一种水下无线光通信的信道估计方法

技术领域

本发明涉及水下无线光通信，特别是涉及一种水下无线光通信的信道估计方法。

背景技术

水下无线光通信(Underwater Wireless Optical Communication,UWOC)可以使用蓝绿波段的光束实现高速可靠的数据传输，被认为是水下通信中最具前途的技术之一。当采用正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)调制方式时，水下无线光通信比目前广泛应用的水声通信具有高得多的通信速率，但这依赖于信道估计的准确性。为室内可见光通信(Visible Light Communication,VLC)或射频(RadioFrequency,RF)系统开发的离散傅里叶变换(Discrete Fourier Transform,DFT)信道估计方法受到水下无线光链路中海水的吸收、散射、湍流效应的影响，信道估计的性能将会恶化甚至不可用。因此，设计符合水下无线光链路的信道估计算法对于提供稳定可靠的信息传输具有重要作用和研究价值。

OFDM是特殊的频分复用方法，它将频带划分为若干正交的子信道。在发送端，高速传输的数据流经过串并变换后变成多个并行传输的低速数据流，他们分别被每个信道的子载波进行调制而传输；而在接收端，由于子载波的正交性，可以解码出每一子载波上的数据而不被其它子载波干扰。光正交频分复用(Optical-OFDM,O-OFDM)技术是适用于光通信系统的一种调制技术。相对于传统的开关键控(On-Off Keying,OOK)和脉位调制(PulsePosition Modulation,PPM)，O-OFDM具有更高的光功率效率。传统OFDM传输的是双极性的复数信号，但在常采用的强度调制直接检测(Intensity Modulated/Direct Detection,IM/DD)无线光通信系统中，光强不能为负，同时单个光源也不能传输复数信号。因此在IM/DD的O-OFDM系统中，传输的OFDM信号必须是非负实数。

在OFDM调制方式中，传统的基于导频的信道估计方法主要包括最小二乘(LeastSquares,LS)算法和最小均方误差(Minimum Mean Square Error,MMSE)算法。基于LS的信道估计算法是最简单的信道估计算法，该算法不需要有关信道任何参数，只需要知道收发两端的导频位置信息，结构较为简单，计算复杂度较低，但是该方法忽略了噪声的影响，因此其抗噪能力弱，性能表现一般。基于MMSE的信道估计算法虑了噪声影响，同时利用了信道的状态信息(Channel State Information,CSI)，性能较好，但是在估计的过程中存在矩阵求逆的运算，因此其计算复杂度很高，不适合应用于实时通信系统中，同时该估计方案需要的额外CSI也较难获得。对于该方案的改进主要集中在降低计算复杂度上，Edfors等人通过奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD)的方法来降低计算复杂度；Noh等研究者基于信道的相干带宽等信息，将MMSE估计中的信道自相关矩阵划分为若干子矩阵，以达到降低计算复杂度的效果。然而，这些算法的计算复杂度仍然比基于LS的信道估计算法高很多，同时还需要额外估计CSI。

另一方面，水下无线光信道较为复杂，其信道估计技术的研究也较少。基于LS的信道估计算法因为其简单的实现方式经常作为其它水下信道估计方法的基础。Edfors等人提出了基于LS的DFT信道估计算法，从时域降低了噪声的影响。该方法因为兼具较低的复杂度和较好的估计效果而被广泛使用于光通信领域，同时还衍生了基于DFT信道估计算法的改进算法，其核心思想是通过设置噪声阈值门限，通过此门限对循环前缀(Cyclic Prefix,CP)内的信道响应进行去噪处理。还有人提出了一种噪声阈值的设置的方法，将CP长度之外的信道响应视为噪声并计算平均功率，以平均功率的二倍作为噪声门限。上述工作在水下不同信噪比(Signal to Noise Ratio,SNR)下均采用相同的噪声阈值设置方法，难以保证不同SNR下的信道估计效果。

需要说明的是，在上述背景技术部分公开的信息仅用于对本申请的背景的理解，因此可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。

发明内容

针对传统DFT信道估计方法无法适应不同信道信噪比的变化，影响信道估计效果的问题，本发明提出了一种水下无线光通信的信道估计方法，以在不同信道的信噪比下提高信道估计性能。

为实现上述目的，本发明采用以下技术方案：

一种水下无线光通信的信道估计方法，包括如下步骤：

S1、根据接收到的光OFDM信号的导频信息，利用最小二乘LS算法进行信道估计，得到信道估计的频域值，利用快速傅里叶逆变换(Inverse Fast Fourier Transform,IFFT)将估计结果变换到时域；

