OFDM水声通信系统的LS-OMP信道估计

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。     

基于压缩感知的多中继协作通信系统稀疏信道估计算法研究

提出了一种基于压缩感知理论的多中继协作通信系统稀疏信道估计方法.采用正交匹配追踪（Orthogonal Matching Pursuit,OMP）压缩感知算法,对时域信道脉冲响应进行估计.对多中继协作通信系统进行稀疏建模;结合压缩感知理论构建观测矩阵,并给出卷积信道的稀疏表示;利用压缩信道感知算法重建了系统的卷积复合信道.仿真结果表明,与传统的最小二乘法（Least Square,LS）相比,采用压缩感知理论的信道估计算法,能利用较少的导频信号获得很好的信道估计性能,提高了频谱利用率.     

多载波水声信道估计技术及其研究进展

简述了水声信道与正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)系统之间的必然联系,概述了基于导频符号的信道估计算法、自适应信道估计算法、子空间信道估计算法以及压缩感知稀疏信道估计方法在水声通信中的应用现状,总结了各种算法的特点,比较了各种算法的优缺点,并指出了未来水声信道估计的发展方向。     

一种改进LS信道估计算法在稀疏多径水声信道中的应用

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。     

一种适用于慢衰落信道OFDM系统的信道估计算法

针对慢衰落信道OFDM系统,提出了一种新的低复杂度的且能对抗定时误差的信道估计器.这种信道估计器是基于导频间隔I=2的特殊梳状导频结构设计的.基于工程实现的考虑,采用了最小平方(LS)算法进行导频信道估计,同时利用了线性内插对非导频信道进行估计.分析了定时误差对非导频子载波估计的影响,并提出了一种相当简单但十分有效的修正算法,仿真结果有力的证明了此算法能有效的抵抗定时误差对非导频信道插值估计的影响.     

一种低复杂度的正交频分复用水声信道估计方法

高可靠性、低复杂度的信道估计是实现正交频分复用(OFDM)数据通信的必要前提。由于水声信道是时间、频率高度散射的信道,传统的基于维纳滤波的信道估计复杂度过高,参考无线信道的广义平稳非相关散射(WSSUS)模型,本文提出了一种基于最小均方误差(MMSE)准则的低复杂度OFDM水声信道估计方案,其运算复杂度明显降低,并被实际实验证明是可行、有效的。     

基于压缩感知的OFDM水声通信信道二次估计算法

该文主要研究OFDM水声通信信道二次估计技术,针对传统信道二次估计算法跟踪估计缓慢时变水声信道存在误码遗传的缺点,提出了一种基于压缩感知的信道二次估计算法。该算法结合水声信道的稀疏特性,利用经过编码校验后的大多数可靠信息,二次匹配追踪信道频域响应,作为系统均衡器的反馈输入信息和次时段信道初始信息,有效地抑制了系统的误码遗传。通过Matlab仿真实验和水池试验,验证了基于压缩感知的信道二次估计算法的可靠性和高效性。     

水声信号动态阈值正交匹配追踪降噪方法

为了对实时采集的水声信号进行数据压缩的同时实现信号降噪,提出了一种动态阈值正交匹配追踪方法(Dynamic Threshold Orthogonal Matching Pursuit,DTOMP)。该方法将稀疏分解原理应用于水声信号的预处理,通过在正交匹配追踪算法中引入阈值约束,并根据噪声分布特性将其分为两部分,用以控制预设置的参数。通过对加噪正弦信号、实测鲸鱼叫声和舰船辐射噪声信号的降噪实验,表明该方法能够在对原始水声信号进行压缩的同时提高信噪比,且在较宽的信噪比变化范围内比小波方法具有更好的降噪性能。     

基于无迹卡尔曼滤波的MIMO-OFDM系统信道估计算法

基于对现有MIMO-OFDM系统信道估计技术及其理论的分析,提出了一种基于无迹卡尔曼滤波（UKF）的信道估计算法。该算法不需要信道的任何先验统计信息,从频域出发,首先利用最小二乘（LS）算法得到导频处信道的粗略估计值,再在时域运用路径捕获法和UKF算法得到信道的精确估计值。仿真结果表明,与LS算法、最小均方（LMS）算法等相比,该算法在较低运算复杂度下可以获得信道估计性能的明显改善。     

基于导频时分复用的多中继协同通信系统频域信道估计算法

针对频率选择性衰落环境下结合正交频分复用技术的放大转发多中继协同通信系统,提出了基于导频时分复用的频域信道估计算法,包括最小二乘(LS)估计算法和低阶近似的线性最小均方误差(Lr-LMMSE)估计算法.理论分析和仿真结果表明,该算法不仅能成功分辨多中继协同通信系统的所有频域信道衰落系数,避免各中继节点转发的导频符号在目...     

