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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。 相似文献
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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。 相似文献
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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。 相似文献
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水声信道的典型特点为多普勒频移严重、可利用带宽窄以及强多径干扰。空间分集均衡技术是相干水声通信中克服信道多径干扰,消除码间干扰的一种有效手段。为了极大化地输出阵增益,结合无源相位共轭方法和多通道均衡算法,本文设计了组合信噪干比的全新信道评价方法。利用改进的Sigmoid函数对各通道接收信号的幅度进行加权处理;采用二阶锁相环跟踪各通道信号的相位变化,实现各通道信号同相累加。将各通道低通滤波后的信号能量归一化,采用了分数阶-判决反馈分集均衡器,加入各通道权重系数实现了水声通信系统的分集均衡接收。仿真结果和湖试数据处理结果均表明,优化的幅相加权分集均衡接收算法能抵消多径和噪声的干扰,性能优于等增益合并接收算法。湖试数据处理结果误码率降低了1.8%。 相似文献
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在MFSK基础上,本文提出了UMFSK信道编码方法。采用窄带调频和跳频调制技术,故在一定程度上抑制了由多途效应引起的码内/码间干扰;提出了基于UMFSK的实时信道标校技术,可对信道进行稳键均衡,抗信道多途引起的码内干扰。进行了湖试,取得了试验数据并进行了数据分析。分析表明:UMFSK可抑制码元相消干涉引起的码内干扰,其效果随码元调频带宽的增大而变好;信道标校技术可对信道进行稳键均衡,并由于结构简单,可做到实时实现。基于UMFSK的误码率为10^-3(通信带宽2kHz,速率100-150bps)。 相似文献
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We investigate underwater acoustic (UWA) channel equalization and introduce hierarchical and adaptive nonlinear (piecewise linear) channel equalization algorithms that are highly efficient and provide significantly improved bit error rate (BER) performance. Due to the high complexity of conventional nonlinear equalizers and poor performance of linear ones, to equalize highly difficult underwater acoustic channels, we employ piecewise linear equalizers. However, in order to achieve the performance of the best piecewise linear model, we use a tree structure to hierarchically partition the space of the received signal. Furthermore, the equalization algorithm should be completely adaptive, since due to the highly non-stationary nature of the underwater medium, the optimal mean squared error (MSE) equalizer as well as the best piecewise linear equalizer changes in time. To this end, we introduce an adaptive piecewise linear equalization algorithm that not only adapts the linear equalizer at each region but also learns the complete hierarchical structure with a computational complexity only polynomial in the number of nodes of the tree. Furthermore, our algorithm is constructed to directly minimize the final squared error without introducing any ad-hoc parameters. We demonstrate the performance of our algorithms through highly realistic experiments performed on practical field data as well as accurately simulated underwater acoustic channels. 相似文献