S2、分别计算循环前缀CP长度之外分量时域噪声的二倍平均功率及最大功率作为两个噪声阈值门限，对二者进行平滑处理得到最终的DFT信道估计噪声阈值，其中，所述平滑处理所需的平滑系数在不同信噪比SNR下多次仿真获得，根据噪声情况自适应地调整所述平滑系数；

S3、用得到的DFT信道估计噪声阈值对信道估计的时域值进行去噪处理，再将其变换回频域完成信道估计。

进一步地：

步骤S1中，生成光OFDM信号，频域数据符号表示为

向时域信号插入CP，即将时域信号末尾CP长度的信息插入到信号的最前端；添加直流偏置

y(t)＝x

其中x

采用如下的水下无线光通信信道模型：

光子与水中物质的碰撞引起的能量损失用吸收系数a(λ)来计算；散射引起的能量损失用散射系数b(λ)来计算，总损失系数c(λ)表示为c(λ)＝a(λ)+b(λ)，其中λ为光源波长；a(λ)、b(λ)和c(λ)的值随水类型和λ变化，散射引起光子方向的变化通过引入散射相函数SPF和β(θ,λ)来描述，其中θ为散射角，θ与SPF的关系为：

采用蒙特卡洛数值仿真的方法获取水下信道冲激响应，其基本规则为：光源以特定的初始参数发射出一组光子，每个光子与介质的吸收和散射作用被转换为每个光子基本属性的改变，当光子到达接收器时，上述变量的具体数值将会被记录；通过对接收到的光子的各个基本属性进行统计分析，得到信道特性。

步骤S1中，通过如下方法获得LS信道估计结果并进行时域截断：

对接收到的信号进行做N点FFT变换，得到信号的频域矩阵表达式：

Y＝XH+W(3)

其中Y、X、H、W分别为y(t)、x

Y

其中下角标P表示各个信号分量在导频位置处的取值；

采用LS信道估计算法，使得原信号和估计信号之间的误差平方值最小；得到LS信道估计的结果

通过估计得到导频位置处的CIR，随后利用线性插值得到完整的LS信道估计结果；

将LS信道估计算法得到的信道频域估计值通过IFFT运算变换到时域得到信道冲击响应估计值，

其中

保留时域CIR的有效部分L

L

时域估计值表示为如下形式：

步骤S2中，设L

/>

其中

第一个噪声阈值门限为：

利用时域噪声功率的最大值作为第二个噪声阈值门限，即：

将两个门限进行如下的平滑操作，得到新的阈值β

β

其中平滑系数a是介于[0,1]之间的小数。

使用如下算法根据不同SNR值自动选择最优平滑系数：

定义和SNR相关的变量

采用实验仿真，曲线拟合的方法，计算水下环境中各个SNR下的η值及最优a值，得到一组η与a的对应关系，通过连续仿真实验将得到多组η与a对应关系绘制成散点图，选择合适次数的多项式对这些点进行曲线拟合，得到当前信道条件下的η与a的对应关系，利用该关系，根据当前的SNR情况自动调整平滑系数a来实时改变噪声阈值门限β

其中

通过FFT将上述时域估计结果变换到频域，频域估计结果。

一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序由处理器运行时，实现所述的水下无线光通信的信道估计方法。

本发明具有如下有益效果：

本发明面向水下无线光通信OFDM系统，提出一种基于最优平滑的改进阈值离散傅里叶变换DFT的信道估计方法，能够提高水下无线光通信中不同SNR下的信道估计效果。本发明的水下无线光通信的信道估计方法针对水下无线光链路的不同SNR，能够自适应调整DFT信道估计的噪声阈值以达到更好的信道估计效果。本发明首先根据接收到的OFDM信号导频信息，利用LS算法进行信道估计，得到信道估计的频域值，利用快速傅里叶逆变换IFFT将估计结果变换到时域；随后分别计算CP长度之外分量(时域噪声)的二倍平均功率以及最大功率，对二者进行平滑处理得到最终的DFT信道估计噪声阈值，其中平滑处理所需的平滑系数是在不同SNR下多次仿真获得，随SNR自动变化；最后用得到的结果对信道估计的时域值进行去噪处理，再将其变换回频域完成信道估计，最终在各个SNR下提高信道估计的性能。通过选择不同大小的两个阈值，根据噪声情况自适应地调整二者的平滑系数能够达到更好的信道估计效果。本发明可以在不同信道的信噪比下提高信道估计性能，是一种具有很好的应用前景的水下无线光通信信道估计方案。

