水聲信道可用頻帶窄，具有強多途、高噪聲，同時伴有明顯的隨機包絡起伏。這些特性使水聲信道具有典型的頻率選擇性衰落和時間選擇性衰落的特點。信號經過復雜的水聲信道會出現隨機錯誤和突發錯誤。因此需要加入糾錯編碼與交織相結合的時頻編碼方案進行錯誤糾正[1]。在水聲通信中，糾錯編碼是不可或缺的技術之一。
    目前通常采用的編碼方案有卷積碼、Turbo碼和LDPC碼等。后兩者具有接近香農限的性質，在水聲OFDM系統中都表現出很好的糾錯特性。在編碼增益上，卷積碼比Turbo碼和LDPC碼分別低3.8 dB和4 dB[2]，但其實現簡單，實時性好。因此從水聲OFDM系統硬件實現的角度綜合考慮，本文采用卷積碼作為系統的差錯控制方案。
    為提高系統性能和實時性，本文在方案中采用了卷積交織和Viterbi軟譯碼等方法。經過大量仿真及水池實驗，確定了交織和編譯碼的最佳參數。在TMS320DM642上實現時，通過采用蝶形運算等優化方法減少了譯碼復雜度，提高了運算速度。最后通過海洋實驗驗證了其性能。
1 水聲OFDM通信系統原理及編譯碼方案確定
    圖1為水聲OFDM基帶通信系統圖[3]。由于水聲信道存在嚴重的頻率選擇性衰落，采用卷積編碼實現各個子載波上的糾錯。為了抵抗由于時變帶來的突發錯誤，采用交織技術將突發錯誤打散為隨機錯誤。對卷積交織后的串行數據流進行DQPSK映射、IFFT、插入循環前綴以及并串轉換后形成OFDM符號，加入同步前導符號后經水聲信道發送出去。在接收端提取同步信息后，經過一系列與發送端相反的逆過程實現OFDM解調，解調后的數據流再經過解交織和Viterbi譯碼后還原數據信息。

    卷積碼碼型的選擇主要根據系統的相干帶寬和相干時間來確定。為了提高水聲信道的頻帶利用率，通常采用1/2碼率的卷積碼。約束長度的選擇以不同信噪比條件下卷積碼性能為參考。仿真和水池實驗結果表明：信噪比較高時，約束長度越大卷積碼性能越好；信噪比較低時，約束長度越小卷積碼性能越好。由于水聲信道的信噪比較低，本文最終確定使用生成矩陣為[7，5]的(2，1，3)卷積碼，從復雜度與性能上折中考慮，譯碼回溯深度定為16，Viterbi軟譯碼量化級數定為3bit均勻量化。交織長度和深度的確定要綜合考慮實時性和譯碼性能，仿真結果表明交織長度為4個OFDM符號時，最佳交織深度為96。
    該系統在Matlab平臺上進行水池實驗，實驗結果如圖2所示。實驗中對采用三個不同方案的OFDM系統進行了性能比較，以示波器觀測到的接收端信號幅度作為SNR大小的參照。實驗中噪聲幅度約為150 mV。從圖中可以明顯看出Viterbi軟譯碼性能最佳。

2 DSP優化實現
2.1 交織的優化
    硬件實現時需考慮所使用的交織器類型。常見的交織器主要有塊交織器、卷積交織器和隨機交織器。在相同的交織長度和交織深度下，卷積交織器與塊交織相比延時小，與隨機交織相比硬件復雜度低，是較實用的類型。
    根據卷積交織原理[4]，在DSP上實現時，如果采用一般算法，則需要用到二維數組和多重嵌套循環，DSP處理將耗費大量時間和存儲空間。交織的實質是改變原始序列中數據的順序，一旦交織深度和寬度確定，其數據的順序改變規律即可相應確定。因此為了節省處理時間和片內存儲空間，本文采用查表的方法實現卷積交織。
2.2 Viterbi譯碼器的優化
    實現Viterbi譯碼可以分為初始化、度量值更新和回溯跟蹤三部分，其中最復雜的是第二部分。本文從兩個方面進行了優化：一是對計算量最多的蝶形運算采用宏定義的方式，并在記錄度量長度時采用雙數組，能夠加快譯碼計算速度；二是定義了一種軟判決量度，減少計算復雜度。
2.2.1 蝶形運算
    在Viterbi譯碼程序設計中，使用對稱的蝶形運算實現。(2，1，3)卷積碼的蝶形結構如圖3所示。每一個蝶形包括當前狀態為i(i=0，1)和i+2的兩個節點的加_比較_選擇運算，它們的0和1分支在籬笆圖的下一個節點合并。為了加快運算速度，程序設計上對蝶形運算采用宏定義的方式，定義兩個蝶形運算的宏[5]。一個設當前度量為old_pm[ ]， 經過分支度量計算后得到下一狀態度量new_pm[ ]。另一個則從下一狀態new_pm[ ]開始，經過分支度量計算后得到old_pm[ ]。

