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一种基于混沌序列的分组M元扩频通信方法及装置
    【技术领域】

    本发明属于水声通信技术领域，具体地说，本发明涉及一种利用混沌序列进行分组M元扩频通信的通信方法及装置。本发明主要用于远程水声通信中。

    背景技术

    在水声通信领域中，一般将20km至200km之间的通信成为远程通信，由于水声信道的传播衰减严重，水声通信信号经过远距离传播后往往因解调信噪比过低而导致误码率提高，以至无法正常通信。目前为了解决这一问题，通常采用扩频通信技术，通过获得扩频增益提高解调信噪比，以减小通信的误码率。然而常规扩频通信方式所导致的通信数据率过低的缺点(通信数据率为R＝1/T，其中T为扩频码段长度)，又限制了其实用性。为了提高通信数据率，可以使用M元(M‑ary)扩频通信方式，其通信数据率可以达到R＝ln M/T，比常规扩频通信方式提高了ln M倍。如果采用分组M元扩频通信方式，其通信数据率可以达到$R=\ln C_M^r/T,$比常规扩频通信方式提高了lnC_M^r倍(其中r是M个扩频编码选择并发的个数)，而采用分组M元扩频通信的核心前提是选择并发的扩频编码序列必须是相互正交的，在王海滨等人的专利中采用混沌调频序列作为扩频编码序列(王海斌等一种M‑ary扩频通信方法，03156106.3，2003)，虽然能够获得较好的正交性能，但是相互叠加并发时存在较大的峰均比，导致发射效率低，因此其实用性和保密性都受到一定的限制。

    【发明内容】

    本发明的目的是提供一种通过混沌调频调相序列进行分组M元扩频通信的方法及装置，从而提高远距离水声通信的数据传输率、降低误码率以及增强可靠性。

    为实现上述发明目的，本发明提供的基于混沌序列的分组M元扩频通信方法，包括通信发射方法和通信接收方法，所述通信发射方法包括如下步骤：

    1)将待发送的通信编码数据分成K个码元一组的数据块；

    2)对于每组数据块，按照一定的混沌映射关系，得到相应的混沌序列组合，然后根据混沌序列组合形成混沌调频值序列和混沌调相值序列组合；

    3)通过混沌调频值序列和混沌调相值序列组合生成混沌调频调相扩频信号集合，将属于所述混沌调频调相扩频信号集合的混沌调频调相扩频信号叠加成一组并发混沌调频调相扩频信号，并再加上同步信号后进行发射；

    所述通信接收方法包括如下步骤：

    4)对接收到的数据进行信道均衡与同步，然后通过与混沌调频调相扩频参考信号集合进行副本相关，检测、判决并根据混沌映射关系恢复编码信息；所述混沌调频调相扩频参考信号集合是所有可能的混沌调频调相扩频信号集合组合的并集。

    上述技术方案中，所述步骤1)中，所述待发送的通信数据是由原始通信数据经信源编码和信道编码后得到。

    上述技术方案中，所述步骤1)中，所述信源编码采用霍夫曼编码，用于去除冗余信息；所述信道编码采用卷积码或turbo码，用于减少系统误码率。

    上述技术方案中，所述步骤1)中，所述K的取值为4～2048，具体的取值取决于所采用的混沌映射模型和码间串扰水平。

    上述技术方案中，所述步骤2)中，所述混沌映射关系如下：根据一个或两个混沌映射模型(如Quadratic映射、Chebyshev映射、Second‑Order映射)，由不同初始值生成相互正交的M组混沌序列并从中提取r个进行组合，所述组合数$K=\ln C_M^r,$使混沌序列组合与数据块所含信息一一对应，形成数据块所含信息映射到混沌序列组合的混沌映射关系，r值常规取值为1～128。

    上述技术方案中，所述步骤2)中，所述混沌调频值和混沌调相值可以采用三种方式获得，第一种是根据一个混沌一维模型获得的混沌序列直接映射成调频值和调相值；第二种是根据两个混沌一维模型获得的混沌序列分别映射成调频值和调相值；第三种是根据一个混沌二维模型获得的混沌序列分别映射成调频值和调相值。

    上述技术方案中，所述步骤3)中，生成混沌调频调相扩频信号集合的方法如下：根据每个混沌调频值和混沌调相值对调制得到一个混沌调频调相扩频码元，N个码元组成一个混沌调频调相扩频信号；根据信息对应得到的混沌调频值和混沌调相值组合，生成r个混沌调频调相扩频信号以构成一个混沌调频调相扩频信号集合。

