叠加编码技术在水声OFDM通信系统中的应用研究

<正>交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)通信技术由于具有频谱利用率高、抗多径能力强等优点,成为当前水声通信的研究重点和热点。在保证鲁棒性能的前提下,为了能够进一步提高其吞吐量,将叠加编码(Superposition Coding,SC)技术应用于水声OFDM通信系统中,在保证基本信号的同时获得额外的信息。仿真结果和水池实验结果表明:通过选择合适的功率分配因子,叠加编码在保证两路信号误比特率性能的前提下,可以提高系统的吞吐量,具有很好的应用前景。     

RA码在水声OFDM通信系统中的应用研究

正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing, OFDM)技术由于具有频谱利用率高、抗多径能力强等优点,成为当前水声通信的研究重点和热点,但较高的峰均功率比(Peak-to-Average Power Ratio, PAPR)严重影响了水声OFDM通信系统的性能。采用重复累积码(Repeat Accumulate, RA)作为信道编码方案,并用线性反馈移位寄存器(Linear Feedback Shift Registers, LFSR)代替原RA码结构中的累加器,再通过选择映射(Selective Mapping, SLM)方法降低系统的峰均功率比。计算机仿真和水池实验结果表明,采用改进结构的RA码结合SLM技术能有效降低水声OFDM系统的PAPR,提高系统的性能,具有很好的应用前景。     

极化码在OFDM水声通信中的应用研究

极化码(Polar code)因其高可靠性、实用的线性编、译码复杂度和理论上唯一可达香农极限等特点,成为信道编码领域新的研究热点.其编、译码方法的研究扩展至多种信道类型和应用领域,但在水声信道中的理论证明和应用研究相对较少且滞后.针对具有显著多途、多普勒扩散和有限带宽等复杂特性的水声信道,文章提出了与之相匹配的极化码信...     

全相位频谱校正技术在水声通信中的应用研究

多普勒效应是影响水下移动通信性能的主要因素,准确估计多普勒频移对提高通信系统可靠性具有重要意义。在进行离散频谱分析时,时域非整周期截断会造成频域能量的泄漏,导致频谱估计精度降低。全相位频谱分析具有良好的抑制频谱泄漏特性及相位不变性。仿真验证了全相位频谱校正技术相对于传统频谱校正技术在估计性能上的优势,并在此基础上探讨了全相位频谱校正技术在水声通信中的应用。采用全相位频谱校正技术进行多普勒频移估计,进而进行多普勒补偿以降低通信系统误码率。仿真结果表明,全相位频谱校正技术能够实现高精度多普勒频移估计,从而提高水下移动通信系统的可靠性。     

时频编码在水声通信中的应用

研究了一种采用脉冲时延差和多频码元组合编码的水声通信技术。该技术利用多个频率分不同时隙去填充一个CW脉冲组成mbits的码元,用码元之间的时延值再携带nbits的信息,在接收端采用时延估计和频率检测技术进行解码,使得在保持较高通信速率的前提下,将码元间距扩展到足够宽,有效地克服了由于水声多途效应产生的码间干扰,减小了频带占用率,提高了通信可靠性。海试表明,采用TD-MFM技术数据传输速率较高,系统易于实现且稳健性较好。与FSK通信方式相比,其功耗大约减少75%,且误码率低,约为10-3-10-5。但该方案若有一个码元的时延测量错误,会导致后继一个码元也出错,因此,其纠错技术较复杂,相关研究正在进行中。     

多相分解滤波器在OFDM高速水声通信中的应用

影响OFDM浅海高速水声通信的一个重要的因素是多普勒,多普勒频率会导致OFDM子载波间的正交性被破坏,进而带来OFDM子载波间干扰,严重影响OFDM水声通信的质量,因此必须对如何消除多普勒进行研究。在水声通信中消除多普勒的影响通常分两步：首先对多普勒因子正确估计,进而对接收数据变采样。在仿真实现变采样的基础上,利用多相分解降低其运算量,实现了高速率的变采样滤波器,并将算法运用到OFDM系统仿真中,最终对OFDM湖试数据进行解码,取得了满意的结果,很大程度上降低了多普勒频移对OFDM水声通信系统的影响。     

