多入多出系统中基于直接自适应的双向turbo均衡方法与流程

本发明涉及水声通信领域，特别涉及一种多入多出系统中基于直接自适应的双向turbo均衡方法。

背景技术：

由于水声信道带宽受限，单入单出(siso，simpleinputsimpleoutput)系统很难满足实际通信需求，现在研究较多的为多入多出(mimo，multiple-inputmultiple-output)系统。mimo系统中，发射端采用多阵元发射，提高通信速率，而接收端采用多阵元接收，获得分集增益。相对siso系统而言，mimo系统中除了存在码间干扰和误差传播现象之外，还存在多通道发射间的共道干扰问题，这些问题都限制了mimo系统的实际应用。

针对共道干扰，在参考文献1《a.song,m.badiey,v.k.mcdonald,andt.c.yang,“timereversalreceiversforhighdatarateacousticmultiple-input-multiple-outputcommunication,”ieeej.ocean.eng.,vol.36,no.4,pp.525-538,oct.2011》中，song等人提出采用时间反转技术，利用估计出来的信道冲激响应的时间反转形式来设计滤波器，实现信号聚焦，并且加上并行干扰消除和串行干扰消除等技术，恢复出原信号。此外，在参考文献2《m.t.tuchler,r.koetter,anda.c.singer,“turboequalization:principlesandnewresults,”ieeetrans.commun.,vol.50,no.5,pp.754-767,may2002》中，tuchler等人提出了mimo系统下基于最小均方误差的判决反馈均衡器(mmse-dfe)，利用估计出来的信道冲激响应实现信号解卷积。

针对dfe中的误差传播现象，在参考文献3《w.duanandy.r.zheng,“bidirectionalsoft-decisionfeedbackturboequalizationformimosystems,”ieeetrans.veh.technology,pp.1-11,aug.2015》中，duan等人提出了双向均衡的思想，利用误差传播的随机性和前后向均衡结果相关性极低的特点，将双向均衡的输出结果线性相加，获得了多样性增益。此外，为了提升mimo系统均衡性能，将双向dfe和turbo均衡相结合，进一步降低了误码率。

针对复杂多变的水声信道环境和高速水声通信的需求，上述现有mimo系统中均衡方案的缺点主要存在于以下几个方面：

1、现存mimo系统中的均衡器都需要信道估计，无论是基于时间反转还是基于 mmse-dfe，信道估计算法都涉及大尺度矩阵的相乘和求逆操作，计算复杂度过高，不利于数据的实时处理。

2、现存的mimo系统中的turbo均衡方法过分依赖于信道估计的准确度。对于时间反转操作，如果信道估计不准确会使得信号聚焦失败，无法获得分集增益；对于基于mmse-dfe的系统，如果信道估计不准确将会使得滤波器抽头系数不准确，从而使得均衡器和译码器失效。而且，在时变的水声信道环境中，训练序列估计出来的信道冲激响应很难表征有效数据的信道冲激响应，这使得现有均衡方法稳定性不高。

3、mimo系统中滤波器的个数比siso系统多，这会加大算法的计算复杂度，现存的turbo均衡方法没有利用水声信道冲激响应的稀疏性，也缺乏有效的快速自适应算法，这使得信号处理的冗余度过大、收敛过慢，影响数据的实时处理。

技术实现要素：

本发明的目的在于克服现有mimo系统中均衡方法的缺陷，从而提供一种检测精度高、稳定性高的方法。

为了实现上述目的，本发明提供了一种多入多出系统中基于直接自适应的双向turbo均衡方法，该方法应用于双向软判决反馈均衡器中，所述双向软判决反馈均衡器包括一常规软判决反馈均衡器、一带时间反转的软判决反馈均衡器；所述带时间反转的软判决反馈均衡器在常规软判决反馈均衡器的输入端和输出端各连接一个能实现时间反转操作的部件；该方法包括：

在双向软判决反馈均衡器中，利用所接收的信号以及所接收信号的反馈信号做双向turbo均衡，将前向turbo均衡的结果与后向turbo均衡的结果线性相加，实现信号的估计。

