一种采用线性调频信号的水声通信帧同步方法

1.本发明属于水声通信技术领域，具体涉及一种采用线性调频信号作为前导码的水声通信同步方法。


背景技术：

2.在海洋环境中，尤其是浅海环境，水声信号传播过程，会经历海底、海面的反射和海水的折射，使得水声信号到达接收端的参数如时延、相位等都不同，造成多径效应，引起接收信号的畸变，造成码间干扰。同时，声波在海水中的传播速度约为1500m/s,比电磁波信号在陆地传播速度慢五个数量级，会造成比陆地环境严重多的多普勒效应。
3.帧同步是：在通信系统接收端找到数据帧的起点，即发送数据的正确到达时刻。按照通信系统中同步结构的不同，帧同步技术主要可以分为两类：盲同步、利用数据辅助帧同步算法。盲同步计算复杂度高，对于水声信道来说，实用性较低。利用数据辅助的帧同步算法根据实现方式的不同，主要可以分为基于自相关，基于互相关同步算法。对于水声系统来说，互相关同步算法应用范围最广，常用的先导序列为线性调频信号、m序列、双曲调频信号等，估计方法是将接收信号与本地信号做匹配滤波，估计帧起点。
4.多普勒效应会造成信号时域上的压缩或延展，因此水声通信同步过程需要考虑多普勒效应的影响。块估计法是多普勒因子的一种经典估计方法，此方法是在数据的头尾分别插入完全相同的两段线性调频信号，然后在接收端利用线性调频信号对多普勒效应不敏感特性，对接收信号进行互相关，得到两个峰值，峰值之间的时间长度对应接收数据的长度，将此长度与原始数据长度对比，便可以估计出多普勒因子大小。此方法的优势在于只需两个互相关器，计算复杂度低，但是由于估计过程需要完整的数据，因此实时性不好。
5.多径效应会降低水声通信同步精度，因此水声通信同步过程需要考虑多径效应的影响。传统多径时延估计算法包括匹配滤波与解卷积算法，其中解卷积算法只在信噪比较高的情况下，对多径时延估计效果较好，但是应用场景受限。线性调频信号为非平稳信号，分数阶傅里叶变换非常适合分析非平稳信号，可以采用子样本分数阶傅里叶变换对多径时延进行估计，此方法核心思想是利用线性调频信号的峰值相位估计多径时延。
6.专利号为201810966076.8的发明专利公开了一种利用前导码为dual-zadoff-chu序列的水声ofdm系统同步方法。包括发送机和接收机，发送机发送的前导码长度为2n，由两个相同的长度为n的dual-zc序列串联而成，dual-zc序列由两个长度为n，参数设定相同，频率相差g(0《g《n)的zc序列叠加而成，通过相应的接收步骤，接收机可以同时完成信号同步，多普勒扩展估计以及信道估计等多项任务。其局限在于dual-zadoff-chu序列在陆上无线信道中有较好的效果，在水声信道中会受到多普勒效应以及多径效应的影响，同步效果不理想。
7.申请号为202110857586.3的发明专利公开了一种将一维傅里叶变换运算分解为二维傅里叶变换运算的多普勒估计方法，此方法虽然降低了计算量，但是应用场景有限，对于平稳信号估计结果较好，对非平稳信号，如线性调频信号、双曲调频信号的分析效果欠
佳。
8.申请号为cn202110848209.3的发明专利公开了基于正交频分复用多载波技术，利用神经网络对水声多径信道特征进行提取，然后在接收端利用训练好的网络进行解调的方案。此方法需要利用神经网络技术，总体运算量较大，对于计算资源以及能量资源受限的水下节点来说，实用性较差。
