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针对时序多重稀疏贝叶斯学习信道估计方法计算复杂度高且在低信噪比时估计精度低的问题,本文提出了一种改进的时序多重稀疏贝叶斯学习正交频分复用冰下水声信道估计方法。首先,采用奇异值分解方法对接收导频矩阵进行去噪;随后利用去噪后的接收导频矩阵结合最小二乘信道估计方法获得时序多重稀疏贝叶斯信道估计的超参数矩阵、感知矩阵等先验知识;最后,利用冰下水声信道的稀疏特性和多途结构较为稳定的特点,采用时序多重稀疏贝叶斯信道估计对不同符号的冰下水声信道进行联合重建。仿真结果显示,在能量系数为0.03时,改进方法信道估计均方误差相比较于原始方法至少降低了约2.87×10-5,运算时间至少下降了约为90%。第11次北极科学考察冰下试验结果显示,改进方法的平均原始误码率略微低于原始方法,平均运算时间降低约75%。研究结果表明,利用冰下水声信道的特点,改进方法可以实现高精度冰下水声信道估计,并且有效降低系统计算复杂度。 相似文献
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针对水声信道长传播时延特点导致水声通信网吞吐量低的问题,提出了一种多节点协同并行传输的多址接入协议。该协议由接收端发起预约,在距离认知的基础上对预约节点划分协同传输小区,从而构建多用户节点的多输入多输出集中式网络架构;采用空时码对数据包编码,并合理规划数据包的发送时刻,使同一小区的多个用户节点发送的数据包在设定时间偏差范围内同时到达接收端,而不同小区的数据包以包链形式到达,实现多用户节点的无干扰、高效并行传输。仿真实验结果表明,与已有的其它两种协议相比,设计的协议通过空时复用的方法大幅缩短了平均端到端时延,显著提升了归一化网络吞吐量。 相似文献
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