一种基于误码累积检测的水声OFDM通信系统中部分传输序列峰均比抑制算法

摘要

本发明提供一种基于误码累积检测的水声OFDM通信系统中部分传输序列峰均比抑制算法，具体涉及利用编码OFDM系统中纠错编码的误码传递特性实现相位加权因子的自主判别，以解决传统部分传输序列需要大量边带信息的问题。本发明通过对接收信号的相位反加权、解码以及二次编码的方法，对比计算该过程中的误码累积概率，实现正确率极高的加权因子自主检测，有效地提高了系统的频带利用率和通信效率，降低了因边带信息错误而引起的大规模误码现象的发生概率，同时保证了通信系统的实时性，十分适合于OFDM水声通信系统。

说明书

技术领域

本发明涉及一种基于误码累积检测的水声OFDM通信系统中部分传输序列峰均比抑制算法，属于水声正交频分复用(OFDM)通信系统。

背景技术

影响MIMO-OFDM在水声通信中广泛应用的一个重要障碍是其存在高峰值平均功率比(PAPR)的缺陷。OFDM系统对峰均比的敏感使得系统内部的一些部件(如功率放大器，数/模转换器，模/数转换器等)的动态范围和非线性失真等必须满足非常高的要求，使得设备成本大幅提升。且水声换能器发射功率有限，OFDM信号的高峰均比严重限制了发射功率的有效利用率，减小了通信信号的传输距离以及接收信噪比，因此，采用PAPR抑制算法对于功率受限、环境背景噪声大的水声通信是十分必要的。

部分序列传输技术(PTS)的基本思想是将原始序列分割成V个不相交子块，分别附以不同的加权系数后合并，通过改变权重向量使PAPR尽可能小。PTS技术的原理框图如图1所示。

输入数据符号X＝[X₀,X₁,…,X_N-1]首先被划分成V个子块，对每个子块进行相位加权及合并，得到其中为加权系数，称为边带信息(SI)，v＝1,2,...,V为子块序号。IFFT后得到时域OFDM符号其中，b_v的选择应满足

从理论上来说，b_v的值可在[0,2π)之间任取，以求PAPR抑制性能最佳，但当集合中包含的相位值数目U很大时，b_v共有U^V种可能取值，每个符号需V·U^V次IFFT才能确定最终的加权系数，这样巨大的计算量对于水声OFDM通信系统来讲是一个沉重的负担。因此需限制b_v的取值范围，同时采用合适的分割方法，以降低系统的计算复杂度。

传统PTS算法为准确的恢复原始数据，需要将发射机所采用的边带信息准确无误的传递到接收机。一旦边带信息发生错误，会导致一个符号中所携带的信息全部错误，因此需要对该信息进行特殊的编码，或者多次重复发送以保证在接收端能够准确地恢复信号。这样就需要传输大量的边带信息，导致系统通信效率的降低以及频带的浪费。同时，由于边带信息并未能实时到达，在一定程度上也影响着水声OFDM通信系统的实时性。

发明内容

本发明的目的是为了提供一种基于误码累积检测的水声OFDM通信系统中部分传输序列峰均比抑制算法。

本发明的目的是这样实现的：步骤一：在数据发送端将输入数据X_D划分成V个子块X_vD，OFDM符号数据子载波位置所承载的数据可表示为v为子块序号，相位加权因子b＝{b₁,b₂,…,b_V}共有M种形式，b^m表示其中任意一种形式，上标m为序号值，0≤m≤M；

步骤二：将分别与梳状导频序列X_P组成候选OFDM符号X^m，经过快速傅里叶逆变换得到时域信号x^m，选择其中PAPR值最小的符号作为传输符号；

步骤三：在数据接收端经过快速傅里叶变换得到的频域数据Y(k)，提取导频处频域响应Y_P并除以梳状导频X_P可得信道频域响应的采样值进一步得到完整信道频域响应信道均衡后得到相位加权后的数据X'(k)；

步骤四：采用M组相位加权因子{b₁,b₂,…,b_v}对X'(k)进行反加权，提取数据子载波上的数据进行解映射和卷积码维特比译码得到M组估计原始数据采用与发送端相同的卷积码编码矩阵对其进行二次编码，得到数据对比与原解码前数据得到二者的比特差错率得到误码累积概率γ^m；

步骤五：正确的原始编码后数据为选择γ^m的最小值所对应的其m值为发送端所采用的相位加权因子的标号，利用加权因子b^m对均衡后的接收数据X'(k)进行相位反加权和维特比译码，最终可以恢复原始发送信号。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：在发送端通过将数据符号划分成V个子块并进行相位加权的方式降低OFDM通信系统中的PAPR值，在接收端利用编码OFDM系统中纠错编码的误码传递特性实现相位加权因子的自主判别，以解决传统部分传输序列需要大量边带信息的问题。本发明通过对接收信号的相位反加权、解码以及二次编码的方法，对比计算该过程中的误码累积概率，实现正确率极高的加权因子自主识别，节约了传统PTS算法所必须的边带信息，有效地降低了因边带信息错误而引起的大规模误码现象的发生概率，同时保证了通信系统的实时性，提高了系统的频带利用率和通信效率。

