Page 21 - 网络电信2023年2月刊
P. 21
3.2 信道冲激响应 图３ 基于ＯＦＤＭ 的水下光通信系统流程图
模拟接收和丢弃的光子的权重比例,并计算到达接收面之前
8
光子走过的总路径,利用光速(≈2.26×10 m/s,水下)可以将其转化
为从发射机到接收机的传播时延。MC模拟算法本质上是统计学
6
方法,需要依赖大量的光子进行模拟,所以文中生成了至少10 个
光子。
信道冲激响应是描述一个信道最有用的信息,其可以量化信
号的衰减和时间色散。利用光子强度Ik 来近似表示信道冲激响
应,在这里把I k 描述为接收机在某一时间间隔内接收到的m个光
子的权重W R 的累加,如下式所示:
估计。最后利用快速傅里叶逆变换(Inverse Fast Fourier Transform,
IFFT)将插入导频以后的调制符号S k 在时域上进行变换,得到的
（8）
OFDM 符号为
笔者在 MC模拟算法仿真过程中,选择波长为532nm 的蓝绿
激光,发射机参数中光束宽度ω0 = 3 mm,最大初始发散角θ 0,max
=20°,通信距离 D =10m,拟了光子在3种不同水质条件下的散射 (11)
过程,得到了其对应的信道冲激响应,具体表示如 其中,N 为子载波数,k为子载波索引,n为时间序列。为了防
图2所示。在纯净水和沿港水条件下I k 下降得比较平稳,而在 止码间干扰和块间干扰的影响,在每个OFDM块的开头加入循环
浑浊水这种复杂水质条件下,I k 出现了较大震荡,说明该水质条件 前缀(Cycle Prefix, CP),则发送数据表示为 [12]
对通信质量的干扰性最大。
图２ 不同水质条件下的光子强度分布图
(12)
经过式(9)的水下信道衰减,在接收端经过移去 CP和快速傅
里叶变换(FastFourierTransform,FFT)操作后,将信号从时域转为频
域,对其进行信道估计得到的复值信道频率响应表示为
(13)
其中,m 表示第m 个导频子载波,且X p (m)=3+3j和Y p (m)分
别表示发送和接收的导频符号。随后计算对数似然比(Log
Likelihood Ratio, LLR)作为软信息用于极化码的构造和译码中,由
于使用的16QAM 调制,因此第1个比特b 0 的 LLR的值为 [13]
四、水下光通信系统模型
光信号在水下信道进行传输,在接收端接收到的信号yn 可以 (13)
表示为 其中, 是S k 的实数部分,δ 表示加性噪声的方差。第2个比
2
(9) 特b1 的 LLR的值为
2
其中,x n 表示发送信号,υ n 表示方差为δ 的加性高斯白噪声
(Additie White Gaussian Noise, AWGN),h n 表示离散时间信道冲激
响应,可以使用式(8)与Sa函数卷积得到,具体表示见下式: (14)
另外,第3和第4个比特的 LLR计算方法与上两式类似,只需将
(10) 修改为 。
其中,T 为采样间隔。
为了满足高速率传输的要求,建立了基于 OFDM 的仿真系 五、基于 OFDM 的水下光通信中的极化码构造
统,具体流程如图3所示。首先由发射机生成随机的二进制数据di, 极化码的构造就是计算极化操作后各个子信道的可靠度,然
然后使用码率为1/2的极化码对数据进行编码,随后利用16QAM 后通过排序选择出可靠度最高的 K 位信息位索引。目前极化码
对编码好的数据进行调制,将调制好的16QAM符号映射到不同的 的构造算法主要有二进制擦除信道(BinaryErasureChannel,BEC)构
子载波上,并在每8个子载波上插入导频,以实现对接收机的信道 造、信道退化构造以及蒙特卡罗构造等。前两种方法分别适用
网络电信 二零二三年一、二月 43