    通過宏定義，大量的蝶形運算在編譯時間里進行宏展開代入表達式，這樣運算速度會比子程序設計快， 而且不需要大量的寄存器變量。程序中還定義了兩個記錄度量長度的數組，循環進行數組更新，不需要再定義中間變量或指針進行數組的更新，可以提升DSP運算速度。
2.2.2 軟判決量度
    計算接收到的比特與理論輸出比特的距離度量公式為：bm[i0 i1]=metric[i0 r0]+metric[i1 r1]。其中i0、i1為理論輸出數據，r0、r1為接收到的數據, metric[ ]為分支度量。軟判決的分支度量值為歐氏距離，即metric[A B]=，如果直接計算，將大大增加計算復雜度。從DSP實現角度考慮，用另一個軟判決量度來代替歐氏距離。此量度必須滿足兩個要求：(1)其大小要體現歐氏距離的大小；(2)計算簡單，易于DSP實現。可以用歐氏距離平方代替歐氏距離，即metric[A B]=(A+B)2=A2+B2+2AB。由于i0、i1的值為1或-1，可以證明，對于給定的r0、r1，不同的i0、i1，計算bm[i0 i1]=metric[i0 r0]+metric[i1 r1]，其分解后的平方項都是相等的，區別僅在于2r0、2r1項前符號的正負。因此可以將軟判決距離度量公式修改為bm[i0 i1]=i0×r0+i1×r1。
    優化后的程序流程如圖4所示。先對譯碼器的各種參數初始化，然后讀入輸入字節，每次取兩位計算分支度量， 進行加_比較_選擇，從當前度量old_pm[ ]計算后得到下一狀態度量new_pm[ ]，再讀取兩位計算分支度量，調用蝶形運算2，從new_pm[ ]計算后得到old_pm[ ]。循環進行上述數組更新運算，直到所有輸入字節處理結束。中間加入一些判斷語句以控制程序進行回溯，將得到的譯碼輸出位存儲到輸出字節[5]。
    比較Viterbi譯碼DSP優化前后所需時鐘周期數，以發送1個OFDM符號為參考，如表1所示。由表中數據可知，優化后發送接收一個OFDM符號節省了1 027 692個時鐘周期。TMS320DM642主頻600 MHz，可以計算出所節省的時延為1.7 ms。

3 海洋實驗
    該DSP系統在廈門五緣灣海域進行點對點通信實驗，通信距離為800 m，收發換能器距海面2.5 m。海洋實驗發送的總數據量為32 640 bit，選取了3組典型數據，將DSP譯碼結果與Matlab譯碼結果進行對比，如表2所示。
    由表2可以看出，原始誤碼個數在2 800~3 100范圍內時，DSP硬譯碼糾錯個數為2 200左右，軟譯碼糾錯個數為2 400左右，并且DSP譯碼與Matlab譯碼性能相當。

    本文將卷積交織、卷積編碼和Viterbi譯碼引入了水聲OFDM系統，根據水聲信道特點和多次水池實驗確定其參數。在TMS320DM642上實現時，對于卷積交織采用查表法，對于Viterbi譯碼采用蝶形運算宏定義和雙數組循環更新以減小時延，保證了譯碼實時性。通過海洋實驗驗證了DSP實現軟硬譯碼的性能。
參考文獻
[1] 王新梅，肖國鎮.糾錯碼——原理與方法[M].西安：西安電子科技大學出版社，2001.
[2] 吳沫，楊華，盧偉.幾種信道編碼方式的編碼增益比較分析[J].通信技術，2007，40(11).
[3] 王德清.OFDM高速水聲通信系統的DSP實現及同步技術研究[D].廈門大學學報，2005(6).
[4] 吳子彧，余松煜，管云峰，等.基于卷積交織的SDRAM控制器的設計[J].Circuits and their applications，2006(12).
[5] 張海勇.一種卷積碼維特比譯碼算法的軟件實現[J].計算機與數字工程，2005，33(6).