基于双重卡尔曼滤波的多普勒因子估计方法.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CN112887240A(43)申请公布日2021.06.01(21)申请号202110268774.2(22)申请日2021.03.12(71)申请人哈尔滨工程大学地址150001黑龙江省哈尔滨市南岗区南通大街145号(72)发明人张轩野乔钢娄毅(74)专利代理机构哈尔滨市松花江专利商标事务所23109代理人董玉娇(51)Int.Cl.H04L27/00(2006.01)H04B13/02(2006.01)权利要求书2页说明书5页附图3页(54)发明名称基于双重卡尔曼滤波的多普勒因子估计方法(57)摘要基于双重卡尔曼滤波的多普勒因子估计方法，属于水声通信技术领域。解决了现有对多普勒频偏因子估计的方法未考虑连续帧信号的多普勒因子之间的变化过程，导致估计精度差问题。本发明先对初始通信信号进行同步，查找到初始通信信号中的训练序列；再对初始通信信号中的训练序列整体的前半部分进行分段后，根据初始通信信号的M个初始多普勒因子及单重卡尔曼滤波算法，获得初始通信信号的初始多普勒因子估计值；最后利用初始多普勒因子估计值对初始通信信号进行修正，并根据修正后的通信信号中的训练序列整体进行分段后，再根据修正后的通信信号的N个初始多普勒因子及双重卡尔曼滤波算法，获得修正后的通信信号的多普勒因子估计值。应用于水声通信。CN112887240ACN112887240A权利要求书1/2页1.基于双重卡尔曼滤波的多普勒因子估计方法，其特征在于，该估计方法包括如下步骤：步骤一、接收端对接收的初始通信信号进行同步，同步成功后确定所接收的初始通信信号中训练序列的位置，并根据所接收的初始通信信号中训练序列的位置查找到初始通信信号中的训练序列；步骤二、对初始通信信号中的训练序列整体的前半部分进行分段，共获得M段训练序列，其中，每一段训练序列作为一个码片，共获得M个码片；根据M个码片获得初始通信信号的M个初始多普勒因子；再根据初始通信信号的M个初始多普勒因子及单重卡尔曼滤波算法，获得初始通信信号的初始多普勒因子估计值；步骤三、利用步骤二获得的初始多普勒因子估计值对初始通信信号进行修正，获得修正后的通信信号，并对修正后的通信信号进行同步，同步成功后确定修正后的通信信号中训练序列的位置，并根据修正后的通信信号中训练序列的位置查找到初始通信信号中的训练序列，并对修正后的通信信号中的训练序列整体进行分段，共获得N段训练序列，其中，每一段训练序列作为一个码片，共获得N个码片；根据N个码片获得修正后的通信信号的N个初始多普勒因子；再根据修正后的通信信号的N个初始多普勒因子及双重卡尔曼滤波算法，获得修正后的通信信号的多普勒因子估计值，并将该修正后的通信信号的多普勒因子估计值作为初始通信信号的多普勒因子的最终估计结果，从而完成了多普勒因子的估计；其中，M和N均为整数，且N大于M。2.根据权利要求1所述的基于双重卡尔曼滤波的多普勒因子估计方法，其特征在于，步骤二中、根据M个码片获得初始通信信号的M个初始多普勒因子的实现方式为：对每个码片的训练序列进行频率测量，获得该码片的初始多普勒因子，进而获得初始通信信号中M个码片分别对应的M个初始多普勒因子。3.根据权利要求1或2所述的基于双重卡尔曼滤波的多普勒因子估计方法，其特征在于，步骤二中、根据初始通信信号的M个初始多普勒因子及单重卡尔曼滤算法，获得初始通信信号的初始多普勒因子估计值的实现方式包括：步骤二一、根据初始通信信号的M个初始多普勒因子，形成初始通信信号的初始多普勒因子序列；步骤二二、通过卡尔曼滤波算法对初始通信信号的初始多普勒因子序列进行平滑处理，获得一条平滑的直线，并对该直线取中值，并将该中值作为初始通信信号的初始多普勒因子估计值。4.根据权利要求1所述的基于双重卡尔曼滤波的多普勒因子估计方法，其特征在于，步骤三中、根据N个码片获得修正后的通信信号的N个初始多普勒因子的实现方式为：对每个码片的训练序列进行频率测量，获得该码片的初始多普勒因子，进而获得修正后的通信信号中N个码片分别对应的N个初始多普勒因子。5.根据权利要求1、2或4所述的基于双重卡尔曼滤波的多普勒因子估计方法，其特征在于，步骤三中、根据修正后的通信信号的N个初始多普勒因子及双重卡尔曼滤波算法，获得修正后的通信信号的多普勒因子估计值的实现方式包括：步骤三一、根据修正后的通信信号的N个初始多普勒因子，形成修正后的通信信号的初始多普勒因子序列；2CN112887240A权利要求书2/2页步骤三二、通过卡尔曼滤波算法对修正后的通信信号的初始多普勒因子序列进行平滑处理，获得一次平滑后的直线；步骤三三、再次利用卡尔曼滤波算法对一次平滑后的直线进行再次平滑处理，获得二次平滑后的直线，并对二次平滑后的直线取中值