9.综上可知，现有的水声帧同步方案还存在很多不足：一是在接收端，同步过程大多针对单一情况，如多径效应、多普勒效应、噪声等进行估计补偿，没有全面的考虑水声信道情况；二是在帧同步粗估计和精估计的过程中，粗估计和精估计连续进行，会导致计算量上升，对水声环境不友好，没有加入判断机制，来对是否进行精估计过程进行判断；三是在进行多普勒因子估计的时候，对于低信噪比和多径干扰同时发生的情况考虑不足，会导致无法正确估计接收序列长度，进而导致多普勒因子估计精度降低；四是多径时延估计过程，对于低信噪比，采样率不高的情况考虑不充分，导致多径时延估计不准；五是利用分数阶傅里叶变换分析接收信号的时候，进行二维峰值搜索计算量较大，对于计算资源以及能量资源受限的水下环境，需要降低分析过程计算量。


技术实现要素：

10.针对以上问题，本发明旨在提出一种综合考虑帧同步、多普勒因子估计、多径时延估计同步方法，且引入帧同步估计性能因子，利用帧同步估计性能因子对是否进入精估计过程进行判断，平衡计算量和估计精度之间的矛盾，同时针对低信噪比，对同步过程进行改进，提高通信系统同步准确率，进而降低通信系统的误码率。本发明的目的是针对上述已有技术的不足，提出采用非对称线性调频同步前导码的水声通信同步方法。
11.本发明方法具体如下：
12.步骤(1)设计三段长度相同为l
raw
线性调频信号作为前导码，且前导码前两段为相同的升线性调频信号，相应的连续时间域后一段为降线性调频信号，相应的连续时间域时刻t∈[0,t]，t表示信号时长，f
l
表示起始频率，k表示调频斜率，j表示虚数单位。
[0013]
步骤(2)接收端完成帧同步，找到接收信号起点位置，具体过程如下：
[0014]
(2-1)接收数据r(t)与发送前导码s(t)进行互相关运算，得到互相关函数r(d)，其中d 表示采样点位置；
[0015]
对互相关函数r(d)进行峰值搜索，找到前导码三段线性调频信号互相关运算后的三个峰值位置{d
max,1
,d
max,2
,d
max,3
}，且d
max,3
＞d
max,2
＞d
max,1
；以第一段对应的峰值位置d
max,1
为中心，在峰值位置d
max,1
左右各取长度为w/2的区间i，w为设定的搜索区间长度，设定幅度阈值th，在区间i内对互相关函数值r(d)进行比较搜索，如果互相关函数值r(d1)大于设定阈值th，则采样点位置d1对应的峰为干扰峰，比较搜索完成后，统计得到干扰峰的数量 n
int,1
；对第二和第三段对应的峰值位置d
max,2
和d
max,3
采用相同操作，得到n
int,2
和n
int,3
，设定的搜索区间长度和幅度阈值相同；得到干扰峰的总数n
int
＝n
int,1
+n
int,2
+n
int,3
。
[0016]
(2-2)当存在的干扰峰的总数n
int
大于等于设定的阈值th
int
，对接收信号r(t)进行线性插值处理，得到ri(t)；将ri(t)与发送前导码s(t)进行互相关运算，重复执行(2-1)，得
到更新后的峰值位置且并将其作为帧同步估计值插值函数为：(xi,yi)表示前端点坐标，(x
i+1
,y
i+1
)表示后端点坐标，(x,y)表示要插入的点坐标。
[0017]
当存在的干扰峰的总数n
int
小于设定的阈值th
int
，使用(2-1)得到峰值位置 {d
max,1
,d
max,2
,d
max,3
}作为帧同步估计值
[0018]
(2-3)根据帧同步估计值从接收信号r(t)找到对称的升线性调频信号 r
ulfm
(t)和降线性调频信号r
dlfm
(t)，得到r
dlfm
(t)的起点位置第一个升线性调频信号r
ulfm,1
(t)的长度第二个升线性调频信号r
ulfm,2
(t)的长度其中n
lfm
为r
dlfm
(t)的长度。
[0019]
步骤(3)利用自相关算法进行多普勒因子估计，完成信号的帧长度同步，具体是：
[0020]
(3-1)将两段升线性调频信号r
ulfm,1
(t)和r
ulfm,2
(t)作为输入数据d
in
