基于概率图模型的水声通信信道建模及迭代信号处理

Underwater acoustic communication channel is complex and time-varying, and there are many physical factors effect on it. The classic signal processing method and its parameters for underwater acoustic communication need to be properly chosen depending on the channel states. The study of factors effecting on the underwater acoustic channel based on probabilistic graphical models is suggested in this research proposal, and the research area is further expanded to the iterative signal processing for underwater acoustic communication based on the graphic channel model. The channel physical parameters include sound speed profile characteristic, the relative position and velocity of the communication devices. By using the channel constrain, the channel effects on the communication signal, such as multipath, time-varying, spatial correlation, and Doppler phenomenon are derived from the channel physical parameters. The research contents are introduced as follows. The probabilistic graphical model of underwater acoustic communication channel is built based on the physical laws and constrains of underwater acoustic channel, and the model is further improved by machinery learning from the real underwater acoustic signal samples. The channel graph model and the probabilistic graphical model of channel code are combined and optimized to describe the whole communication system, and the iterative processing based on the whole graphical model is derived. Compared with existing iterative equalization method, the proposed method has the benefit of utilizing the channel constraint characteristics. The prior information of channel physical parameters can be directly used in the communication signal processing, and if no prior information, the distributions of channel physical parameters are gradually recovered by iterative processing.

水声通信信道是复杂的、多变的信道，影响信道的因素有很多，不同信道状态下有着与之对应的典型信号处理方式和处理参数。本申请拟基于概率图模型研究水声信道信号特征与物理因素之间的概率约束关系，并研究基于此模型研究水声通信系统整体的迭代信号处理，进而使通信信号处理适用于不同的信道状态。信道图模型的约束可以认为是声速梯度特征、载体的位置、载体运动速度等物理参量与信道的时变特性、多径大小、空间相关性、多普勒变化率等信号表象之间的关系。 研究内容包括，根据水声信道的物理规律建立广泛适用的水声通信信道的概率图模型，并结合实测数据进行模型的改进和学习，结合信道传输函数和信道冗余编码的概率图模型，优化整体的模型描述，实现整体图模型的迭代处理。与现有的迭代均衡方式相比，可更好的利用水声信道的约束特征，如果信道的物理参量是先验信息可以直接用在通信处理中，如果没有这些先验信息可以通过迭代处理逐渐恢复出其概率描述。

水声信道是复杂多变的，其受多种因素的影响，进而对通信信号产生多方面的影响。为了使通信信号处理算法更普适，即与实际水声信道相匹配，本项目研究基于概率图模型的水声信道建模及迭代信号处理，建立水声信道的物理因素与信号域之间的概率约束关系，并结合编码调制、信道均衡、纠错码等形成整体的联合迭代信号处理。主要的研究内容包括水声通信信道物理因素与信号域之间概率图模型、基于概率图的水声信道估计算法、基于概率图的信道容量匹配纠错码以及基于因子图的水声通信编码调制、信道均衡、译码联合迭代处理等。对水声通信信道物理因素与信号域之间的概率约束，提供一种利用四水听器进行通信信号方位估计的快速算法，以及一种基于Taylor展开简化的通信信号定位方法，用于通信过程中信道路径的精确估计。另外，建立了水声通信信号域概率图模型。对概率图模型中的水声信道估计部分，基于广义近似消息传递算法完成了低复杂度稀疏信道估计，提出了匹配追踪—广义近似消息传递信道估计算法，通过湖海试试验验证了其有效性。在信道纠错码方面，基于因子图研究了用于非相干水声通信的多进制LDPC码、多进制不规则重复累积码以及喷泉码，使其性能接近信道容量，并考虑了实际水声信道非高斯噪声背景下的处理。此外，基于概率图完成了水声通信编码调制、信道均衡、译码联合迭代处理。提出基于向量近似消息传递的频域turbo均衡算法，在恶劣信道下，以准线性复杂度实现均衡性能的显著提升。在此基础上引入能量扩展变换，使其性能接近最优MAP均衡，同时提高了系统鲁棒性。在实际应用中可有效对抗水声信道带来的符号间干扰，可应用于水声超奈奎斯特传输，提升通信系统的传输速率。提出了一种多级门限的自适应稀疏化信道均衡方法，利用信道的稀疏性有效降低系统的复杂度。提出一种接近信道容量的收发机方案，基于与实际水声通信系统相匹配的不规则码，提高联合迭代信号处理效率，降低迭代门限，最终使水声通信系统接近信道容量。