附图说明

图1为本发明水下无线光通信的信道估计方法的流程图。

图2为本发明实施例的基于最优平滑的改进阈值DFT信道估计算法流程。

图3为本发明实施例的水下无线光信道冲激响应建模结果。

图4为本发明实施例的不同平滑系数下的仿真结果。

图5为本发明实施例的曲线拟合结果。

图6为本发明实施例及传统方案的不同信道估计算法的性能对比。

具体实施方式

以下对本发明的实施方式做详细说明。应该强调的是，下述说明仅仅是示例性的，而不是为了限制本发明的范围及其应用。

需要说明的是，当元件被称为“固定于”或“设置于”另一个元件，它可以直接在另一个元件上或者间接在该另一个元件上。当一个元件被称为是“连接于”另一个元件，它可以是直接连接到另一个元件或间接连接至该另一个元件上。另外，连接既可以是用于固定作用也可以是用于耦合或连通作用。

需要理解的是，术语“长度”、“宽度”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明实施例和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。

此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多该特征。在本发明实施例的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。

参阅图1，本发明实施例提供一种水下无线光通信的信道估计方法，包括如下步骤：

S1、根据接收到的光OFDM信号的导频信息，利用最小二乘LS算法进行信道估计，得到信道估计的频域值，利用快速傅里叶逆变换IFFT将估计结果变换到时域；

S2、分别计算循环前缀CP长度之外分量时域噪声的二倍平均功率及最大功率作为两个噪声阈值门限，对二者进行平滑处理得到最终的DFT信道估计噪声阈值，其中，所述平滑处理所需的平滑系数在不同SNR下多次仿真获得，根据噪声情况自适应地调整所述平滑系数；

S3、用得到的DFT信道估计噪声阈值对信道估计的时域值进行去噪处理，再将其变换回频域完成信道估计。

本发明的水下无线光通信的信道估计方法针对水下无线光链路的不同SNR，能够自适应调整DFT信道估计的噪声阈值，从而能够提高水下无线光通信中不同SNR下的信道估计效果。通过选择上述不同大小的两个阈值门限，根据噪声情况自适应地调整二者的平滑系数，相比传统方法能够达到更好的信道估计效果。本发明可以在不同信道的信噪比下提高信道估计性能，是一种具有很好的应用前景的水下无线光通信信道估计方案。

以下进一步描述本发明的具体实施例，算法流程如图2所示。

1.生成光OFDM发射信号

本发明实施例采用O-OFDM中的直流偏置光正交频分复用(Direct-Current biasedOptical OFDM,DCO-OFDM)，假设输入的信号经过16QAM调制后，输入到IFFT变换器中的并行信号为X＝[X

由于接收机存在去除负极性信号的操作，有效数据不能在电流的直流分量上传输，因此X

本发明采用基于导频辅助的信道估计方案，使用块状导频插入方式，在整个频率轴都插入导频信号，而在时间轴等间隔插入导频，沿时间轴估计信道。

上述输入信号经过IFFT变换后得到的实数时域信号为

y(t)＝x

其中x

2.水下无线光通信信道模型

光子与海水之间的相互作用包括传输过程中的吸收和散射。吸收由子在运动过程中受到来自水中物质的碰撞引起，其引起的能量损失可以用吸收系数a(λ)来计算；散射由光子的方向改变引起，其引起的能量损失可以用散射系数b(λ)来计算，总损失系数c(λ)可以表示为c(λ)＝a(λ)+b(λ)，其中λ为光源波长。a(λ)、b(λ)和c(λ)的值随水类型和λ变化，本发明中取λ＝532、港口水域，此时a＝0.366

本发明中λ＝532nm，SPF采用文献“Petzold T J.Volume Scattering Functionsfor Selected Ocean Waters[R].Scripps Institution of Oceanography,2007”中的实测值。在得到上述参数后，本发明采用蒙特卡洛数值仿真(Monte Carlo NumericalSimulation,MCNS)的方法获取水下信道冲激响应(Channel Impulse Response,CIR)，其基本规则为：光源以特定的初始参数发射出一组光子，每个光子与介质的吸收和散射作用被转换为每个光子基本属性的改变，例如在传播过程中的位置、传输方向、传播时间和权重等。当光子到达接收器时，上述变量的具体数值将会被记录。通过对接收到的光子的各个基本属性进行统计分析，可以得到CIR和路径损耗等信道特性。本发明所采用的仿真条件为链路范围为12m的港口水域，光源波长为532nm，接收机孔径为1m，接收视场角(Field OfView,FOV)为20

3.获得LS信道估计结果并进行时域截断

对接收到的信号进行做N点FFT变换，即对(1)式做N点FFT变换，可以得到信号的频域矩阵表达式：

Y＝XH+W(3)

