采用时域联合稀疏恢复的多输入多输出水声信道压缩感知估计

多输入多输出(MIMO)水声通信技术可以在极其有限的水声信道频带资源内提高信道容量,但多径和同道干扰的同时存在,使传统信道估计算法如最小二乘算法、压缩感知估计算法的性能急剧下降。考虑到通信数据块间水声信道多径结构存在一定的相关性,该文利用这种数据块间多径结构的时间域相关性建立水声MIMO信道的时域联合稀疏模型,并利用同步正交匹配追踪算法进行多个数据块联合稀疏恢复信道估计,提高MIMO信道多径稀疏位置的检测增益并抑制同道干扰,提高水声MIMO信道的估计性能。仿真和MIMO水声通信海试实验表明了所提方法的有效性。     

一种低开销的LTE上行链路信道估计算法

压缩感知理论作为信号处理方向较为前沿的研究方向,可以采用少数目的采样值以高概率来获得原始稀疏信号。同时,移动无线通信衰落信道恰恰具有稀疏特性。然而,传统的信道估计并没有根据信道的这一稀疏特性来得出算法。在研究多径信道稀疏特性的基础上,分析了将压缩感知理论运用于LTE上行链路进行信道估计的可行性,并建立了一种基于压缩感知技术实现系统信道估计的模型,提出了一种结合正交匹配追踪算法来估计信道时域响应的低开销LTE上行链路信道估计算法。此外,通过系统仿真进行了估计的均方误差性能分析,与目前广为使用的信道估计算法相比,所提出的低开销信道估计算法在保证估计精度的同时减少了导频开销,增强了系统性能。     

基于扩展路径识别算法的水声OFDM系统低复杂度迭代稀疏信道估计

移动OFDM水声通信系统中,基于压缩感知的稀疏信道估计方法计算量较大,不适用于实时通信.针对这一问题,该文基于一致多普勒信道模型提出一种扩展路径识别(GPI)算法.该方法首先使用信道多普勒扩展矩阵构造等效发射序列,将多普勒信道转化为等效线性时不变信道.然后使用GPI算法估计信道多普勒及各路径的时延及幅度参数,实现低复杂度稀疏信道估计.此外,该文将GPI算法扩展到Turbo接收机中,通过利用信道译码器反馈的数据符号先验信息迭代提高信道估计精度.仿真结果表明,所提方法的性能优于传统的路径识别算法,且与OMP算法接近,而其计算量远低于后者.     

基于扩展路径识别算法的水声OFDM系统低复杂度迭代稀疏信道估计

移动OFDM水声通信系统中,基于压缩感知的稀疏信道估计方法计算量较大,不适用于实时通信。针对这一问题,该文基于一致多普勒信道模型提出一种扩展路径识别(GPI)算法。该方法首先使用信道多普勒扩展矩阵构造等效发射序列,将多普勒信道转化为等效线性时不变信道。然后使用GPI算法估计信道多普勒及各路径的时延及幅度参数,实现低复杂度稀疏信道估计。此外,该文将GPI算法扩展到Turbo接收机中,通过利用信道译码器反馈的数据符号先验信息迭代提高信道估计精度。仿真结果表明,所提方法的性能优于传统的路径识别算法,且与OMP算法接近,而其计算量远低于后者。     

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。      

基于最优观测矩阵的压缩信道感知

信道估计技术作为获得信道衰落信息的方法,是提高无线信道传输接收性能的关键技术。而物理多径信道固有的稀疏性,使得将压缩感知（CS）理论用于稀疏多径信道的估计成为可能。由于传统的线性估计方法没有考虑信道的固有稀疏性,因而在训练序列数目较少的情况下,压缩信道估计的重构效果要明显优于传统的最小二乘估计方法,在获得同样估计性能的情况下,需要的训练序列长度也大大减少,提高了频谱资源利用率,体现了压缩信道估计出色的估计性能。本文在应用CS理论进行稀疏信道估计的过程中,通过减小观测矩阵的列向量相关性,产生最优观测矩阵的方法,从而让压缩信道估计的性能得到进一步的改善。      

托普利兹矩阵在压缩多径信道估计中的应用

可靠的无线通信需要准确地知道下层信道的信息,因此需要进行信道估计。而许多真实信道表现为仅有一些相对较少的非零信道系数的稀疏多径信道。对于稀疏多径信道的估计,传统方法例如最小二乘法,没有利用稀疏信道本身的低维度特性,所需训练序列的长度较长,因此估计代价较大。基于压缩感知的信道估计方法,利用稀疏先验信息,能较大地缩短所需训练序列的长度,获得较好的估计效果。该文结合压缩感知观测矩阵的特点,证明了当训练序列的长度不长于信道冲激响应的长度,且托普利兹观测矩阵的行数小于列数时,观测矩阵仍然满足有限等距性质;明确提出了稀疏多径信道估计中所使用的观测矩阵的构造条件。实验结果验证了这种优化了的托普利兹观测矩阵的可行性和实用性。      

基于CS的Kalman滤波OFDM信道估计

在OFDM系统信道估计中,准确的时域卡尔曼滤波（TDKF）估计需要信道多径时延作为先验条件,而且具有较低的频谱效率.考虑到大多数无线信道具有稀疏和时变的特性,提出一种改进的卡尔曼滤波与压缩感知联合信道估计方法,采用稀疏度自适应匹配追踪（SAMP）算法,并对信道响应变化量进行重建.仿真结果表明,相较于已有算法,提出的算法不需要知道信道的稀疏度,而且信道估计结果更加准确.     

