基于OFDM编码的水声通信差分解码方法.pdf

本发明提供的是基于OFDM编码的水声通信差分解码方法。基于OFDM编码的差分解码方案，在对接收数据进行QPSK反映射之后，通过对前一个学习码的解码进行信道估计，将水声信道看成是缓慢时变信道，所以由前一个码解码得到的由于信道引起的相位差可以看成是实时的信道影响，通过差分解码去除之前的信道对相位误差产生的累加效应，从而增强了水声通信的稳健性。本发明利用差分解码实时地进行信道估计可以有效的抵抗OFDM通信对频率偏移和相位噪声很敏感的影响，经湖上试验数据差分解码的结果显示了本发明所提方案的有效性，极大地降低了通信系统的误码率，从而证实了差分解码方案的可行性和鲁棒性。本发明将使OFDM编码通信体制在水声通信中发挥其优势。

1、  基于OFDM编码的水声通信差分解码方法，其特征是：在对接收数据进行QPSK反映射之后，对第一个学习码的解码进行信道估计，将水声信道看成是缓慢时变信道，将由前一个码解码得到的由于信道引起的相位差作为实时的信道影响，通过差分解码去除之前的信道对相位误差产生的累加效应。

2、  根据权利要求1所述的基于OFDM编码的水声通信差分解码方法，其特征是：
第一步，捕获信号，也即获取同步，
同步码给出译码窗的时基并确定最强的途径到达时刻，接收机利用拷贝相关器测得同步码的到达时刻，相关峰对应的时刻作为译码窗同步基准；
第二步，截取有效信号，
在确定同步位置之后获取信号数据长度并进行处理，去除信息码中的循环前缀；
第三步，首个信息码的解码，
学习码后面的第一个信息码必定是要参考学习码，信息解码的过程为，对有效的信号数据进行FFT运算获得每一个频点的相位，然后参考学习码获得校正后的频点相位，然后进行QPSK反影射获得解码信息；
第四步，其余信息码的解码，
剩余的信息码参考的码为其前面的信息码，信息解码的过程为，对有效的信号数据进行FFT运算获得每一个频点的相位，然后参考其前面的信息码获得校正后的频点相位，然后进行QPSK反影射获得解码信息。

基于OFDM编码的水声通信差分解码方法
(一)技术领域
本发明涉及到高速水声通信，特别是正交频分复用编码(OFDM)的水声通信差分解码技术。
(二)背景技术
正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing，OFDM)是一种对抗频率选择性衰落的有效技术，它是一种应用于宽带通信的多载波高速数据调制传输方式，也是近年来无线通信领域的研究热点。其基本思想是将要传输的高速数据流分配到多个正交的子载波上进行并行传输，当子载波带宽低于信道相干带宽时，呈现平坦衰落，再加以循环前缀，从而克服多途的影响。
高速水声通信所面临的困难包括多途干扰、海洋环境的高噪声背景、低的载波频率、极为有限的带宽以及传输信道的时间-空间-频率变化特性，这一切使得水声信道成为迄今为止最复杂的无线通信信道之一。一直以来，人们都在探讨各种适合水声通信的调制体制，早期的非相干调制技术以FSK(频移键控)为代表，它性能稳健但是数据传输率低，不能够满足高速通信的要求；后来发展的相干调制技术使数据率有了显著提高，但是受信道影响较大，需要复杂的设备平台以维持低的误码率，另外带宽利用不充分也是其缺点之一。
正交频分复用(OFDM)是多载波传输方案的实现方式之一，是现阶段实现复杂度低且应用较广的一种多载波传输方案，它利用多个子载波传输数据，可以有效利用带宽，OFDM已经被公认为是第四代蜂窝通信系统的核心技术。另外，由于多载波之间的正交性，在保护时间的辅助下可以很大程度地减小子信道间干扰和符号间干扰，实现高速可靠的数据传输。
水声信道与无线移动通信信道同属多途信道，OFDM良好的抗多途干扰能力，使其在水声领域的作用同样备受关注。由于水声信道的复杂性，目前国内外对于OFDM技术在水声通信领域中的研究还处于探索阶段，还不太成熟，许多方面还有待于更深入的研究，但是已经初步展示了其优势，吸引着更多的人们投入到这方面的进一步研究。