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。     

OFDM水声通信系统动态OMP信道跟踪算法

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。     

矢量水听器在水声通信系统中的应用

将矢量水听器应用于水声通信系统,利用矢量水听器的指向性屏蔽强干扰。建立了基于矢量水听器的多载波正交频分复用(OFDM)系统模型,对各向同性噪声场中矢量水听器的增益进行了推导,为抑制相干干扰提供了新的解决方案,并进行了仿真验证。仿真研究表明,该方案能够有效地增强系统的抗各向同性干扰的能力,达到提高信噪比的目的,降低了误码率,增加了系统的稳健性。湖上试验验证了该方法的有效性,表明基于矢量水听器的水声通信系统可为实现高速水声通信提供一种有效的途径。     

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DSK6455的OFDM水声通信算法设计与实现

正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing, OFDM)技术由于其具有频谱利用率高、抗多径和抗脉冲噪声能力强、在高效带宽利用率情况下的高速传输能力以及实现方法简单的特点,成为了近年来水声通信中的研究重点和热点之一.基于OFDM技术,在SDI公司的TMS320C6455DSK(DSP Starter Kit)板卡上实现了实时水声通信,试验结果表明,在4.3km的水平通信距离上,采用QPSK调制,1/2卷积码编码,通信带宽为4kHz,通信速率达到了1873 bps,误码率小于10^-4.为实现OFDM技术的水声组网通信,水声语音、图像传输奠定了基础.     

OFDM水声通信多普勒估计与跟踪方法

水声通信中传统宽带多普勒估计方法难以准确跟踪时变多普勒因子,从而导致正交频分复用(Orthogonal Fre‐quency Division Multiplexing, OFDM)在变速运动通信场景中补偿性能不佳。针对该问题,文章提出了一种基于空载波的多普勒估计与跟踪算法。首先对三频信号做线性调频 Z 变换(Chirp-Z Transform, CZT)得到多普勒先验值,然后利用 OFDM 符号中的空载波结合载波频偏(Carrier Frequency Offset, CFO)搜索补偿技术,把估计的最优 CFO 值转换为宽带多普勒因子,进而计算当前符号的加速度并预测下一符号的速度。通过更新加速度对预测值进行修正,实现每个 OFDM 符号的多普勒估计。数值仿真和湖试结果表明,文中算法不仅能有效跟踪多普勒的变化,在匀速和变速条件下都有较好的补偿性能,而且对帧结构设计要求低,对先验误差不敏感,有利于水声通信系统的工程实现。     

基于深度学习的OFDM半相干水声通信方法

针对正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing, OFDM)水声通信中常用的相干和非相干通信分别面临的对多普勒敏感和频谱效率低的问题,提出一种高阶幅度键控调制的半相干通信技术,将OFDM符号时频帧结构中全部频点采用高阶幅度键控调制方式,并利用信号幅度信息完成半相干信道估计。通过两种基于深度学习的算法优化半相干信道估计这一非线性过程,较非相干通信有效提高了频谱效率,较一定信噪比下的相干通信提高了鲁棒性,降低了误比特率和系统复杂度,并利用元学习算法降低深度学习算法对训练数据的依赖。最后,提取海试信道数据,完成OFDM半相干水声通信系统仿真,验证了所提方法在频谱效率和系统误比特率性能方面较非相干和相干通信的优势,当信道长度改变时,基于元学习的算法依然可以获得较好的性能。     

水声通信中的多载波CDMA

多载波码分多址技术是第三代数字通信系统研究中重要课题之一，其主要特点是采用多载波并行传输，成为通信系统提高传输速率的一种有效方法。水声通信在远距离传输时通信速率通常比较低，本文将水声扩频通信与无线电通信中这一成熟技术加以结合，以提高水声通信的传输速率，给出了UW—MC—CDMA系统并进行了分析。