浅海水声信道中QC-LDPC码性能研究

针对大起伏、强多途、窄带宽的浅海水声信道需采用码长短、性能好、易于实时处理的信道纠错码技术才能提高水声通信系统可靠性的问题,提出了准循环低密度奇偶校验( QC-LDPC)码作为浅海水声信道的信道纠错编码方案.建立了QC-LDPC码在水声信道中的仿真模型,采用BP译码算法,在典型3径浅海水声信道中就码率、围长等参数对误码...     

码率兼容QC-LDPC码在水声通信中的应用

针对水声信道复杂多变、强多途和大起伏干扰等特点,提出采用码率兼容QC-LDPC码的自适应信道编码技术,以提高水声数据传输的可靠性和水声信道的信道吞吐率。建立了码率兼容QC-LDPC码在水声信道中的仿真模型,构造码率为1/2、2/3…5/6等一系列QC-LDPC码,在三种典型的水声信道中对其性能进行仿真。结果表明所设计的码率兼容QC-LDPC码在三种不同信道下可行有效,能较大地提高水声通信系统的性能。由于信道时延越长、信噪比越低,满足通信指标的码率就越低;并给出码率兼容QC-LDPC码在浅海水声信道中不同信噪比下满足通信性能指标的编码码率的查找表。码率兼容QC-LDPC码提高了水声通信的信道利用率,具有灵活的编译码性能,在水声自适应通信中具有很好的应用前景。     

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。     

纠错编码技术在水声跳频通信中的性能研究

将水声跳频通信系统与纠错编码技术相结合进行了研究,针对复杂多变、强多途和起伏干扰的浅水水声信道,建立了基于BELLHOP射线模型的时变衰落水声信道模型,该信道模型建立起了信道特性与海洋环境参数之间的关系,在海洋环境参数给定的条件下可以精确仿真信道。在此基础上通过系统仿真的方法研究了卷积码、RS码和串行级联码三种纠错编码方案在水声跳频通信系统中的性能,给出了两种典型信道下的仿真结果并进行了对比分析,结果表明串行级联码具有更强的纠错能力,比较适合复杂多变的水声衰落信道。     

一种抗信道多径的扫频-扩频调制技术

水声信道是复杂的多径快衰落信道,其信道特性严重影响了水声通信的数据率和性能,抗多径干扰是提高水声通信系统性能的重要技术之一。对一种新的调制方法——扫频-扩频载波（Sweep-Spread Carrier,SSC）调制技术进行了深入研究,通过系统在水声信道实际数据的仿真,探究SSC的抗多径性能,简化了抗信道多径算法。SSC的基本思路是采用连续变化的载波频率,通过相关接收,将接收的多径信号在频域上分离,从而克服了码间干扰的影响。分析了在给定系统时不同信道多径时延对SSC性能的影响,以及给定信道时不同SSC参数对SSC性能的影响。仿真结果表明,选择合适的参数,SSC调制具有良好的抗多径性能。     

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。     

利用声纳基阵实现多通道分集与均衡

在水下电报、远程控制、语音和图像传递等水声通信技术中,由于海洋水声信道是一个时变、频变、空变的非平稳随参信道,使得水声信道的传输速率低、频率资源利用率有限、码间干扰严重、误码率高。针对海洋水声信道的特点,描述如何利用基阵声纳的多通道结构,来实现多通道分集与联合均衡,从而减小多途效应引起的水声通信中的码间干扰,使得陆地移动通信系统中的一些先进技术能够在此基础上得到应用,并为现有的目标探测声纳增加水声通信功能提供参考。     

一种用于水声相干通信的快速自适应自最佳均衡器

多通道判决反馈均衡器(MC-DFE)是水声相干通信克服信道多径效应、消除码间干扰(ISI)的主要手段。本文提出了一种用于水声相干通信系统的分集合并自最佳自适应多通道判决反馈均衡器。该算法将快速自优化LMS分集合并(FOLMSDC)算法、快速自优化LMS(FOLMS)算法和快速自优化LMS相位补偿(FOLMSPC)算法有机地结合在一起。该算法一方面可以进一步减少运算复杂度,另一方面,由于算法中的步长因子和相位跟踪因子可以自适应地更新,因此算法可以更好地跟踪水声信道的变化,进一步提高通信系统的接收性能。仿真结果表明,本文提出的算法的性能优于现有算法。     

MC-CDMA技术在水声通信中的应用研究

MC-CDMA技术是正交频分复用和码分多址技术相结合的综合技术,兼有OFDM和CDMA的优点。在水声通信中,由于海洋信道的复杂性,尤其在浅海信道中,存在严重的多途干扰和海洋环境噪声以及严重的时变和空变特性,因此水声信号的衰落很严重。为了在条件恶劣的水下声信道中实现高速可靠通信,将MC-CDMA技术应用于水声通信。该研究分析了MC-CDMA技术的基本原理,并通过仿真MC-CDMA系统和OFDM系统,以及两个系统的水池实验,验证了在水声通信中MC-CDMA系统具有比OFDM系统更好的性能。     

