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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
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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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论述了STFT(Short-Time Fourier Transform)理论及其特点,设计了一个在桌面音频系统中由于麦克风和听筒的耦合而产生语音干扰(主要是回声)的消除系统,该系统利用STFT将所需信号和噪声信号变换到频域,通过频谱相减消除噪声。提出了一个基于多信道回声消除器的子带最小二乘滤波器理论分析和估算方法,该方法具有较强的自适应能力、算法收敛快、控制精度高。 相似文献
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正交频分复用在高速水声通信中的应用越来越广泛.水声信道是多径、高噪声的衰落信道.由于信道条件差,容易产生码间干扰,信道均衡技术是提高通信系统性能的重要技术.提出了线性最小均方估计在水声通信系统中应用的方案,研究了实际通信中利用调频信号如何确定信号的平均多径时延、最大多径时延,比较了不同调频信号测量信道的性能.该方案基于导频辅助均衡方法,利用调频信号测量信道,获得的信道统计信息,计算信道的自相关矩阵.从而根据线性最小均方误差算法进行信道均衡.通过仿真和湖试进行验证,结果表明该方案效果较好,对系统性能改善比较明显. 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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使用训练序列构成的测量矩阵并采用稀疏恢复算法是近年来常用的多径稀疏信道估计思路。提出一种贝叶斯匹配追踪算法的正交化改进方法,有效地改善了原方法的收敛速度,并将其应用于水下多径稀疏信道估计。进行了新方法的理论推导和两种水下稀疏信道模型中的仿真试验,进而与传统贪婪迭代和贝叶斯估计方法的估计效果进行了对比。仿真结果证明,所提出的新方法比原方法的收敛速度更快,能更高效地进行多径稀疏信道估计。新方法在低信噪比和呈簇状集中分布的水下多径稀疏信道中也有更好的估计效果。 相似文献
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提出了一种低复杂度的短时傅里叶变换域卡尔曼滤波算法来解决声学回声抵消问题。首先在短时傅里叶变换域建立了基于频域卷积传递函数的观测方程,并利用一阶马尔科夫模型对频域回声路径进行建模,给出了精确的卡尔曼滤波方程,并讨论了过程噪声和观测噪声的估计问题。为降低算法计算复杂度,提出了低复杂度卡尔曼滤波算法。另外,在更新滤波器时加入远端信号邻近频点的信息来进一步提高回声抵消性能。实验结果表明,所提算法对近端干扰不敏感,不需要额外的双端对讲检测算法,且比传统的频域自适应滤波算法具有更快的收敛速度。 相似文献