基于稳态均方误差的水声通信自适应调制算法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN109286474A(43)申请公布日2019.01.29(21)申请号201811399364.6(22)申请日2018.11.22(71)申请人哈尔滨工业大学（威海）地址264200山东省威海市环翠区文化西路2号(72)发明人刘志勇白帆谭周美(74)专利代理机构威海科星专利事务所37202代理人初姣姣(51)Int.Cl.H04L1/00(2006.01)H04L25/03(2006.01)H04B11/00(2006.01)H04B13/02(2006.01)权利要求书3页说明书7页附图4页(54)发明名称基于稳态均方误差的水声通信自适应调制算法(57)摘要本发明涉及水声通信技术领域，具体的说是一种特别适用于实际水声通信系统，能够有效提高通信系统传输可靠性的基于稳态均方误差的水声通信自适应调制算法，其特征在于发送端首先发送信号用以与接收端建立链接，对接收信号进行处理，获得均方误差SMSE，并转换为SNR；而后，反馈给发送端进行调制方式的自适应选择，本发明与现有技术相比，并不需假设水声信道状态信息已知，基于盲均衡的输出SMSE实现调制方式的自适应调整，且该指标考虑了水声信道不同对检测性能的影响，盲均衡器的抽头长度能根据具体的水声信道自适应调整。CN109286474ACN109286474A权利要求书1/3页1.一种基于稳态均方误差的水声通信自适应调制算法，其特征在于发送端首先发送信号用以与接收端建立链接，对接收信号进行处理，获得均方误差SMSE，并转换为SNR；而后反馈给发送端进行调制方式的自适应选择，其中进入盲均衡器中的接收信号向量表示为下式：uf(n)＝[r(n),...,r(n+L-1)](10)信号向量经盲均衡之后的输出为：其中，抽头权向量及抽头系数更新分别为：Twf(n)＝[c(0),c(1),...,c(L-1),](12)其中误差信号为：e(n)＝efR(n)+jefI(n)(14)其中，误差信号的实部efR(n)与虚部efI(n)的具体计算公式如下：盲均衡采用多模算法(Multi-ModulusAlgorithm,MMA)，其中常数模R2的实部R2R与虚部R2I分别表示如下：由盲均衡的输出误差信号e(n)计算SMSE，可由下式得出：SNR可由下式计算得出：然后在式(20)结果的基础上采用数据拟合算法修正估计出的SNR，从而能够更好地进行调制方式的选择，具体步骤如下：步骤(1)采用多项式曲线拟合方法，对于给定的两组数据：实际SNR与估计SNR，分别用γs＝[γs,1,γs,2,...,γs,m]与γg＝[γg,1,γg,2,...,γg,m]表示，构造一个n(n≤m)次多项式，表示如下：为了使估计出的信噪比更接近于实际信噪比，令相同位置上的数据误差平方和达到最小值，如下式所示：2CN109286474A权利要求书2/3页因此，问题转化为求I(a0,a1,...,an)的极小值问题。如下表示：即用矩阵形式可表示为：由数学知识可知，式(25)只有唯一解，且该唯一解即为n次多项式pn(γg)的系数A＝[a0,a1,...,an]，且系数数组A可由数学中的主元消去法解方程组(25)求得。步骤(2)经过步骤(1)求得多项式系数A＝[a0,a1,...,an]后，即得到了实际SNR与估计SNR的多项式拟合关系，再将其代入已经求解的多项式关系式获得曲线拟合之后，改进的SMSE与SNR的关系式，如下：其中，S＝[SMSE1,SMSE2,...,SMSEn](i＝1,2,...,n)，且(0＜SMSEi≤1)。经数据拟合得到SMSE与SNR的关系后，再以最大化吞吐量准则实现自适应调制算法。2.根据权利要求1所述的一种基于稳态均方误差的水声通信自适应调制算法，其特征在于提出了基于SMSE的变抽头长度自适应调制，此时接收端结构采用分段线性滤波器结构，盲均衡器通过比较不同长度下的累计均方误差(AccumulatedSquaredError,ASE)，更新抽头系数向量的长度，反馈给发送端用于进行调制方式自适应选择的估计SNR，也是基于变抽头长度盲均衡的输出SMSE得出；其中令l表示为当前算法中使用的分段FIR滤波器的抽头长度，其盲均衡器的抽头权向T量为wv(n)＝[c(0),c(1),...,c(l-1),]，用u(n)＝[r(0),...,r(l-1)]代表信号向量，则下一时刻的w(n+1)根据随机梯度下降法原理给出，如下式所示：用于进行抽头长度调整的ASE可由下式得出：3CN109286474A权利要求书3/3页其中l表示当前抽头向量包含的段数，每段的长度为p，β≤1为算法中的遗忘因子，evl(n)为当前段的误差；22evl(n)＝yvl,R(n)(|