CN104901718A - 基于直接序列扩频信号载波频率测量的多普勒估计方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了基于直接序列扩频信号载波频率测量的多普勒估计方法。包括以下几个步骤，采用伪随机序列对单频CW脉冲进行扩频调制；将扩频调制信号经功率放大后形成发射信号，通过发射换能器向水中发射；接收端利用水听器接收信号，经滤波放大后，利用拷贝相关器对接收信号进行时间同步，检测到时间同步后，利用本地伪随机序列对接收信号进行解扩处理；对解扩后的信号进行低通滤波后，利用高分辨率计算方法测量频率值；根据频率值和原载波频率值估计多普勒系数。本发明具有估计精度高的优点。

Description

基于直接序列扩频信号载波频率测量的多普勒估计方法

技术领域

本发明属于水声通信领域，尤其涉及一种能够估计移动水声通信中多普勒系数的，基于直接序列扩频信号载波频率测量的多普勒估计方法。

背景技术

多普勒效应是移动通信中产生信号畸变一个重要原因，尤其是在水声信道中。水声通信中的多普勒效应会带来高误码率的出现，甚至是完全不能实现通信任务。本发明基于对移动水声通信中多普勒效应的估计的研究基础而提出。学者对水声通信中的多普勒估计方法进行了较多的研究，可以归纳为两类：一是测量接收信号的频率，通过频率的偏移量来对多普勒系数进行估计，二是根据多普勒效应引发的时域展宽或压缩的效应，通过测量信号的时域展宽或者压缩量进行多普勒系数的估计。特别地基于CW脉冲频率测量可对水声通信中的多普勒系数进行估计。但同时面临着在低信噪比下CW脉冲测频估计精度较低，且易受水声信道传输函数止通带特性影响而出现估计偏差较大的问题。

发明内容

本发明的目的是提供一种估计精度高的，基于直接序列扩频信号载波频率测量的多普勒估计方法。

本发明是通过以下技术方案实现的：

基于直接序列扩频信号载波频率测量的多普勒估计方法，包括以下几个步骤，

步骤一：采用伪随机序列对单频CW脉冲进行扩频调制；

步骤二：将扩频调制信号经功率放大后形成发射信号，通过发射换能器向水中发射；

步骤三：接收端利用水听器接收信号，经滤波放大后，利用拷贝相关器对接收信号进行时间同步，检测到时间同步后，利用本地伪随机序列对接收信号进行解扩处理；

步骤四：对解扩后的信号进行低通滤波后，利用高分辨率计算方法测量频率值；

步骤五：根据频率值和原载波频率值估计多普勒系数。

本发明基于直接序列扩频信号载波频率测量的多普勒估计方法，还可以包括：

1、发射信号为：

x(t)＝c(t)sin(2πft) t∈[0 T]

其中c(t)为伪随机序列的时域波形表达式。

2、水听器的接收信号为：

x′(t)＝c′(t)sin(2πf′t)

＝c[(1+δ)t]sin[2π(1+δ)ft] t∈[0 T′]

其中δ为多普勒系数，c[(1+δ)t]为接收信号的包络，sin[2π(1+δ)ft]为接收信号的载波，接收信号脉宽的变化量为δT＝vT/c，其中v为收发节点相对运动速度，c为声速，

所述的解扩后的信号为：

y(t)＝x′(t)c(t)＝c′(t)c(t)sin(2πf′t)

≈sin(2πf′t) t∈[0 T]。

3、利用高分辨率计算方法为Chip-Z变换，通过利用Chip-Z变换得到频率值估计为则有估计的多普勒系数δ为：

$\mathrm{\δ}=\frac{\hat{f}}{f}-1$

其中发射信号的频率为f。

有益效果：

采用伪随机序列对CW脉冲进行了扩频处理，在接收端进行解扩后可获得一定的扩频处理增益，因此接收信号信噪比较低时也能获得较为准确的频率估计值，进而得到较为准确的多普勒系数估值。

