基于变抽头长度的水声通信多用户检测器

针对水声信道环境特点,提出一种基于变抽头长度的水声通信多用户检测方法。该方法采用交织多址技术,用不同的交织器区分用户,并通过长度更新算法调整抽头长度。仿真结果表明基于变抽头长度的多用户检测器能够自适应地收敛到最优抽头长度,从而获得系统性能的改善。     

基于α稳定分布的二阶Volterra变抽头长度自适应滤波算法

传统自适应Volterra滤波器抽头长度固定。当一个被识别系统或被均衡信道的特征未知或时变时,自适应滤波器的抽头长度太长,不仅增加了计算量同时也增加了误差;抽头长度太短则无法满足系统的性能要求。针对这个问题本文提出了一种二阶Volterra变抽头长度自适应滤波算法。先对Volterra滤波器输入信号进行格型滤波处理,实现了二次项信号解耦,减少了二次项的权系数,使线性部分和非线性部分权值具有相同的抽头长度,简化了传统Volterra滤波器的结构;基于最小平均p范数准则,运用分数抽头长度的概念,对滤波器抽头长度进行实时自适应调整,用LMP算法自适应调整权系数。计算机仿真结果表明,在不同信噪比的高斯噪声和 稳定分布噪声背景下, 应用本文算法的自适应信道均衡都具有良好的收敛性能,本文算法能自适应调整到最优抽头长度;验证了算法的有效性。      

基于FBMP算法的水声信道估计

设计了一种基于贝叶斯压缩感知(bayesian compressing sensing,BCS)的水声信道(underwater acoustic channel,UWAC)估计方法,并具体采用快速贝叶斯匹配追踪算法(fast bayesian matching pursuit,FBMP)对水声正交频分复用(OFDM)通信系统下的信道脉冲响应进行估计。在水声信道中,信道的抽头的位置及系数通常分别服从伯努利和复高斯分布,利用这一先验知识,首先对抽头的位置进行检测,然后通过最小均方误差准则得到准确的信道估计。仿真分析了导频数量、信噪比对FBMP、正交匹配追踪(orthogonal matching pursuit,OMP)、变换域(discrete fourier transform,DFT)、最小二乘法(least square,LS)信道估计算法的性能的影响,仿真结果表明,在稀疏信道下,基于FBMP的信道估计方法明显优于OMP、DFT、LS信道估计方法。     

变抽头长度LMS自适应滤波算法

该文将自适应滤波器抽头长度与权值调整问题归结为单一的权值调整问题,提出了抽头长度的一般更新公式及新的变抽头长度LMS算法,从理论上分析了其合理性与收敛性。新算法用长滤波器与短滤波器的时平均平方误差估计稳态均方误差,采用了自适应调整的抽头长度步长,可在滤波器权值未收敛时就快速更新抽头长度。论文还证明了目前文献中几种有效的变抽头长度算法也可看作或化为文中抽头长度一般更新公式的特例,理论分析与自适应系统辨识的仿真结果验证了新算法的有效性。     

一种α稳定分布下的变抽头长度LMP算法

针对无法事先知道滤波器抽头长度,且系统中存在“稳定分布噪声的情况,提出了一种α稳定分布背景下的变抽头长度自适应算法,采用3个并行的滤波器,比较数据段内其平均P阶误差大小,每K点数据段更新一次抽头长度,数据段内滤波器权值采用LMP算法调整。算法仿真表明,算法在不同特征指数的α稳定分布下都具有很强的韧性,能自适应调整到最优抽头长度,达到最优抽头长度的LMP算法的稳态误差。     

浅海水声通信中的间接自适应均衡算法

为了消除具有时变和多径特性的浅海水声信道带来的码间干扰,该文提出了一种间接自适应均衡算法。在发送端,设计了一种适合在浅海水声信道中传输的帧结构。在接收端,利用帧头进行快速信道估计和均衡器抽头系数的初始化,通过门限的设定,有选择地激活特定位置的抽头。并采用可变步长的LMS算法进一步减小误差,更好地均衡帧体数据。理论分析和仿真结果表明,该算法具有快速收敛性和较低的硬件复杂度,对经过高阶调制的发送信号具有很好的均衡效果,可以有效地应用于浅海高速数字通信系统。     

压缩采样匹配追踪在水声MIMO-OFDM信道估计的应用

针对水声MIMO-OFDM系统,利用水声多径信道冲激响应的稀疏特性,提出一种基于压缩采样匹配追踪 (Compressive Sampling Matching Pursuit, CoSaMP)的信道估计方法。该算法首先利用观测矩阵构建一个向量代替信道,然后采用匹配追踪思想确定这个向量的非零抽头系数位置,最后利用最小二乘法对非零抽头系数进行估计,通过对该向量的估计实现信道响应的估计。与传统最小二乘法（least square, LS）相比,信道估计性能得到很大的提高,与正交匹配追踪（Orthogonal Matching Pursuit,OMP)相比,提高信道估计性能的同时,降低了计算复杂度。通过仿真分析,不但验证了该算法的有效性,还比较了该算法在不同通信系统中的信道估计性能。      

基于信道变化速率检测的信道估计积分 长度与专用导码功率动态调整

本文提出了根据信道衰落速率的检测值,进行信道估计积分长度的自适应调整,以及专用导码(Pilot)功率动态配置的方法.分析和仿真结果显示,信道估计积分长度的自适应调整可充分利用导码信号功率,提高信道估计的精度,同时拓展了移动台正常工作的运动速度范围.专用导码功率依信道变化速率动态调整,使得在保证信道估计精度的前提下,降低系统中专用导码平均功率,达到提高系统容量的目的.     

长时延扩展水声信道的联合稀疏恢复估计

对具有长时延扩展的水声信道,传统的信道估计算法如最小二乘法将在大量零值抽头产生严重的估计噪声,导致估计性能下降,同时信道估计时所需的较高估计器阶数大大提高了运算复杂度。压缩感知信道估计方法可有效利用多径稀疏特性改善性能,但需采用较大的训练序列长度以保证稀疏恢复精度,由此导致额外的系统开销。利用水声信道多径稀疏结构在数据块间存在的相关性,建立基于分布式压缩感知的长时延水声信道联合稀疏模型,从而可利用同步正交匹配追踪算法进行联合重构,以进一步减小系统的训练序列开销,提高估计性能。最后通过仿真和海上实验验证了所提方法的有效性。     

应用于自适应格型RLS滤波器的变阶数算法

提出了一种新的变阶数(或抽头长度)算法,并将之应用于变阶数自适应格型递归最小二乘(RLS)滤波器的阶数更新中,讨论了格型滤波器阶数更新时相关参数的调整方法。新算法以分贝的形式比较短滤波器与长滤波器的时平均平方误差,采用自适应的抽头长度步长,能够在滤波器权值未收敛时同时快速更新滤波器长度与权值,且在不同大小噪声条件下都能收敛到最优阶数。理论分析与不同大小噪声条件下的自适应系统辨识仿真结果验证了新算法的有效性。