[发明专利]一种利用水声信道多径效应的水声通信接收机的实现方法

说明书

本发明公开了一种利用水声信道多径效应的水声通信接收机的实现方法，方法包括：在正交频分复用多载波技术的基础上，利用多路径效应基于时间反转层‑批归一化层‑卷积层组成的神经网络模型进行时间反转信号处理和特征提取，以此作为通信系统的接收端；通过全连接层实现网络的最终输出；在训练阶段，以提取和学习输入特征，通过最小化损失函数推断接收信号和二进制数据之间的关系；在测试阶段，将接收到的信号输入到训练后的网络模型中，恢复出二进制数据。本发明提高了水声通信接收机的性能，能够适应不同的水声信道环境。

技术领域

本发明涉及数字多载波传输技术领域，尤其涉及一种利用水声信道多径效应的水声通信接收机的实现方法。

背景技术

正交频分复用技术由于其在抵抗符号间干扰和减少多径衰落效应方面的出色性能，已被广泛用于水声通信中。水声信道是最具挑战性的通信媒体之一，其快速时变，长时延扩展和多普勒频移特性使得水声通信的接收机设计尤为重要。

近年来，由于深度神经网络的强大学习能力，将其引入无线通信中已经实现了比传统方法更好的性能并展现出了巨大的潜力。现有研究方法使用深度神经网络代替接收端的信道估计，信号检测和星座图解映射，以提高传统正交频分复用接收端的性能。

但是，现有基于深度神经网络的接收端模型对于信道环境有很大的局限性，即它不能很好地匹配与训练信道明显不同的信道环境。此外，现有网络模型都是完全连接的神经网络结构，它通常涉及大量的训练参数并且需要很高的计算复杂度。

发明内容

本发明提供了一种利用水声信道多径效应的水声通信接收机的实现方法，本发明在正交频分复用多载波技术的基础上，利用多路径效应，使用卷积神经网络实现时间反转信号的处理设计，并将基于时间反转的卷积神经网络模型用于通信系统的接收端，提高水声通信接收机的性能，详见下文描述：

一种利用水声信道多径效应的水声通信接收机的实现方法，所述方法包括：

在正交频分复用多载波技术的基础上，利用多路径效应基于时间反转层-批归一化层-卷积层组成的神经网络模型进行时间反转信号处理和特征提取，以此作为通信系统的接收端；通过全连接层实现网络的最终输出；

在训练阶段，以提取和学习输入特征，通过最小化损失函数推断接收信号和二进制数据之间的关系；

在测试阶段，将接收到的信号输入到训练后的网络模型中，恢复出二进制数据。

其中，所述时间反转层用于对时间反转信号进行处理，估计的信道冲激响应被用作卷积核，提取水声信道的多路径信息以减轻长时延扩展并提高信噪比；所述批归一化层用于对时间反转卷积层的输出进行归一化。

其中，所述方法还包括：输入预处理，用于获取估计的信道冲激响应，提高网络输入数据的质量；

其中，上标(·)^H表示矩阵转置，X_P(k)和Y_P(k)分别是第k个子载波上携带的导频符号和相应的接收符号；h_LS(t)是通过傅里叶逆变换获得的估计信道冲击响应，为估计的信道频域响应。

进一步地，所述神经网络模型卷积层的第l层的输出表示为：

其中，是当前层的第j个神经元的输出特征图，是前一层的输出特征图；是滑过卷积核的输入特征映射的遍历；表示从l-1层的第i个神经元到l层的第j个神经元的卷积核；是第l层中第j个神经元的标准偏差；f(·)表示第l层的非线性函数；

所述神经网络模型的最终输出表示为：