一种基于前导序列的水声OFDM通信系统设计

2023.03.23

刘兰军+张永磊+张鹏程+李建芬

摘要：正交频分复用技术（OFDM）是水声高速通信的研究热点，针对高速实时水声移动通信需求，设计了一种基于前导序列的水声OFDM通信系统，系统数据帧结构包括前导序列和数据帧体两部分，前导序列采用恒包络零自相关（CAZAC）序列，数据帧体采用循环前缀OFDM（CP-OFDM）结构，每个OFDM符号内含梳状导频和空载波。该系统利用前导序列估计多普勒因子，利用空载波估计载波频率偏差（CFO），利用梳状导频进行信道估计。基于Matlab搭建了仿真系统，对多普勒估计与补偿效果和系统误码率进行了仿真研究，仿真结果表明了所设计系统的有效性。

关键词：水声通信；OFDM；前导序列；多普勒估计；空载波

中图分类号：TN929.3 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2016）12-0281-04

Abstract： Orthogonal frequency division multiplexing （OFDM） is a research hotspot for high-speed underwater acoustic communication （UWAC）. Aiming at the requirements of high-speed and real time underwater acoustic mobile communication， a preamble-based UWA OFDM communication system is designed， and the data frame structure contains preamble sequence and data frame body. The preamble sequence adopts the constant amplitude zero auto correlation （CAZAC） sequence， the data frame body adopts OFDM structure with cyclic prefix （CP-OFDM） and each OFDM symbol contains comb pilots and null subcarriers. This system utilizes preamble sequence to estimate Doppler factor， calculates the carrier frequency offset （CFO） by utilizing null subcarriers， and utilizes comb pilots for channel estimation. Simulation system is built based on Matlab. The effect of Doppler compensation and system bit error rate is simulated， and the simulation result shows the effectiveness of the designed system.

Key words： underwater acoustic communication； OFDM； preamble sequence； Doppler estimation； null subcarrier

1 概述

由于水声信道的复杂时变性，高速、高可靠的水声通信成为巨大挑战。正交频分复用技术（OFDM）具有频带利用率高和抗多径能力强等优点，基于OFDM的水声通信系统研究得到广泛关注[1]。针对水声通信中存在的强多普勒及强多径问题，文献[2]提出了一种基于前后同步信号的水声OFDM通信系统，利用块估计法进行多普勒估计与补偿，利用空载波估计多普勒频偏，利用梳状导频进行信道估计与均衡，浅海实验表明系统在存在较大相对运动速度时仍具有较好的性能，该方案需要接收整个数据帧才能进行后续信号处理，不利于实时通信且计算量较大。文献[3]提出了一种基于前导序列的水声OFDM通信系统，利用前导序列实现数据帧检测、同步及多普勒估计，该方案不需要缓存整个数据帧，提高了水声通信的实时性。

恒包络零自相关（CAZAC）序列具有幅值恒定、较低峰均比、理想的周期自相关特性及互相关特性、傅里叶正反变换后仍为CAZAC序列等特点，是无线通信中性能优良的相关检测用正交序列[4]。

本文针对高速实时水声移动通信需求，将CAZAC序列引入水声通信，设计了一种基于前导序列的水声OFDM通信系统，系统数据帧结构包括前导序列和数据帧体两部分，前导序列采用恒包络零自相关（CAZAC）序列，数据帧体采用循环前缀OFDM（CP-OFDM）结构，每个OFDM符号内含梳状导频和空载波。利用前导序列同步数据帧和估计多普勒因子，有效提高系统的实时性；利用空载波估计载波频率偏差（CFO），以进一步提高多普勒补偿效果；利用梳状导频进行信道估计。基于Matlab搭建了仿真系统，仿真结果表明了所设计系统的有效性。

2 系统设计

基于前导序列的水声OFDM系统架构如图1所示。发送数据经过信道编码后采用QPSK调制，串并转换操作中插入用于信道估计的导频符号和用于频偏估计及频谱成型的空载波，经IFFT、并串转换后，利用一定长度的循环前缀（CP）填充保护间隔以减少OFDM符号间干扰（ISI），与前导序列组成完整的信号帧，经过上变频完成载波频带调制通过D/A转换发射到水声信道。接收端A/D采集到的信号先经过数据帧同步、多普勒因子估计，根据估计的多普勒因子重采样后经下变频转换成基带信号，利用载波频偏估计消除载波频移残差，经过去除循环前缀、串并转换、FFT及信道估计和信道均衡，通过并串转换、QPSK解调、信道译码恢复出原始数据信息。信道编码模块采用低密度校验码（LDPC）。

