一种OFDM水声通信系统中的脉冲噪声估计方法技术方案

本发明专利技术公开了一种OFDM水声通信系统中的脉冲噪声估计方法，其在接收端根据补偿冗余多普勒频移后的频域信号，对OFDM信号经水声信道传输的过程中受到的脉冲噪声进行稀疏估计，并利用空子载波对补偿冗余多普勒频移后的频域信号进行频偏补偿，考虑到水声通信中的脉冲噪声和载波频偏在抑制过程中是相互干扰的，因此在传统的稀疏贝叶斯学习的框架下，利用所有子载波和后验分布估计脉冲噪声的同时，在迭代过程中也加入了对载波频偏的补偿，并不断更新用于估计脉冲噪声的补偿冗余多普勒频移后的频域信号和观测对角线矩阵，以减小两种干扰之间的影响，且本发明专利技术方法充分利用了所有子载波估计脉冲噪声，因此提高了频谱效率和通信系统的性能。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种脉冲噪声估计技术，尤其是涉及一种OFDM(OrthogonalFrequencyDomainMultiplexing，正交频分复用)水声通信系统中的脉冲噪声估计方法。
技术介绍
脉冲噪声是通信系统中常见的一种噪声，在电力线通信、无线通信和图形处理等系统中，脉冲噪声的抑制都是热门的研究方向。同样在水声通信领域，脉冲干扰也存在于水声信道上，比如热噪声、海中的波浪、海洋生物的鸣叫、船舶运输、人类在海洋中的施工等都会产生脉冲噪声。脉冲噪声具有持续时间短、能量大和随机性的特点，对声波信号的传递和接收具有严重的影响，会极大的降低水声通信系统的性能。另外，载波频率偏移导致基于正交频分复用(OrthogonalFrequencyDomainMultiplexing，OFDM)信号的子载波间的干扰(InterCarrierInterference，ICI)增大，对声波信号的正确传输带来了严峻的影响，也是水声通信系统中的一种典型干扰。在OFDM水声通信系统中，上述两者的存在都会对接收端信号造成干扰，在单独估计两者的过程中，势必会相互影响。近期，水声通信系统中脉冲干扰的估计和抑制得到了研究，如采用门限消除方法对脉冲干扰进行抑制，但是此方法只能检测出有限的脉冲噪声，并且载波频率偏移引起的干扰会影响判决门限的设置；又如使用正交匹配追踪算法和空载波能量最小化方法联合估计脉冲噪声和载波频率偏移，但是该联合优化方法需对频偏搜索范围内的每个值进行一次脉冲干扰估计，不仅计算量大、耗时长，而且该联合优化方法中采用的传统的贪婪算法在脉冲噪声环境下的性能并不理想。稀疏贝叶斯学习(SBL)理论通过假定未知参数先验信息、样本和总体不断更新求得后验分布，由于其具有良好的稳定性而已广泛应用于脉冲噪声估计中。但在水声通信系统中，因载波频率偏移的存在引起了ICI，在频域对脉冲噪声的估计势必会受到干扰；另一方面，脉冲噪声在时域虽然是稀疏的，但在频域的投影会对FFT(FastFourierTransformation，快速傅氏变换)解调信号造成全局性影响，也同样会降低载波频率偏移的正确估计。目前，还没有一种能够避免脉冲噪声和载波频率偏移引起的ICI之间相互影响的脉冲噪声估计方法。
技术实现思路
本专利技术所要解决的技术问题是提供一种OFDM水声通信系统中的脉冲噪声估计方法，其能够有效地减小脉冲噪声与载波频率偏移之间的相互影响，从而能够有效地提高OFDM水声通信系统的有效性。本专利技术解决上述技术问题所采用的技术方案为：一种OFDM水声通信系统中的脉冲噪声估计方法，其特征在于包括以下步骤：①在OFDM水声通信系统的发送端，发送端发送OFDM信号向量X，X经水声信道传输后到达接收端，其中，X的维数为K×1，K≥1，水声信道包括多条子路径，且每条子路径的多普勒频移因子各不相同，X经水声信道传输的过程中会受到外部干扰和内部干扰，外部干扰包括高斯白噪声和脉冲噪声，内部干扰包括多普勒频移引起的子载波间的干扰；②在OFDM水声通信系统的接收端，接收端利用设定的多普勒频移因子取值范围内的每个值，对接收到的连续时域信号进行重采样，得到设定的多普勒频移因子取值范围内的每个值对应的离