上述技术方案中，该方法进一步包括：

步骤1)、在发射端将原始信号序列分为n路，每路信号的头尾都放置了训练序列；其中，所述训练序列为一组接收端已知的数据，各路信号之间的训练序列互不相关；

步骤2)、接收端中的任一阵元接收到发射端所发射的包含有训练序列的信号后，将所接收的信号输入双向软判决反馈均衡器；

步骤3)、在带时间反转的软判决反馈均衡器中，对所接收的信号做时间反转操作，然后将时间反转后的信号拷贝成n路；在常规软判决反馈均衡器中，直接将所接收的信号拷贝成n路；

步骤4)、在带时间反转的软判决反馈均衡器与常规软判决反馈均衡器中，均利用拷贝所得到的n路信号中的对应训练序列调整滤波器系数，其他路的发射信号视为0db的噪声；

步骤5)、对接收端各个阵元所接收的各路信号求和；

步骤6)、将求和后所得到的n路信号与前一次迭代所得到的反馈信号做判决反馈均衡；其中，在第一次判决反馈均衡时，反馈信号为0；

步骤7)、对判决反馈均衡后的序列依次做解映射、并串转换，在带时间反转的软判决反馈均衡器中还需要对并串转换后的结果做时间反转操作，然后输出结果；在常规软判决反馈均衡器中则直接将并串转换后的结果输出；

步骤8)、将带时间反转的软判决反馈均衡器的输出与常规软判决反馈均衡器的输出做双向联合，然后对双向联合的结果依次做解交织、译码；

步骤9)、判断双向软判决反馈均衡器是否收敛，若未收敛，则执行下一步，否则，译码结果输出；

步骤10)、对译码结果做交织，然后分别输入带时间反转的软判决反馈均衡器、常规软判决反馈均衡器；其中，在输入带时间反转的软判决反馈均衡器前还需要对交织结果做时间反转操作；

步骤11)、对输入带时间反转的软判决反馈均衡器、常规软判决反馈均衡器的信号分别做串并转换，然后重新分成n路，得到反馈信号，所述反馈信号中的对应训练序列用于调整滤波器系数，然后执行步骤6)。

上述技术方案中，在第一次判决反馈均衡之后还包括以下步骤：

得到双向软判决反馈均衡器中的滤波器系数，根据这些系数的平均能量设定一个门限，删除小于这个门限的滤波器系数，保留大于这个门限的系数，并记录下这些系数的位置。

上述技术方案中，在步骤4)和步骤11)中，采用内嵌数字锁相环的最速自优化算法来调整滤波器系数。

上述技术方案中，在步骤9)中，判断双向软判决反馈均衡器是否收敛包括：判断误比特率与之前比是否降低，若误比特率不再降低，则双向软判决反馈均衡器收敛，否则，即为不收敛。

本发明的优点在于：

1、本发明提出了一种mimo系统的基于直接自适应的双向turbo均衡方法，该均衡方法无需信道估计，利用turbo均衡反馈回来的软信息实现共道干扰消除，避免 了大维度矩阵的相乘和求逆操作，大大减小了算法复杂度，提高了算法效率，而且该方法所采用的均衡器基于直接自适应算法，不易受时变信道的影响，算法稳定性高。

2、在siso系统的基础上，本发明将双向sdfe(软判决反馈均衡器)结构拓展到了mimo系统中，利用误差传播的随机性，将两个sdfe的输出结果线性加和，有效抑制了误差传播，提高了检测精度，降低了误比特率。

3、在本发明方法中，均衡器系数的调整采用了稀疏化算法，解决了mimo系统计算量过大的问题，此外，均衡器系数的调整采用了内嵌dpll的folms算法，使得算法中的迭代步长随着误差自适应调整，并使检测精度和算法效率得到了进一步提升。

4、本发明提出的mimo系统中基于直接自适应的双向turbo均衡方法稳定性强、检测精度高、算法收敛快、复杂度低，在实际水声通信系统中具有一定实用价值和应用前景。

附图说明

图1是本发明的基于直接自适应的双向turbo均衡方法的流程图；

图2(a)—图2(f)为经过一、三、五次迭均衡后和译码后的星座图；

图3为不同接收阵元个数条件下单向均衡(da-teq)和双向均衡(da-bteq)的exit对比图。

具体实施方式

现结合附图对本发明作进一步的描述。

问题描述

在mimo系统中，假设发射阵元个数为n，接收阵元个数为m，水声信道建模为有限信道冲激响应，噪声为加性高斯白噪声(awgn)，则第k时刻第m个阵元的接收信号rm,k为：