一种压缩感知信道估计中降低信道稀疏度的算法

针对基于压缩感知的稀疏多径信道估计,提出了一种利用智能天线波束赋形改造多径信道,从而改选信道稀疏度的方法。与MIMO系统压缩感知相比,在利用OMP重构算法、获得同样估计性能的前提下,需要的导频数大大减少,这样就可以节省更大的空间来传送用户数据,提高了系统的吞吐量。仿真结果也证实了本文提出方法的优越性。     

基于簇的块稀疏压缩感知的60GHz信道估计

基于压缩感知设计适用于60 GHz毫米波通信系统的信道估计方案,深入研究了正交匹配追踪(OMP)算法和正则正交匹配追踪(Regularized OMP)算法的60 GHz信道估计性能;在此基础上,充分发掘60 GHz无线多径信道所呈现出的分簇特性,提出一种新颖的基于簇分级的稀疏压缩感知重构算法。新算法在有效减少重构迭代次数的前提下,亦能显著降低信道估计误差。综合对比分析了基于簇分块稀疏压缩感知重构算法和现有压缩感知算法在60 GHz信道估计应用中的重构性能,仿真结果表明,压缩感知算法可有效应用于60 GHz系统信道估计,而新设计的基于簇分级的稀疏压缩感知算法则在估计精度和实现复杂度方面具更优越性能。     

A hybrid reservation-based MAC protocol for underwater acoustic sensor networks

Due to the characteristics of underwater acoustic channel, such as long propagation delay and low available bandwidth, media access control (MAC) protocol designed for the underwater acoustic sensor network (UWASN) is quite different from that for the terrestrial wireless sensor network. However, for the contention-based MAC protocols, the packet transmission time is long because of the long preamble in real acoustic modems, which increase the packet collisions. And the competition phase lasts for long time when many nodes are competing for the channel to access. For the schedule-based MAC protocols, the delay is too long, especially in a UWASN with low traffic load. In order to resolve these problems, a hybrid reservation-based MAC (HRMAC) protocol is proposed for UWASNs in this paper. In the proposed HRMAC protocol, the nodes reserve the channel by declaring and spectrum spreading technology is used to reduce the collision of the control packets. Many nodes with data packets to be transmitted can reserve the channel simultaneously, and nodes with reserved channel transmit their data in a given order. The performance analysis shows that the proposed HRMAC protocol can improve the channel efficiency greatly. Simulation results also show that the proposed HRMAC protocol achieves better performance, namely higher network throughput, lower packet drop ratio, smaller end-to-end delay, less overhead of control packets and lower energy overhead, compared to existing typical MAC protocols for the UWASNs.     

一种降低复杂度的压缩感知水声信道估计方法

针对浅海的水声信道稀疏特性,提出了一种降低复杂度的前向回溯正交匹配追踪(RC-LABOMP)信道估计方法。首先计算正交匹配追踪和子空间追踪信道估计算法的两类支撑集,接着根据两类支撑集的交集和并集,预处理先验信息,最后利用先验信息完成前向回溯正交匹配追踪信道估计。该算法经过先验信息的预处理,能够减少原LABOMP算法的迭代次数,同时缩小原子的索引范围,因此能够显著降低原LABOMP算法的计算复杂度。此外,将提出的算法与水声Turbo均衡系统相结合,更适用于水声通信系统。仿真结果表明,所提算法在随机信道和水声信道条件下,具有估计精度高、误码率低的特点,同时能够显著降低LABOMP算法的计算复杂度,是一种适用于浅海水声信道的有效估计方法。     

Multipath delay estimation using a superresolution PN-correlationmethod

This paper addresses the problem of high-resolution estimation of a multipath channel delay profile. We propose several improvements to the so-called superresolution pseudo-noise sequence correlation method (SPM) and analyze its performance on time-varying channels. SPM is based on the multiple signal classification (MUSIC) algorithm, which requires decorrelation of the multipath echoes. The proposed improvements enable SPM-based delay estimation in the presence of narrowband interference, and they reduce the necessary transmission window while preserving multipath echo decorrelation. These improvements are analyzed and are applied to underwater acoustic experimental data     

