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.     

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。     

基于基追踪去噪的水声正交频分复用稀疏信道估计

针对传统的l₂-范数信道估计精度低的问题, 提出了一种基于基追踪去噪(BPDN)的水声正交频分复用稀疏信道估计方法, 该方法针对水声信道的稀疏特性, 利用少量的观测值即可以很高的精度估计出信道冲激响应. 与贪婪追踪类算法相比, 基于BPDN算法的稀疏信号估计具有全局最优解, 采用l₂-l₁范数准则估计信号, 同时考虑了观测值含噪情况, 通过调整正则化参数控制估计信号稀疏度和残余误差之间的平衡. 仿真分析了导频分布、正则化参数等对BPDN 算法的影响以及BPDN算法与最小平方(LS)、正交匹配追踪(OMP)信道估计算法的性能. 湖试结果表明, 在稀疏信道下, 基于BPDN的信道估计方法明显优于LS和OMP信道估计方法.     

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     

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。     

时变带限信道中光通信的均衡与去噪技术

为了解决时变带限信道中的光通信问题,基于自适应均衡和盲均衡方法,提出了一种半盲光信号均衡方案,适用于大气海洋等时变带限光信道的光通信信号处理.对带限光信道中传输的包含泊松噪音开关键控调制光脉冲信号的不同数字均衡处理方法进行了数值模拟,比较了不同方法的结果,证明半盲均衡能更快匹配光信道且能保持收敛.同时,利用小波方法研究了含噪光接收信号去噪问题,发现光滑小波软阈值去噪方法更适合空间光脉冲信号波形,并对通信眼图进行了去噪的数值模拟.     

基于改进的VCFR物理层上行共享信道估计方法研究

针对DFT的信道估计算法不能解决由于信道信息能量在时域的拓展造成误去除有效信号径而导致的性能下降问题,研究了一种通过添加虚拟频率响应的信道估计算法[7]。然而这种方法不能满足LTE物理层上行共享信道复杂的环境。故提出了一种采用新的窗函数和差异化去噪策略的改进的添加虚拟频率响应的信道估计算法。该算法具有较高的频带利用率,高速率传输能力和多路径衰落影响小等优点,所以在无线通信系统中得到了广泛的应用。理论分析和仿真验证表明,该算法能够有效地提高信道估计精度和系统性能,使得系统的误码率最大约提升2个dB左右,系统吞吐量较3GPP协议所要求的提升约4dB左右。     

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。     

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。     

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。     

稀疏贝叶斯学习水声信道估计与脉冲噪声抑制方法

水声信道具有显著的稀疏特性,利用稀疏贝叶斯学习(SBL)算法能够实现稀疏水声信道的有效估计。针对SBL计算复杂度较高的问题,将广义近似消息传递-稀疏贝叶斯学习(GAMP-SBL)引入水声信道估计。该方法在SBL的框架下结合GAMP以消息传递的方式计算信道冲激响应,能够有效降低SBL的计算复杂度。针对假设背景噪声服从高斯分布的信道估计方法在脉冲噪声环境下性能下降问题,提出了基于GAMP-SBL的脉冲噪声抑制水声信道估计方法:首先利用脉冲噪声时域稀疏特性,采用GAMP-SBL估计脉冲噪声并进行抑制,然后再次利用GAMP-SBL实现水声信道估计.基于第九次北极科考冰下脉冲噪声的两次仿真结果表明,所提出的方法在归一化均方误差上相对于未进行脉冲噪声抑制的GAMP-SBL最大分别降低了18.71%,6.61%,在信道解码前误码率上最大分别降低了1.66%,4.05%,并且相对于Clipping方法更加稳健。在信噪比为20 dB时,误码率可低于10^-2。     

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%。     

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。     

Data-aided channel estimation and frequency domain equalization of minimum-shift keying in optical transmission systems

We demonstrate a digital optical communication system based on minimum shift keying （MSK） signal transmission with coherent detection. 5-Gb/s MSK signal can transmit over a 160-km standard single mode fiber （SSMF） without phase compensation. At the receiver, we use data-aided channel estimation and frequency domain equalization （FDE） techniques in the digital signal processing （DSP） algorithm, then analyze its performance characteristics compared with quadrature phase shift keying （QPSK） format. The simulation results show that the MSK format will be a potential candidate for next-generation access network.     

基于LMS/SOLMS算法的时变多径水声信道估计方法

缓变信道下基于LMS算法的信道估计算法具有较好的跟踪性能,但对快变信道,LMS算法跟踪性能下降。SOLMS算法具有比LMS算法更好的跟踪性能,尤其是在快变的信道下。但由于SOLMS算法在收敛阶段的振荡性,这时收敛速度较LMS算法慢。本文提出一种收敛模式下用LMS算法获得信道的参数,收敛后则切换成SOLMS算法跟踪信道的变化的信道估计方法。新方法结合了LMS算法收敛快和SOLMS算法跟踪性能好的优点。对时变多径水声信道估计的计算机仿真实验证明了该方法的有效性。