張玲玲，黃建國(guó)，韓 晶，唐成凱

（1．西北工業(yè)大學(xué)航海學(xué)院，陜西西安710072；2．西北工業(yè)大學(xué)電子信息學(xué)院，陜西西安710072）

基于短時(shí)傅里葉變換的水聲通信自適應(yīng)OFDM均衡

張玲玲1，黃建國(guó)1，韓 晶1，唐成凱2

（1．西北工業(yè)大學(xué)航海學(xué)院，陜西西安710072；2．西北工業(yè)大學(xué)電子信息學(xué)院，陜西西安710072）

由于水聲環(huán)境時(shí)變特性，在水聲信道中進(jìn)行正交頻分復(fù)用（orthogonal frequency division multiplexing，OFDM）信號(hào)傳輸，子載波間的正交性易受到破壞，從而產(chǎn)生載波間干擾，使得水聲通信的誤碼率性能變差。針對(duì)這個(gè)問(wèn)題，提出一種適用于水下時(shí)變信道的自適應(yīng)OFDM均衡算法，該算法采用滑動(dòng)窗口進(jìn)行子塊短時(shí)傅里葉變換獲得接收信號(hào)的二維時(shí)頻譜，進(jìn)而對(duì)該二維時(shí)頻譜進(jìn)行自適應(yīng)時(shí)－頻域聯(lián)合合并均衡。該自適應(yīng)均衡算法中采用最小均方誤差算法跟蹤信道時(shí)變特性，并通過(guò)自適應(yīng)判決反饋均衡更新二維時(shí)頻譜的加權(quán)合并系數(shù)，提高了OFDM系統(tǒng)抗載波間干擾的性能。仿真分析表明，所提出的OFDM均衡算法可在時(shí)變信道下，有效降低水聲通信的誤碼率。

水聲通信；正交頻分復(fù)用；載波間干擾；短時(shí)傅里葉變換

0 引 言

隨著水下通信在海洋環(huán)境監(jiān)測(cè)及海洋災(zāi)難救援等方面的廣泛應(yīng)用，對(duì)水聲通信數(shù)據(jù)率的需求逐漸提高。正交頻分復(fù)用（orthogonal frequency division multiplexing，OFDM）技術(shù)在4G中的成功應(yīng)用，體現(xiàn)出傳輸速率快、頻帶利用率高、抗多徑能力強(qiáng)、信道均衡結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單等顯著優(yōu)點(diǎn)，因而成為水聲通信近年來(lái)的研究熱點(diǎn)之一。然而，水下聲波傳輸速率相對(duì)于無(wú)線通信低5個(gè)數(shù)量級(jí)，且水下環(huán)境時(shí)變性較大，水下節(jié)點(diǎn)位置不穩(wěn)定，因而實(shí)際水聲信道表現(xiàn)為極大的多徑時(shí)延擴(kuò)展和多普勒擴(kuò)展疊加的雙擴(kuò)展信道，被認(rèn)為是當(dāng)前最復(fù)雜的無(wú)線信道之一［13］，對(duì)OFDM系統(tǒng)在水聲通信中的應(yīng)用造成極大的挑戰(zhàn)。

由于水聲信道多徑時(shí)延較大，因而需要在OFDM碼元間加入足夠長(zhǎng)的保護(hù)間隔，從而保證前一個(gè)OFDM符號(hào)的延時(shí)擴(kuò)展不會(huì)干擾到后一個(gè)OFDM符號(hào)［4］。為了保證數(shù)據(jù)傳輸?shù)臄?shù)據(jù)率和有效率，通常選擇OFDM符號(hào)的長(zhǎng)度為8倍的保護(hù)間隔長(zhǎng)度［5］。然而數(shù)據(jù)符號(hào)的延長(zhǎng)使得信道在一個(gè)OFDM符號(hào)長(zhǎng)度里的時(shí)變性凸顯出來(lái)，子載波間的正交性極易受到破壞，從而產(chǎn)生載波間干擾和較大的誤碼率［6］。