如果采用直接方法实现OFDM的调制，当子载波数很大的时候需要很多载波发生器、滤波器、调制器和相干解调器，系统很复杂，不可能在实际中应用，因此，Weinstein提出了利用DFT实现OFDM系统的调制和解调。
在发射端传送一组二进制数据，首先通过映射将该组数据映射成为复数序列{d₀，…，d_N-1}，其中d_N＝a_N+jb_N。如果对这一复数序列进行IDFT变换，便可得到N元素组成的复数序列{S₀，…，S_N-1}，其中
S m = 1 N Σ n = 0 N - 1 d n exp ( j 2 πnm / N ) , m = 0,1 , · · · , N - 1 - - - ( 1 ) ]]>
如果令 f n = n N · Δt , ]]>t_m＝m·Δt，式中Δt是取定的某一时间长度，则T＝N·Δt为符号时间长度。上式可写作如下形式：
S m = 1 N Σ 0 N - 1 d n exp ( j 2 π f n t m ) , m = 0,1 , · · · , N - 1 - - - ( 2 ) ]]>
从上式中可以很看到，这是一个多个载波调制信号和的形式。其各子载波间的频率差为： Δf = f n - f n - 1 = 1 N · Δt = 1 T ]]>
如果把这个序列{S₀，…，S_N-1}以Δt的时间间隔通过数模转换器并滤波输出，就会转化为如下形式的连续信号(忽略常系数1/N)：
x ( t ) = Σ n = 0 N - 1 d ( n ) exp ( j 2 π f n t ) 0 ≤ t ≤ T - - - ( 3 ) ]]>
在接收端对接收到的信号进行时间间隔为Δt的采样并进行DFT变换，就可以恢复出复数序列{d₀，…，d_N-1}，进而恢复出二进制数据。对于IDFT/DFT变换的计算，通常都采用成熟的IFFT/FFT算法来实现，以大幅度减少计算量，提高实现效率。
设OFDM信号发射周期为[0，T]，子载波数为N，令f_i＝f_k+(i-k)Δf，其中f_l，f_k为信号中的任两个子载波，Δf为子载波间频率间隔，由正交性计算公式：
R = ∫ 0 T exp ( j 2 π f k t · exp ( j 2 π f i ) * dt ) - - - ( 4 ) ]]>
将f_i＝f_k+(i-k)Δf和 Δf = f n - f n - 1 = 1 N · Δt = 1 T ]]>代入上式得到：
sin x / x R = ∫ 0 T exp ( j 2 π ( k - i ) t / T ) dt = T i = k 0 i ≠ k - - - ( 5 ) ]]>
由上式可以得出结论，OFDM信号任意子载波之间都是互相正交的。体现在频谱上就是每个子载波的频谱为sinx/x形状，其峰值对应其它所有载波的频谱中的零点，因而OFDM接收机能有效地对每个子载波解调。当子载波数目非常大时，所有载波组合在一起时，总的频谱非常接近于矩形频谱，频带利用率理论上可以达到山农信息论极限。另一方面，由于各子载波上的信息是互不相关的，时域内的合成信号非常接近于白噪声。早在50年代，哈尔凯维奇就从理论上证明：要克服多径衰落的影响，信道中传输的最佳信号波形应该具有白噪声的统计特性，这从另一方面说明了OFDM系统对抗多径干扰的潜力。
在OFDM编码体制的基础上进行信源编码和信道编码。首先对二进制数据进行数据加扰，即加入伪随机序列噪声。早在20世纪40年代末，香农就曾指出为了实现最有效的通信，应采用具有白噪声的统计特性的信号，伪随机序列既具有随机噪声的一些统计特性，又便于重复产生和处理，而且还能实现高可靠的保密通信，因此获得了日益广泛的实际应用。在差错控制编码时使用交织码，能很好地控制突发性连续错误。相位调制QPSK采用格雷编码方式，使得相邻相位所对应的码元只有一个比特不同，这样，发生误码时，一般情况下只会有一个比特发生差错。在进行IFFT调制之后，为了消除由于多径传播造成的ICI，将原来宽度为T的OFDM符号进行周期扩展，用扩展信号来填充保护间隔。最后加入同步信号完成信道编码。