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。     

基于卡尔曼滤波的时变水声信道估计

为了能同时利用时变水声信道的簇状稀疏特性和时间相关性,构造了一种时变水声信道模型,并基于该模型对传统的卡尔曼滤波压缩感知算法进行改进。该方法主要利用前一时刻估计的信道状态响应来确定当前时刻信道的候选支撑集,并以此构造时变水声信道的状态转移方程。通过卡尔曼滤波迭代的方法计算候选支撑集上的系数,最后通过阈值法滤除误差原子。仿真结果表明：该方法能有效地利用水声信道间的时间相关性来提高信道估计的性能,同时由于水声信道存在簇状稀疏特性,因此经该方法也具有一定的鲁棒性。     

基于稀疏约束的DCD滑动窗RLS水声信道估计算法研究

水声信道具有稀疏性的特点,因此高精度低复杂度的稀疏信道估计算法对水声通信具有重要意义。基于自适应滤波算法的信道估计问题本质上是线性回归模型参数的求解问题,传统的最小二乘（Least Square,LS）、最小均方（Least Mean Square,LMS）及递归最小二乘（Recursive Least Squares,RLS）算法在估计稀疏信道时不仅复杂度较高,而且在求解线性回归模型时,因忽略自变量的多重共线性而使稀疏信道估计精度降低。针对上述问题,首先,在经典RLS算法的代价函数中加入信道系数的范数对其进行约束,从而提高了稀疏信道估计的精度,然后,采用滑动窗的方式对其代价函数进行处理以减少算法的计算量。在此基础上又引入二分坐标下降（Dichotomous Coordinate Descent,DCD）算法搜索单次迭代中使代价函数最小的解,进一步降低了算法的复杂度。仿真结果表明,文中所提的算法相较于经典算法在估计精度和复杂度方面具有一定的优越性。     

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。     

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。     

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。     

远程水声扩频通信时变多普勒估计与码片同步联合处理算法

在低信噪比的远程浅海水声移动通信中,传统多普勒估计算法难以有效跟踪时变多普勒因子,针对该问题提出了一种基于时频联合搜索的新的时变多普勒跟踪算法。利用正交支路扩频码的扩频增益和互相关特性,结合迭代处理技术,搜索扩频码符号在不同码片相位下的多普勒频谱峰值,选择具有最大峰值的频谱对应的多普勒因子和码片相位,对信号进行多普勒补偿和码片同步。蒙特卡洛仿真表明,该算法能够在信噪比为-18 dB的情况下有效地对10 m.s~(-1)以内产生的时变多普勒进行逐符号跟踪补偿。算法经过海试测试,在远程浅海移动通信中成功完成了多普勒跟踪估计,通信误码率达到10~(-3)。     

基于最大相关熵准则的水下生物脉冲噪声消除方法

近海生物噪声表现为脉冲噪声,这一类噪声显著降低了水声通信系统的性能。结合水声信道的稀疏特性,提出一种基于最大相关熵准则的级联滤波器算法,该算法实现了脉冲噪声的消除及稀疏信道估计。第一级自适应滤波器完成对噪声的消除工作,第二级滤波器对去噪后的信号进行稀疏信道估计。该方法的优势在于无需知道信号和噪声的相关信息。仿真结果表明,提出的方法比单一的滤波器结构和传统信道估计算法性能更加优越。     

一种信道估计动态更新的逐幸存路径处理算法

水声信道复杂的时变特性会影响水声通信系统的性能,在设计时需要进行特殊考虑。利用逐幸存路径处理算法在无需插入训练序列的情况下即可同时进行信道估计和数据检测的特点,提出了一种信道估计动态更新的算法。该算法通过比较当前时刻各条幸存路径的分支量度来判断信道变化的情况,从而决定信道估计更新的时刻,达到动态更新信道估计的目的。仿真结果表明,所提出的基于信道估计动态更新的逐幸存路径处理算法能有效地跟踪信道变化的情况,在时变信道中使用能获得较好的性能。