，输入数据d
in
的起点位置为d
dlfm-l
lfm,2-l
lfm,1
，终点位置为d
dlfm
，对输入数据d
in
做自相关处理，得到自相关函数r
a1
。
[0021]
(3-2)对自相关函数r
a1
经过一级自相关器，降低多径干扰影响，得到无多径干扰自相关函数n表示输入数据d
in
的点数，n表示输入数据的点的位置， n＝1,2,
…
,n，
*
表示共轭操作。
[0022]
然后根据相关函数的二阶矩重新进行自相关运算，得到输入数据d
in
的两段升线性调频信号对应的相关峰位置d
η1
和d
η2
，且d
η1
＜d
η2
，更新峰值距离计算数据长度改变量进而计算多普勒因子粗估计值
[0023]
(3-3)将两个相关峰位置d
η1
和d
η2
之间的数据输入到由n
af
个互相关函数构成的模糊函数中，进行多普勒因子精估计，得到多普勒因子精估计值a
p
，a
p
取模糊函数输出最大值支路对应的多普勒因子估计值，最后得到多普勒因子估计值a＝a
p
+ac；ai表示第i路多普勒因子值，s表示输入数据，τ表示相对时延。
[0024]
步骤(4)采用分数阶傅里叶变换对接收信号进行分析，得到多径时延估计，具体是：
[0025]
(4-1)对接收数据r(t)以及发送前导码s(t)进行分数阶傅里叶变换，得到变换函数τ
′
为r(t)与s(t)时域偏差，s
′
为r(t)或s(t)； p表示最佳旋转阶数，且p＝α
·
2/π，α表示最佳旋转角度，u表示旋转后位置；对变换后的函数进行峰值搜索，找到接收数据r(t)以及发送前导码s(t)的最佳旋转阶数p1和p0。
[0026]
对变换函数两边同时取绝对值消除相位影响，得到|f
p
[s
′
(t-τ
′
)]|＝|f
p
(u-τ
′
cos
α)|，进而得到时延估计其中表示发送前导码s(t)的峰值位置，表示接收数据r(t)的峰值位置，将|f
p
[s
′
(t-τ
′
)]|中最高的峰值作为最强的多径分量，记为r1(t)。
[0027]
(4-2)计算多径分量幅度其中为接收信号的最佳阶数分数阶傅里叶变换的峰值，为发送信号的最佳阶数分数阶傅里叶变换，表示接收信号中当前路径信号的幅度与发送信号幅度比值。
[0028]
(4-3)利用公式对路径信号进行重构，k＝1,2,
…
,k，得到k条路径信号集合{r
1 r2…rk
}，且路径的排列顺序按照信号分量的幅度从大到小进行排列。
[0029]
(4-4)在接收端对最强路径信号进行自相关运算，找到其在接收数据r(t)中的实际信号 r1(t-t1)，t1表示最强路径的相对时延。
[0030]
(4-5)从接收数据r(t)中减去r1(t-t1)，构造新的残差信号r
′
＝r-r1，对残差信号进行最佳阶数分数阶傅里叶变换得到剩余信号，如果剩余信号大于等于阈值thm，则返回(4-1)进行迭代，否则结束迭代。
[0031]
(4-6)找到大于等于阈值thm的全部路径后，从接收数据r(t)中减去除最强路径信号外的全部信号，更新得到无其他信号干扰的最强路径
[0032]
步骤(5)利用分数阶傅里叶变换对接收数据r(t)进行分析，判断上述过程估计精度是否满足设计要求，具体过程如下：
[0033]
(5-1)对接收数据r(t)中找到的对称线性调频信号r
ulfm,2
(t)和r
dlfm
(t)的分数阶傅里叶变换进行峰值搜索，利用二分旋转阶数搜索法，计算最佳旋转阶数p，得到r
ulfm,2
(t)和 r
dlfm
(t)对应的最佳旋转阶数p1和p2。
[0034]
(5-2)利用r
ulfm,2
(t)和r
dlfm
(t)对分数阶傅里叶变换的对称性，计算帧同步估计性能因子β＝p1+p2。
[0035]