針對(duì)這一問(wèn)題，文獻(xiàn)［7- 10］中提出在接收端進(jìn)行快速傅里葉變換（fast Fourier transform，F(xiàn)FT）之前進(jìn)行多普勒頻移補(bǔ)償。文獻(xiàn)［7］采用每個(gè)OFDM符號(hào)加兩個(gè)訓(xùn)練序列估計(jì)多普勒，這使得頻帶利用率下降。文獻(xiàn)［8- 9］中提出采用雙線性頻率調(diào)制信號(hào)（linear frequency modulation，LFM）相關(guān)檢測(cè)，估計(jì)多普勒擴(kuò)展因子，通過(guò)重采樣將寬帶頻率擴(kuò)展簡(jiǎn)化為窄帶載波頻偏。不同的是，文獻(xiàn)［8］通過(guò)空載波能量檢測(cè)對(duì)載波頻偏進(jìn)行搜索補(bǔ)償。文獻(xiàn)［9］通過(guò)頻域過(guò)采樣補(bǔ)償多普勒產(chǎn)生的相位變化。文獻(xiàn)［10］中提出采用多個(gè)數(shù)據(jù)塊梳狀導(dǎo)頻的Chirp Z變換進(jìn)行多普勒因子估計(jì)，并通過(guò)時(shí)域線性插值進(jìn)行多普勒補(bǔ)償。這些方法中數(shù)據(jù)恢復(fù)的效率極大地依賴于信道主Doppler因子的正確估計(jì)。

文獻(xiàn)［11- 12］利用水聲信道二維延遲-Doppler域的稀疏度，進(jìn)行壓縮感知估計(jì)信道矩陣，對(duì)于各路徑的時(shí)延和多普勒有更精確的估計(jì)，然后通過(guò)完整信道矩陣的最小二乘法（least square，LS）算法，恢復(fù)發(fā)送數(shù)據(jù)，但由于需要對(duì)整個(gè)信道矩陣求逆，工作量較大。文獻(xiàn)［13］提出根據(jù)二次迭代求解的各路徑多普勒因子進(jìn)行多重采樣，但該結(jié)構(gòu)只適用于各路徑延時(shí)線性變化的形式。

本文提出一種在接收端FFT之后進(jìn)行多普勒補(bǔ)償?shù)姆椒?，采用滑?dòng)窗口進(jìn)行子塊短時(shí)傅里葉變換代替?zhèn)鹘y(tǒng)整塊傅里葉變換，通過(guò)自適應(yīng)調(diào)整多個(gè)短時(shí)傅里葉變換結(jié)果的加權(quán)合并系數(shù)，提高了OFDM系統(tǒng)抗載波間干擾的性能。同時(shí)，在之前的水聲OFDM傳輸中，通常假設(shè)各路徑的幅值在一個(gè)OFDM數(shù)據(jù)塊內(nèi)保持恒定，本文所提出的方法可適用于更普遍的水聲信道時(shí)變結(jié)構(gòu)。

1 信號(hào)模型與系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

假設(shè)OFDM的碼長(zhǎng)為T，Tg為循環(huán)前綴（cyclic prefix，CP），則一個(gè)完整的OFDM信息塊長(zhǎng)度為Ts＝T＋Tg，子載波間隔Δf＝1／T，第n個(gè)子載波的頻率為

式中，fc為載頻；N為載波數(shù)。令dx（n）表示調(diào)制在第n個(gè)載波上的相移鍵控（phase shift keying，PSK）或正交振幅調(diào)制（quadrature amplitude modulation，QAM）符號(hào)，該符號(hào)經(jīng)過(guò)逆FFT（inverse FFT，IFFT）后加入CP，然后進(jìn)行上采樣信號(hào)，則發(fā)射端的傳輸信號(hào)可表示為

發(fā)射信號(hào)經(jīng)過(guò)時(shí)變水聲信道到達(dá)接收端，時(shí)變水聲信道的沖激響應(yīng)可描述為

式中，τp（t）表示第p條路徑的時(shí)變延遲；Cp（t）表示第p條路徑的時(shí)變幅度。

發(fā)射信號(hào)x（t）經(jīng)過(guò)上述信道后到達(dá)接收端，其接收信號(hào)可表示為

式中，ω（t）為接收端接收到的噪聲，假設(shè)該噪聲為高斯白噪聲，且單邊功率譜密度為N0。為了更好地跟蹤接收信號(hào)的頻譜隨時(shí)間的變化規(guī)律，在接收端，對(duì)接收信號(hào)在OFDM占用的頻段進(jìn)行短時(shí)傅里葉變換，得到

