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水声信道常数模盲均衡算法 总被引:2,自引:0,他引:2
本文研究了分数间距和波特间距常数模盲均衡器在水声信道均衡中的性能。并与传统的自适应LMS算法进行了比较。仿真表明,常数模盲均衡算法与LMS算法性能很接近,具有很强的工程应用价值。 相似文献
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本文提出了一种适用于高阶QAM信号的盲均衡算法,该算法分别对QAM信号的同相分量和正交分量进行均衡,其收敛后的性能优于常数模算法CMA和基于判决圆划分的算法,因而误码率较低.采用分数间隔系统进行水声多途信道的仿真实验验证了该算法良好的收敛性能. 相似文献
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由于时变水声信道的随机相位失真,常模算法(CMA)的误码性能将严重下降。在文献[1]中双模式盲均衡算法的基础上,提出了一种适用于水声信道的新的盲均衡算法(NCMA)。计算机仿真结果表明在时变水声信道中,该算法性能优于双模式算法,能够达到信号相位失真的恢复.并且收敛性能优于双模式算法。 相似文献
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1问题提出在沿岸浅海,声波由海面和海底不断反射而传播,其多径效应非常显著。浅海中还存在着大量散射体以及起伏不平的界面,其散射效应严重[1,2]。另外,浅海里还有大量海洋生物的活动以及海风的影响, 相似文献
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水声信道解相关常数模盲均衡算法 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种基于解相关的水声信道常数模算法,并就其在水声信道盲均衡中的收敛性能,与传统的常数模算法进行了对比研究。计算机仿真结果表明,在算法剩余均方误差非常接近的情况下,解相关常数模算法快于传统的常数模算法。 相似文献
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基于分数间隔的水声信道盲均衡算法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
理论上分析了分数间隔和波特间隔均衡器的差异,并通过仿真验证了分数间隔常数模算法比波特间隔常数模算法具有更快的收敛速度和更低的误码率,以及对深度谱零点水声信道较强的均衡能力。 相似文献
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针对正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing, OFDM)水声通信系统中最小二乘(Least Square,LS)信道估计算法和静态压缩感知信道估计算法分别存在估计精度低、导频开销大和计算复杂度高、实时性差的缺点,利用水声信道冲激响应的时域相关性,通过建立动态稀疏观测模型,提出一种动态正交匹配追踪(Dynamic Orthogonal MatchingPursuit,D-OMP)信道跟踪算法。该算法仅在初始时刻进行一次完整的正交匹配追踪(OrthogonalMatching Pursuit, OMP)信道估计获取信道支撑集,之后通过连续跟踪前一时刻信道支撑集的变化来跟踪信道。仿真结果表明,在导频开销相同的情况下,与传统LS算法、经典OMP算法相比,所提算法具有更好的信道跟踪性能和较低的算法复杂度。 相似文献
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实际海洋环境中,水下声纳系统往往因环境条件的失配而性能下降。从高阶统计量分析的角度来研究失配条件下的水声信号检测问题。采用二阶、三阶统计联合分析的方法,把双谱能量检测器与常规能量检测器联合构成一种双谱双通道检测器。它同时利用了水声信号中的二阶和三阶统计信息,增加了所利用的信息量,且能在更大程度上适应复杂水声环境变化的要求,改善和提高了水声信号的检测性能。计算机仿真证明了上述算法的有效性。该方法为失配条件下的水下微弱信号检测提供了一条可能的途径。 相似文献
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对于正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)水声通信系统,最小二乘(Least Squares,LS)信道估计方法受噪声影响较大,并且使用的导频数量较多,影响通信效率。而基于压缩感知理论的正交匹配追踪(Orthogonal Matching Pursuit,OMP)信道估计方法可以充分利用水声信道的稀疏特性,同时能够有效地抑制系统噪声,但控制迭代运算次数的相关参数(稀疏度或误差容忍值)是OMP算法的关键条件。针对上述问题,提出了利用少量导频随机分布的LS和OMP联合的信道估计方法,该方法首先利用少量导频采用LS方法估计出OMP算法的误差容忍值,再利用OMP算法恢复数据子载波的信道信息。理论分析和仿真结果同时表明,与传统的LS算法或OMP算法相比,新算法能够在数据恢复的同时有效抑制系统噪声,应用稀疏特性及较少量的导频,进一步提高了系统的频谱效率,对时变稀疏水声信道具有更好的适应性。 相似文献
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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。 相似文献
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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。 相似文献
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为了消除水声正交频分复用调制(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)系统中噪声对稀疏多径信道估计的影响,提出了一种改进的最小二乘(Least-Square,LS)信道估计算法。该方法在传统基于离散傅里叶变换(Discrete Fourier Transform,DFT)插值的信道估计结构上进行了改进,得到了基于阈值探测的DFT插值信道估计方法,该方法将小于阈值的时域信道响应置零,探测最有效信道抽头,有效消除噪声干扰的影响。仿真结果验证了DFT插值在稀疏多径水声信道估计中的实用性;得到了当循环前缀长度与信道长度越接近时信道估计性能(Bit Error Rate,BER)越好的结论;确定了在两种调制方式下算法的阈值系数范围;且该新算法与已有算法所需的信噪比可低约2 d B,解决了用循环前缀长度来近似信道真实长度的实际问题。 相似文献