(5-3)将帧同步同步性能因子β与设定的阈值th
β
进行对比，如果β大于等于阈值th
β
，则认为估计准确，否则认为上述同步过程不精确，执行步骤(6)。
[0036]
步骤(6)进行二级帧同步，具体过程如下：
[0037]
(6-1)计算接收数据r(t)的理论互相关函数，并选取理论互相关函数的相位部分构建函数：其中表示离散时延估计值，α
′
表示离散域分数级时延参数，n
′
为相关函数的自变量横坐标，其理论意义是待估计时延值的变化区间，n
′
＝1,2,
…
,n
′
，n
′
表示接收数据r(t)的点数。
[0038]
(6-2)定义样本构建的相关函数ts表示采样间隔；将此式与理论值作逼近，构建代价函数，δn
′
为参与最小二乘逼近点数取值范围。
[0039]
(6-3)在δn
′
＝0的条件下，使代价函数取最小值，进一步将代价函数化简得到进而求得时延估计
[0040]
本发明提出非对称线性调频信号前导码，综合考虑帧同步，多普勒因子估计，多径时延估计，完成水声信道同步任务。本发明相对于现有水声信道同步方案具有以下有益效果：
[0041]
(1)现有的帧同步方法的粗同步过程与精同步过程，连续进行，计算量大，本发明在原有方法基础上，引入帧同步估计性能因子，将帧同步估计性能因子作为是否进入精估计过程的判断条件，在帧同步第一阶段计算精度不满足设定阈值的条件下，执行精同步过程，平衡帧同步过程中的计算量与计算精度之间的矛盾；
[0042]
(2)现有的多普勒因子估计方案，较少考虑多径干扰以及低信噪比同时发生的情况，本发明引入多一级自相关模块以及二阶矩模块，在低信噪比条件下，降低了多径干扰对多普勒因子估计的影响，提升了帧同步效果。
附图说明
[0043]
图1为本发明同步方案框图；
[0044]
图2为本发明方法中定时同步过程示意图；
[0045]
图3为本发明方法中多普勒因子估计过程的流程图；
[0046]
图4为frft快速搜索算法。
具体实施方式
[0047]
以下结合附图并举实施例对本发明作进一步详细说明。
[0048]
本实施例以三段线性调频信号作前导码进行水声同步过程，如图1所示，下面进行具体说明：
[0049]
步骤(1)设计三段长度相同为l
raw
线性调频信号作为前导码，且前导码前两段为相同的升线性调频信号，相应的连续时间域后一段为降线性调频信号，相应的连续时间域时刻t∈[0,t]，t表示信号时长(在本实施例中t＝1ms)， f
l
表示起始频率(在本实施例中f
l
＝23khz)，k表示调频斜率(在本实施例中k＝5*106khz/s)， j表示虚数单位，信号的总点数为n＝fs·
t＝1200，fs为采样频率(在本实施例中fs＝400khz)。
[0050]
步骤(2)接收端完成帧同步，找到接收信号起点位置，如图2所示，具体过程如下：
[0051]
(2-1)接收数据r(t)与发送前导码s(t)进行互相关运算，得到互相关函数r(d)，其中d 表示采样点位置；
[0052]
对互相关函数r(d)进行峰值搜索，找到前导码三段线性调频信号互相关运算后的三个峰值位置{d
max,1
,d
max,2
,d
max,3
}，且d
max,3
＞d
max,2
＞d
max,1
；以第一段对应的峰值位置d
max,1
为中心，在峰值位置d
max,1
左右各取长度为w/2的区间i，w为设定的搜索区间长度(本实施例中w＝20)，设定幅度阈值th(本实施例中th＝15000000)，在区间i内对互相关函数值r(d) 进行比较搜索，如果互相关函数值r(d1)大于设定阈值th，则采样点位置d1对应的峰为干扰峰，比较搜索完成后，统计得到干扰峰的数量n
int,1
；对第二和第三段对应的峰值位置d
max,2