(三)发明内容
本发明的目的在于提供一种利用差分解码技术降低水声信道的时变性以及相位噪声的累积对OFDM编码的影响的基于OFDM编码的水声通信差分解码方法。
本发明的目的是这样实现的：
由于水声通信信道是时变的，相位的偏移是随时间变化的，为了降低水声通信信道的时变性影响以及相位偏移的累积，本发明特提出了一种差分解码方案。基于OFDM编码的差分解码方案，在对接收数据进行QPSK反映射之后，通过对前一个学习码的解码进行信道估计，将水声信道看成是缓慢时变信道，所以由前一个码解码得到的由于信道引起的相位差可以看成是实时的信道影响，通过差分解码去除之前的信道对相位误差产生的累加效应，从而增强了水声通信的稳健性。
第一步，捕获信号，也即获取同步。同步码给出译码窗的时基并确定最强的途径到达时刻。接收机利用拷贝相关器可测得同步码的到达时刻，相关峰对应的时刻作为译码窗同步基准。
第二步，截取有效信号。在确定同步位置之后获取信号数据长度并进行处理，主要是去除信息码中的循环前缀，为信息解码做准备工作。
第三步，首个信息码的解码。对于学习码后面的第一个信息码来讲，必定是要参考学习码。信息解码的过程为，对有效的信号数据进行FFT运算以获得每一个频点的相位，然后参考学习码从而获得校正后的频点相位，再然后进行QPSK反影射获得解码信息。
第四步，其余信息码的解码。对于剩余的信息码来讲，其参考的码为其前面的信息码。信息解码的过程为，对有效的信号数据进行FFT运算以获得每一个频点的相位，然后参考其前面的信息码从而获得校正后的频点相位，再然后进行QPSK反影射获得解码信息。在这里实际上要利用前一个信息码的解码信息。
OFDM通信体制具有频谱利用率高、抗多径和脉冲噪声能力强、在高效带宽利用率情况下的高速传输能力以及简单的实现方法，在水声通信中具有重要的地位。OFDM对频率偏移和相位噪声敏感，而且在水声通信中，由于水声信道的特殊复杂性，一方面由于发射端与接收端的相对运动以及波浪起伏等等原因，总是存在着相对较大的时变特性。本发明利用差分解码实时地进行信道估计可以有效的抵抗OFDM通信对频率偏移和相位噪声很敏感的影响，本发明进行了计算机仿真，并对湖上试验数据进行了处理，湖上试验数据差分解码的结果显示了本发明所提方案的有效性，极大地降低了通信系统的误码率，从而证实了差分解码方案的可行性和鲁棒性。本项研究将使OFDM编码通信体制在水声通信中发挥其优势，将来使其在工程中能得到更好的利用。
表1则给出了一个同步码后面的信息码多少所对应的误码率。误码率是多次试验结果的统计，而且是原始误码率，没有进行任何的纠错编码。由实验结果比较可以得出，随着数据长度的增长，基于OFDM编码的差分解码方案具有更加优越的解码性能，增强了水声通信系统的稳健性。
表1还给出了一个重要的信息，那就是随着学习码后面信息码的增加误码率将会直线上升。如果要降低系统的总的误码率，也就是提高系统的总体误码性能则需要插入更多的学习码。如果在系统中每一个学习码后面只跟随一个信息码则可以将误码率控制在0.15％以下的水平，要想进一步降低系统的误码率则一个同步码所跟随的学习码和信息码个数。然而，这样就很大程度上降低了系统的通信速率，这是一个需要进行综合考虑和折中的问题，另外引入纠错码也将进一步降低系统的误码率。
表1 两种解码方案的误码率对比


(四)附图说明
图1OFDM通信系统原理框图；
图2最佳符号定时和符号定时偏差；
图3发送信号的时域波形以及频谱；
图4发送数据与常规解码数据对比图；
