水声多输入多输出信道的分布式压缩感知估计

多输入多输出技术通过采用多个阵元进行多发多收空间复用信道可在极其有限的通信带宽下实现高速水声通信,但由于同时存在通道间干扰和多径干扰,水声MIMO信道估计变得困难。提出利用MIMO水声信道多径稀疏结构存在的相关性,在经典联合稀疏模型的基础上对MIMO观测矩阵进行重组,从而建立基于分布式压缩感知的单载波水声MIMO通信信道联合稀疏模型;同时,针对信道响应中具有相同多径位置的稀疏部分和特有稀疏部分设计区分性正交匹配追踪算法进行联合重构,进一步抑制通道间干扰的影响。最后通过仿真和海上实验进行本方法有效性的验证,实现16 kbps的MIMO水声通信。通过算法推导、仿真和实验可得到结论:利用MIMO水声信道多径相关性进行分布式压缩感知估计可提高估计性能。      

多频带水声信道的时频联合稀疏估计

多频带水声信道多径结构在相邻数据块和不同子频带存在相关性,从分布式压缩感知的角度可对这种时频联合稀疏特性进行利用。但是,在传统联合稀疏模型下水声信道间存在的不同多径时延部分形成差异支撑集,由此引入的干扰导致估计性能下降,提出利用多路径选择机制进行差异支撑集检测;同时,进一步结合频域子频带信道间、时域相邻数据块信道间存在的相关性进行频带-时间域联合稀疏估计.利用数值仿真及海试实验结果进行了性能验证和比较,表明利用时频联合稀疏估计构造的水声通信接收机改善了匹配性能,可获得较为明显的输出信噪比、误比特率等通信性能提升.从而说明:利用多频带水声信道在时域、频域存在的联合相关性可有效提高信道估计性能。      

深海远程正交频分复用水声通信簇约束的分布式 压缩感知信道估计*

在深海远程正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)水声通信中,信道时延较长,导致信道频率选择性衰落严重,传统的压缩感知信道估计算法性能大幅下降。为此,本文利用深海远程信道在一定时间内具有相关性并呈较稳定簇状分布的特点,在分布式压缩感知信道估计中引入簇区域信息,进行簇约束的多数据块联合稀疏信道估计,提出一种簇约束的分布式压缩感知信道估计方法,并在深海开展了定点远程水声通信实验进行验证,实验结果表明,与传统的分布式压缩感知信道估计算法相比,本方法的能够降低50%左右的误码率。     

时变水声信道的动态压缩感知估计

水声多径信道具有的稀疏特性已被应用于设计稀疏估计方法提高信道估计性能。然而,水声信道具有的快速时变特性,给传统稀疏信道估计方法带来了很大的困难。考虑到水声信道除了高时变性多径,还存在着相对静止,缓慢变化的直达径或者海底反射径,通过将水声信道建模为由静态和时变稀疏支撑集组成,把时变水声信道估计转化为动态压缩感知问题。结合卡尔曼滤波和压缩感知理论,并采用原始对偶追踪算法求解Dantzig selector模型,从而实现对复数域基于卡尔曼滤波器的压缩感知稀疏求解问题的处理。信道时变条件下的数值仿真及基于信道估计的判决反馈均衡器的海上实验结果表明,该算法相对经典的正交匹配追踪和最小二乘QR分解算法具有较明显的性能改善。从而说明,通过对时变水声信道进行动态压缩感知估计可有效提高估计性能。     

混合稀疏水声信道的动态区分性压缩感知估计

由于水声传播过程中同时存在声信号直达、静态或动态边界反射的现象,水声信道会呈现不同动态特性的多径,形成具有混合稀疏的结构,即多径由静态或相对缓变的平稳多径分量和快速时变的动态多径分量混合组成。对于混合稀疏信道,经典的稀疏信道估计算法未考虑混合稀疏性,将导致算法失配、性能下降;以时变稀疏集为模型,动态压缩感知(DCS)结合卡尔曼滤波(KF-CS)可提高对时变多径分量的估计精度,但KF对静态稀疏分量的估计无法充分挖掘其稀疏性。通过将混合稀疏水声信道建模为由静态和时变支撑集所组成的稀疏集,提出一种动态区分性压缩感知(DDCS)方法。该算法首先结合同步正交匹配追踪(SOMP)和正交匹配追踪(OMP)将混合稀疏多径进行区分,分解为静态分量和时变分量;然后,分别用KF-CS和同步正交匹配追踪算法估计时变和静态多径的幅度;最后,将静态分量和时变分量的估计结果整合以得到整个水声信道的冲激响应。通过海试实验把所提DDCS算法与经典信道估计算法、压缩感知算法和DCS算法进行了比较,验证了所提算法的有效性。结果表明,对混合稀疏水声信道进行区分性稀疏估计可改善信道估计性能,进而可通过信道估计均衡器提升水声通信质量。      