其中，sn,k为第k时刻第n个阵元的发射信号，hn,m,l-k为第l-k时刻第n个发射阵元和第m个接收阵元之间的信道冲激响应，vm,k为第k时刻第m个接收阵元上叠加的高斯白噪声。

从(1)式可以看出，在mimo系统中，如果想从接收信号中分辨出每个发射信号，除了要消除码间干扰(式(1)中的第二个求和表达式体现了码间干扰)之外，还需要消除共道干扰(式(1)中的第一个求和表达式体现了共道干扰)。此外，水声信道的冲激响应可能会持续几十或者上百符号长度，这无疑增加了计算复杂度。

本发明的基于直接自适应的双向turbo均衡方法在实现时需要采用双向软判决反馈均衡器(bisdfe)，该双向软判决反馈均衡器包括两个软判决反馈均衡器(sdfe)，其中一个软判决反馈均衡器为现有技术中的软判决反馈均衡器，另一个软判决反馈均衡器是带时间反转的软判决反馈均衡器。所述带时间反转的软判决反馈均衡器与现有技术中的软判决反馈均衡器在主体结构上相同，只是在输入端和输出端各需要一个能实现时间反转操作的部件。

参考图1，本发明的基于直接自适应的双向turbo均衡方法包括：

步骤1)、在发射端将原始信号序列分为n路，每路信号的头尾都放置了训练序列；其中，所述训练序列为一组接收端已知的数据，各路信号之间的训练序列互不相关，以此为依据来区分各路信号；

步骤2)、接收端中的任一阵元接收到发射端所发射的包含有训练序列的信号后，将所接收的信号输入双向软判决反馈均衡器，即将所接收的信号分别输入常规软判决反馈均衡器、带时间反转的软判决反馈均衡器；

步骤3)、在带时间反转的软判决反馈均衡器中，对所接收的信号做时间反转操作，然后将时间反转后的信号拷贝成n路；在常规软判决反馈均衡器中，直接将所接收的信号拷贝成n路；

其中，所述时间反转操作就是指调换序列的顺序，例如序列[1234567]通过时间反转操作变为[7654321]；

步骤4)、在带时间反转的软判决反馈均衡器与常规软判决反馈均衡器中，均利用拷贝所得到的n路信号中的对应训练序列调整滤波器系数(如图1中所示的f、f’)，以消除码间干扰，其他路的发射信号看成0db的噪声；

其中，在本步骤中，由于0db噪声的强度太大，因此此时的均衡效果不会太好，需要在后续步骤中循环迭代；

步骤5)、对接收端各个阵元所接收的各路信号求和，由于每路信号之前已经被拷贝成n路，因此在带时间反转的软判决反馈均衡器或常规软判决反馈均衡器中，求和后所得到的结果有n路；

步骤6)、将求和后所得到的n路信号与前一次迭代所得到的反馈信号做判决反 馈均衡；其中，在第一次迭代计算时，反馈信号为0；

步骤7)、对判决反馈均衡后的序列(包括训练序列与实际信息序列)依次做解映射、并串转换，在带时间反转的软判决反馈均衡器中还需要对并串转换后的结果做时间反转操作，然后输出结果；在常规软判决反馈均衡器中则直接将并串转换后的结果输出；

步骤8)、将带时间反转的软判决反馈均衡器的输出与常规软判决反馈均衡器的输出做双向联合，然后对双向联合的结果依次做解交织、译码；

步骤9)、判断双向软判决反馈均衡器是否收敛，若未收敛，则执行下一步，否则，译码结果输出；

本步骤中，判断双向软判决反馈均衡器是否收敛包括：判断误比特率与之前比是否降低，若误比特率不再降低，则双向软判决反馈均衡器收敛，否则，即为不收敛；

步骤10)、对译码结果做交织，然后分别输入带时间反转的软判决反馈均衡器、常规软判决反馈均衡器；其中，在输入带时间反转的软判决反馈均衡器前还需要对交织结果做时间反转操作；