    上述技术方案中，所述步骤3)中，所述同步信号是与混沌调频调相扩频信号相互正交的扩频信号。

    上述技术方案中，所述通信接收方法还包括如下步骤：

    5)对步骤4)所得到的编码信息进行信道译码和信源译码，得到原始通信数据。

    上述技术方案中，所述步骤4)中，所述信道均衡方法采用RLS均衡或turbo均衡，用以减小或去除水声信道影响。而根据步骤2)和3)的相应过程生成的M组混沌调频调相扩频参考信号分别与接收数据进行副本相关，通过最大似然方法检测峰值，根据检测出的峰值按照步骤2)中得到的混沌映射关系恢复编码信息。

    上述技术方案中，所述步骤5)中，所述信道译码方法采用Turbo算法或Viterbi算法。

    为实现上述发明目的，本发明提供的基于混沌序列的分组M元调频调相扩频通信装置，包括：通信发射装置和通信接收装置，所述通信发射装置包括：

    数据分组单元，用于将待发送的通信编码数据分成K个码元一组的数据块；

    混沌映射单元，用于对每组数据块，按照一定的混沌映射关系，得到相应的混沌序列组合，然后根据混沌序列组合形成混沌调频值序列和混沌调相值序列组合；以及

    调频调相扩频发射单元，用于通过混沌调频值序列和混沌调相值序列组合生成混沌调频调相扩频信号集合，将属于所述混沌调频调相扩频信号集合的混沌调频调相扩频信号叠加成一组并发混沌调频调相扩频信号，并再加上同步信号后进行发射；

    所述通信接收装置包括：

    接收预处理单元，用于对接收到的数据进行信道均衡与同步；以及检测判决单元，用于通过与混沌调频调相扩频参考信号集合进行副本相关对经预处理后的数据进行检测和判决，并根据所述混沌映射单元的混沌映射关系恢复通信编码数据；所述混沌调频调相扩频参考信号集合是所有可能的信号集合组合的并集。

    与现有技术相比，本发明具有如下优点：

    本发明利用混沌调频调相扩频信号进行M元扩频通信，可以有效地减少通信发射信号的峰均比，而且各并发信号之间的互干扰水平低且可并发信号数目多，可以有效地提高低信噪比下的水声通信性能。本发明不仅适用于水声通信中，还适用于无线电通信和光纤通信中。

    【附图说明】

    以下，结合附图来详细说明本发明的实施例，其中：

    图1表示分组M元调频调相扩频通信系统结构框图；

    图2表示Quadratic映射方程所产生的混沌序列时序图；

    图3表示Quadratic映射方程所产生的混沌序列自相关图；

    图4表示Quadratic映射方程所产生的混沌序列互相关图；

    图5表示一维混沌序列直接映射示意图(第一种方式)；

    图6表示普通的并发混沌调频扩频信号时序图；

    图7表示本发明所得的并发混沌调频调相扩频信号时序图(第一种方式)；

    图8表示分组M元调频调相扩频通信副本相关检出结果图(输入信噪比‑20dB)；

    图9表示分组M元调频调相扩频通信副本相关未检出结果图(输入信噪比‑20dB)；

    图10表示两个一维混沌序列分别映射示意图(第二种方式)；

    图11表示Quadratic映射方程所产生的混沌调频值序列时序图；

    图12表示Chebyshev映射方程所产生的混沌调相值序列时序图；

    图13表示本发明所得的并发混沌调频调相扩频信号时序图(第二种方式)；

    图14表示一个二维混沌序列分别映射示意图(第二种方式)；

    图15表示Second‑Order映射方程所产生的混沌调频值序列时序图；

    图16表示Second‑Order映射方程所产生的混沌调相值序列时序图；

    图17表示本发明所得的并发混沌调频调相扩频信号时序图(第三种方式)。

    【具体实施方式】

    下面结合附图与具体实施例对本发明作进一步地描述。

    实施例1

    本实施例所提供的基于混沌调频调相序列的分组M元扩频通信系统包括通信发射单元和通信接收单元两大部分，如图1所示。

    本实施例中，所述通信发射单元利用混沌调频调相序列调制信息并发送，包括信息编码器、数据分组器、混沌映射器、混沌序列发生器、混沌调频器、混沌调相器、扩频器、累加器、通信发射换能器等部分，如图1所示。所述信息编码器对待通信信息进行信源与信道编码。所述数据分组器将通信数据分组。所述混沌映射器将分组数据映射成相应的混沌编码序列。所述混沌序列发生器产生混沌编码序列。所述混沌调频器产生混沌调频序列。所述混沌调相器产生混沌调相序列。所述扩频器根据生成的混沌调频和调相序列产生混沌扩频信号。所述累加器将混沌扩频信号叠加，并发送至通信发射换能器进行信号发射。

