基于模拟遗传算法的水声时变多普勒频偏估计

发布时间：2021-04-01 00:27

　　水声通信中由于收发装置间相对运动会引起较大的多普勒频移。为了实现正确的解调和译码,多普勒估计技术一直是正交频分复用（OFDM）水声通信系统的关键部分。针对多重信号分类（MUSIC）中传统谱峰搜索计算复杂度高的问题,提出了一种基于模拟遗传算法的OFDM时变多普勒频偏估计方法。利用OFDM调制波形中非均匀空载波信号,接收端中借助MUSIC方法得到关于多普勒频偏的谱函数,采用模拟遗传算法快速求解谱函数极值解从而得到多个符号上时变多普勒频偏的联合估计。仿真结果表明,该方法相较于传统的谱峰搜索算法计算复杂度低,搜索效率更高。 

【文章来源】：网络新媒体技术. 2020,9(06)

【文章页数】：6 页

【部分图文】：

基于模拟遗传算法的时变多普勒频

表1 仿真中水声OFDM通信参数 参数名称 参数大小 系统载波频率fc/kHz 24 信号频段/kHz 18～30 子载波间隔Δf/Hz 25 系统总子载波数N 480 空子载波数Nnull 40 调制方式 8PSK 循环前缀长度TCP/ms 5图4 多普勒因子估计值收敛过程

在OFDM通信系统发射端,数据帧长度为Nf,每帧信号包含前导信号和K个OFDM符号,每次发送数据包包含P帧的信号。假设第k个OFDM发射符号为sk=[s1(k),s2(k),…,sNdata(k)]T,总载波个数有N=Ndata+Nnull,其中Ndata为数据子载波个数,Nnull为空子载波个数。不失一般性,我们假设数据子载波的下标为idxp,p=1,…,Ndata,空子载波的下标为idyp,p=1,…,Nnull。发射信号的数据帧结构如图1所示,数据帧首尾采用线性调频(Linear Frequency Modulation, LFM)信号作为前同步码和后同步码,每个符号前加入循环前缀(Cyclic Prefix, CP)防止符号间干扰。在接收端,将OFDM接收信号进行混频、滤波和降采样处理。然后进行OFDM信号同步,将接收信号与本地线性调频信号进行拷贝相关,搜索相关结果得到第一个峰值位置,即为接收信号的起始时刻。采用MF-ABS-CORR-MAX算法[5]得到帧数据的整数倍多普勒扩展点数。以数据帧长度作为搜索间隔,将同步得到的帧信号首尾两端的线性调频信号与本地线性调频信号进行拷贝相关,得到相关函数R1(t)和R2(t)。相关函数取绝对值后|R1(t)|和|R1(2)|再次进行拷贝相关,得到相关函数R3(t),搜索R3(t)极值点得到相关峰位置,从而得到多普勒整数倍扩展点数Mint。在此基础上对R3(t)运用Sinc函数插值法,从而得到多普勒分数倍扩展点数Mfrac,由Mfrac和Mint计算出数据帧信号的多普勒频移估计结果,如式(1)。

【参考文献】：
期刊论文
[1]两种OFDM多普勒估计算法在水声信道中的比较[J]. 陈阳,张艺朦,赵安邦,余赟,尹禄.  吉林大学学报(信息科学版). 2012(04)



本文编号：3112338