散时域信号；然后对设定的多普勒频移因子取值范围内的每个值对应的离散时域信号进行傅里叶变换，转换得到相应的频域信号；接着对设定的多普勒频移因子取值范围内的每个值对应的离散时域信号相应的频域信号中与X中的导频信号的空子载波集相对应的部分频域信号进行内积运算，得到相应的内积结果，之后从所有内积结果中选出最小的内积结果作为多普勒频移因子估计值；再利用多普勒频移因子估计值，对接收到的连续时域信号进行重采样，以减小水声通信中的多普勒扩展效应，得到对应的离散时域信号，以向量形式表示为Y，并假设Y中的每个元素的冗余多普勒频移均相同，其中，Y的维数为K×1；③接收端将设定的冗余多普勒频移取值范围内的每个值作为冗余多普勒频移；然后利用每个冗余多普勒频移，对Y中的每个元素进行补偿，得到补偿后的频域信号；再依据能量最小化原则，对每个补偿后的频域信号中的空子载波相对应的部分频域信号进行内积，得到相应的能量结果；之后将从所有能量结果中选出的最小的能量结果对应的冗余多普勒频移作为冗余多普勒频移估计值，记为ε；接着利用冗余多普勒频移估计值ε，对Y中的每个元素进行补偿，得到补偿冗余多普勒频移后的频域信号，以向量形式表示为d，其中，d的维数为K×1；④利用稀疏贝叶斯理论，获取脉冲噪声的最终估计值，记为具体过程为：④-1、将脉冲噪声以向量形式表示为e，并令k表示迭代的次数，k的初始值为1，其中，e的维数为K×1；④-2、根据最小均方误差算法，计算第k次迭代后的脉冲噪声的估计值，记为ue(k)，ue(k)＝(σ2)(k)×Σe(k)×(Φ(k))H×(d(k)-z(k))，其中，ue(k)的维数为K×1，(σ2)(k)表示第k次迭代时高斯白噪声的能量的估计值，当k＝1时(σ2)(1)＝1，Σe(k)表示第k次迭代时e的均方误差矩阵，Σe(k)的维数为K×K，Σe(k)＝((σ2)(k)×(Φ(k))H×Φ(k)+(Γ(k))-1)-1，Φ(k)表示第k次迭代时的观测对角线矩阵，Φ(k)的维数为K×K，Φ(k)＝F×θ(εe(k))，F表示傅里叶变换矩阵，F的维数为K×K，εe(k)表示第k次迭代时的冗余多普勒频移估计值，当k＝1时εe(1)＝ε，θ(εe(k))表示εe(k)对应的对角线矩阵，θ(εe(k))的维数为K×K，θ(εe(k))的对角线上的第n个元素的值为j为虚数单位，1≤n≤K，(Φ(k))H为Φ(k)的共轭转置矩阵，d(k)表示第k次迭代时所需的补偿冗余多普勒频移后的频域信号，d(k)的维数为K×1，当k＝1时d(1)＝d，z(k)表示第k次迭代时所需的抑制脉冲噪声和频率偏移后的频域有用信号，z(k)的维数为K×1，z(k)＝d(k)-Φ(k)×ue(k-1)，当k＝1时ue(k-1)的取值为零向量，Γ(k)表示第k次迭代时e的方差对角线矩阵，Γ(k)的维数为K×K，当k＝1时Γ(1)的对角线上的每个元素的值为1，(Γ(k))-1为Γ(k)的逆矩阵；④-3、根据ue(k)对接收到的连续时域信号进行脉冲噪声抑制，得到抑制脉冲噪声后的时域信号，记为y'，y'＝Y-ue(k)，其中，y'的维数为K×1；④-4、将设定的多普勒频移因子取值范围内的每个值作为冗余多普勒频移；然后利用每个冗余多普勒频移，对y'中的每个元素进本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种OFDM水声通信系统中的脉冲噪声估计方法，其特征在于包括以下步骤：①在OFDM水声通信系统的发送端，发送端发送OFDM信号向量X，X经水声信道传输后到达接收端，其中，X的维数为K×1，K≥1，水声信道包括多条子路径，且每条子路径的多普勒频移因子各不相同，X经水声信道传输的过程中会受到外部干扰和内部干扰，外部干扰包括高斯白噪声和脉冲噪声，内部干扰包括多普勒频移引起的子载波间的干扰；②在OFDM水声通信系统的接收端，接收端利用设定的多普勒频移因子取值范围内的每个值，对接收到的连续时域信号进行重采样，得到设定的多普勒频移因子取值范围内的每个值对应的离散时域信号；然后对设定的多普勒