式中，g（t）為窗函數(shù)，通過(guò)移動(dòng)窗函數(shù)g（t）的中心位置，可得到不同時(shí)刻的傅里葉變換［14］。本文中采用的窗函數(shù)主瓣寬度為OFDM符號(hào)長(zhǎng)度T的K整分，即T／K，該窗函數(shù)表示為

當(dāng)K＝1時(shí)，r（0，m）等效于傳統(tǒng)OFDM接收機(jī)中的傅里葉變換得到的第m個(gè)子載波上接收到的符號(hào)。當(dāng)K≠0時(shí)，我們可以得到信號(hào)的時(shí)頻二維譜。以窗函數(shù)g（t）的寬度為采樣周期，取該二維譜的時(shí)域采樣，得到

把式（5）和式（6）代入式（7）可得

式中，Cn（t）表示信道對(duì)第n個(gè)載波上傳輸?shù)臄?shù)據(jù)的時(shí)變響應(yīng)，表示為

系統(tǒng)框圖如圖1所示。

圖1 水聲通信自適應(yīng)OFDM均衡系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

2 自適應(yīng)OFDM均衡算法

通常在水聲OFDM通信中，假設(shè)各路徑的幅值在一個(gè)OFDM數(shù)據(jù)塊內(nèi)保持恒定，各路徑的時(shí)延呈線性變化，且固定時(shí)延和多普勒因子在一個(gè)OFDM數(shù)據(jù)塊內(nèi)也保持恒定。本文采用通用型水聲信道時(shí)變特性，假定各路徑的幅值和時(shí)延在一個(gè)OFDM數(shù)據(jù)塊內(nèi)并不恒定，但在窗函數(shù)g（t）的通帶區(qū)間內(nèi)連續(xù)慢變，定義Cp（k）和τp（k）分別表示在第k個(gè)采樣點(diǎn)所處的窗函數(shù)內(nèi)多徑信道第p條路徑所對(duì)應(yīng)的幅值和時(shí)延的近似值，則式（8）可表示為

其中，水聲信道對(duì)接收信號(hào)二維譜第n個(gè)載波對(duì)應(yīng)的第k個(gè)采樣的影響因子為

定義不同載波的在滑動(dòng)窗函數(shù)g（t）中的正交相關(guān)性為Φ（n－m）（k），則可計(jì)算得出

將第m個(gè)子載波對(duì)應(yīng)的信號(hào)譜值rm＝［r1（m），r2（m），…，rK（m）］T進(jìn)行加權(quán)合并，得到均衡后的第m個(gè)子載波上的符號(hào)為

式中，ρm＝［ρ1（m），ρ2（m），…，ρK（m）］T表示對(duì)第m個(gè)子載波的各個(gè)譜值加權(quán)合并的系數(shù)。加權(quán)合并后的均衡誤差為

式中，Cn＝diag｛［Cn（1），Cn（2），…，Cn（K）］｝；Φ（n－m）＝［Φ（n－m）（1），Φ（n－m）（2），…，Φ（n－m）（K）］。根據(jù)最小均方誤差準(zhǔn)則，可得合并系數(shù)的最優(yōu)解為

由式（14）可見(jiàn)，為了獲得最優(yōu)合并系數(shù)，需要先獲得信道的多個(gè)頻率樣本估計(jì)Cn。若信道的時(shí)延變化滿足線性規(guī)律，且各路徑的幅值、固定時(shí)延和多普勒因子在一個(gè)OFDM塊內(nèi)保持恒定，則可應(yīng)用文獻(xiàn)［11］中提出的離散二維時(shí)延-Doppler域壓縮感知在τp的變化區(qū)間［0，1／B，2／B，…，（P－1）／B］和dτp／d t的變化區(qū)間［－Qδ，－（Q＋1）δ，…，Qδ］的增益分布矩陣元素C（p，q），從而獲得