和d
max,3
采用相同操作，得到n
int,2
和n
int,3
，设定的搜索区间长度和幅度阈值相同；得到干扰峰的总数n
int
＝n
int,1
+n
int,2
+n
int,3
。
[0053]
(2-2)当存在的干扰峰的总数n
int
大于等于设定的阈值th
int
(本实施例中th
int
＝6)，对接收信号r(t)进行线性插值处理，得到ri(t)；将ri(t)与发送前导码s(t)进行互相关运算，重复执行(2-1)，得到更新后的峰值位置且并将其作为帧同步估计值插值函数为：(xi,yi)表示前端点坐标，(x
i+1
,y
i+1
)表示后端点坐标，(x,y)表示要插入的点坐标。
[0054]
当存在的干扰峰的总数n
int
小于设定的阈值th
int
，使用(2-1)得到峰值位置 {d
max,1
,d
max,2
,d
max,3
}作为帧同步估计值
[0055]
(2-3)根据帧同步估计值从接收信号r(t)找到对称的升线性调频信号 r
ulfm
(t)和降线性调频信号r
dlfm
(t)，得到r
dlfm
(t)的起点位置第一个升线性调频信号r
ulfm,1
(t)的长度第二个升线性调频信号r
ulfm,2
(t)的长度其中n
lfm
为r
dlfm
(t)的长度(本实施例中n
lfm
＝400)。
[0056]
步骤(3)利用自相关算法进行多普勒因子估计，完成信号的帧长度同步，具体是：
[0057]
(3-1)将两段升线性调频信号r
ulfm,1
(t)和r
ulfm,2
(t)作为输入数据d
in
，输入数据d
in
的起点位置为d
dlfm-l
lfm,2-l
lfm,1
，终点位置为d
dlfm
，对输入数据d
in
做自相关处理，得到自相关函数r
a1
。
[0058]
(3-2)对自相关函数r
a1
经过一级自相关器，降低多径干扰影响，得到无多径干扰自相关函数n表示输入数据d
in
的点数，n表示输入数据的点的位置， n＝1,2,
…
,n，
*
表示共轭操作。
[0059]
然后根据相关函数的二阶矩重新进行自相关运算，得到输入数据d
in
的两段升线性调频信号对应的相关峰位置d
η1
和d
η2
，且d
η1
＜d
η2
，更新峰值距离计算数据长度改变量进而计算多普勒因子粗估计值
[0060]
(3-3)如图3所示，将两个相关峰位置d
η1
和d
η2
之间的数据输入到由n
af
(本实施例中 n
af
＝20)个互相关函数构成的模糊函数中，进行多普勒因子精估计，得到多普勒因子精估计值a
p
，a
p
取模糊函数输出最大值支路对应的多普勒因子估计值，最后得到多普勒因子估计值a＝a
p
+ac；ai表示第i路多普勒因子值，s表示输入数
据，τ表示相对时延。
[0061]
步骤(4)采用分数阶傅里叶变换对接收信号进行分析，得到多径时延估计，具体是：
[0062]
(4-1)对接收数据r(t)以及发送前导码s(t)进行分数阶傅里叶变换，得到变换函数τ
′
为r(t)与s(t)时域偏差，s
′
为r(t)或s(t)； p表示最佳旋转阶数，且p＝α
·
2/π，α表示最佳旋转角度，u表示旋转后位置；对变换后的函数进行峰值搜索，找到接收数据r(t)以及发送前导码s(t)的最佳旋转阶数p1和p0。
[0063]
对变换函数两边同时取绝对值消除相位影响，得到|f
p
[s
′
(t-τ
′
)]|＝|f
p
(u-τ
′
cosα)|，进而得到时延估计其中表示发送前导码s(t)的峰值位置，表示接收数据r(t)的峰值位置，将|f
p
[s
′
(t-τ
′
)]|中最高的峰值作为最强的多径分量，记为r1(t)。
[0064]
分数阶傅里叶变换表达式其中k
p