其中Y、X、H、W分别为y(t)、x

Y

其中下角标P表示各个信号分量在导频位置处的取值。本发明首先采用LS信道估计算法，使得原信号和估计信号之间的误差平方值最小，其惩罚函数为：

令J

将(4)式带入(6)式，可得：

由(7)式可知，LS信道估计算法只需要知道收发两端导频位置处的信息就能得到信道估计的结果，不需要知道任何的信道状态信息，通过上述估计可以得到导频位置处的CIR，随后利用线性插值即可得到完整的LS信道估计结果。

LS信道估计算法得到的信道频域估计值通过IFFT运算变换到时域可得信道冲击响应估计值，

其中

在时域上，信道冲激响应的长度是有限的，也就是说，时域信道能量主要分布在其前几个采样点上，而其它采样点的值可以认为是完全受噪声影响的分量，因此只需保留时域CIR的有效部分L

L

上述操作即为本发明用到的DFT信道估计方法，其时域估计值可以表示为如下形式：

4.计算噪声阈值门限并进行时域去噪

上述时域DFT估计值仅去除了CP长度之外的噪声，但在CP长度内除了有用的信道响应分量外，其余都是噪声分量，可以通过设置阈值门限的方式对L

本发明认为L

其中

第一个噪声阈值门限为：

同时为了去除突发较大峰值的噪声，本发明考虑利用时域噪声功率的最大值作为第二个噪声阈值门限，即：

上述两种阈值门限各自有其去噪优势，因此本发明提出将两个门限进行如下的平滑操作，得到新的阈值β

β

其中平滑系数a是介于[0,1]之间的小数，平滑系数的选择与噪声阈值门限直接相关，而在不同SNR下往往存在不同的最优平滑系数。本发明设计了根据不同SNR值自动选择最优平滑系数的算法，首先SNR与时域噪声平均功率

为达到上述效果，获得相应水下环境中η和a的关系表达式，本发明实施例采用实验仿真，曲线拟合的方法。按照图4的仿真方式，计算各个SNR下的η值及最优a值，即可得到一组η与a的对应关系，本发明连续进行十次相同的仿真实验，并将得到的十组η与a对应关系绘制成散点图，接下来如图5所示，选择合适次数的多项式对这些点进行曲线拟合，即可得到当前信道条件下的η与a的对应关系，利用该关系，本算法可以根据当前的SNR情况自动调整平滑系数a来实时改变噪声阈值门限β

其中

如需要频域估计结果，只需通过FFT将上述时域估计结果变换到频域。

性能分析

1.仿真参数设置

实施例：本发明的性能测试基于DCO-OFDM系统，采用块状导频的导频插入方式，导频间隔为8；在星座映射方面，采用16QAM映射方式；DCO-OFDM系统子载波数N＝512，循环前缀长度L

同时为了对不同信道估计算法的性能进行对比分析，本文采用归一化均方误差(Normalized Mean Square Error,NMSE)作为信道估计效果优劣的评估方案，其表达式为

其中

按照4.4节的方法，考虑如下实施例。在FOV＝20°、链路距离为12m的港口水域，经过四次多项式曲线拟合，得到η与a的满足如：

a＝-0.00068

上述实施例中的FOV、链路距离、水质参数、曲线拟合阶数等都可以进行更换，不影响本发明提出方法的使用。

2.仿真结果分析

图6比较了本发明提出的信道估计算法与传统的信道估计方法的性能差异，可以看出本发明提出的基于最优平滑的改进阈值DFT算法的NMSE性能表现优于传统LS和DFT信道估计方案，同时也优于使用固定阈值的DFT算法。通过在不同SNR下自动调整噪声阈值门限提升了传统阈值DFT算法的性能，在信噪比0-30dB范围内均对NMSE有所提高。当SNR较高时所提出算法的性能提升不明显，这是因为在该情况下噪声对信息的影响较小，传统信道估计方法也足以取得较好的效果。

本领域技术人员应理解，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

本发明的背景部分可以包含关于本发明的问题或环境的背景信息，而不一定是描述现有技术。因此，在背景技术部分中包含的内容并不是申请人对现有技术的承认。

以上内容是结合具体/优选的实施方式对本发明所作的进一步详细说明，不能认定本发明的具体实施只局限于这些说明。对于本发明所属技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，其还可以对这些已描述的实施方式做出若干替代或变型，而这些替代或变型方式都应当视为属于本发明的保护范围。在本说明书的描述中，参考术语“一种实施例”、“一些实施例”、“优选实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。尽管已经详细描述了本发明的实施例及其优点，但应当理解，在不脱离专利申请的保护范围的情况下，可以在本文中进行各种改变、替换和变更。