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针对时变水声信道估计和均衡问题,该文提出基于叠加训练序列(ST)和低复杂度频域Turbo均衡(LTE)的时变水声信道估计和均衡(ST-LTE)算法.基于叠加训练序列方案,将训练序列和符号线性叠加,使得训练序列和符号信道信息一致;基于最小二乘算法,进行信道估计.基于频域训练序列干扰消除技术,在频域消除训练序列对符号的干扰;基于频域线性最小均方误差(LMMSE)均衡算法,通过先验、后验、外均值和方差的计算,实现低复杂度信道均衡(符号估计);基于Turbo均衡算法,软重构叠加训练序列和更新信道估计,进行均衡器和译码器的信息交换,利用编码冗余信息,大幅度提升信道均衡性能.进行仿真、水池静态通信试验(通信频率12 kHz,带宽6 kHz,采样频率96 kHz,符号传输速率4.8 ksym/s,训练序列和符号的功率比为0.25:1)和胶州湾运动通信试验(通信频率12 kHz,带宽6 kHz,采样频率96 kHz,符号传输速率3 ksym/s,训练序列和符号的功率比为0.25:1),仿真和试验结果验证了所提算法的有效性. 相似文献
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针对时变水声信道估计和均衡问题,该文提出基于叠加训练序列(ST)和低复杂度频域Turbo均衡(LTE)的时变水声信道估计和均衡(ST-LTE)算法。基于叠加训练序列方案,将训练序列和符号线性叠加,使得训练序列和符号信道信息一致;基于最小二乘算法,进行信道估计。基于频域训练序列干扰消除技术,在频域消除训练序列对符号的干扰;基于频域线性最小均方误差(LMMSE)均衡算法,通过先验、后验、外均值和方差的计算,实现低复杂度信道均衡(符号估计);基于Turbo均衡算法,软重构叠加训练序列和更新信道估计,进行均衡器和译码器的信息交换,利用编码冗余信息,大幅度提升信道均衡性能。进行仿真、水池静态通信试验(通信频率12 kHz,带宽6 kHz,采样频率96 kHz,符号传输速率4.8 ksym/s,训练序列和符号的功率比为0.25:1)和胶州湾运动通信试验(通信频率12 kHz,带宽6 kHz,采样频率96 kHz,符号传输速率3 ksym/s,训练序列和符号的功率比为0.25:1),仿真和试验结果验证了所提算法的有效性。 相似文献
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