[发明专利]一种水下无人平台远程稳健通信方法

权利要求书

1.一种水下无人平台远程稳健通信方法，其特征在于：包括以下步骤：

步骤一：发射信号设计，具体为：

发射信号包括：线性调频信号、保护间隔、矩形脉冲信号、训练序列、通信信号；

其中，线性调频信号作为同步信号；矩形脉冲信号用于测出声源的方位角；保护间隔用于避免同步信号和通信信号经过信道传输后混叠、无法区分；训练序列用于利用已知的训练序列对均衡器中的滤波器权系数进行训练学习，使均衡器中的滤波器权系数和信道匹配；通信信号传输需要传输的信息；训练序列和通信信号均为由基带信号d(n)经过正交相移键控映射和脉冲整形后的调制信号；

步骤二：信号发射与接收，具体为：

经过步骤一正交相移键控调制和脉冲整形后的发射信号S(t)经过时变矢量信道，即与信道冲激响应函数进行卷积运算，然后加上各向同性的非相干的高斯白噪声；

经过矢量水听器采集后的输出的声压信号X_p(t)、x方向振速信号X_vx(t)、y方向振速信号X_vy(t)、和z方向振速信号X_vz(t)分别表示为：

其中h_p(t)为声压信道，h_vx(t)为x方向振速信道，h_vy(t)为y方向振速信道，h_vz(t)为z方向振速信道，n_p、n_vx、n_vy和n_vz分别表示声压通道与振速通道的环境噪声、是各向同性的非相干的高斯白噪声；

步骤三：方位估计，具体为：

S1：对接收信号进行滤波后，利用水平振速信号X_vx(t)、X_vy(t)中的同步头，通过有源平均声强器对声源相对于接收机的水平方位角度进行估计，即：

其中S_lfm(t)为发射线性调频信号样本，A_s为信号拷贝相关峰值，Δ_x、Δ_y为干扰小项，分别为vx振速方向、vy振速方向的平均声强，τ代表时延，Δ_x、Δ_y为干扰小项；

则声源相对于接收机的水平方位估计角为：

S2：进行水平振速合成，合成振速信号X_vc为：

S3：声压信号与合成振速信号进行线性组合，即：

X_p+2vc＝X_p+2X_vc (9)

步骤四：信道均衡，具体为：

将解调和降采样后的垂直振速信号X_vz和组合信号X_p+2vc作为双向自适应多通道误差反馈判决反馈均衡器的输入信号；

正向自适应多通道误差反馈判决反馈均衡器均衡过程：

S1：自适应多通道误差反馈判决反馈均衡器的前馈滤波器、反馈滤波器和误差反馈滤波器的输入信号向量和滤波器权系数向量建立，假设自适应多通道误差反馈判决反馈均衡器的前馈滤波器均为L+1阶，反馈滤波器为M阶，

当在n时刻时，前馈滤波器的输入信号向量X_p+2vc(n)、X_vz(n)和滤波器权系数向量W_f1(n)、W_f2(n)分别表示为：

X_p+2vc(n)＝[x_p+2vc(n+L),x_p+2vc(n+L-1),...,x_p+2vc(n)] (10)

X_vz(n)＝[x_vz(n+L),x_vz(n+L-1),...,x_vz(n)] (11)

W_f1(n)＝[w_f1(-L),w_f1(-L-1),...,w_f1(0)] (12)

W_f2(n)＝[w_f2(-L),w_f2(-L-1),...,w_f2(0)] (13)

当在n时刻时，反馈滤波器的输入信号向量和反馈滤波器的权系数向量可分别表示为：

W_b1(n)＝[w_b1(1),w_b1(2),...,w_b1(M)] (15)

当在n时刻时，误差反馈滤波器的输入信号向量和误差反馈滤波器的权系数向量可分别表示为：

E₁(n)＝[e₁(n-1),e₁(n-2),...,e₁(n-M)] (16)

W_e1(n)＝[w_e1(1),w_e1(2),...,w_e1(M)] (17)

前馈滤波器、反馈滤波器和误差反馈滤波器的输入信号向量和滤波器权系数向量可分别用X₁(n)、W₁(n)表示如下：

X₁(n)＝[X_p+2vc(n),X_vz(n),D₁(n),E₁(n)]^T (18)

W₁(n)＝[W_f1(n),W_f2(n),W_b1(n),W_e1(n)]^T (19)