附图说明

图1是PTS方法的原理框图；

图2是基于误码累积概率检测的PTS算法相位加权因子序号自主检测器结构框图；

图3是仿真水声信道冲激响应图；

图4是PAPR抑制前后OFDM符号时域波形；

图5是本发明方法与传统PTS的边带信息错误率P_s对比曲线图；

图6是经过PTS算法进行PAPR抑制后的水声OFDM通信系统误比特率(BER)性能对比图。

具体实施方式

下面结合附图与具体实施方式对本发明作进一步详细描述。

首先，在数据发送端将原始发送数据X_D＝[X_D(0),X_D(1),…,X_D(N-1)]划分成V个子块X_vD，以下标v作为标号以示区分，分别乘以相位加权因子{b₁,b₂,…,b_v}后合并，经过相位加权的数据添加梳状导频后X_P＝[X_P(0),X_P(1),…,X_P(N-1)]，OFDM符号可表示为如下形式

其中Po＝{i₀,i₁,…,i_Np-1}为导频子载波位置，Po^C为R＝[0,1,…N-1]中Po的补集，为数据子载波位置。

将X^m(k)调制到时域得到OFDM候选符号x⁰,x¹,…,x^M-1，根据式(2)

式(2)中，E(·)表示取期望，max(·)表示取最大值。

分别计算其PAPR值，选择最小的数据符号作为传输符号x。

在接收端经过FFT变换后得到的频域数据可以写成Y(k)＝X(k)H(k)+W(k)，X(k)为第k个子载波位置的发送数据，H(k)为信道频域响应，W(k)为频域的加性高斯白噪声。

利用梳状导频可以得到信道频域响应的采样值

Y_P为接收到梳状导频的频域数据，完整的信道频域响应可通过不同的插值方式获得。

根据LS准则对水听器接收到的数据Y(k)进行均衡处理，可以得到

X'(k)为相位加权之后的数据，采用M组相位加权因子{b₁,b₂,…,b_v}对X'(k)进行反加权可以得到

从M组X^m中提取数据子载波上的数据进行解映射和卷积码维特比译码得到M组不同的估计原始数据采用相同的卷积码编码矩阵对其进行二次编码，得到数据对比与原解码前数据计算二者的比特差错率得到误码累积概率γ^m。

卷积码维特比译码的纠错能力是有限的，如果差错出现的过于频繁，则会出现误判以及误码遗传，解码陷入恶性循环，直至系统的误码率接近50％。M组X^m(k)中有且仅有一组是恢复出的正确原始数据，只有这一组数据解码后可以达到纠错的效果，其余M-1组数据均会陷入解码的恶性循环中，因此γ^m的最小值所对应的即为正确的原始编码后数据，其m值为发送端所采用的相位加权因子的标号，利用加权因子b^m对均衡后的接收数据X'(k)进行相位反加权和维特比译码，最终可以恢复原始发送信号。

下面的仿真实验是本发明的一个具体实例，通过此例可以对本发明的性能进行验证。

仿真条件：

在Matlab仿真平台中，构建OFDM水声通信系统，FFT点数8192，子载波数目1025，通信频带6～12kHz，随机生成10⁶个OFDM符号，卷积码生成多项式为[171,133]，每次编码长度与单个OFDM符号的实际可载信息量一致。仿真信道冲激响应如图3所示，4倍过采样。

图4为原始数据充分交织的OFDM符号在峰均比抑制前后的时域波形图对比，可以看出经过PAPR抑制后，峰均比下降约2.6dB，本发明所提出的改进PTS算法仅设计了基于误码累计检测的边带信息自主检测器，而并未对发送端做任何改变，因此并不会对PAPR抑制性能造成影响。

在PTS算法中，边带信息传输的准确度一直是研究者们关注的重点，边带信息的正确与否直接影响了通信系统的BER性能，也就是系统的可靠性。从图5的仿真结果可以看出，虽然在SNR<2dB时，本发明中的PTS算法的SI错误率P_s高于传统PTS算法，但是在如此低的SNR条件下无法进行有效OFDM通信，本发明中所提出的PTS算法SI错误概率P_s收敛速度明显快于传统PTS算法，在大于4dB时已能达到无SI错误，而传统PTS算法收敛速度较慢，且SI错误概率在10dB时才趋于0，SI错误会直接导致整符号的误码灾难，导致通信可靠性大幅下降。

图6给出了经过PTS算法进行PAPR抑制后的水声OFDM通信系统BER性能对比图。图中P_s恒定的两条BER曲线均存在误码平层，这正凸显了SI解算错误将会给通信系统的BER性能带来灾难性的后果。而结合图5、图6中边带信息错误率与系统BER性能曲线可以看出，传统PTS算法的边带信息错误率可认为是等于非边带信息符号误比特率P_b的，其系统BER性能同样受到P_s的影响，但随着信噪比增加P_s与P_b均逐渐趋向于0，系统的BER曲线也逐渐收敛于P_s＝0的BER曲线。本发明中所提出的基于误码累计概率检测的PTS算法在SNR较低时BER略高于P_s＝0的系统BER，这是因为接收数据本身误比特率较高，判决反馈校验后会出现误码遗传问题，因此SI判别正确率较低。但因其P_s收敛速度较传统PTS算法快，在SNR＝4时已基本与P_s＝0的曲线重合，可以保证系统实现高质量的通信。

综上所述，本发明所提出的一种基于误码累积检测的水声OFDM通信系统中部分传输序列峰均比抑制算法，利用信道编解码过程中的误码累计特性设计相位加权因子检测器，使得边带信息的传输和判断方式得以改变，摆脱了传统方法对边带信息的依赖，在不损失PAPR抑制性能的前提下，提高了系统的BER性能、通信效率以及频带利用率，保证了OFDM水声通信系统的实时性和可靠性。