    本实施例中，所述通信接收单元接收信号、进行解调并恢复信息，包括通信接收换能器、信道均衡器、混沌扩频相关器、信号检测判别器、数据恢复器、信息译码器等部分，如图1所示。所述通信接收换能器采集通信数据。所述信道均衡器对接收数据进行信道均衡与同步。所述混沌扩频相关器根据生成的混沌调频调相扩频参考信号集合进行副本相关。所述信号检测判别器根据副本相关结果进行检测判决。所述数据恢复器根据检测判决结果通过混沌映射关系恢复编码信息。所述信息译码器进行信源与信道译码恢复通信信息。

    本实施例提供的所述利用混沌调频调相序列进行分组M元扩频通信方法，包括如下步骤：

    1)将待发送的信息经过信源与信道编码之后，分成K个一组的数据块；

    2)根据数据块所含信息进行混沌映射成相应的混沌序列组合，并根据混沌序列组合形成混沌调频值和混沌调相值序列；

    3)通过混沌调频值和混沌调相值序列生成混沌调频调相扩频信号集合，将混沌调频调相扩频信号集合叠加成一组并发混沌调频调相扩频信号，并加上同步信号通过通信发射换能器进行发射；

    4)接收换能器采集到通信数据，进行信道均衡与同步，并通过与混沌调频调相扩频参考信号集合进行副本相关，检测、判决并根据混沌映射关系恢复编码信息。

    5)解调的编码信息通过信源与信道译码恢复通信信息。

    上述技术方案中，所述步骤1)的信源编码(如霍夫曼编码)去除冗余信息，信道编码(如卷积码、turbo码)减少系统误码率。

    数据块的K值常规取值为4～2048，取决于所采用的混沌映射模型和码间串扰水平，假设分割的数据块为(x₁，x₂，...，x_L)，信源与信道编码后的序列为(c₁，c₂，...，c_K)，其中L为编码前的数据长度。所谓混沌是在非线性动态系统中出现的确定性但是具有类随机性的过程，这个过程是非周期的、不收敛但有界，并且对初始值极度敏感。混沌序列的类随机特性非常适用于扩频调制通信机制，且由于对初始值极其敏感，初始值稍有不同就能形成互不相关的序列，因此混沌映射可以提供大量的、相互正交的、类随机又可以确定再现的混沌序列。混沌映射模型有很多，如Quadratic映射、Chebyshev映射、Second‑Order映射等，不同混沌映射模型得到的混沌序列，其相关特性有所不同。本实施例中采用Quadratic映射，所谓Quadratic映射方程可以表示为：

    g(m+1)＝P‑Qg²(m)                         (1)

    其中，当3/4＜PQ＜2时，g(m)∈(‑2/Q，2/Q)，本实施例里取Q＝2，P＝1，g(0)∈(‑1，1)，g(m)∈(‑1，1)。

    图2为Quadratic映射方程所产生的混沌序列，序列长度为1024，初始值为0.8501，其自相关特性如图3所示，自相关旁瓣峰值为0.0651；其互相关特性如图4所示，另一个混沌序列的初始值为0.8564，互相关峰值为0.085。

    所述步骤2)的混沌映射过程是指根据一个或两个混沌映射模型，由不同初始值生成相互正交的M组混沌序列并从中提取r个进行组合，使之获得的组合数$K={\ln C}_M^r$以使混沌序列组合与数据块所含信息满足一一对应关系，r值常规取值为1～128。

    本实施例中，采用第一种方式，即根据一个混沌一维模型获得的混沌序列直接映射成调频值和调相值，如图5所示。采用步骤1)的Quadratic映射方程生成M组混沌序列记做：

    G¹，G²，...，G^m，...，G^M    (2)

