OFDM水聲信道估計與均衡技術(shù)研究.pdf

1、隨著科學(xué)技術(shù)的進步，人類對海洋資源的需求和探索將越來越大，這些需求離不開水聲通信系統(tǒng)的支持。水聲可用帶寬極低，僅在數(shù)kHz到數(shù)十kHz范圍內(nèi)具有較低的傳播損耗，而未來對海洋信息的探索需要高速率的水聲通信，目前的單載波水聲通信速率僅在kbps量級，OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing)技術(shù)的引入能極大地提高頻譜效率，有利于高速水聲通信目標的實現(xiàn)。水聲信道分為深海水聲信道（深度大于1

2、00米）和淺海水聲信道（深度小于100米），目前人類對淺海的探索需求遠大于深海，因此本文關(guān)注淺海水聲通信，淺海水聲信道是多徑時延和多普勒擴展共存的信道。水聲OFDM系統(tǒng)的性能依賴于信道估計的準確性，傳統(tǒng)的信道估計技術(shù)是建立在密集信道假設(shè)條件下的，水聲信道的嚴重雙擴特性導(dǎo)致需要大量的導(dǎo)頻符號來對信道進行估計。然而，各種水下試驗已經(jīng)驗證了水聲信道是稀疏信道，結(jié)合該先驗信息，利用壓縮信道估計技術(shù)，所需的導(dǎo)頻符號數(shù)量也就相應(yīng)減小了。
　　

3、然而水聲壓縮信道估計存在兩個問題，一個是目前壓縮信道估計模型的建立是基于信道在離散化分割的時延-多普勒空間稀疏分布的假設(shè)，然而水聲信道應(yīng)該在連續(xù)的時延-多普勒空間成稀疏分布，這種假設(shè)偏差稱為基失配問題。第二個問題是水聲信道呈現(xiàn)嚴重雙擴特性，導(dǎo)致測量矩陣的列數(shù)極大，水聲壓縮信道恢復(fù)算法的復(fù)雜度較大，需要低復(fù)雜度的恢復(fù)算法?；谛诺拦烙嫷慕Y(jié)果需要高性能的均衡算法來保證水聲通信的性能，最近提出的基于后驗概率的均衡算法取得了比傳統(tǒng)均衡算法更好的

4、性能，然而該算法的復(fù)雜度過高，不便于實際工程的應(yīng)用，需要低復(fù)雜度版本的均衡算法，同時保證性能僅有輕微下降。
　　本文基于國內(nèi)外研究成果的基礎(chǔ)上，針對上述三個問題展開研究。
　　首先，針對水聲壓縮信道估計中的基失配問題，論文首先對基失配模型進行數(shù)學(xué)建模，分析基失配對信道估計性能的影響，表明基失配導(dǎo)致信道估計的性能嚴重惡化，因此需要有效補償基失配。目前應(yīng)用最廣泛的補償算法基于基失配的一階線性近似，以此來獲得具有工程可實現(xiàn)性的凸優(yōu)

5、化問題，然而高階項的損失將帶來較大的性能損失，尤其是基失配較嚴重的情況，基于此，論文提出迭代凸優(yōu)化補償算法，其思想是交替迭代求解基失配向量和稀疏信道向量，緊接著對算法的收斂性進行了分析，之后對算法進行了仿真分析，得出結(jié)論算法相比于比較算法能有效提高信道估計的性能。
　　其次，針對交替迭代凸優(yōu)化算法中的壓縮信道恢復(fù)過程的復(fù)雜度過高的問題，論文首先分析了水聲稀疏信道恢復(fù)算法復(fù)雜度，得出算法的高復(fù)雜度主要是由測量矩陣的轉(zhuǎn)置與向量相乘決定

6、的，基于此，論文提出分組FFT算法，該算法充分利用測量矩陣的內(nèi)部結(jié)構(gòu)和導(dǎo)頻的結(jié)構(gòu)來將運算分組，在每組運算中采用FFT來省略重復(fù)運算的步驟，從而減小恢復(fù)算法的復(fù)雜度，論文還討論了各種特殊情況下的分組FFT算法，之后對算法的性能和復(fù)雜度進行了分析，得出了結(jié)論，分組FFT算法能大大降低恢復(fù)算法的復(fù)雜度，同時其性能不會下降。
　　最后，針對基于后驗概率的均衡算法復(fù)雜度過高的問題，論文首先分析了該算法的復(fù)雜度，得出算法高復(fù)雜度的來源是在其每