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近年来,水声信道估计主要是基于稀疏模型展开.水声介质的非均匀性等使声线以簇的形式传播,导致水声信道展现出块结构稀疏特性.本文针对信道的块结构稀疏特性,在OFDM通信系统中,提出使用改进的BOMP算法进行水声信道估计.BOMP算法一次筛选1个最大相关块,改进的算法一次挑选t个非零块,算法重构时间将降低t倍.仿真结果表明:改进的BOMP算法误码率和重构时间要优于传统的LS、基于压缩感知的OMP算法;在不降低BOMP算法重构精度的前提下,将重构时间降低t倍. 相似文献
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《舰船科学技术》2020,(3)
水声通信信道通常表现出时变特征。然而在某些通信条件下,水声信道的变化速率相对发送的OFDM符号周期而言仍然较慢,整体呈现缓慢时变特性,而且研究表明在相邻时隙内的信道结构具有较强的时间相关性。如何利用好信道的缓变特征,设计适合的OFDM信道估计方法,对进一步改善水声通信信道估计性能具有重要意义。分布式压缩感知(Distributed Compressed Sensing,DCS)理论通过利用多个信号的共同稀疏性进行联合重构,能够进一步提高稀疏重建性能。因此本文将以此为基础,在DCS理论框架下,通过对同步正交匹配追踪(Simultaneous Orthogonal Matching Pursuit,SOMP)算法进行改进,构造一种时域联合的信道估计方法并通过仿真与其他类似算法进行性能比较。 相似文献
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针对现有的基于压缩感知的宽带水声目标DOA估计方法中存在估计计算时间长、失败率高的问题,将稀疏贝叶斯学习重构方法应用到宽带水声目标DOA估计中,采用定点方法对SBL算法中的核心超参量进行求解,提出一种基于稀疏贝叶斯学习的宽带水声目标DOA估计方法.通过仿真实验,验证了该方法的可行性与有效性,并证实该算法相对于常用的波束形成算法、MUSIC算法、SBL算法以及BP算法具有运算速度快、重构精度高等优点. 相似文献
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针对稀疏多径的水声OFDM信道,提出了基于叠加训练序列的信道估计方法,能够提高带宽传输效率.在发送端的信息序列中叠加一个低功率的周期性训练序列,在不占用额外的信号带宽的情况下估计信道参数,未知的信息序列会对叠加训练序列的信道估计方法产生干扰,在本文中采用迭代方法提高估计性能.水声信道具有延时时间长,信道稀疏的特点,本文采用匹配跟踪的方法估计信道非零系数的位置,降低加性白噪声对信道估计的影响.仿真结果显示,本文的方法能达到很好的信道估计性能,同时能够降低OFDM的峰均比. 相似文献
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针对短波信道时变色散的特点,设计了OFDM系统信道估计所需的时频二维棱形插入导频图案,并根据时频域两方向导频插入的稀疏程度,选择了二维插值的方法和插值次序,另外,提出了改进的变换域DFT信道估计算法.该算法通过适当选取变换域补零的位置,有效减小了非整数倍采样间隔信道时延引入的能量泄露,并滤除了噪声的影响.最后,在短波多径环境下仿真算法的性能,并与常用频域插值算法和维纳滤波方法进行了对比.仿真结果表明:改进方法的增强了算法对多径延迟分布的鲁棒性,提高了信道估计精度,同时还保持了较低的计算复杂度. 相似文献
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OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing)技术的抗多径衰落能力可以很好的改善信号在水声信道中的传播性能,同步算法是OFDM技术在水声通信中得以运用的重要环节。通过分析基于CAZAC序列的Guangling Ren和Seung同步算法的特性,并将这两种算法用于水声通信的性能分析与比较。仿真和分析表明,这两种同步算法均可以较好地应用于水声通信中,并且在多径传播时延严重的情况下Seung算法同步性能优于Guangling Ren同步算法。 相似文献