    其中，$G^m=[g_1^m,g_2^m,\·\·\·,g_n^m,\·\·\·,g_N^m]$为长度为N的混沌序列。如果设带宽范围为B，由上述公式可以得到混沌调频值：

     $f_n^m=g_n^m*B/2---\left(3\right)$

    由此可得，M组混沌调频值序列F¹，F²，...，F^m，...，F^M，且$F^m=[f_1^m,f_2^m,\·\·\·,f_n^m,\·\·\·,f_N^m].$

    同理可以得到混沌调相值：

     ${\mathrm{\ρ}}_n^m=(g_n^m+1)*\mathrm{\π}/2---\left(4\right)$

    由此可得，M组混沌调相值序列Ω¹，Ω²，...，Ω^m，...，Ω^M，且${\mathrm{\Ω}}^m=[{\mathrm{\ρ}}_1^m,{\mathrm{\ρ}}_2^m,\·\·\·,{\mathrm{\ρ}}_n^m,\·\·\·,{\mathrm{\ρ}}_N^m].$

    而根据数据块所含信息，从M组混沌调频值和调相值序列中，提取r个组合得到混沌调频值和混沌调相值组合：

    (F，Ω)_r＝[(F^m1，Ω^m1)，...，(F^mr，Ω^mr)]  (5)

    其中，组合(m1，...，mr)由数据块信息(c₁，c₂，...，c_K)确定。

    所述步骤3)的混沌扩频过程是根据每个混沌调频值和混沌调相值对调制得到一个混沌调频调相扩频码元，N个码元组成一个混沌调频调相扩频信号。根据信息对应得到的混沌调频值和混沌调相值组合，生成r个混沌调频调相扩频信号以构成一个混沌调频调相扩频信号集合。

    混沌调频调相扩频信号的表达式为：

    s^m(t)＝Acos[ω₀t+∫c^m(t)dt+k^m(t)]     0≤t≤T    (6)

    其中，A为信号幅值，ω₀＝2πf₀为中心角频率，f₀为中心频率，c(t)为频率调制函数，有：

     $c^m\left(t\right)=2\mathrm{\π}{f}_n^m{\mathrm{\ξ}}_n\left(t\right)---\left(7\right)$

    这里，ξ_n(t)＝u[t‑nT₀]‑u[t‑(n+1)T₀]为持续时间为T₀的单位脉冲函数，u(t)为阶跃函数，$f_n^m\∈F^m,$N＝T/T₀。

     $k^m\left(t\right)={\mathrm{\ρ}}_n^m{\mathrm{\ξ}}_n\left(t\right)---\left(8\right)$

    因此，并发混沌调频调相扩频信号的表达式为：

     $s\left(t\right)=\mathrm{syn}\left(t\right)+\underset{i=1}{\overset{r}{\mathrm{\Σ}}}{s}^{\mathrm{mi}}\left(t\right)---\left(9\right)$

    其中，syn(t)为同步信号，是与混沌调频调相扩频信号相互正交的扩频信号。s^mi(t)由混沌调频值和混沌调相值组合(F，Ω)_r获得。

    不同于普通的并发混沌调频扩频方法，本发明提出的并发混沌调频调相扩频方法，可以很好地解决信号峰均比问题，而且各并发信号之间的互干扰水平低且可并发信号数目多。图6表示普通的并发混沌调频扩频信号时序，其峰均比为：14.16dB，图7表示并发混沌调频调相扩频信号时序，其峰均比为：10.88dB，显而易见本发明得到的峰均比远小于普通方法的峰均比，更适于实际通信发射的要求，可以有更高的发射效率。

    所述步骤4)的信道均衡方法(如RLS均衡、turbo均衡)减小或去除水声信道影响。

    而根据步骤2)和3)的相应过程生成的M组混沌调频调相扩频参考信号分别与接收数据进行副本相关，通过最大似然方法检测峰值，其数学原理如下：

    若设理想信道下接收数据的表达式为：

     $r\left(t\right)=\mathrm{syn}\left(t\right)+\underset{i=1}{\overset{r}{\mathrm{\Σ}}}{s}^{\mathrm{mi}}\left(t\right)+n\left(t\right)---\left(10\right)$

    通过步骤3)中公式(6)可以得到M组混沌调频调相扩频参考信号：

    rep^m(t)＝s^m(t)                        (11)

