陳林

摘 要： 針對傳統(tǒng)的水下通信信號跟蹤方法根據(jù)點觀測信息對當(dāng)前信號狀態(tài)實施預(yù)測，對數(shù)據(jù)信噪比較為敏感，存在較高的誤碼率和較低的抗噪性能，設(shè)計一種抗干擾性強(qiáng)的水下通信信號跟蹤方法。通過分塊的信道跟蹤方法對實際信道進(jìn)行實時跟蹤，減緩時變對信道的沖擊，在跟蹤的信道中采用弱小目標(biāo)信號的檢測前跟蹤方法，將原始數(shù)據(jù)作為觀測數(shù)據(jù)，利用跟蹤算法預(yù)計目標(biāo)狀態(tài)，再對目標(biāo)狀態(tài)進(jìn)行檢測判決，有利于低信號噪音在高信噪比條件下的能量積累，提高目標(biāo)檢測性能，實現(xiàn)高噪聲水下環(huán)境中通信信號的準(zhǔn)確跟蹤。實驗結(jié)果說明，所提方法能夠準(zhǔn)確跟蹤水下通信信號，具有較低的誤碼率，抗噪性能高。

關(guān)鍵詞： 水下通信； 信號跟蹤； 抗干擾； 弱目標(biāo)； 信道跟蹤； 抗噪性能

中圖分類號： TN911.4?34； TP391 文獻(xiàn)標(biāo)識碼： A 文章編號： 1004?373X（2018）07?0012?04

Anti?jamming design of signal tracking method in underwater communication

CHEN Lin

（School of Information Engineering， Suqian College， Suqian 223800， China）

Abstract： The traditional tracking method of underwater communication signal used to predict the current signal status according to the point observation information is sensitive to data SNR， and has high bit error rate and low anti?noise performance. Therefore， an underwater communication signal tracking method with high anti?jamming performance was designed. The channel tracking method based on block is used to track the practical channel in real time， and reduce the time?varying impact on channel. The tracking method of weak target signal before detection is adopted in tracking channel. The original data is taken as the observation data to predict the target state by means of the tracking algorithm， and then detect and judge the target state， which are conducive to the energy accumulation of low?noise signal under high SNR condition， can improve the target detection performance， and realize the accurate tracking of communication signal in the underwater environments with high SNR. The experimental results show that the method can track the underwater communication signal accurately， and has low bit error rate and high anti?noise performance.

Keywords： underwater communication； signal tracking； anti?jamming； weak target； channel tracking； anti?noise performance

0 引 言

隨著信息通信技術(shù)的快速發(fā)展，水下通信網(wǎng)絡(luò)目標(biāo)跟蹤技術(shù)廣泛應(yīng)用在軍事、檢測等領(lǐng)域。水下通信網(wǎng)絡(luò)受到環(huán)境復(fù)雜性的干擾，當(dāng)前的跟蹤方法抗干擾性較差，該課題成為相關(guān)學(xué)者研究的重點。

以分布式卡爾曼濾波算法為基礎(chǔ)的水下通信信號跟蹤方法，通過設(shè)置檢測數(shù)據(jù)的門限，采集點觀測信息，再基于點觀測信息對當(dāng)前信號狀態(tài)實施跟蹤。該方法對傳感器獲取的檢測數(shù)據(jù)信噪比較為敏感，不能解決實際水下通信中的復(fù)雜環(huán)境中高信噪比的干擾，存在較高的誤碼率和較低的抗噪性能。因此，本文設(shè)計了新的水下通信信號跟蹤方法，提高信號跟蹤的抗噪性，實現(xiàn)水下通信信號的準(zhǔn)確跟蹤。

