MIMO-OFDM水声通信系统空频编码研究

发布时间：2020-09-01 21:32

　　要有效提高水声通信的传输速率就必须克服水声信道传输带宽窄的限制,因此多入多出-正交频分复用(Multiple Input and Multiple Output-Orthogonal Frequency Dvision Multiplexing,MIMO-OFDM)技术近年来在水声通信中迅速发展,MIMO-OFDM不仅可以提高传输带宽的利用率,而且由于OFDM技术将有限的传输带宽分为若干个正交子载波,使得MIMO-OFDM技术还对频率选择性衰落有一定的抑制作用。近年来通过提高分集增益提升系统性能的空频分组编码(Space-Frequency Block Coding,SFBC)和空时分组编码(Space-Time Block Coding,STBC)也逐渐引入水声通信。同时水声信道较强的稀疏性,使得稀疏信道估计算法在水声信道估计中广泛应用,为进一步减少多途扩展所造成的载波间干扰,利用了软反馈进行迭代均衡的turbo均衡算法。因此,本文主要针对基于SFBC的MIMO-OFDM系统,进行信道估计与均衡的研究。首先,介绍单发多收OFDM系统、SFBC-MIMO-OFDM系统和STBC-MIMOOFDM系统,建立双选水声信道模型,利用自适应水声信道估计减少水声信道时变的影响,通过该时刻水声信道估计结果递推估计下一时刻水声信道。其次,研究单一时刻信道估计算法。由于水声通信信道的稀疏特性,研究基于自适应门限最小二乘(Least Squares with Adaptive Thresholding,LS-AT)的信道估计算法。该算法在最小二乘的基础上,通过自适应调整门限克服预先设置稀疏度的限制,同时减少计算负荷;介绍常用的贪婪算法:正交匹配追踪(Orthogonal Matching Pursuit,OMP)和多径匹配追踪(Multipath Matching Pursuit,MMP)。上述算法在进行信道重构的过程中需要已知信号先验信息,例如稀疏度或噪声水平,引入交叉验证(Cross-Validation,CV)解决实际情况下先验信息未知所造成的过拟合或欠拟合,介绍OMP-CV和MMP-CV算法。为将OMP和MMP算法中大量的乘除法转化为加法和位移,并使其更适用于硬件设备,分别在上述算法中引入对分坐标下降(Dichotomous Coordinate Descenting,DCD)算法,得到OMP-DCD、MMP-DCD、OMP-DCD-CV和MMP-DCD-CV算法。然后,通过发射端增加冗余信息,在系统中加入递归系统卷积码(Recursive System Convolution Code,RSC)和相应的MAP(Maximum a Posteriori Probability)译码来提高接收端的检错纠错能力,同时介绍了Log-MAP译码,该算法通过对数运算有效降低了MAP译码计算复杂度。针对SFBC-MIMO-OFDM系统,研究了MAP均衡基本原理,并研究将其与SFBC相结合得到的软入软出的空频软均衡。最后,仿真分析,分别在单发多收OFDM、SFBC-MIMO-OFDM和STBC-MIMO-OFDM水声通信系统中使用上述算法,对比分析SFBC-MIMO-OFDM优缺点,并对比同一系统下不同信道估计算法的性能。仿真分析不同信道估计算法下,SFBC-MIMOOFDM系统加入空频软均衡的性能。
【学位单位】：哈尔滨工程大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2019
【中图分类】：TN929.3;TB56
【部分图文】：

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图 2.4 SIMO 接收系统框图将发射机到r 接收机第 n 个 OFDM 块、第 k 个子载波的信道传递函数定 ) , 0, , 1 k = K ，r 接收机第 k 个子载波，第 n 个符号上的接收信号，在进行之后表示为：( ) ( ) ( ) ( )r r ry n = H n d n + z n

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图 2.4 STBC 接收系统框图将t 发射机到r接收机第n 个 OFDM 块、第k 个子载波的信道传递函数定( ), 0, , 1n k = K ，r 接收机第 k 个子载波，第 n '个符号对上的接收信号，在解调之后表示为[40]：( ) ( )1, 2,2 ' 2 'r rr A k kA r AH n H n

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图 2.6 SFBC 接收系统框图同样的将t发射机到r接收机第n 个 OFDM 块、第k 个子载波的信道传递函 ( ),, 0, , 1t rkH n k = K ，由于 SFBC 采用 Alamouti 的基本思想，因此 SFBC基础进行分组，r接收机第n 个 OFDM 块、第 k '个子载波对上的接收信号，T 解调之后表示为[27]：

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