為了獲得普遍性信道的均衡結(jié)果，本文進(jìn)一步提出應(yīng)用最小均方誤差算法和遞歸最小二乘算法自適應(yīng)更新Cn和ρm。設(shè)定ρm的初值為全1向量，通過(guò)分析可以看出此時(shí)得出的r′（m）相當(dāng)于傳統(tǒng)OFDM接收機(jī)中的傅里葉變換得到的第m個(gè)子載波上接收到的符號(hào)，然后在此基礎(chǔ)上自適應(yīng)更新，可使誤差低于傳統(tǒng)OFDM接收誤差。理想OFDM接收可進(jìn)行單抽頭頻域均衡的接收信號(hào)為

式中，C（m）為信道對(duì)第m個(gè)載波的頻率響應(yīng)。以此為遞歸目標(biāo)，可以得出該遞歸過(guò)程中得到的單抽頭頻域均衡結(jié)果為

經(jīng)過(guò)判決后得到

在訓(xùn)練階段，即對(duì)已知導(dǎo)頻序列，有dr（m）＝dt（m）。設(shè)定η為最小均方誤差算法的步長(zhǎng)，則頻率響應(yīng)C（m）可更新為

儀器分析是我校食品科學(xué)與工程專業(yè)的一門重要的專業(yè)基礎(chǔ)課，其主要內(nèi)容包括光譜分析、電化學(xué)分析、色譜分析等十幾種分析方法。儀器分析課程具有分析方法多、知識(shí)更新快的特點(diǎn)，匯集了多學(xué)科最新理論知識(shí)和最新研究成果、儀器組成結(jié)構(gòu)及工作原理復(fù)雜等特性，對(duì)學(xué)生的理性思維、邏輯推理及綜合應(yīng)用等能力提出更高要求 [4]?，F(xiàn)有的傳統(tǒng)教學(xué)模式在課程體系與教學(xué)內(nèi)容，教學(xué)方法與教學(xué)手段，實(shí)驗(yàn)教學(xué)，考核方式等方面無(wú)法滿足日益增長(zhǎng)的應(yīng)用型分析人才培養(yǎng)的需要，改革勢(shì)在必行。

由此可得短時(shí)傅里葉變換所得二維譜采樣對(duì)第m個(gè)載波加權(quán)合并的誤差為

為了降低加權(quán)合并誤差，采用遞歸最小二乘算法自適應(yīng)調(diào)整合并系數(shù)的代價(jià)函數(shù)為

式中，λ為遺忘因子；δ為正則化參數(shù)。則使代價(jià)函數(shù)獲得最小值的加權(quán)合并系數(shù)為

式中

更新所得的r′（m）為滿足式（17）要求的子載波序列，應(yīng)用最小均方誤差（MMSE）估計(jì)算法獲得最終的接收符號(hào)為

3 仿真分析

為了對(duì)基于短時(shí)傅里葉變換的水聲OFDM通信自適應(yīng)均衡算法進(jìn)行性能分析，本文根據(jù)課題組千島湖水聲實(shí)驗(yàn)測(cè)試環(huán)境，在HJRAY海洋信道仿真軟件［15］中進(jìn)行了收發(fā)距離1 km信道的模擬，該信道有6條多徑，時(shí)延擴(kuò)展10 ms。然后在該信道條件下對(duì)這種均衡算法進(jìn)行了仿真，并與傳統(tǒng)的迫零均衡算法（zero forcing，ZF）和文獻(xiàn)［8］所提出的重采樣配合頻偏搜索算法（resampling-ZF，Re-ZF）進(jìn)行了分析比較。仿真結(jié)果如圖2～圖5所示，圖中，ZF表示迫零均衡算法，Re-ZF表示重采樣均衡算法，STFT-4表示窗函數(shù)窗口長(zhǎng)度為T／4的短時(shí)傅里葉變換自適應(yīng)均衡算法，STFT-16表示窗函數(shù)窗口長(zhǎng)度為T／16的短時(shí)傅里葉變換自適應(yīng)均衡算法。圖例中包含信道估計(jì)（channel estimated，CE）表示信道未知，仿真結(jié)果是基于信道估計(jì)的，而不包含CE表示信道已知，仿真中采用了信道的先驗(yàn)信息。