(t,u)表示核函数，表达为：其中δ(t)表示冲激函数。
[0065]
(4-2)计算多径分量幅度其中为接收信号的最佳阶数分数阶傅里叶变换的峰值，为发送信号的最佳阶数分数阶傅里叶变换，表示接收信号中当前路径信号的幅度与发送信号幅度比值。
[0066]
(4-3)利用公式对路径信号进行重构，k'＝1,2,
…
,k，得到k条路径信号集合{r
1 r2…rk
}，且路径的排列顺序按照信号分量的幅度从大到小进行排列。
[0067]
(4-4)在接收端对最强路径信号进行自相关运算，找到其在接收数据r(t)中的实际信号 r1(t-t1)，t1表示最强路径的相对时延。
[0068]
(4-5)从接收数据r(t)中减去r1(t-t1)，构造新的残差信号r
′
＝r-r1，对残差信号进行最佳阶数分数阶傅里叶变换得到剩余信号，如果剩余信号大于等于阈值thm，则返回(4-1)进行迭代，否则结束迭代。
[0069]
(4-6)找到大于等于阈值thm的全部路径后，从接收数据r(t)中减去除最强路径信号外的全部信号，更新得到无其他信号干扰的最强路径
[0070]
步骤(5)利用分数阶傅里叶变换对接收数据r(t)进行分析，判断上述过程估计精度是否满足设计要求，具体过程如下：
[0071]
(5-1)对接收数据r(t)中找到的对称线性调频信号r
ulfm,2
(t)和r
dlfm
(t)的分数阶傅里叶变换进行峰值搜索，利用二分旋转阶数搜索法，如图4所示，计算最佳旋转阶数p，得到 r
ulfm,2
(t)和r
dlfm
(t)对应的最佳旋转阶数p1和p2。
[0072]
(5-2)利用r
ulfm,2
(t)和r
dlfm
(t)对分数阶傅里叶变换的对称性，计算帧同步估计性能因子β＝p1+p2。
[0073]
(5-3)将帧同步同步性能因子β与设定的阈值th
β
(本实施例中th
β
＝1.995)进行对比，如果β大于等于阈值th
β
，则认为估计准确，否则认为上述同步过程不精确，执行步骤(6)。
[0074]
步骤(6)进行二级帧同步，具体过程如下：
[0075]
(6-1)计算接收数据r(t)的理论互相关函数，并选取理论互相关函数的相位部分构建函数：其中表示离散时延估计值，α
′
表示离散域分数级时延参数，n
′
为相关函数的自变量横坐标，其理论意义是待估计时延值的变化区间，n
′
＝1,2,
…
,n
′
，n
′
表示接收数据r(t)的点数。
[0076]
(6-2)定义样本构建的相关函数ts表示采样间隔；将此式与理论值作逼近，构建代价函数，δn
′
为参与最小二乘逼近点数取值范围。
[0077]
(6-3)在δn
′
＝0的条件下，使代价函数取最小值，进一步将代价函数化简得到进而求得时延估计

技术特征：
1.一种采用线性调频信号的水声通信帧同步方法，其特征在于：步骤(1)设计三段长度相同为l
raw
线性调频信号作为前导码，且前导码前两段为相同的升线性调频信号，相应的连续时间域后一段为降线性调频信号，相应的连续时间域时刻t∈[0,t]，t表示信号时长，f
l
表示起始频率，k表示调频斜率，j表示虚数单位；步骤(2)接收端完成帧同步，找到接收信号起点位置；步骤(3)利用自相关算法进行多普勒因子估计，完成信号的帧长度同步；步骤(4)采用分数阶傅里叶变换对接收信号进行分析，得到多径时延估计；步骤(5)利用分数阶傅里叶变换对接收数据r(t)进行分析，判断同步过程估计精度是否满足设计要求，如果不满足则继续执行步骤(6)；步骤(6)进行二级帧同步，得到时延估计，实现水声通信帧同步。2.如权利要求1所述的一种采用线性调频信号的水声通信帧同步方法，其特征在于：步骤(2)具体过程如下：(2-1)接收数据r(t)与发送前导码s(t)进行互相关运算，得到互相关函数r(d)，其中d表示采样点位置；对互相关函数r(d)进行峰值搜索，找到前导码三段线性调频信号互相关运算后的三个峰值位置{d