步骤11)、对输入带时间反转的软判决反馈均衡器、常规软判决反馈均衡器的信号分别做串并转换，然后重新分成n路，得到反馈信号，所述反馈信号中的对应训练序列用于调整滤波器系数(如图1中的b，b’)，然后该反馈信号可进一步应用于步骤6)中的判决反馈均衡操作中。

以上是本发明的基于直接自适应的双向turbo均衡方法的一种实现方式。在另一个实施例中，作为一种优选实现方式，还包括有采用系数稀疏化算法来降低计算复杂度的步骤。

由于在本发明中采用mimo系统进行通信，均衡器中的滤波器个数是siso系统的n×m倍，这无疑会加大计算量，从而影响信号的实时处理。为此，在本发明中采用了系数稀疏化算法来降低计算复杂度，算法描述如下：在经过第一次均衡之后，可以得到均衡器中滤波器的系数，根据这些系数的平均能量设定一个门限，删除小于这个门限的系数，保留大于这个门限的系数，并记录下这些系数的位置。

由于较小的系数对滤波结果贡献很小，因此删除之后对最终结果影响不大，在之后的迭代过程中我们只需调整这些保留下的系数，以此降低计算复杂度。

在另一个实施例中，在本发明方法的步骤4)和步骤11)中，还采用了内嵌数 字锁相环(dpll)的最速自优化算法(folms)来调整滤波器系数，使得本发明的方法快速收敛。

以上是对本发明的方法的描述。从本发明方法的步骤描述中可以看出，本发明的方法利用反馈回来的信号来消除码间干扰和共道干扰。鉴于sdfe和turbo均衡相结合会带来误差传播的缺陷，本发明的方法还利用双向均衡的多样性来消除误差传播。这是因为误差传播具有随机性，前向均衡中出现错误的位置在反向均衡中不一定会出现，因此将前向均衡与反向均衡的结果线性相加，能够有效地消除误差传播。

性能分析

为了验证算法的有效性，本申请人进行了湖试实验。实验时间为2015年的11月，地点为千岛湖。采用2×4的mimo系统进行通信，发射换能器和接收换能器均放置于水下15m处，每个换能器之间间隔1m，通信距离2000m。发射信号采用qpsk调制，rsc编码，编码器的生成多项式为[5,7]，信号中心频率12khz，换能器带宽9～15khz，采样率96khz，单阵元传输的符号速率6khz，双阵元传输的符号速率为12khz。发射信号采用双曲调频信号进行同步，保护间隔为2048个采样点，训练符号个数为200，信息符号个数为1936。我们采用了双向turbo均衡算法进行信号检测，并给出了星座图和外信息转移图(exit)。

图2(a)—图2(f)给出了经过一、三、五次迭均衡后和译码后的星座图。如图所示，经过五次迭代均衡之后的星座图不明显汇聚，误比特率仅为0.0102，增加迭代次数不能进一步降低误比特率，而译码之后的星座图明显收敛到了四个象限，误比特率为0。这说明采用本发明提出的mimo系统中的双向turbo方法在2000m信道下可以实现零误码传输。为了将本发明提出的方法和现有技术中的其他方法进行对比，申请人还给出了不同接收阵元个数条件下单向均衡(da-teq)和双向均衡(da-bteq)的exit图对比。如图3所示，接收阵元个数越多，exit曲线传递得越远，也就意味着越低的误比特率。对于2×4的单向turbo均衡，最终收敛时的外信息为0.84，而双向turbo均衡收敛时的外信息为1，这说明双向均衡性能更优。在其他个数的接收阵元条件下，双向均衡的性能均优于单向均衡，这说明单向均衡中可能存在误差传播，从而使得均衡器失效，而双向均衡能够有效消除误差传播，降低误比特率。综上所述，本发明提出的双向turbo均衡方法成功抑制了误差传播，获得了多阵元接收的分集增益，能够有效实现信号检测。

最后所应说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制。尽管参照实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，都不脱离本发明技术方案的精神和范围，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。