一种移动水声OTFS通信稀疏信道估计方法技术

本发明专利技术公开了一种移动水声OTFS通信稀疏信道估计方法，包括以下步骤：在水声OTFS系统的发射端，信息比特流a经过1/2码率的递归系统卷积码编码，得到编码比特向量b；编码比特向量b经过随机交织器交织得到交织编码后的向量c；c经过分组并得到符号向量x，x经过串并转换得到二维待调制K行L列的数据矩阵X,矩阵中的元素用x(k,l)表示；然后对数据矩阵进行逆辛傅里叶反变换得到X(n,m)，然后通过海森堡变换得到时域发射信号x(t)，最后经过调制搬到指定的发射频带，经过水声换能器发射出去。本发明专利技术使用MMP算法进行二维稀疏时延

A sparse channel estimation method for mobile underwater acoustic otfs communication

【技术实现步骤摘要】
一种移动水声OTFS通信稀疏信道估计方法


[0001]本专利技术属于通信
，具体涉及一种移动水声OTFS通信稀疏信道估计方法。

技术介绍

[0002]正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing，OFDM)调制方案已经广泛应用到水声通信领域。但是水声信道面临着严重的多途扩展和多普勒扩展，常规的OFDM技术直接应用于水声通信中并不能取得很好的通信性能，这主要是由于较大的多普勒频移会破坏子载波之间的正交性，从而导致严重的子载波间干扰(Inter
‑
Carrier Interference，ICI)。为了提高双扩信道(即，多途扩展和多普勒扩展)条件下的水声通信系统的性能，需要对水声通信调制解调技术进行革新。
[0003]针对双扩水声信道的特点，正交时频空(Orthogonal Time Frequency Space，OTFS)调制系统通过一系列的二维变换，将时变双扩水声信道转换为二维时延
‑
多普勒域中时不变的二维信道，并在时延
‑
多普勒域中复用数据，因此，可以有效地解决时变双扩信道的问题。水声信道在时延
‑
多普勒域往往具有一定的稀疏性，为了更好地利用这种稀疏特性，提出一种基于多路径匹配追踪算法用于稀疏二维时延
‑
多普勒水声信道的估计，该算法可以提高水声OTFS通信系统的性能。