1 水下通信中信號跟蹤方法的抗干擾設(shè)計

1.1 水下通信中信道的準(zhǔn)確選取

水下通信中信道的時變性較顯著時，信道的估計值與實際值的差別較大。在水下通信中信道的時變是可控的，信道的變化是連續(xù)的過程，通過對實際信道進(jìn)行選取[1]，實現(xiàn)減緩時變對信道的沖擊，進(jìn)而為后續(xù)信道中信號的準(zhǔn)確跟蹤提供好的環(huán)境。在海洋水聲環(huán)境中可采用分塊選取法對某個連續(xù)時間的信道沖擊進(jìn)行修正，將整個數(shù)據(jù)塊分為多個小的子塊。因為信道的變化是連續(xù)的，所以當(dāng)子塊足夠多時，可認(rèn)為信道的沖擊是非時變的。這種分塊信道選取方法的基本思想是：當(dāng)前子塊均衡時的沖擊為上個子塊的信道沖擊的估計值，子塊結(jié)束均衡恢復(fù)出信號后，利用均衡信號重新估計當(dāng)前信道的沖擊。按照這種思想處理后續(xù)的所有子塊。

基于分塊的信道選取需要將長為[N]的數(shù)據(jù)分為若干小的子塊，假設(shè)子塊的數(shù)據(jù)長度為[Ns，]為留存當(dāng)前子塊對下一子塊的碼間干擾，可在子塊的尾端附加長度為[Ntoil]的數(shù)據(jù)，為了能保留完整的碼間干擾[2]，需滿足[Ns>Ntoil>L，][L]表示該信道的最大可辨識路徑。圖1為基于分塊的信道選取數(shù)據(jù)幀的分割結(jié)構(gòu)。

對水下通信的信號進(jìn)行信道選取時，首先將上個子塊對當(dāng)前子塊的碼間干擾消除，然后對上個子塊估計的沖擊進(jìn)行均衡控制[3]，恢復(fù)當(dāng)前子塊的前[N]個數(shù)據(jù)，再將恢復(fù)的數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練序列重新對當(dāng)前信道進(jìn)行沖擊估計，并計算當(dāng)前子塊的拖尾干擾，方便下個子塊數(shù)據(jù)的處理。

假設(shè)一個被分成[r]個子塊的數(shù)據(jù)幀，對信道選取的過程如下：

1） 根據(jù)導(dǎo)頻序列估計出初始信道的沖擊為[h0，]計算出導(dǎo)頻序列中第一個子塊的碼間干擾[d1]。

2） 計算第[t]個子塊的數(shù)據(jù)塊向量為：

假設(shè)第[t-1]個子塊對第[t]個子塊的碼間干擾向量為：

當(dāng)干擾被消除后，得到均衡的數(shù)據(jù)塊向量：

[yt=y′t-dt] （3）

子塊均衡前，視為其信道沖擊響應(yīng)等同于其上一子塊的信道沖擊響應(yīng)[h′t-1，]輸入[yt]和[ht-1，]進(jìn)入頻域均衡，輸出時域信號[xt]。

3） 取時域信號[xt]的前[Ns]個數(shù)據(jù)作為判決，將其判決到最近的星座點，得到時域的判決向量[xt]。

4） 已知[xt]的序列，[yt]為接收序列，采用信道估算法對當(dāng)前信道進(jìn)行重新估計，結(jié)果用[ht]表示，對[xt]和[ht]進(jìn)行卷積運(yùn)算[4]，得出當(dāng)前子塊對下個子塊的碼間干擾[dt+1]。

5） 重復(fù)過程2）直至將[r]個子塊全部處理。

應(yīng)用過程中，若均衡算法的應(yīng)用對象是頻域均衡，還要進(jìn)行時域和頻域的信號轉(zhuǎn)換，在過程2）中對[yt]和[ht-1]向量進(jìn)行DFT轉(zhuǎn)換，過程4）在進(jìn)行卷積運(yùn)算前先將[Ns]點的DFT轉(zhuǎn)換到頻域相乘再做2[Ns]點的IDFT轉(zhuǎn)換到時域，[Ns]點為碼間干擾。

1.2 水下通信中干擾信號的跟蹤方法設(shè)計

通過1.1節(jié)的分析過程實現(xiàn)了水下通信中信道的實時準(zhǔn)確跟蹤，在該信道中采用弱小目標(biāo)的檢測前跟蹤方法，實現(xiàn)高噪聲水下環(huán)境中通信信號的準(zhǔn)確跟蹤。