在時(shí)不變信道中進(jìn)行OFDM傳輸?shù)姆抡娼Y(jié)果如圖2所示，從圖2中可知，在信道時(shí)不變情況下，即Cp（t）＝Cp，且τp（t）＝τp時(shí)，采用迫零均衡、重采樣均衡和基于短時(shí)傅里葉變換的水聲OFDM通信自適應(yīng)均衡算法性能相當(dāng)。同時(shí)可看出誤碼率要求為1e－4時(shí)，信道未知導(dǎo)致的增益損失大約為4 dB。

圖2 時(shí)不變信道下的OFDM均衡算法性能比較

滿足各路徑的時(shí)延呈線性變化，幅值、固定時(shí)延和多普勒因子在一個(gè)OFDM數(shù)據(jù)塊內(nèi)保持恒定，且各路徑多普勒因子相等的信道中進(jìn)行OFDM傳輸?shù)姆抡娼Y(jié)果如圖3所示。從圖中可以看出，采用ZF的誤碼率最高，Re-ZF和基于短時(shí)傅里葉變換的水聲OFDM通信自適應(yīng)均衡算法性能相當(dāng)。這是由于在滿足Cp（t）＝Cp，τp（t）＝τp（0）－a0t的時(shí)變環(huán)境中，由于頻域信道矩陣不再滿足對(duì)角線結(jié)構(gòu)，因而直接采用迫零均衡不能抵消相鄰頻率上的信道擴(kuò)展。而通過(guò)文獻(xiàn)［8］提出的重采樣和頻偏搜索算法，可以抵消多普勒因子a0對(duì)接收信號(hào)的線性壓縮或擴(kuò)展效應(yīng)。

在圖3仿真條件的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步考慮各路徑的多普勒因子差別較大的情況，即各路徑非統(tǒng)一時(shí)變的信道條件下進(jìn)行OFDM傳輸，仿真結(jié)果如圖4所示。從圖4中可以看出，在滿足Cp（t）＝Cp，τp（t）＝τp（0）－apt的時(shí)變環(huán)境中，通過(guò)統(tǒng)一的多普勒因子a1重采樣后，各路徑仍存在多普勒殘量，因而通過(guò)文獻(xiàn)［8］所提出的算法性能下降。而采用基于短時(shí)傅里葉變換的自適應(yīng)均衡算法通過(guò)自適應(yīng)調(diào)整二維時(shí)頻譜的合并系數(shù)，可較好地跟蹤不同路徑的時(shí)變，在信噪比大于15 dB時(shí)，可使誤碼率降低一個(gè)量級(jí)。

圖4 線性非統(tǒng)一時(shí)變信道下OFDM均衡算法性能比較

在各路徑時(shí)延τp（t）＝f（t）不隨線性變化的信道中進(jìn)行OFDM傳輸?shù)姆抡娼Y(jié)果如圖5所示。圖5中所采用的時(shí)延仿真條件為τp（t）＝τp（0）－ap，1t－ap，2t2，可以看出，當(dāng)不滿足線性關(guān)系時(shí)，由于重采樣算法的假設(shè)條件不滿足，因而Re-ZF算法性能急劇下降。而采用適用于通用時(shí)變信道的短時(shí)傅里葉變化進(jìn)行未知信道OFDM通信傳輸?shù)淖赃m應(yīng)均衡算法，在信道參量未知時(shí)，仍可使誤碼率達(dá)到10－3。同時(shí)可以發(fā)現(xiàn)K＝4時(shí)誤碼率優(yōu)于K＝16時(shí)誤碼率，這是由于所需要估計(jì)的參量減少，更易于收斂。

