改进的时序多重稀疏贝叶斯学习冰下水声信道估计方法

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。     

使用稀疏贝叶斯学习的水声多途信道盲估计

提出了一种使用稀疏贝叶斯学习(SBL)的多途信号盲解卷积方法对水声多途信道的信道脉冲响应(CIR)进行盲估计。该方法利用垂直阵和多频SBL获得宽带舰船声源在不同垂直到达角上的复数域多频点信号,取其相位对垂直阵接收信号匹配滤波,得到每条路径上的CIR,将多路径CIR相干叠加得到最终的多途CIR结果。仿真与海试数据处理结果表明,相比于原有的基于交替投影的多途信号盲解卷积方法,所提出方法有以下几个好处:(1)无需准确预估多途信号数目;(2)分离的多途信号的方位更准确且信号相位更可靠;(3)有效获取了舰船与阵列之间的CIR.并且将弱路径CIR的平均时间估计误差从4.7 ms缩小到1.0 ms.显著提高了弱路径CIR的时间估计精度。使用稀疏贝叶斯学习的多途信号盲解卷积方法能够有效提高多途环境下水声信道盲估计的性能。     

用于单载波频域均衡水声通信的可分近似稀疏信道估计

针对单载波频域均衡水声通信中信道估计易受噪声干扰的问题,提出了一种低复杂度的信道估计方法。考虑水声信道的时域稀疏特性,导出频域输入、输出信号与信道冲激响应的关系式,并引入稀疏正则项,构造稀疏信道估计的目标函数。然后利用可分近似对目标函数进行迭代优化,再经过稀疏化与去偏处理,得到信道传递函数的最终估计。最后,利用数值仿真和海试数据对所提出方法的性能和运算效率进行评估。较之传统信道估计方法,所提出的方法在估计精度和计算复杂度方面具有一定的优势。     

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。     

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。     

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...     

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。     

基于稀疏贝叶斯学习的复杂网络拓扑估计

提出了一种噪声环境下复杂网络拓扑估计方法, 仅利用含噪时间序列估计未知结构混沌系统的动力学方程和参数, 以及由混沌系统组成的复杂网络的拓扑结构、节点动力学方程、所有参数、 节点间耦合方向和耦合强度.通过采用动力学方程的统一形式, 将动力系统方程结构和参数估计看成线性回归问题的系数估计, 该估计问题利用贝叶斯压缩传感的信号重建算法求解, 含噪信号的模型重建使用相关向量机方法,即通过稀疏贝叶斯学习求解稀疏欠定线性方程得到上面提到的可估计对象.以单个Lorenz系统及由200个 Lorenz系统组成的无标度网络为例说明方法的有效性. 仿真结果表明,提出的方法对噪声有很强的鲁棒性,收敛速度快,稳态误差极小, 克服了最小二乘估计方法收敛速度慢、 稳态误差大以及压缩传感估计方法对噪声鲁棒性不强的缺点.     

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.     

单载波频域均衡中的水声信道频域响应与噪声估计

本文对单载波频域均衡(SC-FDE)中的信道和噪声估计进行研究,理论分析了形成误码率平台的可能原因,提出了基于Chu序列的联合信道时频域响应和噪声功率估计算法.利用水声信道响应的稀疏特性和门限确定信道能量集中区域,进行信道估计的去噪处理和噪声功率计算.借助于水声射线模型对所提出的算法进行了仿真,分析了噪声估计对SC-FDE性能的重要影响.仿真结果表明,所提出的信道和噪声估计算法可以有效减缓或消除SC-FDE中的误码率平台.     

水声信号稀疏重构的高阶累积量波达方向估计

高阶累积量具有高斯噪声抑制和阵元扩展特性,将高阶累积量引入水声信号的方位估计中,提出了离格稀疏贝叶斯学习重构的高阶累积量测向算法。该方法利用高阶累积量对高斯噪声的自然盲性,计算阵列信号四阶累积量来滤除高斯噪声,使阵元在原来的结构上扩展了一倍;并构造出选择矩阵剔除了四阶累积量中的冗余项,能再一次的扩展阵元,得到的新观测模型具有更好的统计性能;最后利用空域稀疏性,推导出四阶累积量下的离格稀疏表示模型,采用贝叶斯学习解算出源信号的最大后验概率,实现了目标方位估计。数值仿真和海试实验数据表明,该方法在相邻声源方位间隔为4°的情况下分辨概率可达到95%以上,在信噪比大于-5 dB时目标方位估计的均方根误差在1°以内,可显著抑制背景噪声干扰,在多声源密集分布条件下也能准确、稳健的对水声目标方位进行估计。     

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。     

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。     

最优路径搜索压缩感知水声通信信道估计

将信号恢复中最优路径搜索的A*正交匹配追踪(A*Orthogonal Matching Pursuit,A*OMP)伪贪婪算法引入到水声通信信道估计中,可以有效改善正交匹配追踪(OMP)算法容易陷入局部最优的问题,并提出了一种改进型的A*OMP水声信道估计算法。改进了路径初始化方式,同时为了避免过多迭代引起的未知误差,将前后两次迭代残差之差作为停止准则。在正交频分复用(OFDM)通信体制下,对OMP、A*OMP和本文改进方法的估计误差和误比特率进行了仿真对比,随着信噪比的增加,改进方法未出现误差平台,且受导频间隔影响较小。仿真结果表明相对于OMP算法和传统A*OMP算法,在高信噪比下改进方法的估计误差分别降低约2和1个数量级,海试数据结果验证了改进方法的可行性,其误比特率分别平均降低42.0%和4.7%。     

隐蔽通信中基于水声信道的密钥生成技术*

水声传感器网络实现了高度智能化、自主性强、分布式、全天候的水下信息采集、传输、处理及融合,是水下目标的监测、定位、跟踪与分类等应用的最佳选择之一。针对隐蔽传输中的加密,提出了基于水声信道响应特征产生密钥的方法,通过利用水声信道的短时相关性,通信双方实时的产生加密密钥,以保证信息的保密性能。通过将信息隐藏技术和密钥生成技术相结合,确保水声信息的隐蔽传输。仿真与试验结果表明,基于提出的密钥生成方法能够生成匹配密钥,为水声隐蔽通信提供加密支持。     

观测平台转向时稀疏贝叶斯学习方位估计

针对观测平台转向时固定安装于其上的声呐线列阵指向快速变化导致的空间谱谱峰变宽问题,提出一种稀疏贝叶斯学习方位估计方法。该方法利用大地坐标系下不同接收快拍中的空域稀疏信号具有相同先验分布的特性,将转向过程中多个阵列指向分别对应的接收快拍信息联合处理,以求得目标方位。仿真分析与海试数据处理显示出,所提方法可以获得谱峰较尖锐的空间谱,具有较高的测向精度和角度分辨力,此外,对由左右舷模糊引起的伪峰有较强的抑制效果。所得结果表明,所提方法可以有效解决谱峰变宽问题,提升了平台转向时的方位估计性能,同时有效地利用阵列指向的变化提高了线阵抗左右舷模糊能力。