系统数据帧结构如图2所示，由一个前导序列和若干个OFDM符号组成。前导序列采用CAZAC序列实现，利用CAZAC序列良好的自相关特性可以实现数据帧的检测、同步，根据特殊设计的前导序列结构可估计多普勒因子。OFDM符号采用CP-OFDM结构，OFDM符号包括有效数据、导频和空载波，利用导频符号进行信道估计，利用空载波进行频偏估计及频谱成型。

利用估计的[Hp]结合插值方法可求取其它子载波位置的信道频域响应。常用的插值方法有最近邻插值法、线性插值法、三次样条插值法（Spline）、二阶插值法等，由式（19）可知信道频域响应估计值含有噪声误差，当采用高阶的插值法时可有效降低由插值方法引入的噪声门限，但是采用更高阶的插值方法时算法的复杂度增大且估计效果不再提升[5]，本文插值方法采用Spline插值法。通过插值得到所有子载波位置的信道估计值，并利用估计值进行信道均衡。

4 仿真结果分析

为了验证所设计的水声OFDM通信系统的性能，基于Matlab搭建了仿真系统，进行了仿真研究，系统主要参数如表1所示。

除主要系统参数，其他系统仿真参数设置为：数据帧结构包含8个OFDM符号；用于CFO估计的空载波采用随机插入方式，用于频谱成型的空载波放置在OFDM子载波两侧；前导序列采用长度为512的CAZAC序列，IFFT变换后的前导序列长度为1024，占用一个OFDM符号长度。

为了验证系统的多普勒补偿的效果，假设水声信道中只存在主径和加性高斯白噪声，接收端进行信道估计与均衡，其中水声信道SNR为10dB，收发双方相对运动速度[v]=5m/s。多普勒补偿前与补偿后的星座图分别如图4和图5所示。图4可以看出，没有多普勒补偿的QPSK相位十分模糊且幅值严重失真，这是由于多普勒效应破坏了OFDM子载波之间的正交性，导致解调失败；图5 为经过重采样及CFO补偿后的星座图，相位和幅值明显收敛，数据符号得以正确解调，证明了多普勒补偿算法的有效性。

系统误码性能仿真结果如图6所示。仿真条件为：路径数为7，每条路径衰减系数分别为1、0.8、-0.5、0.6、0.3、-0.2、0.15且初始时延为0、3.12、5.42、8.54、15.6、18.75、21.04ms；噪声为加性高斯白噪声，对信道影响进行估计并补偿；假设收发双方相对运动速度为[v]=5m/s；LDPC译码迭代6次；仿真1000个数据帧信号。分别仿真研究了未经CFO补偿和经过CFO补偿的误码率性能。从仿真结果可以看出，LDPC码具有较强的纠错能力，系统性能得到明显提升；进行CFO补偿后的系统性能较优，当采用LDPC编码且误码率为[10-5]数量级时，CFO补偿后较补偿前可以获得约2dB的性能增益。

5 结论

本文设计了一种基于前导序列的水声OFDM通信系统架构，并根据系统架构设计了一种基于CAZAC序列的数据帧结构，建立分析了OFDM信号及水声信道对其影响的模型，针对水声信道中存在的多普勒、多径效应等问题，给出了相应的多普勒补偿和信道均衡解决方案。仿真结果表明，本文所设计的方法可以有效地补偿水声信道中存在的多普勒及多径时延拓展对接收信号的影响，初步验证了所设计的水声OFDM通信系统的有效性。

参考文献：

[1] Abdelkareem A E， Sharif B S， Tsimenidis C C. Low-Complexity Doppler Compensation for OFDM-based Underwater Acoustic Communication Systems[C]. OCEANS 2011-Spain. 2011：1-6.

[2] Li B， Zhou S， Stojanovic M. Multicarrier Communication Over Underwater Acoustic Channels with Nonuniform Doppler Shifts[J].IEEE Journal of Oceanic Engineering， 2008， 33（2）：198-209.

[3] S. S. Mason， C. R. Berger， S. Zhou and P. Willett. Detection， synchronization and Doppler scale estimation with multicarrier waveforms in underwater acoustic communication[J]. IEEE Journal on Selected Areas in Communications， 2008，26（9）：1-13.

[4] 任斌. CAZAC序列在LTE中的应用研究[D]. 北京邮电大学，2009.

[5] 张力，汪涵，高丹，等. OFDM系统中利用CAZAC序列的时域时频同步方案[J]. 现代电子技术，2013，36（5）：52-56+62.

[6] 徐小卡. 基于OFDM的浅海高速水声通信关键技术研究[D].哈尔滨工程大学，2009.