强多径干扰下的水声通信均衡算法研究

水声信道的典型特点为强多径干扰、多普勒频移严重。锁相环-判决反馈均衡器(Phase-Lock Loop-Decision Feedback Equalization,PLL-DFE)是水声相干通信中克服信道多径干扰,消除码间干扰的主要技术手段。对抗多径干扰的判决反馈均衡自适应算法进行了改进,在快速自优化LMS算法的基础上进行了优化,提出了记忆快速自优化均衡(Memory Fast-Optimized LMS,MFOLMS)算法。该算法提高了均衡器的跟踪性能。在二阶锁相环和判决反馈均衡器的联合作用下,按照最小均方误差(Minimum Mean Square Error,MMSE)准则自动调节相应的参数,使均衡器达到最佳的性能。仿真和湖试数据处理结果均表明,该文提出的算法可以抵消多径的影响,提高通信系统的接收性能。     

一种新颖的水声相干通信接收算法

为了克服水声信道的多径衰落,消除码间干扰,获得可靠的数据传输,提出了一种新颖的水声相干通信接收算法。该新型算法有两个优点:一是将自适应判决反馈均衡器和迭代译码技术相结合,二是译码采用Turbo译码原理,整个译码系统可以看作是串联迭代译码器,只是其中的内部译码器被编码比特对数似然率(LLR)计算器所取代,有效地降低了运算复杂度。同时,自适应判决反馈均衡器采用了变步长因子算法,改善了均衡器的收敛速度。仿真实验验证了该组合接收算法的性能     

水声DS-CDMA通信中多相位假设码片速率自适应判决反馈均衡算法研究

研究了直接序列扩频码分复用(DS-CDMA)通信中基于多相位假设的码片速率自适应判决反馈均衡算法.水声信道的衰落和多普勒频移会严重影响扩频信号的相关特性,需要在做解扩频之前进行多普勒频移补偿和信道自适应均衡.将空间分集-多普勒频移补偿-自最佳自适应判决反馈均衡算法应用到DS-CDMA通信中,提出一种基于多相位假设的码片速率自适应判决反馈均衡算法,并用实际的千岛湖实验数据和仿真数据对算法性能进行了分析.结果表明算法以增加计算复杂性为代价显著提高了DS-CDMA通信性能,在复杂快变的多途和多普勒频移条件下可以保证低的误符号率,在低信噪比条件下能够稳定工作,总体性能良好.     

一种码分多址水声多用户接收系统

研究了一种水声异步多用户通信非集中式接收机系统,将码分多址和空时自适应滤波、多通道判决反馈均衡相结合,克服多用户系统中的多址干扰（MAI）以及水声信道多途效应引起的码间干扰（ISI）,实现指定用户的正确接收。利用实测多通道浅海水声信道响应函数进行了三个用户的异步通信仿真,分别比较了空时滤波均衡与单通道直接解扩、空间分集合并均衡等接收算法的性能,显示了空时滤波均衡接收机在抑制多址干扰、码间干扰、正确区分不同用户等方面的优点。码分多址机制和空时滤波均衡结合使用的特点使系统适合于低速数据传输且水声信道变化较慢的场合。     

一种用于多载波水声通信系统的频域均衡算法

自适应均衡器是水声通信克服信道多径衰退、消除码间干扰(ISI)的主要手段。为了在不减少数据传输速率的情况下,有效提高系统的抗多径能力,提出了一种用于水声多载波通信系统的多通道频域自适应均衡算法。利用频域LMS算法,按照最小化频域均方误差的准则调节均衡器,从而获得最优的频域权系数。该算法一方面解决了在频域求得估计误差的问题,另一方面,和采用信道编码的方式相比,在不降低数据传输速率的情况下,有效提高了系统的性能,通过仿真试验和湖试对其性能进行了验证。     

拟牛顿优化BP网络盲判决反馈均衡器

针对水声通信严重多途效应导致的码间干扰,利用神经网络良好的非线性拟合能力,将盲判决反馈均衡器结构与神经网络相结合,同时通过拟牛顿算法提升神经网络的收敛速度,提出了一种拟牛顿优化神经网络的盲判决反馈均衡器。用两个单隐层误差反向传播（Back Propagation,BP）网络替换判决反馈均衡器前馈和反馈滤波器,利用拟牛顿迭代计算神经网络权值,在不计算二阶导数的前提下,使用近似矩阵来近似各层网络权值误差性能函数Hessian矩阵的逆矩阵,通过测量各层权值的梯度变化进行迭代计算。应用自动增益控制和锁相环进行幅度和相位修正。仿真结果表明,拟牛顿优化神经网络的盲判决反馈均衡器在水声信道均衡问题中具有更快的收敛速度及更低的误码率。     

水声通信空时联合均衡技术仿真研究

针对单传感器接收性能受水声信道衰落特性影响较大的问题,通过判决反馈均衡与分集技术相结合的空时联合均衡,采用快速优化最小均方(FOLMS)算法,实现了分集通信仿真。仿真结果表明,当信道出现衰落时,单通道均衡的效果较差,通过空时联合均衡则可有效提高接收性能。文中还给出了不同输入信噪比及不同分集情况下的计算结果,显示了误码率随分集数目的增加以及支路中衰落路数减少而降低的趋势。     