图5发送数据与差分解码数据对比；
图6差分解码与常规解码误码率曲线图。
(五)具体实施方式
下面结合附图举例对本发明做更详细地描述：
OFDM编码通信体制
正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing，OFDM)是一种对抗频率选择性衰落的有效技术，它是一种应用于宽带通信的多载波高速数据调制传输方式，也是近年来无线通信领域的研究热点。其基本思想是将要传输的高速数据流分配到多个正交的子载波上进行并行传输，当子载波带宽低于信道相干带宽时，呈现平坦衰落，再加以循环前缀，从而克服多途的影响。
如果采用直接方法实现OFDM的调制，当子载波数很大的时候需要很多载波发生器、滤波器、调制器和相干解调器，系统很复杂，不可能在实际中应用，因此，Weinstein提出了利用DFT实现OFDM系统的调制和解调。
在发射端传送一组二进制数据，首先通过映射将该组数据映射成为复数序列{d₀，…，d_N-1}，其中d_N＝a_N+jb_N。如果对这一复数序列进行IDFT变换，便可得到N元素组成的复数序列{S₀，…，S_N-1}，其中
S m = 1 N Σ n = 0 N - 1 d n exp ( j 2 πnm / N ) , m = 0,1 , · · · , N - 1 - - - ( 1 ) ]]>
如果令 f n = n N · Δt , ]]>t_m＝m·Δt，式中Δt是取定的某一时间长度，则T＝N·Δt为符号时间长度。上式可写作如下形式：
S m = 1 N Σ 0 N - 1 d n exp ( j 2 π f n t m ) , m = 0,1 , · · · , N - 1 - - - ( 2 ) ]]>
从上式中可以很看到，这是一个多个载波调制信号和的形式。其各子载波间的频率差为： Δf = f n - f n - 1 = 1 N · Δt = 1 T ]]>
如果把这个序列{S₀，…，S_N-1}以Δt的时间间隔通过数模转换器并滤波输出，就会转化为如下形式的连续信号(忽略常系数1/N)：
x ( t ) = Σ n = 0 N - 1 d ( n ) exp ( j 2 π f n t ) 0 ≤ t ≤ T - - - ( 3 ) ]]>
在接收端对接收到的信号进行时间间隔为Δt的采样并进行DFT变换，就可以恢复出复数序列{d₀，…，d_N-1}，进而恢复出二进制数据。对于IDFT/DFT变换的计算，通常都采用成熟的IFFT/FFT算法来实现，以大幅度减少计算量，提高实现效率。
OFDM通信系统的基本框图如图1所示，设OFDM信号发射周期为[0，T]，子载波数为N，令f_i＝f_k+(i-k)Δf，其中f_l，f_k为信号中的任两个子载波，Δf为子载波间频率间隔，由正交性计算公式：
R = ∫ 0 T exp ( j 2 π f k t · exp ( j 2 π f i ) * dt ) - - - ( 4 ) ]]>
将f_i＝f_k+(i-k)Δf和 Δf = f n - f n - 1 = 1 N · Δt = 1 T ]]>代入上式得到：
sin x / x R = ∫ 0 T exp ( j 2 π ( k - i ) t / T ) dt = T i = k 0 i ≠ k - - - ( 5 ) ]]>
由上式可以得出结论，OFDM信号任意子载波之间都是互相正交的。体现在频谱上就是每个子载波的频谱为sinx/x形状，其峰值对应其它所有载波的频谱中的零点，因而OFDM接收机能有效地对每个子载波解调。当子载波数目非常大时，所有载波组合在一起时，总的频谱非常接近于矩形频谱，频带利用率理论上可以达到山农信息论极限。另一方面，由于各子载波上的信息是互不相关的，时域内的合成信号非常接近于白噪声。早在50年代，哈尔凯维奇就从理论上证明：要克服多径衰落的影响，信道中传输的最佳信号波形应该具有白噪声的统计特性，这从另一方面说明了OFDM系统对抗多径干扰的潜力。
