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文檔簡介
1、水聲通信是實現(xiàn)水下遠距離傳遞信息的主要手段。水聲通信的最佳載體是比較特殊的聲波,其在水下傳播速度較慢,且通信環(huán)境惡劣,水聲信道時延擴展特性比較顯著,可用帶寬資源十分有限。正交頻分復用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)、多輸入多輸出(Multiple Input Multiple Output,MIMO)兩種技術,分別可以有效對抗時延擴展以及提升系統(tǒng)傳輸性能。但收發(fā)平臺之間相
2、對運動、海面的波動等因素會引起嚴重的多普勒效應,影響信號的正確接收,抑制了MIMO和OFDM技術在水聲通信系統(tǒng)中的發(fā)展。另外水聲信道噪聲比較復雜,來自一些海洋生物、人類海洋活動等產生的高能量脈沖噪聲,嚴重降低了系統(tǒng)的性能。由此,本文展開了基于OFDM水聲通信信道估計方法、OFDM水聲通信系統(tǒng)中的載波頻偏與脈沖干擾的聯(lián)合估計方法以及MIMO水聲通信多徑傳輸差異性多普勒估計方法研究,主要的創(chuàng)新之處如下:
1、針對OFDM水聲通信稀
3、疏信道估計問題,提出了一種基于壓縮感知的估計方法。首先對基于OFDM的水聲通信系統(tǒng)建立了離散信號模型,接著在傳統(tǒng)正交匹配追蹤(Orthogonal Matching Pursuit,OMP)算法的框架下提出了一種改進的算法,該算法依據(jù)上次迭代中殘差值和觀測值的比例,加入相對應的加權矩陣以減小異常樣本對本次迭代結果的影響,然后在所提算法的基礎上,結合頻域過采樣的方法估計出信道參數(shù)。
2、針對OFDM水聲通信系統(tǒng)中的載波頻偏補償和
4、脈沖干擾抑制問題,提出了一種基于稀疏貝葉斯學習(Sparse Bayesian Learning,SBL)理論的聯(lián)合估計算法。該算法在每次迭代中首先依據(jù)所有載波和頻域信號的后驗分布得到脈沖噪聲最小均方誤差(Minimum Mean Square Error,MMSE)估計值,然后根據(jù)該值估計出相應的載波頻偏并對接收信號進行補償,以降低脈沖噪聲和載波頻偏之間的相互影響。
3、針對MIMO水聲通信多徑傳輸差異性多普勒估計問題,利用
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