技术实现思路

[0004]专利技术目的：本专利技术的目的是为了解决移动水声OTFS通信系统中的稀疏二维时延
‑
多普勒信道估计问题，进而提高水声OTFS系统的稳健性。
[0005]技术方案：一种移动水声OTFS通信稀疏信道估计方法，包括以下步骤：
[0006](1)在水声OTFS系统的发射端，信息比特流a经过1/2码率的递归系统卷积码编码，得到编码比特向量b；编码比特向量b经过随机交织器交织得到交织编码后的向量c；c经过分组并得到符号向量x，x经过串并转换得到二维待调制K行L列的数据矩阵X,矩阵中的元素用x(k,l)表示；然后对数据矩阵进行逆辛傅里叶反变换(Inverse Symmetric Finite Fourier Transform，ISFFT)得到X(n,m)，然后通过海森堡变换(Heisenberg Transform)得到时域发射信号x(t)，最后经过调制搬到指定的发射频带，经过水声换能器发射出去；
[0007](2)发射信号经过双扩水声信道后到达接收水听器，在接收端，在经过帧同步，解调，降采样之后，接收通带信号转换成符号率基带信号y(t)，y(t)首先经过魏格纳变换(Wigner Transform)得到Y(n,m)，随后经过辛傅里叶变换(Symmetric Finite Fourier Transform，SFFT)得到y(k,l)；
[0008](3)提取导频符号，通过多路径匹配追踪算法进行稀疏二维时延
‑
多普勒信道的估计；
[0009](4)利用估计到的信道对接收信号进行均衡，然后对均衡的信号进行解调、译码，最终得到发射信号的估计信息比特流
[0010]上述，在发送端，将M
×
N个信息数据符号摆放至时延
‑
多普勒域信号网格中，其中
时延域中有M行数据，多普勒域中有N行数据；通过ISFFT将时延
‑
多普勒域信号变换到时频域X(n,m)，即
[0011][0012]时频域信号经过海森堡变换后成为时域信号x(t)。经过时变双扩水声信道后，在接收端，时域接收信号y(t)由维格纳变换成为时频域信号Y(n,m)，经过SFFT处理解调得到时延
‑
多普勒域的数据y(k,l)，即
[0013][0014]由水声OTFS通信系统调制与解调相关变换，可得经过水声信道的OTFS系统输入输出关系为
[0015][0016]其中，Q为水声多途信道的数目，n＝(k
‑
β
q
)
N
表示(k
‑
β
q
‑
n)能被N整除时k的取值，m＝(l
‑
α
q
)
M
表示(l
‑
α
p
‑
m)能被M整除时l的取值。其中τ
q
＝α
q
/MΔf，v
q
＝β
q
/NT，τ
q
表示时延量，v
q
表示多普勒频移量；M为子载波的个数，N为一帧符号的个数；g[k,l]表示时延多普勒域中的噪声；表示信道幅度增益，信道增益h
q
为
[0017][0018]基于水声OTFS通信系统的输入输出关系，得到导频输入输出关系，即
[0019]y
p
＝X
p
h
p
+g
P
[0020]其中，y
p
为导频信号接收向量，大小为M
p
N
p
×
1；h
p
为信道增益向量，大小为M
p
N
p
×
1；g
p
是M
p
N
p
×
1大小的噪声向量；M
p
为最大时延离散量α
max
+1，N
p
为最大多普勒频移离散量β
max
+1，路径数Q≤M
p
N
p
。由于分辨率的不同，这里所以多普勒频移离散量和时延离散量所有组合的数量为M
p
N
p
的一部分。X
p
为导频符号矩阵，大小为M
p
N
p
×
M
p
N
p
，其第j列(j＝k+N
p
l，j＝0,1,
…
M
p
N
p
‑
1)表示为
[0021][0022]当路径数量Q＝M
p
N
p
时，矩阵X
p
是具有循环块的块循环矩阵，X
p
具有M
p
个循环块，每个循环块的大小为N
p
×
N
p
，通过循环移位以形成块循环矩阵。表示第l块的第q个元素，其中q＝0,1,
…
N
p
‑
1，并且l＝0,1,
…
M
p
‑
1。
[0023]在稀疏信道估计环节，利用接收导频y
p
和发射导频X
p
即可利用多途匹配追踪算法对h
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种移动水声OTFS通信稀疏信道估计方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)在水声OTFS系统的发射端，信息比特流a经过1/2码率的递归系统卷积码编码，得到编码比特向量b；编码比特向量b经过随机交织器交织得到交织编码后的向量c；c经过分组并得到符号向量x，x经过串并转换得到二维待调制K行L列的数据矩阵X,矩阵中的元素用x(k,l)表示；然后对数据矩阵进行逆辛傅里叶反变换得到X(n,m)，然后通过海森堡变换得到时域发射信号x(t)，最后发射信号经过调制搬到指定的发射频带，经过水声换能器发射出去；(2)步骤(1)产生的发射信号经过时变双扩水声信道后到达接收水听器，在接收端，在经过帧同步，解调，降采样之后，接收通带信号转换成符号率基带信号y(t)，y(t)首先经过魏格纳变换得到Y(n,m)，随后经过辛傅里叶变换得到y(k,l)；(3)提取导频符号，通过多路径匹配追踪算法进行稀疏二维时延
‑
多普勒信道的估计；(4)利用估计到的信道对接收信号进行均衡，然后对均衡的信号进行解调、译码，最终得到发射信号的估计信息比特流2.根据权利要求1所述的一种移动水声OTFS通信稀疏信道估计方法，其特征在于，步骤(1)具体为，在发射端，将M
×
N个信息数据符号摆放至时延
‑
多普勒域信号网格中，其中时延域中有M行数据，多普勒域中有N行数据；通过逆辛傅里叶反变换将时延
‑
多普勒域信号变换到时频域X(n,m)，即时频域信号经过海森堡变换后成为时域信号x(t)。3.根据权利要求1所述的一种移动水声OTFS通信稀疏信道估计方法，其特征在于，步骤(2)具体为，发射信号经过时变双扩水声信道后，在接收端，时域接收信号y(t)由维格纳变换成为时频域信号Y(n,m)，经过辛傅里叶变换处理解调得到时延
‑
多普勒域的数据y(k,l)，即由水声OTFS通信系统调制与解调相关变换，可得经过水声信道的OTFS系统输入输出关系为其中，Q为水声多途信道的数目，M为子载波的个数，N为一帧符号的个数；n＝(k
‑
β
q
)
N
表示(k
‑
β
q
‑
n)能被N整除时k的取值，m＝(l
‑
α
q
)
M
表示(l
‑
α
p
‑
m)能被M整除时l的取值，g[k,l]表示时延多普勒域中的噪声，表示信道幅度增益；信道增益h
q
为其中τ
q
＝α
q
/MΔf，v
q
＝β
q
/NT，τ
q
...

【专利技术属性】
技术研发人员：张友文，郭晓晨，黄福朋，郑威，王彪，
申请(专利权)人：江苏科技大学，
类型：发明
国别省市：