max,1
,d
max,2
,d
max,3
}，且d
max,3
＞d
max,2
＞d
max,1
；以第一段对应的峰值位置d
max,1
为中心，在峰值位置d
max,1
左右各取长度为w/2的区间i，w为设定的搜索区间长度，设定幅度阈值th，在区间i内对互相关函数值r(d)进行比较搜索，如果互相关函数值r(d1)大于设定阈值th，则采样点位置d1对应的峰为干扰峰，比较搜索完成后，统计得到干扰峰的数量n
int,1
；对第二和第三段对应的峰值位置d
max,2
和d
max,3
采用相同操作，得到n
int,2
和n
int,3
，设定的搜索区间长度和幅度阈值相同；得到干扰峰的总数n
int
＝n
int,1
+n
int,2
+n
int,3
；(2-2)当存在的干扰峰的总数n
int
大于等于设定的阈值th
int
，对接收信号r(t)进行线性插值处理，得到r
i
(t)；将r
i
(t)与发送前导码s(t)进行互相关运算，重复执行(2-1)，得到更新后的峰值位置且并将其作为帧同步估计值插值函数为：(x
i
,y
i
)表示前端点坐标，(x
i+1
,y
i+1
)表示后端点坐标，(x,y)表示要插入的点坐标；当存在的干扰峰的总数n
int
小于设定的阈值th
int
，使用(2-1)得到峰值位置{d
max,1
,d
max,2
,d
max,3
}作为帧同步估计值(2-3)根据帧同步估计值从接收信号r(t)找到对称的升线性调频信号r
ulfm
(t)和降线性调频信号r
dlfm
(t)，得到r
dlfm
(t)的起点位置第一个升线性调频信号r
ulfm,1
(t)的长度第二个升线性调频信号r
ulfm,2
(t)的长度其中n
lfm
为r
dlfm
(t)的长度。3.如权利要求2所述的一种采用线性调频信号的水声通信帧同步方法，其特征在于：步
骤(3)具体是：(3-1)将两段升线性调频信号r
ulfm,1
(t)和r
ulfm,2
(t)作为输入数据d
in
，输入数据d
in
的起点位置为d
dlfm-l
lfm,2-l
lfm,1
，终点位置为d
dlfm
，对输入数据d
in
做自相关处理，得到自相关函数r
a1
；(3-2)对自相关函数r
a1
经过一级自相关器，降低多径干扰影响，得到无多径干扰自相关函数n表示输入数据d
in
的点数，n表示输入数据的点的位置，n＝1,2,
…
,n，
*
表示共轭操作；然后根据相关函数的二阶矩重新进行自相关运算，得到输入数据d
in
的两段升线性调频信号对应的相关峰位置d
η1
和d
η2
，且d
η1
＜d
η2
，更新峰值距离计算数据长度改变量进而计算多普勒因子粗估计值(3-3)将两个相关峰位置d
η1
和d
η2
之间的数据输入到由n
af
个互相关函数构成的模糊函数中，进行多普勒因子精估计，得到多普勒因子精估计值a
p
，a
p
取模糊函数输出最大值支路对应的多普勒因子估计值，最后得到多普勒因子估计值a＝a
p
+a
c
；a
i
表示第i路多普勒因子值，s表示输入数据，τ表示相对时延。4.如权利要求3所述的一种采用线性调频信号的水声通信帧同步方法，其特征在于：步骤(4)具体是：(4-1)对接收数据r(t)以及发送前导码s(t)进行分数阶傅里叶变换，得到变换函数τ
′
为r(t)与s(t)时域偏差，s
′
为r(t)或s(t)；p表示最佳旋转阶数，且p＝α
·
2/π，α表示最佳旋转角度，u表示旋转后位置；对变换后的函数进行峰值搜索，找到接收数据r(t)以及发送前导码s(t)的最佳旋转阶数p1和p0；对变换函数两边同时取绝对值消除相位影响，得到|f