块稀疏水声信道的改进压缩感知估计

压缩感知信道估计可利用信道稀疏特性提高估计性能,但对于具有典型块稀疏分布的水声信道,经典的l₀或l₁范数无法很好地描述块稀疏特性。利用水声信道块稀疏分布规律特性提出一种能够识别块稀疏结构的块稀疏似零范数,并在稀疏恢复信道估计算法中引入块稀疏似零范数约束项,进一步推导了复数域块稀疏似零范数恢复迭代算法,该算法通过对块稀疏似零范数进行梯度下降迭代并将梯度解投影至解空间来获得水声信道的块稀疏似零范数估计。数值仿真和海上水声通信实验结果表明该算法相对经典的稀疏信道估计算法有较明显的性能改善。通过算法推导、仿真和实验可获取结论:利用水声信道的块稀疏特性进行压缩感知重构可有效提高信道估计性能。      

基于CS的低压电力线载波通信信道估计

针对低压电力线通信环境多径干扰的特点,建立了正交频分复用的压缩感知信道估计模型,将信道估计转换为压缩感知理论中稀疏度未知的号重构问题,首次采用压缩感知的稀疏自适应匹配追踪方法重构出低压电力线载波通信多径信道的冲击响应。仿真表明与其它常用信道估计算法相比,所提出的压缩感知信道估计算法在频谱利用率以及估计性能方面比传统方法有显著提高,在未知稀疏度的情况下,为低压电力线载波通信系统提供了一种稳定、可行的信道估计方案。     

基于压缩感知的低压电力线载波通信信道估计

针对低压电力线通信环境多径干扰的特点,建立了正交频分复用的压缩感知信道估计模型,将信道估计转换为压缩感知理论中稀疏度未知的号重构问题,首次采用压缩感知的稀疏自适应匹配追踪方法重构出低压电力线载波通信多径信道的冲击响应;仿真表明与其它常用信道估计算法相比,所提出的压缩感知信道估计算法在频谱利用率以及估计性能方面比传统方法有显著提高,在未知稀疏度的情况下,为低压电力线载波通信系统提供了一种稳定、可行的信道估计方案。     

改进的多输人多输出正交频分复用水声通信判决反馈信道估计算法

针对最小均方误差准则下(Minimum Mean Square Error,MMSE)判决反馈信道估计算法在多输入多输出正交频分复用(Multiple-input Multiple-output Orthogonal Frequency Division Multiplexing,MIMO-OFDM)低信噪比水声通信环境下存在误码遗传缺陷,提出了一种基于压缩感知理论的改进的MMSE判决反馈信道估计算法。通过结合浅海水声信道的稀疏性特点,利用编码校验后的信息与原始信息实现了对信道估计的判决反馈更新,采用匹配追踪算法改进MMSE判决反馈追踪信道估计技术,实现了抑制传统判决反馈信道估计算法在迭代更新及传递过程中存在的误码遗传的目的。仿真和水池实验结果证实:改进的MMSE判决反馈追踪信道估计算法不仅可以有效的抑制误码遗传,对抗突发噪声,跟踪信道的缓慢时变,同时大幅降低了导频占用率,提高了通信质量。      

水声正交频分多址上行通信稀疏信道估计与导频优化

针对水声正交频分多址(OFDMA)上行通信中用户导频数量少、分布不均匀, 导致传统内插信道估计方法产生误码平层的问题, 提出一种稀疏信道估计与导频优化方法. 基于压缩感知(CS)理论估计稀疏信道冲激响应, 并依据CS理论中测量矩阵互相关最小化原理, 提出基于随机搜索的导频图案和导频功率联合优化算法. 仿真结果表明, 所提方法在不同多径扩展信道下的性能均优于基于线性内插的最小二乘估计、未经导频优化的CS信道估计以及单纯基于导频图案优化的CS信道估计. 水池实验分别验证了交织式和广义式子载波分配的水声OFDMA上行通信性能, 在接收信噪比高于10 dB时利用所提方法实现了两用户接入的可靠通信.