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基于LFM信號(hào)的MPSK水聲信號(hào)盲解調(diào)*

2022-05-11 09:34孟慶松段建紅黃子豪
艦船電子工程 2022年4期
關(guān)鍵詞:信標(biāo)水聲信道

孟慶松 段建紅 黃子豪

(91388部隊(duì) 湛江 524000)

1 引言

線性調(diào)頻(Linear Frequency Modulation,LFM)信號(hào)常被用作水聲通信的同步信標(biāo)[1~2],通過對(duì)其進(jìn)行分析能夠得到信道的參數(shù)信息。在非合作通信中,由于淺海水聲環(huán)境復(fù)雜,存在脈沖噪聲[3~5],且信道具有稀疏多徑的特性,信號(hào)的盲解調(diào)遇到很多困難[6],在這種條件下,現(xiàn)有的很多分析處理方法不再適用[7~8]。 為了提高淺海環(huán)境下非合作MPSK水聲信號(hào)的盲解調(diào)性能,本文給出了一種基于同步信標(biāo)分析的MPSK水聲信號(hào)盲解調(diào)方法,該方法對(duì)接收信號(hào)中的信標(biāo)進(jìn)行強(qiáng)度估計(jì),根據(jù)信號(hào)的強(qiáng)度采用線性或非線性變換方法,在抑制脈沖噪聲的同時(shí)減小了對(duì)信號(hào)的影響,通過分析信標(biāo)可估計(jì)出信道參數(shù),有助于非合作水聲信號(hào)的盲解調(diào)。

2 信號(hào)模型

本文采用聲射線模型,由于短時(shí)間內(nèi)信道變化不大,在這里將水聲信道看作線性時(shí)不變信道。淺海水聲環(huán)境中,存在艦船噪聲、海洋生物、工業(yè)活動(dòng)等各種各樣的聲源,這類噪聲在時(shí)域波形上有較多的尖峰脈沖,一般常用alpha穩(wěn)定分布噪聲模型來描述[9~10]。

若一個(gè)函數(shù)的特征函數(shù)可被表示成:

那么這個(gè)函數(shù)可被稱作alpha穩(wěn)定分布,記為Χ~S(α,β,γ,μ)。參數(shù)α代表脈沖噪聲的特征指數(shù),數(shù)值范圍在0到2之前,α的值越小脈沖特性越明顯,當(dāng)特征指數(shù)為2時(shí)脈沖噪聲退化為高斯噪聲[9]。

Nikias等首次深入研究了SaS分布的應(yīng)用[11]。Chitre通過實(shí)驗(yàn)確定了熱帶淺海環(huán)境噪聲符合1.5≤α≤1.6 的穩(wěn)定分布噪聲[12]。

圖1 將LFM信號(hào)作為導(dǎo)頻信號(hào)的水聲通信信號(hào)結(jié)構(gòu)圖

3 基于信標(biāo)分析的MPSK水聲信號(hào)盲解調(diào)

在非合作通信中,由于信道復(fù)雜,信號(hào)的解調(diào)存在困難[13~14]。本文首先對(duì)同步信標(biāo)進(jìn)行強(qiáng)度分析,然后基于估計(jì)的信標(biāo)強(qiáng)度對(duì)接收信號(hào)進(jìn)行線性與非線性相結(jié)合的變換,可減小脈沖噪聲的不利影響并得到信道參數(shù)的估計(jì)值,后續(xù)用于信號(hào)的解調(diào),總體設(shè)計(jì)如下。

圖2 基于信標(biāo)分析的淺海水聲MPSK信號(hào)盲解調(diào)流程圖

3.1 基于LFM信號(hào)的脈沖噪聲抑制與均衡器系數(shù)初始化

3.1.1 基于分?jǐn)?shù)階傅里葉變換的導(dǎo)頻信號(hào)參數(shù)估計(jì)

3.1.2 脈沖噪聲抑制與均衡器系數(shù)初始化

3.2 MPSK信號(hào)的脈沖噪聲抑制與盲解調(diào)

3.2.1 脈沖噪聲抑制與分?jǐn)?shù)間隔盲均衡

3.2.2 頻偏調(diào)整和相偏調(diào)整

4 仿真實(shí)驗(yàn)與結(jié)果比較

使用Matlab,采用Bellhop模型對(duì)淺海環(huán)境進(jìn)行仿真,在argo全球海洋信息數(shù)據(jù)集[18]中可以得到一些海域的經(jīng)緯度以及相應(yīng)位置的聲剖面信息。我們選取E130°、N32°的位置信息并得到此位置的聲剖面數(shù)據(jù)。在仿真中,設(shè)置發(fā)送信號(hào)位置深230m,接收信號(hào)位置深260m,它們的水平間距為5000m。通過仿真可得到?jīng)_激響應(yīng)的數(shù)據(jù)。LFM信號(hào)的帶寬可設(shè)置為5kHz,持續(xù)時(shí)間為50ms。在生成的MPSK信號(hào)中加入脈沖噪聲,特征指數(shù)為1.5,混合信噪比為15dB。

圖3 通過Bellhop仿真得到的聲速剖面圖和沖激響應(yīng)圖

通過估計(jì)的信標(biāo)參數(shù)初始化均衡器的系數(shù),對(duì)MPSK信號(hào)通過式(13)抑制脈沖噪聲后進(jìn)行分?jǐn)?shù)間隔盲均衡,然后進(jìn)行頻偏相偏的糾正,得到的星座圖如圖4(b)所示。在相同條件下,未經(jīng)基于同步信標(biāo)的分析和均衡器參數(shù)設(shè)置對(duì)MPSK信號(hào)直接進(jìn)行盲解調(diào)得到的星座圖如圖4(a)所示。

圖4 通過Bellhop仿真得到的聲速剖面圖和沖激響應(yīng)圖

從仿真結(jié)果可以看出,本文中的方法有效地提高了非合作水聲MPSK信號(hào)的盲解調(diào)性能。

5 結(jié)語

本文針對(duì)淺海條件下水聲信號(hào)難以解調(diào)的問題采用一種基于LFM信號(hào)的方法對(duì)信號(hào)進(jìn)行分析和處理。首先對(duì)接收到的LFM信號(hào)通過分?jǐn)?shù)階傅立葉變換的方法進(jìn)行強(qiáng)度估計(jì),并對(duì)信號(hào)進(jìn)行非線性變換,然后通過信號(hào)分析得到信道參數(shù)的估計(jì)值,最后采用一種非合作通信中信號(hào)解調(diào)方法完成信號(hào)的盲解調(diào)。通過Bellhop模型的仿真結(jié)果證明了本方法對(duì)信號(hào)解調(diào)的有效性。

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