[發明專利]基于穩態均方誤差的水聲通信自適應調制方法

有效

• 申請號: 201811399364.6
• 申請日: 2018-11-22
• 公開（公告）號: CN109286474B
• 公開（公告）日: 2021-01-12
• 發明（設計）人: 劉志勇;白帆;譚周美
• 申請（專利權）人: 哈爾濱工業大學（威海）
• 主分類號: H04L1/00
• 分類號: H04L1/00;H04L25/03;H04B11/00;H04B13/02
• 代理公司: 威海科星專利事務所 37202
• 代理人: 初姣姣

1.一種基于穩態均方誤差的水聲通信自適應調制方法，其特征在于發送端首先發送信號用以與接收端建立鏈接，對接收信號進行處理，獲得均方誤差SMSE，并轉換為SNR；而后接收端反饋給發送端進行調制方式的自適應選擇，其中進入盲均衡器中的接收信號向量表示為下式：

u_f(n)＝[r(n),...,r(n+L-1)] (10)

信號向量經盲均衡之后的輸出為：

其中，抽頭權向量及抽頭系數更新分別為：

w_f(n)＝[c(0),c(1),...,c(L-1),]^T (12)

其中誤差信號為：

e(n)＝e_fR(n)+je_fI(n) (14)

其中，誤差信號的實部e_fR(n)與虛部e_fI(n)的具體計算公式如下：

盲均衡采用多模算法(Multi-Modulus Algorithm,MMA)，其中常數模R₂的實部R_2R與虛部R_2I分別表示如下：

由盲均衡的輸出誤差信號e(n)計算SMSE，可由下式得出：

SNR可由下式計算得出：

然后在式(20)結果的基礎上采用數據擬合算法修正估計出的SNR，從而能夠更好地進行調制方式的選擇，具體步驟如下：

步驟(1)采用多項式曲線擬合方法，對于給定的兩組數據：實際SNR與估計SNR，分別用γ_s＝[γ_s,1,γ_s,2,...,γ_s,m]與γ_g＝[γ_g,1,γ_g,2,...,γ_g,m]表示，構造一個n(n≤m)次多項式，表示如下：

為了使估計出的信噪比更接近于實際信噪比，令相同位置上的數據誤差平方和達到最小值，如下式所示：

因此，問題轉化為求I(a₀,a₁,...,a_n)的極小值問題，如下表示：

即

用矩陣形式可表示為：

由數學知識可知，式(25)只有唯一解，且該唯一解即為n次多項式p_n(γ_g)的系數A＝[a₀,a₁,...,a_n]，且系數數組A可由數學中的主元消去法解方程組(25)求得；步驟(2)經過步驟(1)求得多項式系數A＝[a₀,a₁,...,a_n]后，即得到了實際SNR與估計SNR的多項式擬合關系，再將其代入已經求解的多項式關系式獲得曲線擬合之后，改進的SMSE與SNR的關系式，如下：

其中，S＝[SMSE₁,SMSE₂,...,SMSE_n](i＝1,2,...,n)，且(0＜SMSE_i≤1)；

經數據擬合得到SMSE與SNR的關系后，再以最大化吞吐量準則實現自適應調制算法。

2.根據權利要求1所述的一種基于穩態均方誤差的水聲通信自適應調制方法，其特征在于提出了基于SMSE的變抽頭長度自適應調制，此時接收端結構采用分段線性濾波器結構，盲均衡器通過比較不同長度下的累計均方誤差，更新抽頭系數向量的長度，反饋給發送端用于進行調制方式自適應選擇的估計SNR，也是基于變抽頭長度盲均衡的輸出SMSE得出；

其中令l表示為當前算法中使用的分段FIR濾波器的抽頭長度，其盲均衡器的抽頭權向量為w_v(n)＝[c(0),c(1),...,c(l-1),]^T，用u(n)＝[r(0),...,r(l-1)]代表信號向量，則下一時刻的w(n+1)根據隨機梯度下降法原理給出，如下式所示：

用于進行抽頭長度調整的ASE可由下式得出：

其中l表示當前抽頭向量包含的段數，每段的長度為p，β≤1為算法中的遺忘因子，e_vl(n)為當前段的誤差；

e_vl(n)＝y_vl,R(n)(|y_vl,R(n)|²-R_2R)+jy_vl,I(n)(|y_vl,I(n)|²-R_2I) (30)

其中盲均衡器中的常數模R₂的計算見式(17)及(18)；

由式(29)所示，得出l段的同理可得l-1段的

若則表明增加抽頭長度能提高盲均衡的性能，在下一次的迭代中，算法將增加盲均衡的抽頭長度，由于盲均衡中濾波器抽頭權向量w(n)只有是非零值的中心抽頭初始化，算法才能收斂到代價函數期望值的極小值，即初始化為w(0)＝[0,...,0,1,0,...,0]；為了保證中心抽頭的權值比重最大，在增加p段抽頭的算法更新中，權抽頭向量w_v(n)向兩邊擴展，如下式所示：

相應地，信號向量u_v(n)為：

u_v(n)＝[r(n),...,r(n+l+p-1)] (33)

若則表明增加抽頭長度會降低盲均衡的性能，在下一次的迭代中，算法將減少盲均衡的抽頭長度，其抽頭權向量w_v(n)以及信號向量u_v(n)分別表示如下：

u_v(n)＝[r(n),...,r(n+l-p-1)] (35)

變抽頭盲均衡算法中參與抽頭更新的參數α_up以及α_down應滿足如下關系：

其中，α_up和α_down的數值越接近，抽頭長度變化的越頻繁；利用變抽頭長度盲均衡得出的SMSE，經過擬合后可得出修正的估計的SNR，將之反饋給發送端，基于最大化系統吞吐量準則實現調制方式的自適應調整。