一种基于模式调频的水声通信方法

摘要

本发明提供一种基于模式调频的水声通信方法，采用具有不同模式的调频曲线对发送信号进行调频，进而通过不同模式的调频曲线来携带不同符号信息，在发送端采用调频曲线的不同模式来携带不同的发送信号，消除了传统的调频技术中；采用独特的调频模式组，使得接收端在对时频曲线进行分类的时候，能够抵抗噪声带来的干扰，有效地降低了对于瞬时频率估计精度的要求；在接收端采用瞬时频率估计算法结合自动模式识别分类器来对发送符号进行判决，对发送的调频信号之间的正交性没有要求，能够在同一频带内使用多种调频模式携带不同信息，有效提高频谱利用率和通信数据率。

主权项

一种基于模式调频的水声通信方法，其特征在于包括如下步骤：(1)每个符号所含比特数为m，设计由M＝2^m个不同模式的调频曲线组成的调频模式组：即M个调频曲线f_i(t)，代表M种不同的二进制符号，i＝1,...,M，即i为1～M中的整数；同时，得到调频模式组对应的特征向量库所设计的调频模式组中，各调频模式对应的调频曲线满足：不同曲线之间的形状的相似度小于预设相似度阈值d，相似度采用两曲线的特征距离来表征；首先对拟采用的调频曲线进行特征提取得到特征向量，然后计算两两特征向量之间的特征距离，若特征向量具有n个特征值，第i、j个调频曲线的特征向量分别为${\overrightarrow{\lambda }}_i=\{{\lambda }_{i1},{\lambda }_{i2}···{\lambda }_{\mathrm{in}}\}$及${\overrightarrow{\lambda }}_j=\{{\lambda }_{j1},{\lambda }_{j2}···{\lambda }_{\mathrm{jn}}\},$则它们之间的特征距离为$D_{\mathrm{ji}}=\underset{k=1}{\overset{n}{\Sigma }}{w}_{k}d({\lambda }_{\mathrm{jk}},{\lambda }_{\mathrm{ik}})$其中w_k表示特征向量第k个参数的权重，d(λ_jk,λ_ik)表示两向量的第j个特征值的差距，具体的w_k值及d(λ_jk,λ_ik)计算方式取决于调频曲线所采用的特征提取算法；根据所采用的特征提取算法及实际应用中的信道状况，设定相似度阈值d，则所设计的调频模式组中的任意两个调频曲线之间应满足条件D_ji＞d，选取满足条件的M个调频模式组成调频模式组，各模式对应的调频曲线的特征向量组成调频模式特征向量库通过选择各调频曲线特征向量距离大于相似度阈值d的调频模式组，提高水声通信系统对于各调频模式的分辨能力，降低误码率；(2)产生M个调频模式对应的M个发送符号波形：在通信发送端，使用调谐产生器，根据发送功率、中心频率f₀及M个调频模式，即M个调频曲线f_i(t)，产生M个符号波形s_i(t)，i＝1,...,M，即i为1～M中的整数；(3)发送端对原始信息数据进行编码和调制，然后发送出去：发送端有数据需要发送，则将原始信息数据通过信源编码产生待调制数据流；对每m个比特的数据流进行非线性调频，即是在M个符号波形中选用其对应的符号波形作为其调频信号；调频信号与调频信号之间加入保护间隔组成发送端的发送信号，该发送信号通过换能器送入水声信道；(4)接收端对接收信号进行解调和瞬时频率估计：接收端通过水听阵器接收信号并将接收信号进行A/D转换，对转换后的信号采用抗多径接收处理，去除保护间隔后得到接收的调频信号；对调频信号先进行相干解调，把信号的中心频率从f₀变为0；然后对其进行分段，分段段长根据接收信号的信噪比估计来确定，若分成N段，则最后对N段中的每段信号都进行瞬时频率估计，得到N个频率估计值f_i，i＝1,...,N，即i为1～N中的整数；对分段信号进行瞬时频率估计，且各段内信号频率不变，分段越小，估计后所得的信号时频曲线越准确，计算量也相应提高，具体分段依据为：根据信噪比估计的结果调整分段段长，在信道状况较好，信噪高于设定值时，采用较大的段长，以提高估计的效率；而在信道状况较差，信噪比低于设定值时，则采用较小的段长，提供更精确的时频曲线重现结果；(5)对瞬时频率估计值进行曲线拟合，重构接收调频信号的时频曲线：获得频率估计值f_i后，采用线性内插法对频率估计值进行曲线拟合，重构接收信号的时频曲线，i＝1,...,N，即i为1～N中的整数；(6)对接收调频信号的时频曲线进行模式识别，判决出发送符号：对接收信号的时频曲线进行预处理，对时频曲线进行带宽归一化以便与步骤(1)中设计的调频曲线进行匹配；然后通过分类器处理，对时频曲线进行模式识别从而确定与接收信号对应的调频模式，判决出对应的符号；每个时频曲线判决出的符号对应m个比特；所述通过分类器处理具体为：首先，对发送端采用的调频曲线进行特征提取，在此步骤中，直接采取步骤(1)中所得的调频曲线特征向量来组成调频曲线的特征向量模型组；对接收信号的重建时频曲线采用同样的方式进行特征提取，获得接收信号重建时频曲线的特征向量；将该特征向量与各个调频曲线的特征向量进行匹配处理，确定接收信号时频曲线与各调频曲线的相似度，从而准确识别判决时频曲线所属的调频模式；(7)最后经信源译码恢复原始信息数据。