葛威， 殷敬偉， 楊光， 鄭茂醇， 李恩玉

(1.哈爾濱工程大學(xué) 水聲技術(shù)重點實驗室， 黑龍江 哈爾濱 150001； 2.哈爾濱工程大學(xué) 海洋信息獲取與安全工業(yè)和信息化部重點實驗室， 黑龍江 哈爾濱 150001； 3.哈爾濱工程大學(xué) 水聲工程學(xué)院， 黑龍江 哈爾濱 150001； 4.青島理工大學(xué) 信息與控制工程學(xué)院， 山東 青島 266000)

0 引言

由于全球變暖，北極海冰開始消融，北極地區(qū)豐富的自然資源和獨特的戰(zhàn)略地位引起了世界海洋大國的高度關(guān)注。與冰區(qū)軍事情報監(jiān)聽和冰區(qū)群體作戰(zhàn)有關(guān)的冰區(qū)多用戶通信技術(shù)需求極為迫切。冰區(qū)多用戶通信與非冰區(qū)多用戶通信的上邊界不同，冰區(qū)上邊界是冰面，可近似看成是絕對硬界面；而非冰區(qū)上邊界是水面，可近似看成是液態(tài)的絕對軟界面[1]。冰區(qū)和非冰區(qū)對應(yīng)的信道將對多用戶通信產(chǎn)生不同影響，因此，必須針對冰區(qū)多用戶通信產(chǎn)生的多途干擾(碼間干擾)和多址干擾(MAI)問題進(jìn)行研究。

水聲信道多途時延嚴(yán)重，進(jìn)行水聲通信時會產(chǎn)生嚴(yán)重的碼間干擾(ISI)，同時引起頻率選擇性衰落以及信號畸變。如果多個水下用戶同時通信，將產(chǎn)生MAI，接收信號波形畸變更加嚴(yán)重[2]。針對ISI和MAI問題，國內(nèi)外很多機(jī)構(gòu)進(jìn)行了水聲多用戶通信的研究，進(jìn)行了相關(guān)的外場試驗驗證，獲得了良好效果[3-27]。雖然國內(nèi)外已經(jīng)進(jìn)行了大量水聲多用戶通信技術(shù)研究，但據(jù)目前所知，并沒有機(jī)構(gòu)進(jìn)行適用于水聲信道的盲多用戶通信技術(shù)研究。盲自適應(yīng)多用戶檢測(BAMUD)算法，避免水聲信道多途數(shù)和時延估計，提升了頻譜利用率，避免了信道估計帶來的誤差。BAMUD算法僅需獲得期望用戶同步頭即可解調(diào)進(jìn)行迭代運算實現(xiàn)ISI和MAI抑制，直接檢測出期望用戶數(shù)據(jù)信息。多用戶檢測是指利用擴(kuò)頻序列的已知結(jié)構(gòu)信息與統(tǒng)計特性，采取一定的信號處理手段消除其他用戶對期望用戶的干擾，實現(xiàn)期望用戶有效通信。因此，2016年，將BAMUD算法與虛擬用戶技術(shù)相結(jié)合，提出了適用于水聲通信網(wǎng)的基于卡爾曼濾波(KF)BAMUD(KF-BAMUD)算法，避免信道估計前提下，解決了ISI和MAI問題[28]。由于ISI與MAI本質(zhì)上均為用戶數(shù)據(jù)疊加，具有形式上的一致性，因此虛擬用戶技術(shù)把ISI虛擬成MAI，即把多途都看成干擾用戶。虛擬用戶技術(shù)將信道均衡環(huán)節(jié)和MAI抑制環(huán)節(jié)兩個環(huán)節(jié)合二為一，簡化了多用戶通信系統(tǒng)結(jié)構(gòu)。文獻(xiàn)[3-28]適用場景如圖1(a)所示，3艘靜止的水下潛器同時向一艘靜止的水下潛器發(fā)送數(shù)據(jù)。