p
[s
′
(t-τ
′
)]|＝|f
p
(u-τ
′
cosα)|，进而得到时延估计其中表示发送前导码s(t)的峰值位置，表示接收数据r(t)的峰值位置，将|f
p
[s
′
(t-τ
′
)]|中最高的峰值作为最强的多径分量，记为r1(t)；(4-2)计算多径分量幅度其中为接收信号的最佳阶数分数阶傅里叶变换的峰值，为发送信号的最佳阶数分数阶傅里叶变换，表示接收信号中当前路径信号的幅度与发送信号幅度比值；(4-3)利用公式对路径信号进行重构，k＝1,2,
…
,k，得到k条路径信号集合{r
1 r2…
r
k
}，且路径的排列顺序按照信号分量的幅度从大到小进行排列；(4-4)在接收端对最强路径信号进行自相关运算，找到其在接收数据r(t)中的实际信
号r1(t-t1)，t1表示最强路径的相对时延；(4-5)从接收数据r(t)中减去r1(t-t1)，构造新的残差信号r
′
＝r-r1，对残差信号进行最佳阶数分数阶傅里叶变换得到剩余信号，如果剩余信号大于等于阈值th
m
，则返回(4-1)进行迭代，否则结束迭代；(4-6)找到大于等于阈值th
m
的全部路径后，从接收数据r(t)中减去除最强路径信号外的全部信号，更新得到无其他信号干扰的最强路径5.如权利要求4所述的一种采用线性调频信号的水声通信帧同步方法，其特征在于：步骤(5)具体是：(5-1)对接收数据r(t)中找到的对称线性调频信号r
ulfm,2
(t)和r
dlfm
(t)的分数阶傅里叶变换进行峰值搜索，利用二分旋转阶数搜索法，计算最佳旋转阶数p，得到r
ulfm,2
(t)和r
dlfm
(t)对应的最佳旋转阶数p1和p2；(5-2)利用r
ulfm,2
(t)和r
dlfm
(t)对分数阶傅里叶变换的对称性，计算帧同步估计性能因子β＝p1+p2；(5-3)将帧同步同步性能因子β与设定的阈值th
β
进行对比，如果β大于等于阈值th
β
，则认为估计准确，否则认为上述同步过程不精确，执行步骤(6)。6.如权利要求5所述的一种采用线性调频信号的水声通信帧同步方法，其特征在于：步骤(6)具体是：(6-1)计算接收数据r(t)的理论互相关函数，并选取理论互相关函数的相位部分构建函数：其中表示离散时延估计值，α
′
表示离散域分数级时延参数，n
′
为相关函数的自变量横坐标，n
′
＝1,2,
…
,n
′
，n
′
表示接收数据r(t)的点数；(6-2)定义样本构建的相关函数t
s
表示采样间隔；将此式与理论值作逼近，构建代价函数，δn
′
为参与最小二乘逼近点数取值范围；(6-3)在δn
′
＝0的条件下，使代价函数取最小值，进一步将代价函数化简得到进而求得时延估计

技术总结
本发明公开了一种采用线性调频信号的水声通信帧同步方法。本发明设计三段线性调频信号作为前导码，前两段为相同的升线性调频信号，后一段为降线性调频信号；接收端完成帧同步，找到接收信号起点位置；利用自相关算法进行多普勒因子估计，完成信号的帧长度同步；采用分数阶傅里叶变换对接收信号进行分析，得到多径时延估计；利用分数阶傅里叶变换对接收数据进行分析，判断同步过程估计精度是否满足设计要求，如果不满足则进行二级帧同步，得到时延估计，实现水声通信帧同步。本发明引入帧同步估计性能因子，平衡了帧同步过程中的计算量与计算精度之间的矛盾。本发明在低信噪比条件下，降低了多径干扰对多普勒因子估计的影响，提升了帧同步效果。提升了帧同步效果。提升了帧同步效果。


技术研发人员：谢磊 尤春波 陈惠芳
受保护的技术使用者：浙江大学
技术研发日：2022.06.30
技术公布日：2022/11/1