频移因子取值范围内的每个值对应的离散时域信号进行傅里叶变换，转换得到相应的频域信号；接着对设定的多普勒频移因子取值范围内的每个值对应的离散时域信号相应的频域信号中与X中的导频信号的空子载波集相对应的部分频域信号进行内积运算，得到相应的内积结果，之后从所有内积结果中选出最小的内积结果作为多普勒频移因子估计值；再利用多普勒频移因子估计值，对接收到的连续时域信号进行重采样，以减小水声通信中的多普勒扩展效应，得到对应的离散时域信号，以向量形式表示为Y，并假设Y中的每个元素的冗余多普勒频移均相同，其中，Y的维数为K×1；③接收端将设定的冗余多普勒频移取值范围内的每个值作为冗余多普勒频移；然后利用每个冗余多普勒频移，对Y中的每个元素进行补偿，得到补偿后的频域信号；再依据能量最小化原则，对每个补偿后的频域信号中的空子载波相对应的部分频域信号进行内积，得到相应的能量结果；之后将从所有能量结果中选出的最小的能量结果对应的冗余多普勒频移作为冗余多普勒频移估计值，记为ε；接着利用冗余多普勒频移估计值ε，对Y中的每个元素进行补偿，得到补偿冗余多普勒频移后的频域信号，以向量形式表示为d，其中，d的维数为K×1；④利用稀疏贝叶斯理论，获取脉冲噪声的最终估计值，记为具体过程为：④‑1、将脉冲噪声以向量形式表示为e，并令k表示迭代的次数，k的初始值为1，其中，e的维数为K×1；④‑2、根据最小均方误差算法，计算第k次迭代后的脉冲噪声的估计值，记为ue(k)，其中，ue(k)的维数为K×1，(σ2)(k)表示第k次迭代时高斯白噪声的能量的估计值，当k＝1时(σ2)(1)＝1，Σe(k)表示第k次迭代时e的均方误差矩阵，Σe(k)的维数为K×K，Φ(k)表示第k次迭代时的观测对角线矩阵，Φ(k)的维数为K×K，Φ(k)＝F×θ(εe(k))，F表示傅里叶变换矩阵，F的维数为K×K，εe(k)表示第k次迭代时的冗余多普勒频移估计值，当k＝1时εe(1)＝ε，θ(εe(k))表示εe(k)对应的对角线矩阵，θ(εe(k))的维数为K×K，θ(εe(k))的对角线上的第n个元素的值为j为虚数单位，1≤n≤K，(Φ(k))H为Φ(k)的共轭转置矩阵，d(k)表示第k次迭代时所需的补偿冗余多普勒频移后的频域信号，d(k)的维数为K×1，当k＝1时d(1)＝d，z(k)表示第k次迭代时所需的抑制脉冲噪声和频率偏移后的频域有用信号，z(k)的维数为K×1，z(k)＝d(k)‑Φ(k)×ue(k‑1)，当k＝1时ue(k‑1)的取值为零向量，Γ(k)表示第k次迭代时e的方差对角线矩阵，Γ(k)的维数为K×K，当k＝1时Γ(1)的对角线上的每个元素的值为1，(Γ(k))‑1为Γ(k)的逆矩阵；④‑3、根据ue(k)对接收到的连续时域信号进行脉冲噪声抑制，得到抑制脉冲噪声后的时域信号，记为y'，y'＝Y‑ue(k)，其中，y'的维数为K×1；④‑4、将设定的多普勒频移因子取值范围内的每个值作为冗余多普勒频移；然后利用每个冗余多普勒频移，对y'中的每个元素进行补偿，得到补偿后的频域信号；④‑5、依据能量最小化原则，对每个补偿后的频域信号中的空子载波相对应的部分频域信号进行内积，得到相应的能量结果，将从所有能量结果中选出的最小的对应的冗余多普勒频移作为第k+1次迭代时的冗余多普勒频移估计值εe(k+1)；然后计算第k+1次迭代时的观测对角线矩阵Φ(k+1)，Φ(k+1)＝F×θ(εe(k+1))，其中，θ(εe(k+1))表示εe(k+1)对应的对角线矩阵，θ(εe(k+1))的对角线上的第n个元素的值为j为虚数单位，1≤n≤K；接着计算第k+1次迭代时所需的补偿冗余多普勒频移后的频域信号d(k+1)，d(k+1)＝Φ(k+1)×Y；之后计算第k+1次迭代时e的方差对角线矩阵Γ(k+1)，将Γ(k+1)的对角线上的第i个元素的值记为γi(k+1)，γi(k+1)＝Σe,ii(k)+|ue,i(k)|2，其中，1≤i≤K，Σe,ii(k)表示Σe(k)的对角线上的第i个元素的值，ue,i(k)表示ue(k)中的第i...

