[发明专利]正交频分复用水声通信中时变宽带多普勒因子估计方法及装置有效
申请号: | 201811196289.3 | 申请日: | 2018-10-15 |
公开(公告)号: | CN109547372B | 公开(公告)日: | 2021-06-25 |
发明(设计)人: | 樊军辉;彭华 | 申请(专利权)人: | 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学 |
主分类号: | H04L27/00 | 分类号: | H04L27/00;H04L27/26;H04B1/10;H04B11/00;H04B13/02 |
代理公司: | 郑州大通专利商标代理有限公司 41111 | 代理人: | 周艳巧 |
地址: | 450000 河*** | 国省代码: | 河南;41 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 正交 频分复用水声 通信 中时变 宽带 多普勒 因子 估计 方法 装置 | ||
1.一种正交频分复用水声通信中时变宽带多普勒因子估计方法,其特征在于,包含如下内容:
获取正交频分复用OFDM数据通过水声信道后的信号模型,其中,正交频分复用OFDM数据包含同步段的同步信号和OFDM数据段的码元,每个码元中包含循环前缀和符号数据;
依据信号模型,获取OFDM数据中起始码元多普勒因子;
根据接收信号中OFDM数据各码元数据长度,并联合起始码元多普勒因子,获取时变多普勒因子;
依据信号模型,对接收OFDM数据中同步信号进行检测识别,检测到同步信号后,依据同步信号的起始频率或调频率获取起始码元的多普勒因子估计值;
依据同步信号的起始频率或调频率,并通过分数阶傅里叶变换获取起始码元的多普勒因子估计值;
通过分数阶傅里叶变换获取起始码元的多普勒因子估计值,包含如下内容:
通过改变分数阶次和旋转角度,获取接收数据中同步信号的分数阶傅里叶变换,得到对应于新调频率的最优分数阶次;
依据信号中存在最优分数阶次使其能量聚集于以最大值表现的冲激函数,对信号进行检测,并根据分数阶傅里叶变换性质,获取同步信号调频率;
依据接收数据中同步信号调频率及获取到的同步信号调频率,得到起始码元的多普勒因子估计值;
获取时变多普勒因子,包含如下内容:
设定OFDM数据中循环前缀和符号数据的长度区间范围,搜索区间的起始时间,长度区间范围的相关系数及迭代中的滑动步长;
依据滑动步长对起始时间进行自动迭代累加,每次迭代累加过程中,对循环前缀和符号数据的长度区间范围进行采样和相关调整,获取调整后的长度区间范围的相关系数,并依据相关系数获取时变多普勒因子的估计值;
依据相关系数获取时变多普勒因子的估计值,包含如下内容:判断迭代累加后的起始时间是否滑到OFDM数据末尾,若未到末尾,则依据滑动步长对起始时间继续进行自动迭代累积后的操作处理;若到末尾,判断获取调整后的相关系数中,是否出现若干相关联峰值,若出现,则获取时变多普勒因子估计值,未出现,则判定其不是OFDM信号;
起始码元的多普勒估计值表示为:其中,k表示信号调频率,为信号最佳分数阶次;
时变的多普勒因子的估计值表示为:其中,Tgj和Tj为接收信号中第j个码元循环前缀和符号段数据时长,和分别为Tgj和Tj的估计值,表示j=1即起始码元的循环前缀和符号段数据时长估计值,为第j个码元的多普勒因子。
2.根据权利要求1所述的正交频分复用水声通信中时变宽带多普勒因子估计方法,其特征在于,依据OFDM数据循环前缀保护长度及符号长度,获取OFDM码元长度、子载波间隔、子载波频率及带宽;并考虑水声多径信道冲击响应,获取接收到的带通信号,并将其搬移到基带,获取包含多普勒因子和多普勒频移表示的信号模型。
3.根据权利要求2所述的正交频分复用水声通信中时变宽带多普勒因子估计方法,其特征在于,针对接收到的带通信号,依据多普勒因子依次对其进行重采样和基带搬移,获取作为信号模型的子信道解调输出模型。
4.一种正交频分复用水声通信中时变宽带多普勒因子估计装置,其特征在于,基于权利要求1所述的方法实现,包含模型获取模块、估计模块一和估计模块二,其中,
模型获取模块,用于获取正交频分复用OFDM数据通过水声信道后的信号模型,其中,正交频分复用OFDM数据包含同步段的同步信号和OFDM数据段的码元,每个码元中包含循环前缀和符号数据;
估计模块一,用于依据信号模型,获取OFDM数据中起始码元多普勒因子;
估计模块二,用于根据接收信号中OFDM数据各码元数据长度,并联合起始码元多普勒因子,获取时变多普勒因子。
5.根据权利要求4所述的正交频分复用水声通信中时变宽带多普勒因子估计装置,其特征在于,估计模块二包含初始状态设定子模块和迭代处理子模块,其中,
初始状态设定子模块,用于设定OFDM数据中循环前缀和符号数据的长度区间范围,搜索区间的起始时间,长度区间范围的相关系数及迭代中的滑动步长;
迭代处理子模块,用于依据滑动步长对起始时间进行自动迭代累加,每次迭代累加过程中,对循环前缀和符号数据的长度区间范围进行采样和相关调整,获取调整后的长度区间范围的相关系数,并依据相关系数获取时变多普勒因子的估计值。
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