基于ClassA海洋环境噪声模型的卷积码维特比软判决译码方法与流程

本发明属于信号处理领域，特别涉及基于classa海洋环境噪声模型的卷积码维特比软判决译码方法。

背景技术：

信号接收机作为水声通信系统的重要组成部分，其性能可靠与否直接关系着系统通信的成败。几乎在所有系统中，观测数据都同时存在期望信号和不希望的干扰信号(即噪声信号)，换句话说，反映噪声数据真实统计特性的模型将有助于信号接收机的设计。由于中心极限定理、高斯噪声模型能够带来线性处理、高斯模型仅需用均值和方差两个参数即可描述等三个方面的因素，传统大部分信号接收机将噪声假设成高斯模型。虽然噪声的高斯假设简化了系统信号接收机的设计，然而服从高斯分布的随机变量是以偏差平方的指数偏移其均值的，因此出现远远偏移均值的随机采样的概率非常小，例如，出现偏移均值±10δ的高斯随机采样的概率为1.5×10^-23，这就说明高斯分布不适合描述可能产生大量数据突变的分布。实际中，由于浅海环境存在工业噪声、生物噪声等强脉冲性的噪声，传统经典的高斯模型已经不能较好地描述这种强脉冲性的浅海环境噪声，这将直接导致基于高斯模型的信号接收机在非高斯模型中的使用性能大打折扣，甚至不能实现微弱信号的有效处理，这将严重阻碍接收端做出正确的决策。基于非高斯海洋环境噪声设计的维特比软判决译码器可以充分利用背景噪声的统计信息，大幅提高译码性能，从而降低系统误码率。

有针对性地设计非高斯海洋环境噪声背景下的最优接收机，可以充分利用背景噪声的统计信息，大幅削弱海洋环境噪声的影响，进而可以大幅度提高接收机性能。所以，开展海洋环境噪声非高斯建模的应用研究和非线性接收机的设计对于减小换能器规模、提高信号有效检测都有十分重要的意义。

技术实现要素：

本发明的目的在于使用较小的资金和硬件代价，提高非高斯海洋噪声环境中的维特比译码性能，降低误码率，设计基于classa海洋环境噪声模型的卷积码维特比软判决译码方法。

本发明为解决技术问题采取的技术方案：基于classa海洋环境噪声模型的卷积码维特比软判决译码方法，该方法在传统基于高斯模型的卷积码维特比软判决译码之前，先进行数据预处理操作。具体步骤：首先推导一种简化的classa噪声模型，然后在此基础上推导加性classa噪声信道中的卷积码维特比软判决译码方法和分支量度。本发明提供的方法能够在具有强脉冲特性的浅海信道中提高维特比软判决译码方法的可靠性，进而提高水声通信系统的通信质量。包含如下步骤：

s1、针对无限项求和的classa噪声模型，将classa噪声模型近似表示为零阶、一阶、二阶项的求和；

s2、针对三项求和的classa噪声模型，对classa噪声模型进行进一步的简化处理；

s3、针对classa噪声信道中的二相相移键控传输，计算分支量度；

s4、针对classa噪声信道中的二相相移键控传输，计算分支量度之差；

s5、针对classa噪声信道中的二相相移键控传输，计算修正的维特比译码器分支量度；

其中，步骤s1所述的噪声幅度x三项求和的classa噪声模型，表达式如下：

其中σ表示求和处理。表示幅度服从指数分布的第m个高斯分量的噪声功率；下标m的取值仅为0，1，2，a称为脉冲指数或重叠因子，表示单位时间内接收的平均脉冲数与脉冲持续时间的乘积，随着a的增大，噪声的统计特性接近于高斯过程。称为高斯脉冲功率比，表示干扰中独立高斯部分的功率和非高斯部分的功率之比；表示噪声总功率。

