利用目标信道特性约束的信道匹配检测算法

浅海有源声呐的探测性能主要受到多途扩展以及混响干扰的影响。为了提高声呐系统的检测性能,根据双扩展信道匹配原理,结合混响信道与声呐目标信道特点,提出了一种基于回波特性约束的信道匹配检测算法。该算法通过最小二乘匹配追踪算法估计信道稀疏响应,并根据混响和目标信道的扩展差异,通过约束目标信道扩展对稀疏信道响应去冗余,得到更精确的目标回波信道响应。利用该信道响应进行信道匹配检测,可以进一步提高信混比处理增益。数值仿真结果表明所提算法可以有效汇集多途信号能量并抑制混响干扰,提高声呐系统的检测性能;海试数据处理结果显示,在试验信道条件下,所提算法处理结果的峰值信混比,与匹配滤波相比提升约7~12 dB,与传统自适应相关器相比提升约6~7 dB。      

一种改进的DVB-T信道估计算法

针对传统DVB-T系统信道估计算法估计精度低或复杂度高的问题,为了提高信道估计算法整体性能,提出了一种改进的DVB-T信道估计算法。该算法首先采用最小二乘法估计离散导频处频率响应估计值;进而,利用连续导频对信噪比进行估计;最后,将得到的信噪比估计值与预先设定的信噪比阈值进行比较,若估计值小于阈值,则先经过卡尔曼滤波处理,再在时频二维方向上用高斯插值得到全部子载波的频率响应值,否则直接在时域和频域上进行插值。此方法在信道条件较好时关闭卡尔曼滤波过程,从而有效减少滤波次数,提高算法整体运行速度。仿真结果表明,该方法能有效提高系统整体性能,减少在噪声影响较大时的干扰,同时也兼顾了算法整体运行速度。     

结合卷积神经网络的浅海有源探测信道匹配

信道匹配方法在有源探测领域是一种重要的提升检测信噪比的方法。针对非确知海底参数环境下的有源探测信道匹配问题,提出一种结合卷积神经网络进行信道匹配的算法。该算法基于海底参数扰动开展声场仿真生成卷积网络训练数据;首先通过分类网络将信号按照海底底质类型分类,在每个分类区间内采用单独的卷积网络反演海底参数;然后结合声场模型估计信道传递函数,进行信道匹配,从而在非确知环境下抑制多途影响,提升回波检测能力。仿真与实验结果表明,该算法能够在不确知海底环境条件下,有效估计信道传递函数,实现信道最优化匹配,在实验条件下可提高回波检测信噪比4 dB左右。相比传统方法,该算法可以在海底参数不确知条件下对低接收信噪比的信号实现信道匹配,同时不需要高信噪比的实验参考信号,有效提高了信道匹配方法的环境宽容性。      

基于改进基追踪去噪的水声单载波频域均衡信道估计

针对低信噪比下单载波频域均衡信道估计精度低导致均衡效果差的问题,利用基追踪去噪方法估计稀疏信道有效抽头具有的稳定特性,提出了一种在平稳水声信道条件下单载波频域均衡系统中应用的改进基追踪去噪稀疏信道估计方法。方法利用延拓循环前缀作为导频进行多次信道估计,将估计结果累积平均,再采用门限判决提取有效抽头得到信道估计值,从而提高了稀疏信道的估计精度。通过合理选择循环前缀延拓次数,尽可能地降低导频长度对频带利用率的影响。仿真对比分析了改进基追踪去噪算法与匹配滤波、最小平方以及传统基追踪去噪信道估计算法的性能以及对单载波频域均衡系统误码率的影响。仿真实验结果表明,改进基追踪去噪信道估计算法具有更优的估计精度,在单载波频域均衡系统中可以提高约3 dB的接收信噪比增益。     

基于LMS/SOLMS算法的时变多径水声信道估计方法

缓变信道下基于LMS算法的信道估计算法具有较好的跟踪性能,但对快变信道,LMS算法跟踪性能下降。SOLMS算法具有比LMS算法更好的跟踪性能,尤其是在快变的信道下。但由于SOLMS算法在收敛阶段的振荡性,这时收敛速度较LMS算法慢。本文提出一种收敛模式下用LMS算法获得信道的参数,收敛后则切换成SOLMS算法跟踪信道的变化的信道估计方法。新方法结合了LMS算法收敛快和SOLMS算法跟踪性能好的优点。对时变多径水声信道估计的计算机仿真实验证明了该方法的有效性。     

基于高阶统计的水声信道盲辨识

本文给出了基于ARMA模型的水下通信系统模型,将一种基于三阶统计的算法应用到水声信道盲辨识领域,在不需要训练序列的条件下估计得到信道传输函数。与基于二阶统计特性方法相比,该算法具有较强的抗噪性,更适合信噪比低于12dB条件下水声信道的辨识。通过对水声信道盲辨识的计算机仿真,验证了该算法具有较高的辨识精度。     

基于动态阈值匹配追踪的主动声呐直达波抑制方法

双基地声呐中的直达波干扰可以通过重构抵消的方式进行抑制。这种方法需要对直达波信道进行估计，传统的正交匹配追踪算法的收敛速度慢，分步正交匹配追踪等算法在提高收敛速度时牺牲了信道估计精度，导致回波检测能力下降。本文提出一种动态阈值匹配追踪算法估计直达波的信道响应，在提高收敛速度的同时兼顾了信道估计精度。在仿真环境中，达到同样的直达波抑制效果，所提算法与传统正交匹配追踪算法相比，收敛速度显著提升，检测输出的回波强度比分步正交匹配追踪算法高4dB；海试数据处理结果中，所提方法迭代收敛速度较正交匹配追踪算法提升4倍；输出的回波强度比分步正交匹配追踪算法高2dB。     

起伏海面环境下水声信道特性及估计方法*

为了研究随机起伏海面的散射对水声信道特性的影响,以及不同信道估计算法在该信道条件下的性能问题,该文从利用Monte Carlo方法模拟的基于PM海浪谱的二维随机起伏海面出发,提取了与风向不同夹角的一维随机起伏海面,并利用Kirchhoff近似法计算了其散射强度。将得到的声散射特性和海面环境信息融入到信道模型中,建立了基于PM海浪谱的随机信道模型。通过仿真分析了不同风速、传播距离条件下,声波的传播损失和信道冲激响应变化,并利用l_0-最小均方误差法、匹配追踪算法和正交匹配追踪算法进行了信道估计。给出了不同环境条件下,三种算法估计性能的综合比较结果,验证了算法针对该信道模型的有效性。     

稀疏信道条件下正交多载波扩频水声通信无导频信道估计算法

提出了一种无导频信道估计算法,该算法首先利用水声信道的稀疏特性对扩频信号进行识别,再利用扩频信号识别结果对水声信道响应进行判决反馈估计,从而实现对稀疏水声信道响应的可靠重建。仿真和湖上试验结果证实:无导频信道估计算法可以在不降低通信质量的前提下,实现对水声通信信号的稳健均衡,提升水声通信速率。      

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。