在OFDM编码体制的基础上进行信源编码和信道编码。首先对二进制数据进行数据加扰，即加入伪随机序列噪声。早在20世纪40年代末，香农就曾指出为了实现最有效的通信，应采用具有白噪声的统计特性的信号，伪随机序列既具有随机噪声的一些统计特性，又便于重复产生和处理，而且还能实现高可靠的保密通信，因此获得了日益广泛的实际应用。在差错控制编码时使用交织码，能很好地控制突发性连续错误。相位调制QPSK采用格雷编码方式，使得相邻相位所对应的码元只有一个比特不同，这样，发生误码时，一般情况下只会有一个比特发生差错。在进行IFFT调制之后，为了消除由于多径传播造成的ICI，将原来宽度为T的OFDM符号进行周期扩展，用扩展信号来填充保护间隔。最后加入同步信号完成信道编码。
OFDM编码的差分解码方案
由于编码时插入了循环前缀，所以OFDM系统对符号定时同步的要求相对低一些，也就是说，只要OFDM符号的起始时刻落在循环前缀内、最大多径时延之后，就不会引起符号间干扰。尽管如此，但如果符号定时不在最佳时刻，就会降低系统对抗多径时延扩展的能力，同时增加了相位误差从而使得误码率升高，如图2所示。
定时同步误差有两种可能，即超前最佳定时或滞后最佳定时 Δ n f = Δ t f / T ^ s ]]>个样值，分别对应于(A)Δn_f>0和(B)Δn_f<0两种情况。但(A)情况只会引起相位的旋转，而不会带来幅度的变化和信噪比的损失。在应用中，可每隔几个OFDM信息码插入学习码，用于实时信道估计。但学习码的插入会影响通信的通信效率，所以我们只讨论在一串信息码中前只有一个学习码的情况。OFDM解码首先需要对信号进行捕获，即获取同步码(Synchronous-code)位置，同步码给出译码窗的时基并确定最强的途径到达时刻。接收机利用拷贝相关器可测得同步码的到达时刻，相关峰对应的时刻作为译码窗同步基准。在确定同步位置之后获取信号数据长度并进行处理。截取有效信号之后去掉循环前缀并进行FFT解调和QPSK反映射，得到解码信息。
但是，由于水声通信信道是时变的，相位的偏移是随时间变化的，为了降低水声通信信道的时变性影响以及相位偏移的累积，本发明特提出了一种差分解码方案。基于OFDM编码的差分解码方案，在对接收数据进行QPSK反映射之后，通过对第一个学习码的解码进行信道估计，将水声信道看成是缓慢时变信道，所以由前一个码解码得到的由于信道引起的相位差可以看成是实时的信道影响，通过差分解码去除之前的信道对相位误差产生的累加效应，从而增强了水声通信的稳健性。
试验数据处理
为了验证差分解码方案的可行性和有效性，进行了计算机仿真研究并对湖上试验数据进行处理。通过对结果进一步分析比较得出差分解码相对一般解码方案具有很大的优越性，很大程度上降低了误码率。我们对松花湖进行的湖上试验数据进行了处理，试验参数设置如下：
带宽：6～8kHz
采样频率：44.1kHz
FFT点数：2048
有效子载波数：93
循环前缀点数：1764
同步码宽度：T_syn＝20ms；
发送的试验数据为黑白的方格图片，其调制后时域和频域信号如图3所示，接收端解码时分别采用常规的OFDM解码和基于差分的OFDM解码。常规的OFDM解码得到的图形如图4所示，误码率高达0.3120，而基于差分的OFDM解码结果如图5所示，其误码率为则降为了0.0778。发送数据为8100bit将两种解码所得数据分别对应数据长度求误码率并作曲线如图6所示。图4和图5是一次实现的结果，而误码率则是多次试验结果的统计，而且是原始误码率，没有进行任何的纠错编码。由以上实验结果比较可以得出，随着数据长度的增长，基于OFDM编码的差分解码方案具有更加优越的解码性能，增强了水声通信系统的稳健性。