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水声信道多途效应明显,造成接收信号存在严重的码间干扰(ISI,Intersymbol interference)。基于最小均方误差(MMSE,Minimum mean square error)准则的turbo均衡器级联了均衡和信道译码,能够有效去除ISI,并获得优良的性能。由于水声信道的时变性,传统MMSE-turbo均衡需要周期性的训练序列,以实现连续可靠的通信。训练序列虽然提高了通信的可靠性,但降低了信息的有效传输速率。因此,为提高通信效率,本文提出了一种盲turbo均衡方法,该方法通过引入新的盲信道辨识器来同时获得信道估计响应和已去除部分ISI的初步均衡输出信号,并为turbo均衡提供初始的响应参数和比特软信息。与水声通信中应用较多的盲判决反馈均衡器(DFE,Decision feedback equalizer)相比,海上实验结果证明本文提出的盲turbo均衡方法抗信道多途衰落的能力较强,并且与传统MMSE-turbo均衡相比无需训练序列,因此提高了信息的有效传输速率。 相似文献
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现有Turbo均衡采用迭代联合均衡译码结构,这一迭代过程在信噪比高于某一门限后才能产生正向的迭代增益,当信道码间干扰较为严重或者采用高阶调制方式时,该信噪比门限较高;同时,现有Turbo均衡的性能还受限于其交织器长度,故当码块长度较短时,其性能并不理想。针对以上问题,提出了一种基于Spinal码的联合均衡译码方法。首先,该方法采用非迭代的最大似然联合均衡译码结构,有效避免了Turbo均衡迭代结构所带来的信噪比门限高问题;其次,该方法采用信息混合能力更强的Spinal码,有助于提高码块长度受限时的误码率性能;最后,该方法利用Spinal码可以有效增加相似信息序列间汉明距离的特点,将联合均衡译码时间复杂度降低为仅随信息序列长度与信道响应长度呈线性增长,解决了本方法难以实际应用于实时水声通信的难题。在抚仙湖湖试中,同样实现速率为3.34kbps数据通信,该方法的误码率优于Turbo均衡方法两个数量级以上。时变水声信道下的仿真以及湖试结果表明,该方法在码长受限的情况下仍在复杂水声信道中表现出更好性能,其所需的最低输入信噪比显著低于现有Turbo均衡方法。 相似文献
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不需要训练序列的盲均衡技术可以有效地节省水声通信带宽,消除码间干扰,提高水声通信效率和质量。以前馈神经网络(FNN)作为盲均衡器,既适用于最小相位信道,也适用于非最小相位信道,包括非线性信道,但是前馈神经网络在实际的应用中其网络拓扑结构的选取和初始权重的确定缺乏理论依据,且其训练主要依靠BP算法,存在收敛速度慢、容易陷入局部极值及“过学习”的问题。为此,本文提出了一种遗传优化神经网络的水声信道盲均衡算法(GA—BP),对前馈神经网络拓扑结构和网络权重同时优化,有效地克服了传统前馈神经网络盲均衡的缺陷,提高了前馈神经网络盲均衡的泛化性能并加强了跟踪时变信道的能力和对信道突变的适应能力。水池试验结果证明了文中提出的遗传优化神经网络水声信道盲均衡算法的有效性,与直接前馈神经网络盲均衡相比较,均衡性能明显得到了提高。 相似文献
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水声信道的严重双扩特性极大地限制了水声高速通信的稳健性。针对近程高速水声通信技术的需求,该文基于水声毫米波频段,提出了一种基于超奈奎斯特发射技术及高阶调制技术的单载波的水声毫米波通信技术。而超奈奎斯特发射技术以及高阶调制给接收机带来了极大的挑战:一是超奈奎斯特发射技术引入了严重的符号间干扰,二是高阶调制系统的符号检测对信道估计的精度要求很高。针对以上问题,该文提出了一种基于迭代信道估计技术的迭代软反馈DFE接收机技术。仿真实验表明:采用128QAM高阶调制时,在较为严重的多途衰落信道条件下,采用所提出的接收机可以在15 dB时实现无误码传输。信道水池试验证明:当通信带宽为300 kHz,通信符号率为300k符号/秒且采用64QAM调制时,在发射平台慢速运动的条件下可以实现900 kbps的净数据率,其相应的频谱利用率高达6 Bits/s/Hz。 相似文献
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基于对修正的常数模算法(MCMA)进行分析,提出了一种用于QPSK(四进制相移键控)信号的快速载波恢复盲均衡算法。该算法中构造了一种与MCMA算法不同的、能够快速收敛的误差函数,在消除码间干扰(ISI)、纠正相位误差的同时,进一步改善了收敛性能。该算法对输出信号的实部和虚部分别进行非线性变换。最后利用实测的水声信道数据,对这几种算法进行了数值分析研究,结果表明:所提出的算法不仅能够很好地克服相位旋转,而且其收敛速度明显高于MCMA,剩余均方误差更小,而计算量并没有明显的增加。 相似文献