采用伪随机序列对CW脉冲扩频处理后，相比于单纯使用CW脉冲，避免了水声信道止通带滤波效应对频率估值准确性的影响。

采用伪随机序列对CW脉冲扩频处理后，由于伪随机序列自身的相关特性，能实现分途径的多普勒系数估计。

附图说明

图1为算法原理框图；

图2为仿真采用的多途水声信道，图2(a)为多途信道结构，图2(b)为多途信道对应的梳状滤波器型频谱，图2(c)为感兴趣频段局部放大图；

图3为两种算法不同信噪比条件下估计结果，图3(a)为信噪比5dB时两种算法估计结果，图3(b)为信噪比为30dB时两种算法估计结果；

图4为两种估计算法估计方差对比，图4(a)为相对运动速度为6m/s时两种算法估计性能，图4(b)为信噪比为30dB时两种估计算法估计方差；

图5为两种算法在不同相对运动速度下的估计结果，图5(a)为相对运动速度为2m/s时两种算法估计结果，图5(b)为相对运动速度为6m/s时两种算法估计结果；

图6为不同载波Chip-Z变换测频多普勒系数估计结果。

具体实施方式

下面将结合附图对本发明做进一步详细说明。

本发明的目的在于提供一种基于直接序列扩频信号载波频率测量的多普勒估计方法，该方法可用来估计移动水声通信中的多普勒系数。

本发明是这样实现的：

(1)采用伪随机序列对单频CW脉冲进行扩频调制；

(2)将扩频调制信号经功率放大后通过发射换能器向水中发射；

(3)接收端使用水听器接收信号，经滤波放大后，利用匹配滤波器估计信号到达时刻；

(4)利用上一步提供的时间基准，以及本地产生的伪随机序列对接收信号进行解扩处理，之后经过低通滤波，采用高分辨频率计算方法测量其频率值；

(5)根据测量的频率值与原载波频率值估计多普勒系数。

1作为本发明一种较佳的实施例，高分辨频率估计算法可采用Chip-Z变换：

作为本发明的一种较佳实施例，基于Chip-Z变换频率测量的多普勒系数估计方法如下。在进行移动水声通信时，可以通过对在信道中传输的通信信号进行频率测量来获得信号的频偏值，进而得到多普勒系数的估计。假设对接收CW脉冲的频率估计为发射端CW脉冲频率为f，则有估计的多普勒系数为：

$\mathrm{\δ}=\frac{\hat{f}}{f}-1---\left(1\right)$

DFT的结果相当于从频域在Z平面内的单位圆上等间隔采样得到信号的频谱结构，其频率分辨率为f_s/N，其中f_s为系统采样频率、N为DFT点数也即信号样本长度，因此要其提高频率分辨率有两种途径：一是降低采样频率，二是增加信号样本长度。由式(1)可知提高频率分辨率可有效提高多普勒系数估计精度。在实际应用的水声通信系统中采样频率受奈奎斯特采样定理限制，而样本长度的增加会降低通信效率，因此其频率分辨率提高范围有限。

Chip-Z变换可计算Z平面内任一段螺旋线的Z变换，作DFT时输入点数N和输出点数M可不相等，从而达到了频域“细化”的目的，信号的Chip-Z变换表达式为：

$X\left(z_r\right)=CZT\[x\left(n\right)\]=\underset{n=0}{\overset{\mathrm{\∞}}{\Σ}}x\left(n\right)z_r^{-n}=\underset{n=0}{\overset{\mathrm{\∞}}{\Σ}}x\left(n\right)A^{-n}{W}^{nr}---\left(2\right)$

式中 $A=A_0{e}^{{\mathrm{j\θ}}_0},$ 取A₀＝W₀＝1，有 $A=e^{{\mathrm{j\θ}}_0},$ 此时相当于计算单位圆上一段圆弧的Z变换。相比于DFT，CZT只对感兴趣频谱范围对应的Z变换进行分析，可给出一个更为精细的频谱刻画。设感兴趣频段为[f_l f_h]，对应有θ₀＝2πf_l/f_s、其中M为CZT计算的点数，θ₀代表了频谱分析的起点，代表了频率分辨率。

对于水声通信多普勒系数估计，由于水下运动平台运动速度较低，可给出一个具有参考价值的接收信号频谱范围，且该频谱范围较窄，可用低的计算量代价换得高的频率分辨率，进而得到一个较为准确的多普勒系数估计。

2作为本发明一种较佳的实施例，具体实现流程如下：

CW脉冲在水声信道中传输面临着两个问题：一是当通信距离较远时由于发射端功率限制加上传输损失，在接收端信号信噪比较低；二是水声信道可视为相干多途信道，对应传输函数为止通带相间的梳状滤波器，单频分量的CW脉冲有落在止带的可能性。因此基于CW脉冲频率进行测量进而得到多普勒系数估计的方法，在水声通信领域稳健性较差，为此本发明提出了利用伪随机序列对CW脉冲进行加扰传输的改进型算法。

