水声多输入多输出信道的分布式压缩感知估计

多输入多输出技术通过采用多个阵元进行多发多收空间复用信道可在极其有限的通信带宽下实现高速水声通信,但由于同时存在通道间干扰和多径干扰,水声MIMO信道估计变得困难。提出利用MIMO水声信道多径稀疏结构存在的相关性,在经典联合稀疏模型的基础上对MIMO观测矩阵进行重组,从而建立基于分布式压缩感知的单载波水声MIMO通信信道联合稀疏模型;同时,针对信道响应中具有相同多径位置的稀疏部分和特有稀疏部分设计区分性正交匹配追踪算法进行联合重构,进一步抑制通道间干扰的影响。最后通过仿真和海上实验进行本方法有效性的验证,实现16 kbps的MIMO水声通信。通过算法推导、仿真和实验可得到结论:利用MIMO水声信道多径相关性进行分布式压缩感知估计可提高估计性能。     

时变水声信道的动态压缩感知估计

水声多径信道具有的稀疏特性已被应用于设计稀疏估计方法提高信道估计性能。然而,水声信道具有的快速时变特性,给传统稀疏信道估计方法带来了很大的困难。考虑到水声信道除了高时变性多径,还存在着相对静止,缓慢变化的直达径或者海底反射径,通过将水声信道建模为由静态和时变稀疏支撑集组成,把时变水声信道估计转化为动态压缩感知问题。结合卡尔曼滤波和压缩感知理论,并采用原始对偶追踪算法求解Dantzig selector模型,从而实现对复数域基于卡尔曼滤波器的压缩感知稀疏求解问题的处理。信道时变条件下的数值仿真及基于信道估计的判决反馈均衡器的海上实验结果表明,该算法相对经典的正交匹配追踪和最小二乘QR分解算法具有较明显的性能改善。从而说明,通过对时变水声信道进行动态压缩感知估计可有效提高估计性能。     

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。     

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%。     

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。     

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。     

分布式压缩感知麦克风阵列多声源方位估计*

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。     

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。     

多频带水声信道的时频联合稀疏估计

多频带水声信道多径结构在相邻数据块和不同子频带存在相关性,从分布式压缩感知的角度可对这种时频联合稀疏特性进行利用。但是,在传统联合稀疏模型下水声信道间存在的不同多径时延部分形成差异支撑集,由此引入的干扰导致估计性能下降,提出利用多路径选择机制进行差异支撑集检测;同时,进一步结合频域子频带信道间、时域相邻数据块信道间存在的相关性进行频带-时间域联合稀疏估计.利用数值仿真及海试实验结果进行了性能验证和比较,表明利用时频联合稀疏估计构造的水声通信接收机改善了匹配性能,可获得较为明显的输出信噪比、误比特率等通信性能提升.从而说明:利用多频带水声信道在时域、频域存在的联合相关性可有效提高信道估计性能。     

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。     

联合重叠压缩感知法消除水声通信系统限幅噪声

针对正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)水声通信系统的高峰值平均功率比(Peakto-Average Ratio,PAPR)问题,在发射端采用了压扩变换法和限幅法联合的方法降低PAPR。由于限幅法会产生带内干扰和带外噪声,降低通信系统的误码性能,因此利用限幅噪声的稀疏性,在接收端采用压缩感知(Compressed Sensing,CS)法对限幅噪声进行估计和恢复。限幅噪声的估计受信道估计准确性的影响,为提高限幅噪声估计的准确度,提出了重叠压缩感知算法,在恢复限幅噪声的过程中利用了压缩感知信道估计法估计所得的信道信息和发射数据对限幅噪声进行估计,有效降低了限幅法对系统误码性能的影响。仿真和水池实验验证了该算法的有效性。     

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.     

盲重构频域阵列信号的压缩感知水声目标方位估计

针对复杂海洋环境条件下压缩感知水声目标方位估计性能下降的问题,利用盲源分离能够提高信噪比的优势,提出了一种盲重构频域阵列信号的压缩感知水声目标方位估计方法。首先将阵元域信号通过傅里叶变换方法得到多个子带阵列信号;然后对各个子带阵列信号进行复数域盲源分离得到子带解混矩阵和子带分离信号估计,并对子带分离信号进行属性分析和处理;再根据处理后的子带分离信号和子带解混矩阵重构子带阵列信号,对重构的子带阵列信号采用频域压缩感知方法进行空间谱估计,得到各个子带的空间谱;最后将各子带得到的空间谱进行求和,搜索求和后空间谱的峰值则可实现目标方位估计。模拟器数据和海上实测数据验证结果表明,同等条件下该方法的目标检测能力优于经典的最小方差无失真响应(Minimum Variance Distortionless Response,MVDR)方法、频域压缩感知(Compressed Sensing,CS)方法、盲源分离(Blind Source Separation,BSS)与MVDR相结合的方法(BSS+MVDR方法),测向精度更高,明显提高了弱目标信号的空间谱能量,增强了声呐检测弱目标的能力。     

Direction of arrival estimation for underwater acoustic target based on compressed sensing after blind reconstruction of array signal in frequency domain

The performance of direction of arrival(DOA) estimation based on compressed sensing(CS) decreases in the complex ocean marine environment.In order to tackle this problem,a method of DOA estimation for underwater acoustic target based on CS after blind reconstruction of array signal in frequency domain is proposed.Firstly,the received array data are transformed to frequency domain by Fourier transform and frequency domain wideband signal are divided into part overlapping multiple sub-band array s...