    所述M组混沌调频调相扩频参考信号组成混沌调频调相扩频参考信号集合。具体地说，接收端首先通过与发射端相同的混沌模型以及所有可能的初始值生成混沌调频序列和混沌调相序列，然后再根据所述混沌调频序列和混沌调相序列，依照公式(6)得出所述混沌调频调相扩频参考信号。

    每组参考信号分别与接收数据进行副本相关：

    d^m(t)＝∫r(t)*rep^m(t‑τ)dτ            (12)

    由于各扩频信号及同步信号相互正交，将公式(6)、(10)代入(12)并通过最大似然检测得：

     ${\hat{m}}_{\mathrm{ML}}=\arg \max \{\∫[\mathrm{syn}\left(t\right)+\underset{i=1}{\overset{r}{\mathrm{\Σ}}}{s}^{\mathrm{mi}}\left(t\right)+n\left(t\right)]*{\mathrm{rep}}^m(t-\mathrm{\τ})\mathrm{d\τ}\}=\left\{\begin{array}{cc}{A}^2& m\∈(m1,\·\·\·,\mathrm{mr})\\ 0& m\∉(m1,\·\·\·,\mathrm{mr})\end{array}\right.---\left(13\right)$

    图8和图9说明副本相关检出与未检出的状态(输入信噪比‑20dB)。

    根据检测出的峰值获得组合(m1，...，mr)按照步骤2)中得到的混沌映射关系恢复编码信息(c₁，c₂，...，c_K)。

    所述步骤5)中采用Turbo或者Viterbi进行信道译码，再进行信源译码恢复通信信息(x₁，x₂，...，x_L)。

    本实施例的突出特征在于：

    第一，利用混沌调频调相扩频信号进行M元扩频通信，可以有效地减少通信发射信号的峰均比。

    第二，通过混沌调频调相扩频，各并发信号之间的互干扰水平低且可并发信号数目多，可以有效地提高低信噪比下的水声通信性能。

    第三，根据一个混沌一维模型获得的混沌序列直接映射成调频值和调相值。

    第四，适用于适用于水声通信，还适用于无线电通信和光纤通信。

    实施例2

    本实施例所提供的基于混沌调频调相序列的分组M元扩频通信系统同实施例1，如图1所示。

    本实施例提供的所述利用混沌调频调相序列进行分组M元扩频通信方法，包括如下步骤：

    1)将待发送的信息经过信源与信道编码之后，分成K个一组的数据块；

    2)根据数据块所含信息进行混沌映射成相应的混沌序列组合，并根据混沌序列组合形成混沌调频值和混沌调相值序列；

    3)通过混沌调频值和混沌调相值序列生成混沌调频调相扩频信号集合，将混沌调频调相扩频信号集合叠加成一组并发混沌调频调相扩频信号，并加上同步信号通过通信发射换能器进行发射；

    4)接收换能器采集到通信数据，进行信道均衡与同步，并通过与混沌调频调相扩频参考信号集合进行副本相关，检测、判决并根据混沌映射关系恢复编码信息。

    5)解调的编码信息通过信源与信道译码恢复通信信息。

    上述技术方案中，所述步骤1)的信源编码(如霍夫曼编码)去除冗余信息，信道编码(如卷积码、turbo码)减少系统误码率。

    数据块的K值常规取值为4～2048，取决于所采用的混沌映射模型和码间串扰水平，假设分割的数据块为(x₁，x₂，...，x_L)，信源与信道编码后的序列为(c₁，c₂，...，c_K)，其中L为编码前的数据长度。本实施例中采用Quadratic映射和Chebyshev映射产生混沌序列。

    同实施例1，所谓Quadratic映射方程同公式(1)，图2至图4反映了由Quadratic映射方程所产生的混沌序列及其相关特性。

    所谓Chebyshev映射方程可以表示为：

    gc_p(m+1)＝cos(pcos^‑1(m))        (14)

    其中，p为阶数，本实施例里取2阶。

    所述步骤2)的混沌映射过程是指根据一个或两个混沌映射模型，由不同初始值生成相互正交的M组混沌序列并从中提取r个进行组合，使之获得的组合数$K=\ln C_M^r$以使混沌序列组合与数据块所含信息满足一一对应关系，r值常规取值为1～128。