冰區(qū)和非冰區(qū)的上邊界不同，其對應(yīng)的冰下聲信道會明顯不同，因為冰下遠(yuǎn)距離試驗難以開展，所以相關(guān)冰區(qū)信道特性報道較少。2017年，朱廣平等[29]進(jìn)行了北極典型冰下聲信道建模及特性研究，分析了理論模型下的冰層對聲的傳播特性影響，并在同年，將盲算法引入到冰區(qū)，將冰區(qū)看成一個黑箱子。因為盲算法具有免信道估計特性，避免了信道多途參數(shù)的估計，因此采用盲算法進(jìn)行冰區(qū)多用戶通信研究。在避免信道估計的前提下，解決了當(dāng)干擾用戶幅值劇烈變化時，冰區(qū)多用戶通信的ISI和MAI問題[30]。文獻(xiàn)[30]適用場景如圖1(b)所示，期望用戶靜止、干擾用戶上浮和干擾用戶下潛時，同時向靜止的水下潛器傳輸數(shù)據(jù)。

本文對BAMUD算法進(jìn)行了延伸性研究，研究了BAMUD算法在各用戶中心頻率不一致時，擴(kuò)頻多用戶解碼徹底失效，各用戶頻譜嚴(yán)重交疊情況下的有效性。在渤海和渤海結(jié)冰期進(jìn)行了載波頻率不一致下的多用戶通信試驗，良好試驗結(jié)果驗證了所提算法在載波頻率不一致情況下的有效性，進(jìn)一步擴(kuò)展了BAMUD算法的適用范圍。本文適用場景如圖1(c)所示，期望用戶靜止，干擾用戶上浮遠(yuǎn)離接收端和干擾用戶下潛靠近接收端時，同時向靜止的水下潛器傳輸數(shù)據(jù)。

圖1 本文和其他文獻(xiàn)適用場景對比Fig.1 Comparison of applicable scenes in the present paper and other references

1 BAMUD算法基本原理

構(gòu)建靜態(tài)多用戶通信接收信號模型?？紤]含有K個用戶的多用戶通信系統(tǒng)，含加性高斯白噪聲，不失一般性，指定用戶1為期望用戶，則接收一個符號長度的信號可表示為

(1)

設(shè)期望用戶靜止，干擾用戶水平移動，定義Δωk為第k個虛擬用戶的多普勒頻偏，可得接收信號模型

(2)

從(2)式可看出：與靜態(tài)多用戶通信接收信號模型(1)式相比，期望用戶數(shù)據(jù)信息形式一致，虛擬干擾用戶數(shù)據(jù)信息僅多一個乘積項，所以從理論上來看，載波頻率不一致時，BAMUD算法依然有效。(2)式右側(cè)第二項多普勒頻偏可以為任意值。當(dāng)多普勒頻偏都為0 Hz時，(2)式變成(1)式，載波頻率都一致情況下的虛擬MAI問題已經(jīng)在文獻(xiàn)[28，30]中解決。本文延伸了BAMUD算法的適用范圍，解決了載波頻率不一致情況下的虛擬MAI問題，即解決了虛擬干擾用戶多普勒頻偏任意值下的虛擬MAI問題。

將用戶1的任意線性BAMUD器設(shè)為c1(n)，因此，在第n個符號間隔的b1(n)判決為

(3)

因為KF-BAMUD算法是盲算法，因此并不需要估計出Ak和K，其相應(yīng)的多用戶檢測器[28-30]為

(4)

KF-BAMUD算法的剩余平均輸出能量為0[31]，因此基于KF-BAMUD算法進(jìn)行多用戶通信時，理論上可接近單用戶通信時的性能，很明顯消除了干擾影響。

多用戶通信系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖2所示，圖中ωc為載波頻率。該系統(tǒng)由發(fā)射部分和接收部分構(gòu)成，假定用戶1為期望用戶，期望用戶無多普勒頻偏。發(fā)射端將期望用戶信源信息進(jìn)行擴(kuò)頻編碼，然后調(diào)制到載波頻率上，通過換能器發(fā)出；接收端首先對其進(jìn)行帶通濾波，將帶通兩側(cè)噪聲濾除，隨后進(jìn)行載波解調(diào)得到基帶信號，將基帶信號與BAMUD算法構(gòu)建的檢測器(BAMUD檢測器)進(jìn)行內(nèi)積運算，最后判決出期望用戶數(shù)據(jù)信息。

