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本文研究了时变信道条件下采用被动时间反转的直接序列扩频水声通信方案。多通道被动时间反转可通过对信道多径进行时间、空间聚焦实现信道匹配,但低信噪比、时变特性造成的信道特性失配对被动时间反转处理的性能造成严重影响。在垂直阵接收的基础上,本文采用码片级信道估计获取水声信道特性并进行周期性更新,并采用已判决码元产生的扩频码片作为信道估计训练序列,结合应用稀疏信道估计算法抑制零值抽头上的估计噪声,从而可有效改善时变、低信噪比条件下的被动时间反转处理的时、空多径聚焦效果,提高扩频通信性能。通过湖试实验比较了采用稀疏信道估计、传统信道估计算法的时反扩频接收机,以及经典直扩接收机的通信性能,实验结果表明:本文方案可在低信噪比获得较好的性能,并有效抑制时变信道对时反扩频通信性能的影响。 相似文献
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麦克风阵列已被广泛应用于音/视频会议等人机交互领域中时,多声源应用场景对声源方位估计性能提出了更高的要求。压缩感知(CS)声源定位算法将声源定位问题转化为信号的稀疏重构问题,相比传统的定位算法如相位变换加权(SRP-PHAT)和时延累加定位(DS)能够获得较高的定位性能,但多声源的存在一定程度上降低了稀疏程度,影响了CS重构性能。考虑到传统的CS定位算法并未利用多个连续语音帧之间声源空间向量的共同稀疏性,提出采用分布式压缩感知(DCS)理论以改善多声源的稀疏恢复估计的性能。仿真和实验结果表明,相比于传统定位算法和CS-OMP算法,DCS-SOMP算法在不同信噪比和不同声源强度的环境中,对多声源的方位估计都具有更好的定位性能和定位稳健性。 相似文献
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