    本实施例中，采用第二种方式，即根据根据两个混沌一维模型获得的混沌序列分别映射成调频值和调相值，如图10所示。

    采用步骤1)的Quadratic映射方程生成M组混沌序列，同实施例1生成M组混沌调频值序列F¹，F²，...，F^m，...，F^M。

    而由步骤1)的Chebyshev映射方程可以得到混沌调相值：

     ${\mathrm{\η}}_n^m=({\mathrm{gc}}_n^m+1)*\mathrm{\π}/2---\left(15\right)$

    由此可得，M组混沌调相值序列∏¹，∏²，...，∏^m，...，∏^M，且${\mathrm{\Π}}^m=[{\mathrm{\η}}_1^m,{\mathrm{\η}}_2^m,\·\·\·,{\mathrm{\η}}_n^m,\·\·\·,{\mathrm{\η}}_N^m].$

    而根据数据块所含信息，从M组混沌调频值和调相值序列中，提取r个组合得到混沌调频值和混沌调相值组合：

    (F，∏)_r＝[(F^m1，∏^m1)，...，(F^mr，∏^mr)]   (16)

    其中，组合(m1，...，mr)由数据块信息(c₁，c₂，...，c_K)确定。

    图11和图12表示长度为1024的混沌调频值序列和混沌调相值序列，Quadratic映射初始值为0.5728，Chebyshev映射初始值为0.5743，带宽B为4kHz，相位范围(0，π)。

    所述步骤3)的混沌扩频过程同实施例1是根据每个混沌调频值和混沌调相值对调制得到一个混沌调频调相扩频码元，N个码元组成一个混沌调频调相扩频信号。根据信息对应得到的混沌调频值和混沌调相值组合，生成r个混沌调频调相扩频信号以构成一个混沌调频调相扩频信号集合。同步信号是与混沌调频调相扩频信号相互正交的扩频信号。

    不同于普通的并发混沌调频扩频方法，本发明提出的并发混沌调频调相扩频方法，可以很好地解决信号峰均比问题，而且各并发信号之间的互干扰水平低且可并发信号数目多。本实施例中采用两个混沌过程分别映射调频和调相，其并发混沌调频调相扩频信号时序如图13所示，峰均比为：9.84dB，显而易见得到的峰均比也远小于普通方法的峰均比，更适于实际通信发射的要求，可以有更高的发射效率。

    所述步骤4)同实施例1，采用信道均衡方法(如RLS均衡、turbo均衡)减小或去除水声信道影响。而根据步骤2)和3)的相应过程生成的M组混沌调频调相扩频参考信号分别与接收数据进行副本相关，通过最大似然方法检测峰值，根据检测出的峰值获得组合(m1，...，mr)按照步骤2)中得到的混沌映射关系恢复编码信息(c₁，c₂，...，c_K)。

    所述步骤5)中采用Turbo或者Viterbi进行信道译码，再进行信源译码恢复通信信息(x₁，x₂，...，x_L)。

    实施例2具有同实施例1的突出特征，并且，由于使用两个混沌一维模型，

    实施例2所产生的调频调相扩频序列的峰均比可以进一步地减小。

    实施例3

    本实施例所提供的基于混沌调频调相序列的分组M元扩频通信系统同实施例1，如图1所示。

    本实施例提供的所述利用混沌调频调相序列进行分组M元扩频通信方法，包括如下步骤：

    1)将待发送的信息经过信源与信道编码之后，分成K个一组的数据块；

    2)根据数据块所含信息进行混沌映射成相应的混沌序列组合，并根据混沌序列组合形成混沌调频值和混沌调相值序列；

    3)通过混沌调频值和混沌调相值序列生成混沌调频调相扩频信号集合，将混沌调频调相扩频信号集合叠加成一组并发混沌调频调相扩频信号，并加上同步信号通过通信发射换能器进行发射；

    4)接收换能器采集到通信数据，进行信道均衡与同步，并通过与混沌调频调相扩频参考信号集合进行副本相关，检测、判决并根据混沌映射关系恢复编码信息。

    5)解调的编码信息通过信源与信道译码恢复通信信息。

    上述技术方案中，所述步骤1)的信源编码(如霍夫曼编码)去除冗余信息，信道编码(如卷积码、turbo码)减少系统误码率。

    数据块的K值常规取值为4～2048，取决于所采用的混沌映射模型和码间串扰水平，假设分割的数据块为(x₁，x₂，...，x_L)，信源与信道编码后的序列为(c₁，c₂，...，c_K)，其中L为编码前的数据长度。本实施例中采用Second‑Order映射产生混沌序列。