本发明提出的改进型算法在发射端利用伪随机序列对CW脉冲进行加扰，保证在水声信道中进行传输的是宽带信号。在接收端首先利用伪随机序列进行解扩处理，获得扩频增益后利用Chip-Z变换对解扩后的信号频率进行测量，进而得到多普勒系数的估计。

如图1所示为改进型算法的原理框图，首先利用拷贝相关器对接收信号进行时间同步，检测到同步时刻后解扩器利用本地伪随机序列对接收信号进行解扩处理。设发送信号为：

x(t)＝c(t)sin(2πft) t∈[0 T]  (3)

式中c(t)为伪随机序列的时域波形表达式，则接收到的信号为：

x′(t)＝c′(t)sin(2πf′t)

                       (4)

＝c[(1+δ)t]sin[2π(1+δ)ft] t∈[0 T′]

式(4)为接收到的带有多普勒效应的信号，其中δ为多普勒系数，c[(1+δ)t]为接收信号的包络，sin[2π(1+δ)ft]为接收信号的载波。接收信号脉宽的变化量为δT＝vT/c，其中v为收发节点相对运动速度，c为声速。可以看到多普勒效应带给信号时域与频率两方面的影响，时域表现为伪随机序列Chip宽度的压缩或展宽，频域表现为载波频率的偏移。信号的时间漂移量可理解为信号包络的变化，设信号带宽为B，若信号包络的变化δT＝vT/c保持在1/B秒内，那么这种影响可或略不计，亦即要满足：

$\frac{vT}{c}<<\frac{1}{B}---\left(5\right)$

此时多普勒效应可视为载波频偏，当采用阶数较低的伪随机序列进行扩频，可以很好地符合式(5)，因此对其进行解扩处理有：

y(t)＝x′(t)c(t)＝c′(t)c(t)sin(2πf′t)

                 (6)

≈sin(2πf′t) t∈[0 T]

解扩后的信号经过窄带滤波后，送入Chip-Z变换频率估计器对y(t)进行频谱分析，可得到f′的估值进而得到多普勒系数的估计。

改进型算法采用了伪随机序列进行了频谱扩展，在水声信道中进行传输的为宽带信号，可有效地抑制部分信道的梳状滤波对后续频率测量的影响。在接收端进行解扩并通过窄带滤波后，改进型算法有一个信噪比的提升，因此该算法可以用在低信噪比条件下有效完成多普勒系数估计任务。

3作为本发明一种较佳的实施例，其仿真研究结果如下：

仿真参数：

系统采样频率为：48kHz；载波频率为：6kHz；伪随机序列为：7阶平衡Gold序列，Chip宽度0.25ms；噪声采用带限高斯白噪声，信噪比的衡量采用的是谱级信噪比(5-30dB)。

如图2所示为仿真采用的多途信道，该信道利用实测夏季浅水声速分布，根据分层射线声学理论计算所得，能够较好地模拟实际水声传播环境。图2(a)为多途信道冲击响应函数，图2(b)为多途信道的传输函数，图2(c)为传输函数感兴趣频段的局部放大图，由图2(c)可明显地看出信道梳状滤波特性。

仿真结果：

如图3所示为：两种算法在不同信噪比条件下多普勒系数估计结果对比图。图中横坐标为相对运动速度，纵坐标为多普勒系数。其中图3(a)所示为：信噪比5dB时对应的多普勒系数估计，图3(b)所示为：信噪比30dB时对应的多普勒系数估计。可以看出在信噪比为5dB时基于CW脉冲CZT测频的多普勒系数估计方法几乎失效，不能给出一个较为准确的多普勒系数估值，而在30dB时其估计性能得到提升，能给出一个较为准确的估值。而改进型算法在两个信噪比条件下均能给出一个准确估值，即改进型算法能有效工作在低信噪比条件下。

如图4(a)所示为：相对运动速度6m/s时两种算法在不同信噪比下的估计结果，基于CW脉冲CZT测频的多普勒估计算法估计方差随着信噪比的提高估计方差在逐渐减小，当信噪比超过20dB时该算法具有较小的估计方差。相比较而言改进型算法估计方差受噪声影响较小，即使在低信噪比下也具有较低的估计方差。由图4(b)可知：即使在高信噪比下改进型算法仍具有更低的估计方差，在仿真采用的多普勒频移范围内能给出稳健的多普勒系数估计。