其中[·]^T表示对矩阵向量[·]进行转置；

S2：计算自适应多通道误差反馈判决反馈均衡器的均衡输出信号

自适应多通道误差反馈判决反馈均衡器判决检测前的信号为：

y₁(n)＝X₁^T(n)W₁(n)＝W₁^T(n)X₁(n) (20)

S3：计算均衡残差

自适应多通道误差反馈判决反馈均衡器n时刻的残差为：

S4：根据均衡残差利用递推最小二乘法自适应更新均衡器权系数

计算自适应均衡算法递归最小二乘法中的卡尔曼增益向量k₁(n)：

其中P₁(n)为相关矩阵的逆，λ₁为遗忘因子；

更新相关矩阵的逆：

P₁(n)＝λ₁^-1[P₁(n-1)-k₁(n)X₁^T(n)P₁(n-1)] (23)

更新均衡器的权系数向量：

W₁(n)＝W₁(n-1)+k₁(n)e₁^*(n) (24)

其中e₁^*(n)为e₁(n)的共轭，n+1时刻依次重复上述的S1至S4过程进行n+1时刻的信息均衡，直至通信信号结束时停止均衡；输出所有时刻的输出序列Y₁；

反向自适应多通道误差反馈判决反馈均衡器均衡过程：

s1：对输入信号先进行时间反转

在反向自适应多通道误差反馈判决反馈均衡中，首先对输入信号进行时间反转处理，即：

反向自适应多通道误差反馈判决反馈均衡器的前馈滤波器的输入信号向量表示为和

s2：对时间反转后的输入信号进行自适应多通道误差反馈判决反馈均衡

自适应多通道误差反馈判决反馈均衡器的前馈滤波器、反馈滤波器和误差反馈滤波器的输入信号向量和滤波器权系数向量建立：

当在n时刻时，前馈滤波器的输入信号向量和滤波器权系数向量W_f3(n)、W_f4(n)分别表示为：

W_f3(n)＝[w_f3(-L),w_f3(-L-1),...,w_f3(0)] (27)

W_f4(n)＝[w_f4(-L),w_f4(-L-1),...,w_f4(0)] (28)

当在n时刻时，反馈滤波器的输入信号向量和反馈滤波器的权系数向量分别表示为：

W_b2(n)＝[w_b2(1),w_b2(2),...,w_b2(M)] (30)

当在n时刻时，误差反馈滤波器的输入信号向量和误差反馈滤波器的权系数向量分别表示为：

E₂(n)＝[e₂(n-1),e₂(n-2),...,e₂(n-M)] (31)

W_e2(n)＝[w_e2(1),w_e2(2),...,w_e2(M)] (32)

所以前馈滤波器、反馈滤波器和误差反馈滤波器的输入信号向量和滤波器权系数向量分别用X₂(n)、W₂(n)表示如下：

W₂(n)＝[W_f3(n),W_f4(n),W_b2(n),W_e2(n)]^T (34)

其中[·]^T表示对矩阵向量[·]进行转置；

s3：计算自适应多通道误差反馈判决反馈均衡器的均衡输出信号

自适应多通道误差反馈判决反馈均衡器判决检测前的信号为：

y₂(n)＝X₂^T(n)W₂(n)＝W₂^T(n)X₂(n) (35)

s4：计算均衡残差

自适应多通道误差反馈判决反馈均衡器n时刻的残差为：

s5：根据均衡残差利用递推最小二乘法自适应更新均衡器权系数

计算自适应均衡算法递归最小二乘法中的卡尔曼增益向量k₂(n)：

其中P₂(n)为相关矩阵的逆，λ₂为遗忘因子；

更新相关矩阵的逆：

P₂(n)＝λ₂^-1[P₂(n-1)-k₂(n)X₂^T(n)P₂(n-1)] (38)

更新均衡器的权系数向量：

W₂(n)＝W₂(n-1)+k₂(n)e₂^*(n) (39)

其中e₂^*(n)为e₂(n)的共轭，n+1时刻依次重复上述的s2至s5过程进行n+1时刻的信息均衡，直至通信信号结束时停止均衡，输出所有时刻的输出序列Y₂；

s6：对均衡后的结果再进行时间反转

对自适应多通道误差反馈判决反馈均衡器的均衡后序列进行时间反转，即：

反向自适应多通道误差反馈判决反馈均衡器的输出序列向量为

对正向均衡和反向均衡的输出信号进行等增益合并，即：

对Y进行检测判决，得到均衡后的输出基带序列利用和发射信号的基带信号序列d(n)计算出均衡后的误码率。