    所谓Second‑Order映射二维方程可以表示为：

     $\left\{\begin{array}{c}y(n+1)=1-2*y\left(n\right)^2\\ z(n+1)=2z\left(n\right)y\left(n\right)\end{array}\right.---\left(17\right)$

    其中，y(0)∈(‑1，1)，|z(0)|→1。

    所述步骤2)的混沌映射过程是指根据一个或两个混沌映射模型，由不同初始值生成相互正交的M组混沌序列并从中提取r个进行组合，使之获得的组合数$K=\ln C_M^r$以使混沌序列组合与数据块所含信息满足一一对应关系，r值常规取值为1～128。

    本实施例中，采用第三种方式，即根据一个混沌二维模型获得的混沌序列分别映射成调频值和调相值，如图14所示。

    采用步骤1)的Second‑Order映射方程生成M组混沌二维序列并记做：

    Y¹，Y²，...，Y^m，...，Y^M；Z¹，Z²，...，Z^m，...，Z^M

    其中，$Y^m=[y_1^m,y_2^m,\·\·\·,y_n^m,\·\·\·,y_N^m],$$Z^m=[z_1^m,z_2^m,\·\·\·,z_n^m,\·\·\·,z_N^m]$为长度为N的混沌序列。

    由Y¹，Y²，...，Y^m，...，Y^M可以得到混沌调频值：

     $u_n^m=y_n^m*B/2---\left(18\right)$

    由此可得，M组混沌调频值序列Ψ¹，Ψ²，...，Ψ^m，...，Ψ^M，且${\mathrm{\Ψ}}^m=[u_1^m,u_2^m,\·\·\·,u_n^m,\·\·\·,u_N^m].$

    而由Z¹，Z²，...，Z^m，...，Z^M可以得到混沌调相值：

    

    由此可得，M组混沌调相值序列Φ¹，Φ²，...，Φ^m，...，Φ^M，且

    而根据数据块所含信息，从M组混沌调频值和调相值序列中，提取r个组合得到混沌调频值和混沌调相值组合：

    (Ψ，Φ)_r＝[(Ψ^m1，Φ^m1)，...，(Ψ^mr，Φ^mr)]  (20)

    其中，组合(m1，...，mr)由数据块信息(c₁，c₂，...，c_K)确定。

    图15和图16表示长度为1024的混沌调频值序列和混沌调相值序列，Second‑Order映射中y的初始值为0.153，z的初始值为0.951，带宽B为4kHz，相位范围(0，π)。

    所述步骤3)的混沌扩频过程同实施例1是根据每个混沌调频值和混沌调相值对调制得到一个混沌调频调相扩频码元，N个码元组成一个混沌调频调相扩频信号。根据信息对应得到的混沌调频值和混沌调相值组合，生成r个混沌调频调相扩频信号以构成一个混沌调频调相扩频信号集合。同步信号是与混沌调频调相扩频信号相互正交的扩频信号。

    不同于普通的并发混沌调频扩频方法，本发明提出的并发混沌调频调相扩频方法，可以很好地解决信号峰均比问题，而且各并发信号之间的互干扰水平低且可并发信号数目多。本实施例中采用两个混沌过程分别映射调频和调相，其并发混沌调频调相扩频信号时序如图17所示，峰均比为：11.06dB，显而易见得到的峰均比也远小于普通方法的峰均比，更适于实际通信发射的要求，可以有更高的发射效率。

    所述步骤4)同实施例1，采用信道均衡方法(如RLS均衡、turbo均衡)减小或去除水声信道影响。而根据步骤2)和3)的相应过程生成的M组混沌调频调相扩频参考信号分别与接收数据进行副本相关，通过最大似然方法检测峰值，根据检测出的峰值获得组合(m1，...，mr)按照步骤2)中得到的混沌映射关系恢复编码信息(c₁，c₂，...，c_K)。

    所述步骤5)中采用Turbo或者Viterbi进行信道译码，再进行信源译码恢复通信信息(x₁，x₂，...，x_L)。

    实施例3具有同实施例1的突出特征，并且，由于使用混沌二维模型模型，实施例3增加了调频值与调相值之间的混沌关联度。

    最后所应说明的是，以上仅用以说明本发明理论原理和技术方案而非限制。本领域的普通技术人员应当理解，对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，都不脱离本发明技术方案的精神和范围，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。