圖2 多用戶通信系統(tǒng)結(jié)構(gòu)Fig.2 Structure of under-ice multiuser communication system

2 試驗驗證

2.1 渤海試驗

信干比(SIR)定義為

(5)

式中：Pe為接收期望用戶功率；Pi為接收干擾用戶功率。

2015年7月在渤海進(jìn)行4個用戶通信試驗。標(biāo)量水聽器布放在水下4 m，擴(kuò)頻增益為127，每個用戶都發(fā)射60個數(shù)據(jù)，時長接近5.1 s. 載波頻率為6 kHz，采樣頻率為48 kHz，帶寬為1.5 kHz，碼元速率11.8 bit/s. 期望用戶1布放在水下4 m(其多途虛擬用戶載波頻率和期望用戶載波頻率相同，無多普勒頻偏)，與水聽器水平距離3 km；干擾用戶2、用戶3、用戶4布放深度隨機(jī)，分別在30～50 m、50～90 m、100～150 m處以1～2 m/s變速遠(yuǎn)離接收端(干擾用戶及相應(yīng)多途虛擬用戶載波頻率和期望用戶載波頻率不同，多普勒頻偏不為0 Hz)。水聽器接收到的期望用戶載波頻率為6 kHz；干擾用戶2、用戶3、用戶4的載波頻率范圍為5.992～5.996 kHz. 4個用戶通信時，期望用戶SIR為-14 dB. 現(xiàn)場布放如表1和圖3(a)所示，期望用戶信道脈沖響應(yīng)如圖3(b)所示。因為干擾用戶為變速移動通信，所以很難準(zhǔn)確獲得信道脈沖響應(yīng)。算法星座圖及誤碼率(BER)如圖4所示。對單用戶通信來說，KF-BAMUD算法和解相關(guān)(DE-CORR)算法BER都為0.4個用戶通信時，KF-BAMUD算法、LMS-BAMUD算法[32]、RLS-BAMUD算法[33]BER都為0，DE-CORR算法BER為51.7%.

表1 用戶1、用戶2、用戶3、用戶4和水聽器 相對位置

圖3 現(xiàn)場布放和信道脈沖響應(yīng)Fig.3 Field deployment and channel impulse response

圖4 期望用戶1星座圖及算法BERFig.4 Constellation and BER of the expected User 1

圖4(a)表明BAMUD算法可有效抑制ISI；圖4(b)表明BAMUD算法也可有效抑制MAI；圖4(c)表明：當(dāng)干擾用戶移動時，即干擾用戶與期望用戶載波頻率不再一致時，KF-BAMUD算法依然有效，依然可有效解決ISI和MAI問題，其解碼性能好于LMS-BAMUD算法和RLS-BAMUD算法。

2.2 渤海結(jié)冰期試驗

2016年1月渤海結(jié)冰期進(jìn)行7個用戶通信試驗。標(biāo)量水聽器布放在冰下6 m，擴(kuò)頻增益為127，每個用戶都發(fā)射75個數(shù)據(jù)，時長接近4.76 s. 載波頻率為10 kHz，采樣頻率為96 kHz，碼元速率為15.7 bit/s. 期望用戶1布放在冰下6 m(其多途虛擬用戶載波頻率和期望用戶載波頻率相同，無多普勒頻偏)，與水聽器水平距離為1.2 km；干擾用戶2、用戶3、用戶4、用戶5、用戶6、用戶7布放深度隨機(jī)，與水聽器初始水平距離為1.2 km；干擾用戶2、用戶3靜止發(fā)射(載波頻率和期望用戶載波頻率相同)；干擾用戶4、用戶5以1 m/s速度下潛發(fā)射(幅值劇烈變化)；干擾用戶6、用戶7以1 m/s速度上浮發(fā)射(幅值劇烈變化)；人為調(diào)整干擾用戶4、用戶5的接收信號，模擬其以3 m/s速度接近接收端效果(幅值劇烈變化前提下，載波頻率和期望用戶載波頻率不同，多普勒頻偏不為0 Hz)；同時人為調(diào)整干擾用戶6、用戶7的接收信號，模擬其以6 m/s速度遠(yuǎn)離接收端效果(幅值劇烈變化前提下，載波頻率和期望用戶載波頻率不同，多普勒頻偏不為0 Hz)；與期望用戶波形相比，干擾用戶4、用戶5接收信號波形是壓縮的，干擾用戶6、用戶7接收信號波形是拉伸的。水聽器接收到的期望用戶和干擾用戶2、用戶3的載波頻率為10 kHz(多普勒頻偏為0 Hz)；干擾用戶4、用戶5的載波頻率為9.98 kHz(多普勒頻偏小于0 Hz)；干擾用戶6、用戶7的載波頻率為10.04 kHz(多普勒頻偏大于0 Hz)。多用戶通信時期望用戶SIR為-14 dB. 布放如圖5(a)和表2所示。信道脈沖響應(yīng)如圖5(b)所示，深綠色信道為期望用戶信道，粉色信道為干擾用戶2、用戶3、用戶4、用戶5、用戶6、用戶7的信道。虛擬用戶示意如圖5(c)所示：棕色線左側(cè)，期望用戶1的深綠色最高峰為虛擬期望用戶；棕色線右側(cè)，深綠色次高峰為期望用戶的ISI. 本文把期望用戶的ISI看作是虛擬干擾用戶，該虛擬干擾用戶多普勒頻偏為0 Hz. 粉色峰都看作虛擬干擾用戶，這些虛擬干擾用戶既含有多普勒頻偏為0 Hz的MAI，又含有多普勒頻偏大于0 Hz和小于0 Hz的MAI.