圖5 非線性時(shí)變信道下OFDM均衡算法性能比較

4 結(jié) 論

本文提出一種適用于時(shí)變水聲信道OFDM傳輸?shù)木馑惴?，該算法通過(guò)對(duì)短時(shí)傅里葉變換得到的二維譜進(jìn)行時(shí)－頻域聯(lián)合自適應(yīng)均衡，提高OFDM系統(tǒng)的抗載波間干擾的性能。本文分析并比較了在不同信道條件下，基于不同窗口長(zhǎng)度的短時(shí)傅里葉變換自適應(yīng)OFDM均衡及現(xiàn)階段普遍采用的迫零均衡算法和重采樣均衡算法的性能，結(jié)果表明所提出的方法在信道的時(shí)變性各路徑不同和不隨時(shí)間線性變化時(shí)，優(yōu)于現(xiàn)階段普遍采用的ZF算法和Re-ZF算法，更適用于移動(dòng)水下通信。

［1］Singer A，Nelson J，Kozat S．Signal processing for underwateracoustic communications［J］．IEEE Communication Magazine，2009，47（1）：90- 96．

［2］Amini P，Chen R R，F(xiàn)arhang-Boroujeny B．Filterbank multicarrier communications for underwater acoustic channels［J］．IEEE Journal of Oceanic Engineering，2014，40（1）：115- 130．

［3］Esmaiel H，Jiang D C．Review article：multicarrier communication for underwater acoustic channel［J］．International Journal of Communications，Network and System Sciences，2013（6）：361 -376．

［4］Feng C X，Luo Y S，Liu Z．Research on the improved frequency-domain equalization algorithm for OFDM underwater acoustic communication［J］．Journal of Xidian University，2013，40（5）：181- 187．（馮成旭，羅亞松，劉忠．OFDM水聲通信改進(jìn)頻域均衡算法［J］．西安電子科技大學(xué)學(xué)報(bào)，2013，40（5）：181- 187．）

［5］Berger C R，Gomes J，Moura J M F．Sea-trial results for cyclicprefix OFDM with long symbol duration［C］∥Proc.of the IEEE OCEANS Conference，2011：1- 8．

［6］Liao J L，Qiao G，Ma X F，et al．Time varying channel estimation with inter-carrier interference mitigation in underwater OFDM system［C］∥Proc.of IEEE OCEANS，2014：1- 6．

［7］Trubuil J，Le G T，Chonavel T．Synchronization，Doppler and channel estimation for OFDM underwater acoustic communications［C］∥Proc.of IEEE OCEANS，2014：1- 6．

［8］Li B S，Zhou S L，Stojanovic M，et al．Multicarrier communication over underwater acoustic channels with nonuniform Doppler shifts［J］．IEEE Journal of Oceanic Engineering，2008，33（2）：198- 209．

［9］Wang Z H，Zhou S L，Giannakis G B，et al．Frequency-domain oversampling for zero-padded OFDM in underwater acoustic communications［J］．IEEE Journal of Oceanic Engineering，2012，37（1）：14- 24．

［10］Shen X H，Wang H Y，Bai J，et al．An efficient doppler estimation method based on pilot Chirp Z transformation for baseband OFDM underwater acoustic communication［J］．Journal of Northwestern Polytechnical University，2009（1）：116- 121．（申曉紅，王海燕，白峻，等．基于導(dǎo)頻ChirpZ變換的基帶OFDM水聲通信多普勒估計(jì)方法［J］．西北工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)，2009（1）：116- 121．）

［11］Ran M H，Huang J G，F(xiàn)u H J．Sparse channel estimation based on compressive sensing for OFDM underwater acoustic communication［J］．Systems Engineering and Electronics，2011，33（5）：1157- 1161．（冉茂華；黃建國(guó)；付輝敬．OFDM水聲通信中基于壓縮傳感的稀疏信道估計(jì)［J］．系統(tǒng)工程與電子技術(shù)，2011，33（5）：1157- 1161．）

［12］Tu K，Duman T M，Stojanovic M，et al．Multiple-resampling receiver design for OFDM over doppler-distorted underwater acoustic channels［J］．IEEE Journal of Oceanic Engineering，2013，38（2）：333- 346．

