水声通信系统中双向turbo均衡算法

提出了一种水声通信系统中直接自适应双向turbo均衡算法。摒弃了信道估计步骤,采用基于直接自适应的turbo均衡器,并利用内嵌数字锁相环的判决反馈均衡器结构跟踪时变信道,采用最速优化算法自适应调整迭代步长,使得收敛速度和算法性能得到很好折中。此外,利用最小均方误差准则,得到最优权重因子,对正向与反向turbo均衡结果加权求和,消除误差传播效应。仿真和湖上实验验证了方法的正确性,双向均衡的性能优于单向均衡。湖上实验结果表明,基于直接自适应算法相比于基于信道估计的算法,对时变信道不敏感,能获得更低的误比特率。      

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。      

基于改进基追踪去噪的水声单载波频域均衡信道估计

针对低信噪比下单载波频域均衡信道估计精度低导致均衡效果差的问题,利用基追踪去噪方法估计稀疏信道有效抽头具有的稳定特性,提出了一种在平稳水声信道条件下单载波频域均衡系统中应用的改进基追踪去噪稀疏信道估计方法。方法利用延拓循环前缀作为导频进行多次信道估计,将估计结果累积平均,再采用门限判决提取有效抽头得到信道估计值,从而提高了稀疏信道的估计精度。通过合理选择循环前缀延拓次数,尽可能地降低导频长度对频带利用率的影响。仿真对比分析了改进基追踪去噪算法与匹配滤波、最小平方以及传统基追踪去噪信道估计算法的性能以及对单载波频域均衡系统误码率的影响。仿真实验结果表明,改进基追踪去噪信道估计算法具有更优的估计精度,在单载波频域均衡系统中可以提高约3 dB的接收信噪比增益。     

并联滤波的常数模与判决引导融合盲均衡算法

针对常数模和判决引导双模式盲均衡算法切换时机选择困难问题,提出了一种并联滤波的双模式融合盲均衡算法。算法以并联滤波器作为盲均衡器,两路子滤波器分别以常数模算法准则和判决引导算法准则进行更新,通过加权因子实现两种算法模式自适应切换,完成两种算法的融合处理,加权因子依据归一化均方误差进行调整。为防止信道突发干扰,定义了归一化均方误差信息熵增量,以信息熵增量为判据适时实现均衡器和加权因子重置,使算法在信道突发干扰条件下能实现自适应跟踪。计算机仿真和水池试验处理结果表明:该算法有效地结合了常数模和判决引导算法的优点,具有较好的均衡性能。      

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。     

光纤网络中的云数据并行调度

光纤网络的通信质量受到云数据调度均衡性影响很大,为了改善光纤网络通信质量,提高网络中云数据传输的吞吐量和保真率,通过云数据并行调度,实现云数据传输均衡,提出一种基于自适应判决反馈均衡的光纤网络云数据并行调度模型。构建光纤网络通信的传输信道模型,采用最小均方误差估计方法进行光纤网络的量化融合估计,运用匹配滤波检测器进行云数据中的干扰滤波处理,结合自适应判决反馈均衡方法进行信道均衡,在均衡的信道中对滤波输出的云数据进行并行调度和多线程输出调制。仿真结果表明,采用该方法进行光纤网络中的云数据并行调度的均衡性较好,输出数据的保真率较高,误码率较低,改善了光纤网络的整体性能。     

一种改进的DVB-T信道估计算法

针对传统DVB-T系统信道估计算法估计精度低或复杂度高的问题,为了提高信道估计算法整体性能,提出了一种改进的DVB-T信道估计算法。该算法首先采用最小二乘法估计离散导频处频率响应估计值;进而,利用连续导频对信噪比进行估计;最后,将得到的信噪比估计值与预先设定的信噪比阈值进行比较,若估计值小于阈值,则先经过卡尔曼滤波处理,再在时频二维方向上用高斯插值得到全部子载波的频率响应值,否则直接在时域和频域上进行插值。此方法在信道条件较好时关闭卡尔曼滤波过程,从而有效减少滤波次数,提高算法整体运行速度。仿真结果表明,该方法能有效提高系统整体性能,减少在噪声影响较大时的干扰,同时也兼顾了算法整体运行速度。     

一种水声信道均衡器的混合算法

水声高速相干通信中使用自适应均衡对抗信道在接收信号中产生的码间串扰。目前,1/2分数间隔采样的判决反馈均衡器结构得到了广泛的应用。本文分析了几种自适应算法在此种均衡器结构下的性能,结合浅海水声信道的特点,提出了一种快速卡尔曼滤波和快速自优化最小均方的混合算法,模拟及海试结果表明,该混合算法在计算复杂度、收敛速度以及稳定性方面都有很好的性能,已经应用到了水声实时高速通信系统当中。     