一种水声通信中的多阵元Turbo均衡算法

Turbo均衡应用在水声通信中的问题主要在于水声信道时间扩展长,多接收阵元处理复杂度较高。该文研究了将时间反转与马尔可夫链蒙特卡罗(MCMC)均衡联合优化算法用于实现Turbo均衡。首先进行时间反转实现多接收阵元较长多径时延的压缩,再利用白化滤波器解决时间反转造成的噪声模型失配问题,最后利用复杂度较低的MCMC均衡器结合软迭代信道估计对时间反转合并后得到的信号进行均衡。结合真实实验信道条件对信道响应估计的误差建立模型,通过仿真比较得出, 该算法在相同条件下相对于多阵元直接自适应Turbo均衡算法复杂度降低67%,且有1.6 dB的误码率性能增益。通过对湖上试验数据进行处理,进一步验证了该算法的优势。     

基于虚拟时间反转镜的水声OFDM信道均衡

针对水声信道对正交频分复用(OFDM)系统带来的符号间干扰(ISI)问题,提出了虚拟时间反转镜(VTRM)信道均衡算法,该算法具有时间压缩特性和频域相位共轭特性,可以有效缩短信道长度,减小多途信道带来的相位畸变,采用匹配追踪(MP)算法估计信道冲激响应,可以精确的估计出水声信道的幅度、时延和相位信息,为虚拟时反信道均衡提供准确的信道信息,改进了传统匹配相关信道估计方法估计精度低、无法估计信道相位信息的缺点。仿真、水池和湖上实验结果表明,OFDM水声通信系统中,VTRM信道均衡技术性能优于被动时反镜(PTRM)信道均衡和最小平方(LS)信道均衡。     

时间相关块贝叶斯算法下的大规模MIMO信道估计

因具有高的阵列增益和高的频谱效率,大规模MIMO已成为5G通信系统物理层关键技术,但在频分双工系统基站侧获取大规模MIMO信道准确状态信息的过程中,存在导频开销占用大量频谱资源问题。为此,针对时间相关信道和信道稀疏度未知的情况,提出一种基于时间相关和多测量矢量模型的块贝叶斯压缩感知（TMBB-CS）信道估计方法。因基站端天线发射信号时间相关,所以大规模MIMO系统的时域信道脉冲响应呈块稀疏结构,利用该特性对下行链路中的多用户信道矩阵进行测量估计,可较大幅度减少导频开销,提升性能。实验仿真结果表明,与其他块贝叶斯算法相比,所提出的TMBB-CS算法信道估计性能更好。      

Efficient Multicarrier Communication for Highly Spread Underwater Acoustic Channels

In this paper we propose a novel method for communication over underwater acoustic channels that exhibit simultaneously large delay spread and Doppler spread, such as those found in the surf zone. In particular, we propose a coded pulse-shaped multicarrier scheme that converts the doubly dispersive channel into an inter-carrier interference (ICI) channel with small ICI spread. The resulting ICI is mitigated using a soft noncoherent equalizer that leverages sparsity in the delay-power profile to generate near-optimal bit estimates with low complexity. The noncoherent equalizer uses a delay-power-profile estimate (rather than a channel estimate) which is obtained from pilots. Numerical simulations with surf-zone-like channels demonstrate performance close to genie-aided bounds.     

一种有效的水声通信网络中用于半双工信道的ARQ协议

自动重传请求(ARQ)在保证通信网络可靠传输中起着关键的作用。但是，在水声通信网络中，由于水声信道的半双工以及信道的长传播时延特性，使得水声通信网络的吞叶性能受到极大的制约。本文针对水声信道长传播时延这一特点，利用扩频通信技术，将单个信道分成两个子信道；一个用于前向信道(从发送方到接收方)，另一个用于反向信道(从接收方到发送方)，从而使得对每个分组数据的响应时间大大缩短，提出了一种有效的适合于半双工特性的ARQ协议。理论分析和仿真结果表明，相对于传统的SW ARQ协议而言，该协议在水声信道下具有更优的吞吐性能。     

差分混沌移位键控在水声通信中的应用

水声信道作为目前已知最严酷、最复杂的无线通信信道之一，具有强多途干扰、时—频率双扩展、高噪、带宽窄等特征。水声信道的时变特性，使得估计与跟踪信道很困难，因此，研究无需信道估计与均衡的非相干稳健水声通信调制方法具有重要的意义。首先介绍了基于正交频分复用（OFDM）和扩频调制的水声调制技术的研究进展，然后，分析了差分混沌移位键控在水声信道下的可行性，提出了两种基于OFDM的多载波差分混沌移位键控方案，给出两个方案的调制解调器原理。在时—频双扩展信道和水声信道下，对两个方案进行了性能仿真和分析。性能结果表明所提出的方案在水声信道下具有良好的稳健性。     

一种新颖的水声信道参数估计算法

宽带水声信道通常被建模为多扩展多时延（MSML）信道,不同路径的多普勒扩展不同给信道参数估计带来了挑战.本文提出一种新颖的MSML信道参数估计算法,称之为改进的粒子群优化（MPSO）算法.该算法创建一个多径列表来记录局部最优粒子的位置和适应度值,并用于迭代中粒子速度的更新.算法结束时,根据多径列表的记录值,可以同时估计出每一径的多普勒扩展、时延和幅度参数.仿真结果表明：MPSO算法的参数估计精度优于匹配追踪（MP）算法和分数阶傅里叶变换（FrFT）算法.