［13］Wan L，Wang Z H，Zhou S L，et al．Performance comparison of Doppler scale estimation methods for underwater acoustic OFDM［J］．Journal of Electrical and Computer Engineering，2012：1- 11．

［14］Zheng C Y，Ma X F，Zhang K，et al．Research on underwater orthogonal frequency division multiplexing timing synchronization based on short time Fourier transform［J］．Technical Acoustics，2013，32（3）：233- 237．（鄭彩云，馬雪飛，張可，等．基于短時(shí)傅里葉變換的水聲OFDM時(shí)間同步方法［J］．聲學(xué)技術(shù)，2013，32（3）：233- 237．）

［15］Han J，Huang J G，Cao H W．Ocean acoustic channel simulator HJRAY and its application on underwater communication［J］．Journal of System Simulation，2007，19（1）：35- 37．（韓晶，黃建國(guó)，曹海旺．海洋信道仿真軟件HJRAY及其在水聲通信中的應(yīng)用［J］．系統(tǒng)仿真學(xué)報(bào)，2007，19（1）：35- 37．）

Adaptive OFDM equalization in underwater acoustic communication based on short time Fourier transform

ZHANG Ling-ling1，HUANG Jian-guo1，HAN Jing1，TANG Cheng-kai2
（1.School of Marine Science and Technology，Northwestern Polytechnical University，Xi’an 710072，China；2.School of Electronic and Information，Northwestern Polytechnical University，Xi’an 710072，China）

For orthogonal frequency division multiplexing（OFDM）signal transmission over underwater acoustic channel，the subcarrier orthogonality is quite easily destroyed by the time varying characteristic of underwater environment，which will cause great inter-carrier interference，and increase the bit error ratio of the underwater acoustic communication system．An adaptive underwater acoustic OFDM equalization algorithm is proposed，which adopts adaptive joint time-frequency combination of the two-dimension spectrum of the received signal obtained by a sliding window based sub-block short time Fourier transform（STFT）．The adaptive equalization algorithm is implemented by adaptively tracking the time varying channel characteristic by least mean square（LMS）method，then adaptively combine the time-frequency sequences with the coefficients updated by adaptive decision feedback equalization．Simulation results show that the proposed OFDM equalization method over time varying channel can decrease the bit error ratio of the underwater acoustic communication effectively．

underwater acoustic communication；orthogonal frequency division multiplexing（OFDM）；inter-carrier interference（ICI）；short time Fourier transform（STFT）

TN 929．3

A

10．3969／j．issn．1001-506X．2015．04．30

張玲玲（1986-），女，博士研究生，主要研究方向?yàn)樗暩咚俾释ㄐ?、水下組網(wǎng)技術(shù)。E-mail：llzhang＠m(xù)ail．nwpu．edu．cn

黃建國(guó)（1945-），男，教授，博士研究生導(dǎo)師，主要研究方向?yàn)樗玛嚵行盘?hào)處理、水聲高速率通信及組網(wǎng)技術(shù)。E-mail：jghuang＠nwpu．edu．cn

韓 晶（1980-），男，副教授，博士，主要研究方向?yàn)樗暩咚俾释ㄐ?、水下信道建模與仿真、水下組網(wǎng)技術(shù)。E-mail：hanj＠nwpu．edu．cn

唐成凱（1985-），男，博士研究生，主要研究方向?yàn)闊o(wú)線高速通信、無(wú)線信道建模、衛(wèi)星通信。E-mail：tangchengkai99＠163．com

1001-506X（2015）04-0918-05

2014- 05- 29；

2014- 07- 30；網(wǎng)絡(luò)優(yōu)先出版日期：2014- 10- 17。

網(wǎng)絡(luò)優(yōu)先出版地址：http：／／w ww．cnki．net／kcms／detail／11．2422．TN．20141017．1555．001．html

國(guó)家自然科學(xué)基金（61001153，61271415）；水下信息處理與控制國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室基金（9140C231002130C23085）；西北工業(yè)大學(xué)博士論文創(chuàng)新基金（CX201230）；西北工業(yè)大學(xué)基礎(chǔ)研究基金－中央高校基本科研業(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)基金（3102014JCQ01010）資助課題