弱小目標(biāo)的監(jiān)測與跟蹤問題包括水中追蹤目標(biāo)，隱秘性較高、目標(biāo)偏小、噪聲和雜波過強(qiáng)造成聲吶回波弱[5]。本文提出水下通信中弱小目標(biāo)的檢測前跟蹤法，將原始的觀測數(shù)據(jù)作為觀測數(shù)據(jù)，利用跟蹤算法預(yù)計目標(biāo)狀態(tài)，再對目標(biāo)狀態(tài)進(jìn)行檢測判決，有利于低信號噪音在高信噪比條件下的能量積累，提高目標(biāo)檢測性能。圖2為本文水下通信目標(biāo)檢測與跟蹤中信號處理流程。

圖2中各個小方塊為本文信號跟蹤方法步驟，外部的大方框表示信號檢測跟蹤各個步驟是同時進(jìn)行的且不存在檢測限制[6]。

設(shè)置聲吶傳感器的探測區(qū)域是[X×Y]的平面區(qū)域，也就是柵格平面區(qū)域，如圖3所示。根據(jù)聲吶的靈敏度將探測區(qū)域分成[M×N]大小為[Δ×Δ]的分辨小塊，假設(shè)在[k]時間內(nèi)產(chǎn)生了[zij（k）]觀測數(shù)據(jù)，[i=1，2，…，N；j=1，2，…，M，]得出[k]時間內(nèi)聲吶傳感器的全部觀測向量為：

[Z（k）=zij（k）：i=1，2，…，N；j=1，2，…，M] （4）

若目標(biāo)位置在平面區(qū)域的中心，該目標(biāo)會對周圍的區(qū)域帶來影響。假設(shè)該目標(biāo)對[（i，j）]的分辨小塊的影響為[fs（i，j，x，y）]，若該目標(biāo)為點目標(biāo)，可以采用擴(kuò)散函數(shù)表示該點對周圍區(qū)域的影響[7]，擴(kuò)散函數(shù)通常用二維截斷圓對稱高斯模型表示。

[fs（i，j，x，y）=Δ2I2πs2exp-iΔ-x22s2-jΔ-y22s2， iΔ-x<3，jΔ-y<30， otherwise] （5）

式中：[I]表示目標(biāo)在[（x，y）]時的水下通信信號強(qiáng)度；[s]為模糊參數(shù)。式（5）與對積分形式的點擴(kuò)散模型相似。當(dāng)[sΔ]的值趨近于0時，點擴(kuò)散函數(shù)無限接近于[δ，][δ]代表沖擊函數(shù)。

聲吶傳感器在水下進(jìn)行信號探測時，背景噪音極強(qiáng)，目標(biāo)信號可能在追蹤過程中消失，目標(biāo)再次出現(xiàn)后，聲吶傳感器會繼續(xù)跟蹤目標(biāo)信號的運(yùn)動軌跡直到其超出傳感器的追蹤范圍[8]。目標(biāo)信號的消失和出現(xiàn)可用馬爾科夫過程進(jìn)行描述。設(shè)[λ]為目標(biāo)的狀態(tài)，當(dāng)[λ]的值為1時表示目標(biāo)出現(xiàn)，[λ]等于0時表示目標(biāo)消失，目標(biāo)從消失到出現(xiàn)的轉(zhuǎn)移概率表示為：

目標(biāo)從出現(xiàn)到消失的概率表達(dá)式為：

若目標(biāo)位置在聲吶傳感器的探測范圍外，則目標(biāo)狀態(tài)從1轉(zhuǎn)移到0的概率等于0。

上文對聲吶傳感器的弱目標(biāo)檢測時，在進(jìn)行弱目標(biāo)貝葉斯估計中，目標(biāo)狀態(tài)后驗概率為[p（xk，λkZ（k）），][Z（k）]包括所有觀測值，[λk]為存在性變量。后驗概率密度與上文轉(zhuǎn)移概率和似然函數(shù)有關(guān)，表達(dá)式如下：

式中：[λk]與馬爾科夫有關(guān)，若[λk+1=0，]聲吶傳感器無法探測目標(biāo)，[xk+1]無法對目標(biāo)狀態(tài)進(jìn)行估計；若[λk+1=1，]則跟蹤概率為：