适用于QAM信号的方形判决超指数迭代盲均衡算法

针对超指数迭代判决反馈(Super-Exponential Iteration Decision Feedback Equalization,SEI-DFE)盲均衡算法在水声通信系统中表现出的收敛性差的问题,提出了一种基于正方形判决的修正超指数迭代判决反馈盲均衡算法。该算法在修正超指数算法的基础上,引入判决正方形机制分别对输出信号的同相分量和正交分量进行均衡,以进一步提高相位补偿能力;在判决反馈均衡器中引入二阶数字锁相环,实现对相位旋转的跟踪和补偿。消声水池实验采用16QAM调制信号,从滤波器阶数、步长以及Q矩阵大小三个方面对算法的影响来验证算法的误码率性能,结果表明,新算法的误码率相比修正超指数迭代判决反馈(Modified Super-Exponential Iteration Decision Feedback Equalization,MSEI-DFE)算法改善了两个量级,实现了对相位旋转的有效补偿,大大改善了载波恢复性能。     

格型判决反馈均衡器在水声通信中的应用研究

阐述了自适应格型判决反馈均衡器,研究了它在水声通信中的应用,仿真比较了最小均方判决反馈均衡器(LMSDFE)、递归最小二乘判决反馈均衡器(RLSDFE)和最小二乘格型判决反馈均衡器(LSLDFE),并给出最小二乘格型判决反馈均衡器(LSLDFE)在湖试中的结果。     

高速数字水声通信系统的研究

远距离水下声通信可以利用的频带很窄,因此,高速水声通信系统中通常采用相干数字通信技术。由于水下声通信信道具有时变多径严重、相位起伏快等特点,成功实现高速水声通信系统的关键是研究高效、强壮的锁相环与均衡器算法。本文介绍北京邮电大学信息学院研究设计的高速数字水声通信系统方案和实现算法,并给出对实测数据的处理结果。     

一种浅海水声信道分数间隔自适应均衡算法研究

水声信道是最为复杂的数据通信环境之一,而具有重要军用和商用价值的浅海水声信道,其多径与频散效应更为严重。在浅海水声数字通信中,普遍存在着码间干扰和码内干扰效应,严重影响了水下通信的速度和质量。在判决反馈结构的基础上,采用分数的方法,提出了一种适用于浅海水声信道的自适应均衡算法,并通过计算机仿真实验与整数方法进行了性能对比。传输信号采用正交相移键控调制方式,以有效利用有限通信带宽。仿真结果表明,该算法获得了较快的收敛速度和较小的稳态误差,提高了水声通信的有效性及可靠性,因而具有良好的工程应用价值。     

共生生物搜索算法在水声信道均衡中的应用

由于多径效应和频散效应导致水声信道中声信号衰减和失真严重,传统均衡技术不能满足在水声信道中应用的要求,近年来神经网络在均衡技术方面的突出表现受到广泛关注,因此,本文提出一种高效的神经网络训练算法,即基于非线性自回归神经网络的改进共生生物搜索算法(简称NARX-nSOS算法)实现水声信道均衡。该算法在非线性自回归神经网络(Nonlinear Autoregressive Neural Network with Exogenous Inputs, NARX)均衡器的基础上,用共生生物搜索算法(Symbiotic Organisms Search, SOS)来进行优化,并结合反向学习算法(Opposition-Based Learning, OBL)来提高该算法的收敛能力,利用计算机对NARX-nSOS算法的有效性进行了仿真验证,结果证明NARXnSOS算法加快了收敛速度,通信质量得到了显著提高。     

水声通信中无边带信息峰均比抑制算法

主要研究了多输入多输出正交频分复用水声通信中的峰均功率比抑制技术。针对传统选择性映射算法(Selective Mapping,SLM)需要将所选加扰相位序列的序号作为边带信息传递给接收端的缺点,提出了一种改进SLM算法,从判决反馈的角度设计图样检测器对所选加扰相位序列的序号进行判断,节约了边带信息传输,克服了传统SLM算法系统的误比特率性能依赖于边带信息准确性的问题,提高了系统的频带利用率。通过仿真验证,改进SLM方法能在不损失峰均功率比抑制性能的前提下,在接收端能够准确地解算出所选择的加扰相位序列序号,实现无边带信息传输的可靠水声通信。     

Design of multilevel decision feedback equalizers

Multilevel decision feedback equalization scheme (MDFE) is an efficient and simple realization of the fixed-delay tree search with decision feedback (FDTS/DF) for channels using RLL(1,k) codes. In MDFE, the entire tree-search is replaced with a 2-tap transversal filter and a binary comparator with negligible loss in performance. This 2-tap filter can be combined with the forward and feedback equalizers resulting in a structure that is physically identical to DFE but requires very different equalizer settings. This paper focuses on equalizer design for MDFE. It is first shown that the MDFE scheme can also be derived without using the principle of tree-search by exploiting the run-length constraints imposed by the RLL(1,k) code in conjunction with the maximization of an appropriately defined signal-to-noise ratio (SNR). Recognizing that a multilevel eye Is formed at the comparator, we define this SNR as the eye-opening divided by noise plus intersymbol interference. This formulation directly leads to a novel adaptive scheme based on the well known LMS algorithm. The relationship between this work and the earlier derivation of MDFE is then clarified. We also develop a noniterative analytical approach for the optimum equalizer design. Because of the economy of implementation, there is particular interest in the design of continuous-time forward equalizers. A noniterative analytic design approach, which does not suffer from local minima problems, is developed for such equalizers. Computer simulation results are presented for comparing the different design approaches     

水声通信中变步长神经网络盲均衡算法研究

在水声通信领域多途引起的码间干拢可以用均衡消减。盲均衡不需要训练序列,这将有效的节省通信带宽,提高通信效率及通信性能。实际中的通信信道不可能是完全线性的,神经网络作为一种非线性动态系统,具有大规模并行处理及高度的鲁棒性特征,将其应用于水声信道盲均衡切实可行。文中对变步长BP算法的前馈神经网络进行了理论和算法分析,并通过计算机对其实现水声信道盲均衡进行了仿真。仿真结果表明采用变步长BP算法比采用传统BP算法的神经网络盲均衡器收敛速度快,均衡性能明显提高。