一种基于叠加干扰信号的水声通信接收方法与流程

本发明涉及水声通信，具体涉及一种基于叠加干扰信号的水声通信接收方法。

背景技术：

1、传统的叠加通信接收机技术采用通信信号与声呐信号时域正交叠加方式，在接收端接收到的叠加信号不考虑任何信号分离的方法，进而通信接收机对接收信号进行解调判决。传统方法虽然采用正交的信号尝试避免信号间的影响，然而叠加信号间的严重干扰仍然导致接收端无法解析。

2、维特比译码(viterbi decoder)算法是基于卷积码网格图的最大似然译码算法。其过程可以分为正向和回溯两个方向。其中回溯的方式通过路径度量(pm)来搜寻网格图最大似然路径，计算网格图中每种可能的路径。分别保存为分支度量(bm)，从而相加更pm。为了保证只有一条最佳路径，因此每次迭代中只有具有最小值的pm路径被保留并传递下去。

3、在维特比译码算法中，由于海洋信道具有严重的多径效应以及非高斯噪声特性，系统的性能会受到很大的影响，因此接收机对多径均衡的信号处理以及非高斯噪声信号处理也是一项必不可少的环节。信道估计的准确度与声呐信号还原以及对通信系统抗多径衰落性能直接相关，为了提高通信系统抗多径衰落的影响，接收端采用了信道估计与均衡技术，来提高发送信道的信噪比；同时各种脉冲噪声抑制技术提出抑制海洋脉冲噪声来提高通信系统的信噪比。

4、海洋环境噪声整体表现为非高斯噪声(non-gaussian noise)，广泛存在海洋中，尤其是浅海。因为海洋是复杂的散射信道，海洋环境噪声来源广泛，极其复杂，大多数噪声环境(包括风雨噪声、航运噪声、生物噪声、地震噪声和工业噪声、生物活动例如磷虾等产生的噪声和各种地球物理来源，如北极冰、地震活动等)，导致噪声总体呈现为严重的非高斯性，以脉冲噪声(impulsive boise)为主，其特点是持续时间很短，突发性强、幅度很高。与传统的高斯噪声相比，脉冲噪声的能量几乎是其几十倍。此外，非高斯噪声的概率密度函数极其复杂，具有严重拖尾效应(heavy tail)。

5、信道估计与均衡，信道估计技术是根据已知的收发数据对某个信道，例如无线信道、水声信道进行参数估计。信道估计的精度将直接影响整个系统的性能。信道均衡是一种提高衰落信道中的通信系统的传输性能的抗衰落方式，它通过已知的信道估计结果，减弱水声通信时的多径时延带来的影响，对系统特性进行补偿的方式。

6、现有的水声信道估计通常采用现有常规的最小二乘(least square,ls)信道估计,ls算法是通过接收新到得到的信道的特性，存在估计精度差、易受噪声影响等特点。

技术实现思路

1、本发明要解决的技术问题是：提出一种基于叠加干扰信号的水声通信接收方法，能够解决叠加干扰信号之间的干扰问题，并可减小海洋多径时延以及非高斯噪声对接收机产生的影响，进而有效提升水声通信的性能及信号接收精度。

2、为解决上述技术问题，本发明采用的技术方案是：

3、一种基于叠加干扰信号的水声通信接收方法，包括如下步骤：

4、s101，比特数据经过卷积码信道编码后再经过bpsk数字调制以及载波调制得到通信信号，并生成同时同频的声呐信号；

5、s102，将通信信号与声呐信号进行叠加，并添加同步头用于接收信号同步，此时信号经过实际的水声信道进行海洋环境噪声添加；

6、s103，将接收到的信号序列进行声呐干扰信号消除；

7、s104，根据信道估计的结果，采用时间反转镜对经过声呐干扰消除后的信号进行vtrm信道均衡，以增强主径的能量；

8、s105，采用基于高斯核软限幅的脉冲噪声抑制算法结合维特比译码器提升接收系统的信噪比。

9、进一步的，在步骤s101中，首先采集目标水域内海洋信道以及环境噪声，建立水声通信下的环境噪声模型以及信道模型；

10、然后将生成的比特数据进行(2，1，3)的卷积码编码，并采用bpsk数字调制方式，生成bpsk通信信号，再进行载波调制并叠加上同时同频的声纳信号，以作为发射端数据。

11、进一步的，所述bpsk通信信号经过脉冲成型后与声纳的lmf信号相互叠加，其数学公式表达如下：

12、s(n)＝sb(n)+sc(n)

13、其中，[s(0),s(1),…,s(n-1)]t为发送的时域叠加信号，sb＝[sb(0),sb(1),...,sb(n-1)]t为经过卷积码编码后的bpsk通信信号，sc＝[sc(0),sc(1),…,sc(n-1)]t为发送的声呐chirp信号。

14、进一步的，在步骤s102中，发射端信号经过生成的bellhop水声信道以及middleton class a脉冲噪声序列从而获得接收的信号。

15、进一步的，在步骤s103中，所述将接收到的信号序列进行声呐干扰信号消除，包括：

16、首先提取接收端信号中的同步头，然后对接收端信号进行fista算法估计获得bellop水声信道的估计值，并与声呐信号进行卷积得到重建的声呐干扰信号，最后从接收数据中减去重建的声呐干扰信号。

17、进一步的，所述fista算法的流程步骤，包括：

18、1)初始化q(0)＝0,y(1)＝q(0),t(1)＝1；

19、2)

20、3)

21、4)y(n+1)＝q(n)+((t(k)-1)/t(k+1))(q(n)-q(n-1))；

22、其中，ρ+为非负象限的欧几里得投影，为下降梯度，l为李普希斯连续梯度算子，数值上等于ata的最大特征值。

23、进一步的，在步骤s104中，所述采用时间反转镜对经过声呐干扰消除后的信号进行vtrm信道均衡，包括：

24、s41，信号接收：接收所述经过声呐干扰消除后的信号，并进行预处理；

25、s42，时间反正：对接收到的信号进行时间反转处理，以抵消信道引起的失真；

26、s43，频谱均衡：对反转后的信号进行频谱均衡处理，以增强信号主径的能量；

27、s44，解调和数据恢复：对均衡后的信号进行解调和数据恢复，得到处理后的数据传输结果。

28、进一步的，在步骤s105中，所述基于高斯核软限幅的脉冲噪声抑制算法，包括：

29、s51，预处理：对所述数据传输结果进行滤波预处理；

30、s52，高斯核平滑：使用高斯核对预处理后的信号进行平滑处理，具体为将高斯核与预处理后的信号进行卷积；

31、s53，小波变换与软限幅：对平滑后的信号进行小波变换，得到不同尺度的小波系数，并通过设置预设阈值以剔除所述小波系数中的噪声分量；

32、s54，小波逆变换：将处理后的小波系数进行小波逆变换，得到去噪后的信号。

33、本发明与现有技术相比具有以下主要的优点：

34、本发明根据干扰信号的先验信息，提出了基于快速软阈值迭代算法(fista)的稀疏信道时域信号重构方案，该方案对声呐干扰信号具有更高的重构准确度；针对残余声呐干扰信号、多径效应以及环境噪声的影响，提出了一种基于fista稀疏估计的vtrm均衡方法以及一种基于高斯核的非参数维特比译码算法，能够很好的解决多径效应以及环境噪声带来的影响，进而有效提升水声通信的性能及信号接收精度。