单载波频域判决反馈均衡水声通信技术研究

水声信道中多途干扰严重,由多途效应引起的码间干扰是影响水声通信系统的关键性因素。单载波频域均衡(Single-Carrier Frequency Domain Equalization,SC-FDE)技术基于正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)技术提出,能有效对抗水声信道中的多途干扰,同时能避免OFDM技术峰值平均功率比高的不足。文中先介绍判决反馈均衡算法,并与其他均衡算法的抗多途性能进行比较。然后为提高系统均衡的可靠性和水声信道带宽利用率,对传统数据帧结构进行改进。将独特字(Unique Words,UW)序列均分,提高水声信道估计的精度,进而降低误码率,增加传输的可靠性;增加数据帧中有用信息符号,系统误码性能几乎不变,水声信道频带有效利用率提高。最后开展水池试验,验证了算法的有效性和可靠性。     

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.     

认知型水声通信时空自适应处理算法研究

针对浅海水声通信面临的复杂干扰环境,提出了一种适用于水声通信系统的认知型时空自适应处理算法。该算法在传统时空自适应阵列处理算法的基础上引入了干扰认知的功能,通过干扰认知处理降低计算量,并且实现干扰样本的选取,确保自适应算法的可靠收敛。利用了协方差矩阵特征分解和多重信号分类(Multiple Signal Classification, MUSIC)估计干扰的个数,辅助选取盲源分离算法中的维度和时空自适应算法中的空域维度,进行算法降维处理。针对采用盲源分离后的各干扰,采用包络检测法提取时域特征,采用短时傅里叶变换(Short-time Fourier Transform, STFT)方法提取时频谱特征,分析干扰特征,实现干扰分类,从而实现干扰样本的选取。通过计算机仿真验证了该认知处理算法的性能。     

基于gOMP算法的FBMC水声通信信道估计方法

传统基于训练序列及块状导频结构的滤波器组多载波（Filter Bank Multicarrier,FBMC）信道估计方法花费额外的频谱资源,这在频谱资源较为紧张的水声通信环境中具有一定的局限性。针对这一问题并结合水声信道稀疏性的特点,文章提出了一种基于压缩感知的离散导频结构FBMC信道估计方法。首先基于等效导频能量最大化的思想,设计了一种新的离散导频结构来解决FBMC系统信道估计时存在的固有虚部干扰问题;然后配合该结构,提取出导频处的接收信息并利用重构效果优良的压缩感知gOMP算法对水声信道进行重构。该方法在保证水声信道估计精度的同时有效提高了FBMC系统的频谱利用率,改善了水声通信的性能。仿真结果表明,文中所提方法相较于传统方法在估计精度和频谱利用率方面具有一定的优越性。     

基于伪随机序列的多波束水声探测系统的信道估计技术

多波束水声探测系统不同方向回波信号的同时检测,可以理解为通信中的信道估计问题。在水下多径传播环境中,多径信道的时延参数和幅度衰减参数的估计是多波束探测系统实现目标探测、定位和识别的基础,而抑制来自其它波束的多址干扰(MAI)是信道估计算法的重要目标。将直接序列码分多址(Direct Sequence Code-Division Multiple Access,简称DS-CDMA)通信系统模型应用于水声多波束探测系统。建立了基于伪随机序列的水下多波束探测系统的信号模型,研究了基于子空间方法的超分辨率信道估计算法。并给出了数值仿真实现,分析了信噪比、多址干扰及发射波束数等对信道估计算法性能的影响。仿真结果表明,该算法具有抑制多址干扰的性能,信道参数的估计方差逼近Cramer-Rao下界。这种信道估计技术尤其适合应用于多波束参量阵探测系统。     

水声信道的研究与仿真

文中提出的时变多径水声信道模型基本上实现了对海洋水声信道的模拟,在一定程度上反映了海洋介质的物理特性：对Rayleigh衰落模型的仿真,反映了海洋介质的不均匀性以及信号在水声信道中传输的时变特性。每种信道模型都是对真实信道的近似模拟,必然有其适用的范围,要建立更加完善的信道模型还需要对更复杂的环境参数和信号的多径时变特性做进一步研究。     

基于深度神经网络的水声FBMC通信信号检测方法

针对传统水声滤波器组多载波（Filter Bank Multi-Carrier,FBMC）通信接收端需经过信道估计和均衡才可恢复出发送符号,系统复杂度高且信道估计精度不佳等问题。文章将深度神经网络融入到水声多载波通信当中,提出一种基于深度神经网络的水声FBMC信号检测方法。在训练阶段通过大量的数据迭代、调试超参数和优化算法来改善深度神经网络参数,使其具有预期的估计效果。利用训练完成的深度神经网络模型取代传统FBMC通信系统接收端的信道估计、均衡等模块,自适应地学习水声信道状态信息,同时避免了固有的虚部干扰影响。在测试阶段直接将频域序列作为网络的输入来预测发送的二进制序列,仿真结果表明所提出的基于深度神经网络的FBMC信号检测方法相比传统信道估计算法有更好的误码率性能。