[p（xk+1xk，λk，λk+1=1）=p（xk+1xk），λk=1pB（xk+1），λk=1] （9）

式中：[p（xk+1xk）]為狀態(tài)概率轉(zhuǎn)移密度；[pB?]為目標(biāo)首次出現(xiàn)的概率。

2 實驗結(jié)果與分析

2.1 跟蹤結(jié)果檢測

實驗設(shè)置采樣時間間隔為1 s，待檢測的水下通信柵格范圍[9]是100×100，水下通信信號強(qiáng)度[I=20，]實驗中的噪聲為高斯白噪聲，其標(biāo)準(zhǔn)差為10，方差為[0.0052，]當(dāng)目標(biāo)信號在5～20 s出現(xiàn)[10]時，算出目標(biāo)出現(xiàn)的概率為0.2，消失概率為0.2。初始狀態(tài)[x=63，0，0.2，0r，]采用本文方法對實驗水下通信中的信號進(jìn)行跟蹤仿真實驗，效果圖如圖4，圖5所示。

分析圖4可知，在5～20 s時，水下通信目標(biāo)出現(xiàn)，此時目標(biāo)出現(xiàn)的概率大于0.6，在其他時刻目標(biāo)出現(xiàn)的概率急速下降。分析圖5水下通信信號在[X]軸方向運(yùn)動軌跡圖能夠看出，當(dāng)水下通信目標(biāo)的出現(xiàn)概率大于0.6時，檢測到本文方法跟蹤的信號[X]軸運(yùn)動軌跡與信號真實的[X]軸運(yùn)動軌跡差別不大；當(dāng)概率小于0.6時，運(yùn)動軌跡差別較大，其同圖4中的實際結(jié)果一致，說明本文方法是一種有效的水下通信信號目標(biāo)跟蹤方法。

2.2 誤碼率檢測

實驗采用本文方法對某沿海地區(qū)海域進(jìn)行實驗分析，利用本文方法對信道進(jìn)行預(yù)估，在信號發(fā)射端輸入文本信息，接收數(shù)據(jù)的同時采用卡爾曼濾波方法和本文方法對均勻分布的數(shù)據(jù)信息進(jìn)行預(yù)估，得到如圖6所示的兩種方法的誤碼率性能圖。發(fā)射端發(fā)射信號后，在接收端采用兩種方法進(jìn)行調(diào)節(jié)，得到如表1所示的不同距離接收到數(shù)據(jù)處理后的誤比特率統(tǒng)計情況。

2.3 時變信道中通信性能檢測

實際應(yīng)用中水中的信道大多為時變信道，對時變信道的分析需采用水聲時變信道模型，上文介紹了采用比較簡單的方法構(gòu)建水聲信道模型，在一定程度上可以體現(xiàn)水聲信道的時變性，利用該模型和接收系統(tǒng)進(jìn)行性能仿真分析，仿真環(huán)境為：載波頻率[fc=]4 000 Hz，利用QPSK進(jìn)行信號調(diào)節(jié)，碼元速率為400 SPS，為了提供每條信道的多徑疊加隨機(jī)時延，采樣頻率為[fs=64×fc，][Kf1=0.01，][Kf2=0.0110，][λ=0.99，]圖7為本文方法下信道處于時變信道2時的誤碼特性曲線，為了得到強(qiáng)烈的對比結(jié)果，給出相同條件下工作在時不變信道2的誤碼特征曲線。由圖7得出信號處于時變信道2時，性能相比時不變信道2時下降了4 dB左右。通過對仿真實驗結(jié)果進(jìn)行分析得出結(jié)論：信號處于時變信道時，性能稍有下降，但當(dāng)輸入的信噪比較大時，就可進(jìn)行正常的信號追蹤。應(yīng)用時變信道模型時應(yīng)根據(jù)實際情況加以利用，說明本文方法可以降低一些由信道帶來的隨機(jī)時變相位起伏和幅度起伏功能，具有較高的抗噪性能。

3 結(jié) 論

本文提出新的水下通信中信號跟蹤方法，采用分塊的信道跟蹤方法對實際信道進(jìn)行實時跟蹤，有效處理了時變對信道的沖擊，并通過弱小目標(biāo)的檢測前跟蹤方法實現(xiàn)水下復(fù)雜環(huán)境中通信信號的準(zhǔn)確跟蹤。

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