[发明专利]基于虚拟接收机的水声信道盲均衡方法

说明书

技术领域

本发明涉及通讯技术领域，尤其涉及一种基于虚拟接收机的水声信道盲均衡方法。

背景技术

由于水声信道的复杂性和特殊性，目前为止，单载波时域均衡技术仍然是消除码间干扰提高水声通信质量的关键技术之一。声波是唯一能够在水中进行远距离传输的介质，声波在水声信道传播过程中受多径效应、能量衰减、多普勒效应以及环境噪声影响，在接收端会产生码间干扰，严重影响通信质量。均衡技术采用均衡器实现对通信信道特性的补偿，实现消除码间干扰的目的。由于水声信道带宽有限，传统自适应均衡技术需要定期发送收发双方已知的训练序列，严重地浪费水声带宽资源，并且在广播通信、水下信息侦察或拦截等不适用发送训练序列或无训练序列可资利用的通信场合中，传统自适应均衡技术无能为力。相对于传统自适应均衡技术，盲均衡技术不需要训练序列即可实现对通信信道的补偿和跟踪，消除码间干扰，这一特性可以有效提高水声通信带宽的利用率，同时可以防止均衡器失锁，因此盲均衡技术在未来高速水声通信的发展以及水下通信网络的建设中具有实际应用价值。

盲自适应均衡技术最早由学者Sato在1975年提出，近三十余年来，国内外专家在盲均衡技术理论和算法上做了大量研究，并取得了丰硕成果。在系统辨识理论BBR（Bartlett-Brillinger-Rosenblatt）公式的基础上，A.Benveniste提出了盲均衡实现的充分条件，O.Shalvi和E.Weistein进一步提出了累积量盲均衡的充要条件，即SW定理。在盲均衡数学理论指导下，出现了三类典型的盲均衡算法：Bussgang类盲均衡算法、高阶累积量盲均衡算法和以神经网络盲均衡器为代表的非线性盲均衡算法，相继出现的改进盲均衡算法大多基于上述三类算法实现。盲均衡的基本原理框图如图1所示。图中h(n)为未知信道的冲激响应函数，x(n)经信道h(n)并叠加高斯白噪声n(n)，在均衡器前得到观测信号y(n)，盲均衡的实质即为在未知发送信号x(n)和信道h(n)的前提下，仅通过观测信号y(n)实现对发送信号x(n)的恢复，唯一需要提供的先验信息是发送信号满足非高斯性，这一点是数字调制信号都满足的特性。根据代价函数和均衡器设计的不同，就可以得到不同的盲均衡算法。如Bussgang类盲均衡算法分为Sato算法、决策指向性算法和Godard算法，Godard算法中的常数模算法（Constant Modulus Algorithm，CMA）最为稳健，在常数模盲均衡算法的基础上又出现了各种改进算法，如变步长算法、双模式切换算法等。如果均衡器结构采用判决反馈或者神经网络，那么设计的盲均衡方案转化为非线性类盲均衡算法，可以在信道具有非线性特性的情况下保证均衡的有效性。

但是，现有的盲均衡技术或方案都是建立在观测信号基础上，利用观测信号的非线性变换或者高阶统计特征来建立代价函数，设计相应算法获得最佳的均衡器，从而实现对发送信号的恢复。观测信号在目前的盲均衡技术方案中是直接利用的，而且仅仅利用一次，从而未能充分利用观测信号中包含的信道信息，所导致的结果就是盲均衡存在收敛速度慢，在严重噪声干扰或恶劣通信信道条件下均衡效果不理想等缺陷。

发明内容

本发明克服了现有技术中的不足，提供一种基于虚拟接收机的水声信道盲均衡方法。针对现有盲均衡技术方案的缺陷，结合水声信道特点，利用在水下布放虚拟接收机的方法，在实际接收机前观测信号的基础上得到虚拟接收机前新的观测信号，达到充分利用观测信号信息的目的，利用虚拟接收机接收的观测信号和原观测信号采用融合算法进行均衡，有效地提高均衡收敛速度，以满足未来高速水声通信的发展需求。

为了解决上述存在的技术问题，本发明是通过以下技术方案实现的：

一种基于虚拟接收机的水声信道盲均衡方法，该方法内容包括如下步骤：

1、采用虚拟接收机方法进行水声信道盲均衡及虚拟接收机方法下的融合盲均衡方案；

首先在实际接收机周围布设N个虚拟接收机，设观测信号为y(n)，设接收机至虚拟接收机之间的信道传输响应为h_i(n)i=1,2,…,N，这样在虚拟接收机前，可得到虚拟观测信号y_i(n)=h_i(n)*y(n)，这样相当于有了N+1路观测信号，构成了虚拟接收机盲均衡方案实现的基础；

在每个虚拟接收机与声源之间，相当于有一条虚拟信道h_vi(n)，虚拟信道h_vi(n)=h(n)*h_i(n)，在虚拟接收机盲均衡方案中，可等效于对h_vi(n)和h(n)进行均衡；