jì)器周期性獲取水聲信道特性并進(jìn)行多通道時(shí)反處理,公式推導(dǎo)和理論分析表明經(jīng)過(guò)時(shí)間反轉(zhuǎn)處理后的直接序列擴(kuò)頻方案有效地抑制了信道對(duì)判決的影響,其性能優(yōu)于傳統(tǒng)的直接序列擴(kuò)頻通信方案。結(jié)合差分?jǐn)U頻技術(shù)抑制殘留多徑和相位扭轉(zhuǎn),提高時(shí)變、低信噪比條件下的穩(wěn)健性。湖試實(shí)驗(yàn)表明了本文方案的有效性。

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Spread spectrum underwater acoustic communication based on passive time reversal in time varying channels

ZHOU YuehaiCAO XiulingWU YanyiTONG Feng
(Key Laboratory of Underwater Acoustic Communication and Marine Information Technique of the Ministry of Education,Xiamen University,Xiamen 361005,China)

In this paper,passive time reversal(TR)direct sequence spread spectrum underwater communication is investigated to achieve further performance enhancement via the multipath temporal-spatial focusing. However,the effects of TR will be deteriorated significantly by mismatch of the channel caused by time variations and low SNR.Aiming at the problem,in this paper we adopted the chip-rate channel estimation to obtain and periodically update the channel response to facilitate the TR processing and DSSS demodulation. With the DS chips produced by previously decided bits used as the training sequence of channel estimation,the sparse channel estimation algorithm is employed to alleviate the estimation noise at zero taps,thus impacts of time-varying channel and low SNR are mitigated effectively.Lake trials with different types of receivers,including the proposed scheme as well as the classic DSSS receiver,are carried out to verify the effectiveness of the proposed scheme.

Time-varying channel,Sparse channel estimation,Passive time reversal,Direct sequence spread spectrum

TN929.3

A

1000-310X(2015)06-0509-07

10.11684/j.issn.1000-310X.2015.06.006

2015-04-03收稿;2015-07-30定稿

?國(guó)家自然科學(xué)基金資助(11274259,11574258)

周躍海(1987-),男,福建連城人,博士研究生,研究方向:水聲信號(hào)處理。

E-mail:ftong@xmu.edu.cn

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