OFDM水声通信CS限幅失真补偿与LS信道估计优化算法*

正交频分复用技术应用于水声通信系统时,会引起较高的峰均比,当采用限幅法对峰均比进行抑制时,会产生非线性失真。另外,系统采用最小二乘法进行信道估计受噪声的影响较大。针对以上问题,提出了一种基于压缩感知技术的补偿限幅非线性失真与最小二乘信道估计相组合的新算法,在接收端利用导频数据采用压缩感知算法对限幅失真进行补偿,同时对最小二乘信道估计进行优化运算,以减小噪声对其影响。理论分析和仿真结果均表明,新算法不但能够有效抑制限幅法造成的系统非线性失真问题,而且能够降低高斯白噪声对于信道估计的影响。     

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。      

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。     

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。     

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。      

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.     

100Gb/s高速PDM-CO-OFDM系统峰值平均功率比抑制性能研究

利用迭代部分传输序列(IPTS)限幅算法实现100Gb/s高速偏振模复用相干光正交频分复用(PDM-CO-OFDM)系统峰值平均功率比(PAPR)抑制,并对其PAPR、误码率(BER)及非线性性能进行了分析。仿真结果表明,与限幅算法相比,IPTS限幅算法不仅可以进一步降低PAPR,还可以减小光纤的非线性效应,从而提高系统BER性能。当互补累积分布函数(CCDF)等于0.0001时,IPTS限幅算法的门限值比限幅算法的优化了0.62dB。与原始信号相比,IPTS限幅算法的最大峰值功率降低了2.63dBm。相同条件下,IPTS限幅算法在光信噪比(OSNR)为12.28dB时,BER即可达到10-3,而限幅算法的最小BER仅为1.55×10-3。当发射功率等于-1dBm时,IPTS限幅算法的Q值与限幅算法相比提高了0.28dB。     

基于DFT-SAMP算法的MIMO-VLC系统压缩感知信道估计

多输入多输出(Multiple-input-multiple-output,MIMO)可见光通信(Visible Light Communications,VLC)系统接收端需精确的信道状态信息用以解调信号，而常用的最小二乘算法对噪声敏感，估计误差较大，难以保证可靠性。基于信道稀疏特性，利用压缩感知方法进行MIMO-VLC信道估计，提出一种基于离散傅里叶变换(Discrete Fourier Transform,DFT)的稀疏度预测自适应匹配追踪(DFT Based Prediction-sparsity Adaptive Matching Pursuit,DFT-SAMP)算法。首先，通过DFT的稀疏度预测方法对信道冲激响应的稀疏度进行预估计，将估计的稀疏度作为算法初始步长，以快速逼近真实稀疏度，提高算法效率；其次，采用SAMP算法重构信道冲激响应，提高信道估计准确性，保证通信可靠性。基于2×2的MIMO-VLC系统信道估计实验结果表明，导频数为32时，本文算法相较于最小二乘算法在误码率满足前向纠错的误码率阈值(3.8×10^-3)时所需的信噪比降低4.5 dB；...     

基于压缩感知和粒子滤波的OFDM超宽信道估计

针对通信系统中的正交频分复用(Orthogonal frequency division multiplexing, OFDM)超宽信道具有的稀疏多径和含噪声特征,将信道估计问题转换为稀疏信号的重构和优化问题,设计了一种基于压缩感知理论和粒子滤波的OFDM信道估计方法。首先定义和描述了OFDM数学模型;然后在对压缩感知理论模型研究的基础上,采用改进的正交匹配算法对OFDM超宽信道进行重构,为了进一步减少信道重构的误差,将由于正交匹配算法得到的重构信道作为初始的粒子,并将OFDM数学模型转换为动态参数模型,并通过粒子滤波来更新模型中的参数和频率响应,通过不断迭代获得信道的估计值。为了验证文中方法的优越性,将文中方法与经典的正交匹配算法与粒子滤波算法进行比较,结果表明：文中方法能有效地对含噪声的稀疏信号进行估计,具有较小的重构误差,且与其它方法相比,具有较小的归一化均方误差。     

Joint iterative compressed sensing algorithm eliminating clipping noise in underwater acoustic communication system

Due to the intricacy characteristics of the Underwater Acoustic(UWA) channel especially the limited bandwidth, Orthogonal Frequency Division Multiplexing(OFDM) is used because of its high spectrum efficiency. However, relatively high Peak-to-Average-Power Ratio(PAPR) limits the efficiency of OFDM in UWA communication, leading to saturation in the power amplifier and consequent distortion of the signal. Clipping and C companding as the most classic and convenient algorithms, are widely applied to address the high PAPR issue. However clipping introduces additional noise which degrades the system's performance and traditional C companding is also not suitable for underwater acoustic field. Thus, an improved C companding combined with clipping is proposed here. Due to the sparseness of clipping noise, Compressed Sensing(CS) can be utilized to estimate it. The scheme exploits pilot tones and data tones as observations instead of reserve tones, which is different from the previous works and improves data rate. Furthermore, to minimize the effect of the underwater acoustic channel, the channel is also estimated using the CS technique, which provides more accurate channel characteristics than Least Square(LS) or Minimum Mean Square Error(MMSE) estimation algorithms. The effectiveness of the proposed algorithm is proved in computer simulations as well as in a pool experiment.     