如图5所示为：两种估计算法在两个不同相对运动速度时的估计结果对比，横坐标为信噪比，纵坐标为多普勒系数。图5(a)对应的相对运动速度为2m/s，图5(b)对应的相对运动速度为6m/s。由图5(a)可知当相对运动速度为2m/s时，随着信噪比的提高，基于CW脉冲CZT测频多普勒系数估计算法的估计性能有所提升，但即使在高信噪比下也不能给出一个较为准确的估值。而如图5(b)所示，当相对运动速度为6m/s时，信噪比高于20dB后基于CW脉冲CZT测频多普勒系数估计算法能出一个较为准确的估值。而改进型算法在两种相对运动速度下均能给出准确估值。分析原因：如信道为图2所示信道结构时，当相对运动速度在2m/s左右时，基于CW脉冲CZT测频的多普勒估计算法在进行CZT测频时，由于使用的是矩形窗进行的截取，测频结果的主瓣宽度较宽，当相应频点落在梳状滤波器止带底端时，由于梳状滤波器的止带到通带(或通带到止带)的上升(或下降)幅频响应的影响，测频结果会向止带两边幅频响应较高的频点移动，进而带来了多普勒系数的估计误差。这也是基于窄带信号的多普勒系数估计算法面临的易受信道传输函数止通带影响的原因。同样条件下改进型算法较好地解决了这个问题。

如图6所示为不同载波CZT测频多普勒系数估计结果，由图可知：在仿真采用的多途信道条件下，不同频率CW脉冲CZT测频多普勒系数估计结果在不同相对运动速度下会出现不同的估计偏差，原因即信道止通带影响，相比于CW脉冲CZT测频多普勒估计算法改进型算法具有更好的稳健性与有效性。

本发明提出基于直接序列扩频信号载波频率测量的多普勒估计方法，利用伪随机序列对CW脉冲进行扩频调制，在接收端首先进行解扩处理，再利用高分辨频率估计算法进行频率测量进而得到多普勒系数的估值，较好地解决了上述问题，且可实现最大途径多普勒系数估计。

Claims (4)

1.基于直接序列扩频信号载波频率测量的多普勒估计方法，其特征在于：包括以下几个步骤，

步骤一：采用伪随机序列对单频CW脉冲进行扩频调制；

步骤二：将扩频调制信号经功率放大后形成发射信号，通过发射换能器向水中发射；

步骤三：接收端利用水听器接收信号，经滤波放大后，利用拷贝相关器对接收信号进行时间同步，检测到时间同步后，利用本地伪随机序列对接收信号进行解扩处理；

步骤四：对解扩后的信号进行低通滤波后，利用高分辨率计算方法测量频率值；

步骤五：根据频率值和原载波频率值估计多普勒系数。

2.根据权利要求1所述的基于直接序列扩频信号载波频率测量的多普勒估计方法，其特征在于：所述的发射信号为：

x(t)＝c(t)sin(2πft)  t∈[0T]

其中c(t)为伪随机序列的时域波形表达式。

3.根据权利要求1所述的基于直接序列扩频信号载波频率测量的多普勒估计方法，其特征在于：所述的水听器的接收信号为：

x′(t)＝c′(t)sin(2πf′t)

＝c[(1+δ)t]sin[2π(1+δ)ft]  t∈[0T′]

其中δ为多普勒系数，c[(1+δ)t]为接收信号的包络，sin[2π(1+δ)ft]为接收信号的载波，接收信号脉宽的变化量为δT＝vT/c，其中v为收发节点相对运动速度，c为声速，

所述的解扩后的信号为：

y(t)＝x′(t)c(t)＝c′(t)c(t)sin(2πf′t)

≈sin(2πf′t)  t∈[0T]。

4.根据权利要求1所述的基于直接序列扩频信号载波频率测量的多普勒估计方法，其特征在于：所述的利用高分辨率计算方法为Chip-Z变换，通过利用Chip-Z变换得到频率值估计为，则有估计的多普勒系数δ为：

$\mathrm{\&delta;}=\frac{\hat{f}}{f}-1$

其中发射信号的频率为f。