【技术特征摘要】
1.一种OFDM水声通信系统中的脉冲噪声估计方法，其特征在于包括以下步骤：
①在OFDM水声通信系统的发送端，发送端发送OFDM信号向量X，X经水声信
道传输后到达接收端，其中，X的维数为K×1，K≥1，水声信道包括多条子路径，且
每条子路径的多普勒频移因子各不相同，X经水声信道传输的过程中会受到外部干扰和
内部干扰，外部干扰包括高斯白噪声和脉冲噪声，内部干扰包括多普勒频移引起的子载
波间的干扰；
②在OFDM水声通信系统的接收端，接收端利用设定的多普勒频移因子取值范围
内的每个值，对接收到的连续时域信号进行重采样，得到设定的多普勒频移因子取值范
围内的每个值对应的离散时域信号；然后对设定的多普勒频移因子取值范围内的每个值
对应的离散时域信号进行傅里叶变换，转换得到相应的频域信号；接着对设定的多普勒
频移因子取值范围内的每个值对应的离散时域信号相应的频域信号中与X中的导频信
号的空子载波集相对应的部分频域信号进行内积运算，得到相应的内积结果，之后从所
有内积结果中选出最小的内积结果作为多普勒频移因子估计值；再利用多普勒频移因子
估计值，对接收到的连续时域信号进行重采样，以减小水声通信中的多普勒扩展效应，
得到对应的离散时域信号，以向量形式表示为Y，并假设Y中的每个元素的冗余多普勒
频移均相同，其中，Y的维数为K×1；
③接收端将设定的冗余多普勒频移取值范围内的每个值作为冗余多普勒频移；然后
利用每个冗余多普勒频移，对Y中的每个元素进行补偿，得到补偿后的频域信号；再依
据能量最小化原则，对每个补偿后的频域信号中的空子载波相对应的部分频域信号进行
内积，得到相应的能量结果；之后将从所有能量结果中选出的最小的能量结果对应的冗
余多普勒频移作为冗余多普勒频移估计值，记为ε；接着利用冗余多普勒频移估计值ε，
对Y中的每个元素进行补偿，得到补偿冗余多普勒频移后的频域信号，以向量形式表示
为d，其中，d的维数为K×1；
④利用稀疏贝叶斯理论，获取脉冲噪声的最终估计值，记为具体过程为：
④-1、将脉冲噪声以向量形式表示为e，并令k表示迭代的次数，k的初始值为1，
其中，e的维数为K×1；
④-2、根据最小均方误差算法，计算第k次迭代后的脉冲噪声的估计值，记为ue(k)，
其中，ue(k)的维数为K×1，(σ2)(k)表示第k次迭代
时高斯白噪声的能量的估计值，当k＝1时(σ2)(1)＝1，Σe(k)表示第k次迭代时e的均方误
差矩阵，Σe(k)的维数为K×K，Φ(k)表示第k次迭代
时的观测对角线矩阵，Φ(k)的维数为K×K，Φ(k)＝F×θ(εe(k))，F表示傅里叶变换矩阵，
F的维数为K×K...

【专利技术属性】
技术研发人员：李程程，李有明，常生明，李婷，闫玉芝，
申请(专利权)人：宁波大学，
类型：发明
国别省市：浙江;33