其中，步骤s2所述的噪声幅度x的简化classa噪声模型，其表达式如下：

其中max(·)表示取极大值处理，表示m取值为0的概率密度函数与m取值为1的概率密度函数相等情况下的幅度临界值。表示m取值为1的概率密度函数与m取值为2的概率密度函数相等情况下的幅度临界值。in(·)表示取自然对数处理。

其中，步骤s3所述的分支量度，其计算公式如下：

针对一个码率为r＝k/n的卷积编码器：yt＝(y1,t,y2,t,…,yn,t)表示第t段接收序列，yi,t表示接收的符号；第t段发送序列为ωt＝(ω1,t,ω2,t,…,ωn,t)，这里的ωi,t表示发送的符号。

其中，步骤s4所述的分支量度差，其计算公式如下：

这里eb表示比特能量，那么符号ωi,t为幅度为或者

其中，步骤s5所述的修正维特比译码器分支量度，其计算公式如下：

其中的计算公式为

的计算公式为

和分别表示m取值为0，1，2时相应概率密度函数的功率。

附图说明

图1为基于classa的卷积码维特比软判决译码预处理流程。

图2为卷积码维特比软判决译码性能。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施例对本发明即“基于classa海洋环境噪声模型的卷积码维特比软判决译码方法”进行详细的说明。

如图1所示是本发明的基于classa海洋环境噪声模型的卷积码维特比软判决译码，该方法在传统基于高斯模型的卷积码维特比软判决译码之前，先进行数据预处理操作。具体步骤：首先推导一种简化的classa噪声模型，然后在此基础上推导加性classa噪声信道中的卷积码维特比软判决译码方法和分支量度。

针对噪声幅度x，无穷项求和形式的classa噪声模型表示为三项求和的classa噪声模型，表达式如下：

其中σ表示求和处理。表示幅度服从指数分布的第m个高斯分量的噪声功率；下标m的取值仅为0，1，2。a称为脉冲指数或重叠因子，表示单位时间内接收的平均脉冲数与脉冲持续时间的乘积，随着a的增大，噪声的统计特性接近于高斯过程。称为高斯脉冲功率比，表示干扰中独立高斯部分的功率和非高斯部分的功率之比；表示噪声总功率。

针对三项求和的classa噪声模型，进行进一步简化处理后可以得到一个噪声幅度x的简化classa噪声模型，其表达式如下：

其中max(·)表示取极大值处理。表示m取值为0的概率密度函数与m取值为1的概率密度函数相等情况下的幅度临界值。表示m取值为1的概率密度函数与m取值为2的概率密度函数相等情况下的幅度临界值。in(·)表示取自然对数处理。

计算分支量度：

针对一个码率为r＝k/n的卷积编码器：yt＝(y1,t,y2,t,…,yn,t)表示第t段接收序列，yi,t表示接收的符号；第t段发送序列为ωt＝(ω1,t,ω2,t,…,ωn,t)，这里的ωi,t表示发送的符号。

计算分支量度差：

其中eb表示比特能量，那么符号ωi,t为幅度为或者

计算修正维特比译码器分支量度：

其中的计算公式为

的计算公式为

和分别表示m取值为0，1，2时相应概率密度函数的功率。

下面给出一组典型的classa噪声模型参数：脉冲指数a＝0.01，高斯脉冲功率比γ＝0.01，维特比译码器的回溯深度为24。

依据所给出的典型参数，按照上述步骤，仿真得到的误码率如图2所示，图中eb表示比特能量，g0和i0分别表示高斯部分和非高斯部分噪声的功率。

以上所述，仅是本发明的较佳实施例而已，并非对本发明作任何形式上的限制，虽然本发明已以较佳实施例揭露如上，然而并非用以限定本发明，任何熟悉本专业的技术人员，在不脱离本发明技术方案范围内，当可利用上述揭示的技术内容作出些许更动或修饰为等同变化的等效实施例，但凡是未脱离本发明技术方案的内容，依据本发明的技术实质对以上实施例所作的任何简单修改、等同变化与修饰，均仍属于本发明技术方案的范围内。