基于扩频码的单载波迭代频域均衡水声通信

单载波时域均衡在长时延扩展水声信道中计算量大,并对接收机参数的选择较为敏感,可靠性低,而正交频分复用信号峰均功率比高、对频率偏移敏感. 针对这些问题,提出基于扩频码的单载波块传输高速率水声通信方法和基于T/4分数间隔迭代频域均衡的接收机算法. 该接收机利用已知扩频码进行信道估计以及对由多普勒偏移引起的旋转相位进行估计,并通过一种低复杂度迭代频域均衡算法改善系统性能. 开展了湖上实验研究,结果表明在浅水1.8 km距离且复杂多径干扰条件下,利用BPSK/QPSK调制可实现10^-2–10^-4的误码率并达到1500–3000 bit/s的有效数据率. 关键词： 水声通信 单载波 频域均衡 迭代处理     

变步长似p范数约束稀疏水声信道估计方法

针对范数约束类归一化最小均方(NLMS)算法在正交频分复用(OFDM)稀疏水声信道估计中误码率较高的问题,提出一种改进的变步长似p范数约束信道估计方法。采用改进双Logistic函数构造步长,并将误差信号自相关函数引入其中,实时调整步长和零吸引项,使得收敛速度和估计精度能够很好地折中。算法仿真结果表明,在浅海多径稀疏水声信道下,相比于传统方法,所提出的信道估计获得的最高性能提升为收敛速度提高72.3%,稳态误差降低95.9%。湖上试验数据处理结果显示,相比于传统信道估计方法,所提出的方法能使通信误码率降低2~3个数量级,实现零误码水声通信。      

Exploiting joint sparsity for underwater acoustic MIMO communications

MIMO communication has been recognized as a potential solution for high speed underwater acoustic communication, which unfortunately encounters significant difficulties posed by simultaneous presence of multipath and Co-channel interference (CoI). Sparsity contained in the multipath structure of underwater acoustic channels offers an effective way for improving channel estimation quality and thus enhancing the communication performance in the form of time reversal or channel estimation based equalization. However, for MIMO channels with extensive multipath and CoI, the performance gain achieved by classic sparsity exploitation channel estimation methods such as orthogonal matching pursuit (OMP) is still not enough to yield satisfactory performance. Under quasi-stationary assumption, underwater acoustic channels of adjacent data blocks exhibit correlated multipath structure, namely, multipath arrivals with similar time delay but different magnitude, which has not been exploited. In this paper, a joint sparse recovery approach is proposed to exploit the sparse correlation among adjacent data blocks to improve the performance of channel estimation. Under the framework of distributed compressed sensing (DCS), a joint sparse model which treats the multipath arrivals as sparse solutions with common time support is adopted to derive a joint sparse recovery algorithm for efficient channel estimation, the results of which are used to initialize and periodly update a channel estimation based time reversal receiver. Finally, underwater MIMO communication experimental results obtained in a shallow water channel are provided to demonstrate the effectiveness of the proposed method, compared to the same type of receiver that do not exploit the joint sparse.     

深海远程正交频分复用水声通信块间迭代稀疏信道估计方法

在深海远程正交频分复用(OFDM)水声通信中,信道时延长、频率选择性衰落严重,传统的块独立压缩感知稀疏估计需要较高导频插入密度才能保证一定的估计性能,通信频谱利用率较低。提出了一种基于信道稀疏时变建模的块间迭代信道估计方法,利用深海信道在两个相邻OFDM数据块之间的时间相关性建立块间信道稀疏多途结构的时变关系,在此基础上,对传统稀疏信道估计算法中的候选字典矩阵的字典原子进行删减并改进优化方程,实现了对前一数据块所估信道信息的有效利用,显著降低了信道估计所需的导频插入密度。在深海不同接收深度、不同距离条件下开展了海试验证,实验结果表明,与传统稀疏信道估计方法相比,本方法在导频插入密度减半的条件下可达到优于传统方法的估计性能。     

采用时反和时频差分OFDM的水声语音通信方法

针对水声信道多径、时变、多普勒等恶劣传输特点对水声语音通信的严重影响,本文采用多通道时间反转和时频差分OFDM进行水声语音通信技术方案设计,该方法首先通过多通道时间反转进行时间域和空间域多径聚焦,进而结合时频差分OFDM调制解调抑制残留多径的影响。由于无需采用信道估计和均衡算法,系统实现方便、复杂度低,同时对信道具有一定程度的稳健性。该方法语音压缩编码采用混合激励线性预测编码。仿真实验和海试实验表明了本文方案的有效性。