水聲通信中的自適應(yīng)均衡與空間分集技術(shù)研究.pdf

1、本文以克服多途干擾、實(shí)現(xiàn)高可靠性的水聲通信為出發(fā)點(diǎn),以空間分集均衡技術(shù)為主要研究?jī)?nèi)容,所做的工作和貢獻(xiàn)主要概括為如下幾個(gè)方面:·對(duì)典型的線性和非線性自適應(yīng)均衡器結(jié)構(gòu)和算法進(jìn)行研究,通過(guò)仿真對(duì)其性能進(jìn)行了比較;在此基礎(chǔ)上對(duì)相應(yīng)的派生算法進(jìn)行了仿真和分析.·對(duì)塊均衡、稀疏均衡及基于信道估計(jì)的均衡算法進(jìn)行了闡述,并對(duì)幾種自適應(yīng)算法進(jìn)行了仿真比較,從而挑選出運(yùn)算量較低的均衡算法.·對(duì)信號(hào)進(jìn)行分集處理的幾種常用技術(shù)進(jìn)行了定量描述,并對(duì)空間分集均衡

2、處理中的聯(lián)合均衡組合器和MMSE均衡組合器兩種結(jié)構(gòu)的工作原理進(jìn)行了詳細(xì)闡述,證明了后者在計(jì)算復(fù)雜度方面優(yōu)于前者.·給出了線性分集均衡器和判決反饋分集均衡器兩種結(jié)構(gòu)的工作原理,并從理論上證明了后者的最小均方誤差性能優(yōu)于線性空間分集組合器;給出了多通道自適應(yīng)算法,并對(duì)不同算法的性能進(jìn)行了比較,通過(guò)仿真證明了空間分集均衡器與常規(guī)均衡器的性能差異.·在空間分集均衡的基礎(chǔ)上結(jié)合了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的處理技術(shù),提出了一種可用于空間分集的遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)空間分

3、集均衡器結(jié)構(gòu);在新采用的BP神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)算法中,提出了由神經(jīng)元輸入信號(hào)的強(qiáng)度來(lái)控制輸出層權(quán)值的方法,從而增強(qiáng)了信號(hào)成分的貢獻(xiàn),使系統(tǒng)的輸出信噪比進(jìn)一步得到提高;·為了更有效地跟蹤水聲信道的多普勒頻移,提出了將二階數(shù)字鎖相環(huán)與空間分集均衡相結(jié)合的算法,仿真結(jié)果表明,采用二階數(shù)字鎖相環(huán)的空間分集均衡算法可有效補(bǔ)償由于水聲信道時(shí)變而引入的載波相位快速變化.·為了提高水聲信道的利用率,對(duì)多用戶的MIMO系統(tǒng)進(jìn)行了理論研究,并對(duì)其性能進(jìn)行了計(jì)算機(jī)仿