圖5 現(xiàn)場布放和信道脈沖響應(yīng)Fig.5 Field deployment and channel impulse response

用戶水平距離 1.2km垂直布放深度/m1靜止發(fā)射62,3靜止發(fā)射隨機(jī)(靜止)4,53m/s速度接近接收端隨機(jī)(1m/s速度下潛)6,76m/s速度遠(yuǎn)離接收端隨機(jī)(1m/s速度上浮)

圖6 期望用戶1星座圖、BER和檢測器Fig.6 Constellations, BERs and detectors of the expected User 1

單用戶和多用戶通信星座圖及BER如圖6(a)、圖6(b)和圖6(c)所示。單用戶通信時，BAMUD算法和DE-CORR算法BER都為0；7個用戶通信時，RLS-BAMUD算法和KF-BAMUD算法BER依然為0，而LMS-BAMUD算法和DE-CORR算法失效了。SIR為-17 dB時，LMS-BAMUD算法、RLS-BAMUD算法和KF-BAMUD算法的BER分別為20%、4%和0. 3種檢測器對比如圖6(d)所示，3種波形存在著一定差異，從而導(dǎo)致了抑制干擾能力的不同。

SIR為-20 dB時，添加隨機(jī)高斯白噪聲去調(diào)整期望用戶1的信噪比，測試300組，期望用戶1的BER如圖7所示。

圖7 3種算法的BER對比(SIR為-20 dB)Fig.7 BERs of three kinds of algorithms for SIR=-20 dB

從渤海結(jié)冰期試驗可看出：所提算法可同時有效解決虛擬干擾用戶多普勒頻偏等于0 Hz、小于0 Hz和大于0 Hz時的虛擬MAI問題。當(dāng)干擾用戶幅值劇烈變化并且與期望用戶載波頻率不再一致時，BAMUD算法可有效解決ISI和MAI問題，其中KF-BAMUD算法性能最好。在低SIR時，KF-BAMUD算法依然有效，表明該算法具有很好的抗干擾性能；在SIR恒定時，人為加入隨機(jī)高斯白噪聲，該算法依然具有良好性能，表明該算法具有很好的抗噪性能。

3 結(jié)論

本文提出了BAMUD算法，解決了多用戶通信載波頻率不一致下的ISI和MAI問題。采用虛擬用戶技術(shù)，實現(xiàn)了信道均衡環(huán)節(jié)和MAI抑制環(huán)節(jié)的合二為一，簡化了多用戶通信的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)。采用BAMUD算法，解決了載波頻率不一致情況下的ISI和MAI問題。渤海和渤海結(jié)冰期試驗表明：無論干擾用戶上浮、下潛、靠近接收端或遠(yuǎn)離接收端情況下，所提算法都可有效解決ISI和MAI問題，實現(xiàn)多用戶通信。