时变信道下的被动时间反转扩频水声通信

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。     

基于CS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。     

利用目标信道特性约束的信道匹配检测算法

浅海有源声呐的探测性能主要受到多途扩展以及混响干扰的影响。为了提高声呐系统的检测性能,根据双扩展信道匹配原理,结合混响信道与声呐目标信道特点,提出了一种基于回波特性约束的信道匹配检测算法。该算法通过最小二乘匹配追踪算法估计信道稀疏响应,并根据混响和目标信道的扩展差异,通过约束目标信道扩展对稀疏信道响应去冗余,得到更精确的目标回波信道响应。利用该信道响应进行信道匹配检测,可以进一步提高信混比处理增益。数值仿真结果表明所提算法可以有效汇集多途信号能量并抑制混响干扰,提高声呐系统的检测性能;海试数据处理结果显示,在试验信道条件下,所提算法处理结果的峰值信混比,与匹配滤波相比提升约7~12 dB,与传统自适应相关器相比提升约6~7 dB。      

二次加权频域自适应时延估计算法与应用

时延估计问题在许多工程应用中具有重要的意义。本文提出了一种二次加权频域自适应时延估计模型,给出了二次加权频域SCOT和ML自适应时延估计算法,推导了二次加权频域SCOT自适应时延估计的方差。把该算法应用于对武装直升机的声测无源定位中,用实测直升机噪声数据进行了计算机仿真。结果表明,在低信噪比情况下,二次加权频域自适应时延估计具有更好的时延估计性能。     

基于判决导引的水声信道混合盲均衡算法研究

提出了一种适用于正交幅度调制(QAM)信号的混合盲均衡算法,该算法在初始模式中分别对QAM信号的同相分量和正交分量进行均衡,利用方形环判决域对均衡器输出信号进行判决,当误码率降到足够低的水平时自动切换到判决导引最小均方误差算法。最后利用水声信道仿真模型,对该算法的性能进行了验证。结果表明:该算法性能稳健,收敛后均方误差小,有效降低了高速水声通信的误码率,提高了水声信道均衡的稳定性,且有良好的冷启动和重新启动能力。     

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。     

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,在浅海多径稀疏水声信道下,相比于传统方法,所提出的信道估计获得的最高性能提升为收敛速度提高72.3%,稳态误差降低95.9%。湖上试验数据处理结果显示,相比于传统信道估计方法,所提出的方法能使通信误码率降低2~3个数量级,实现零误码水声通信。      

基于DFT-SAMP算法的MIMO-VLC系统压缩感知信道估计

多输入多输出(Multiple-input-multiple-output,MIMO)可见光通信(Visible Light Communications,VLC)系统接收端需精确的信道状态信息用以解调信号，而常用的最小二乘算法对噪声敏感，估计误差较大，难以保证可靠性。基于信道稀疏特性，利用压缩感知方法进行MIMO-VLC信道估计，提出一种基于离散傅里叶变换(Discrete Fourier Transform,DFT)的稀疏度预测自适应匹配追踪(DFT Based Prediction-sparsity Adaptive Matching Pursuit,DFT-SAMP)算法。首先，通过DFT的稀疏度预测方法对信道冲激响应的稀疏度进行预估计，将估计的稀疏度作为算法初始步长，以快速逼近真实稀疏度，提高算法效率；其次，采用SAMP算法重构信道冲激响应，提高信道估计准确性，保证通信可靠性。基于2×2的MIMO-VLC系统信道估计实验结果表明，导频数为32时，本文算法相较于最小二乘算法在误码率满足前向纠错的误码率阈值(3.8×10^-3)时所需的信噪比降低4.5 dB；...     

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。      

一种面向中继协作频谱感知系统的自适应全局最优化算法

该文研究了冗余中继, 次用户及中继用户数目, 检测门限, 信道传输错误率等因素对中继协作频谱感知系统性能的影响, 并提出一种新的自适应全局最优化算法.该算法基于获得最大无干扰功率的自适应中继选择方法, 确定备选认知中继集合;单个次用户以信道传输错误率最小为准则, 从备选认知中继集合中自适应选择最佳中继, 使总体检测率最大;在给定目标检测率的条件下, 以系统吞吐量最大为准则, 给出了自适应全局最优化算法.仿真实验结果表明新算法信道传输精度高, 信道吞吐量大, 节约带宽资源.     

起伏海面环境下水声信道特性及估计方法*

为了研究随机起伏海面的散射对水声信道特性的影响,以及不同信道估计算法在该信道条件下的性能问题,该文从利用Monte Carlo方法模拟的基于PM海浪谱的二维随机起伏海面出发,提取了与风向不同夹角的一维随机起伏海面,并利用Kirchhoff近似法计算了其散射强度。将得到的声散射特性和海面环境信息融入到信道模型中,建立了基于PM海浪谱的随机信道模型。通过仿真分析了不同风速、传播距离条件下,声波的传播损失和信道冲激响应变化,并利用l_0-最小均方误差法、匹配追踪算法和正交匹配追踪算法进行了信道估计。给出了不同环境条件下,三种算法估计性能的综合比较结果,验证了算法针对该信道模型的有效性。