水声通信中基于最小误码率的稀疏均衡

发布时间：2020-11-21 09:59

　　 海洋在国家的战略地位不断地突显,与之密切相关的水声通信技术越来越得到各个国家的重视,研制出高速、可靠的水下通信系统成为迫切的需求。但是,水下复杂多变的环境和使用声波作为传输介质带来的高时延,导致水声通信面临着诸多困难。近年来,稀疏信号成为一个热门的研究领域,许多学者开展了对于稀疏信道估计和稀疏信道均衡的研究。水声信道具有天然的稀疏性,而由于均衡器在频域上可视为信道的逆,在这种近似下均衡器相应的具有稀疏性。为了提高系统的收敛特性,研究可用于水下的自适应稀疏均衡器具有重要的意义。同时水声通信由于传输较慢,对实时性要求较低,但要求误码率(Symbol Error Rate,SER)足够低,传统的最小均方误差准则(Minimum Mean Square Error,MMSE)不一定能达到所期望SER,而基于最小误码率(Minimum Symbol Error Rate,MSER)准则的自适应均衡算法能够降低系统SER,应用于水声通信中能提高系统可靠性,更具有优势。本文的工作主要集中在对稀疏自适应MSER均衡算法的推导、仿真和实际应用。1.首先介绍已有的基于MMSE准则的自适应稀疏滤波算法,特别是系数比例自适应滤波算法,该类型的滤波算法主要是通过给滤波器分配成比例于滤波器抽头值的独立步长,从而提高了算法的收敛性。2.受已有的稀疏自适应滤波算法的启发以及在对水声信道和迫零(Zero Force,ZF)均衡器稀疏特性的研究下,在基于MSER准则中采用次梯度投影的方法,分别在两种调制模式下推导获得线性结构和判决反馈结构的自适应成比例最小误码率(Proportionate MSER,PMSER)均衡算法。提出的算法直观上来看也是通过使用稀疏矩阵给不同的滤波器抽头分配了独立的步长。最后为了确定稀疏矩阵,推导了稀疏矩阵元素选择的规则,同时给出两种稀疏选择的方案,分别称为SC-PMSER和Z-PMSER。并在静态稀疏模拟信道中对提出的算法进行了性能的对比仿真。3.为了应对复杂多变的实际稀疏水声信道,本文将PMSER算法与Turbo均衡结构相结合,同时内嵌锁相环和时间反转等技术来设计接收机。并在实际的稀疏静态信道中仿真验证设计的结构的有效性。最后将设计的接收机用于室内的水池和千岛湖的不同稀疏信道的解调实验中,实验结果验证了算法具有误码率低,收敛快的特性。
【学位单位】：华南理工大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2019
【中图分类】：TN929.3;TN713
【部分图文】：

kwkHkekd图 2-3 回声抵消框图于传输声音、数据和视频。相比于模拟系可靠的。但是 ISI 现象是数字通信系统面带限且色散的信道时，造成传输脉冲的展道中还原出原始数据变得异常困难。hwknkr

基于 MSER 准则的自适应均衡算法已经证明能达到较佳的误码有文献研究关于自适应最小误码率均衡器中的稀疏问题。本章主要介绍基于 MSER 准则的自适应稀疏均衡器。首先在第一节和第二节声信道的特性和两种常见的均衡器结构；接着第三节介绍水声信道的稀疏性在多径信道中 ZF 均衡器具有本质上的稀疏性。第四节主要推导稀疏最小误主要包括线性结构和判决反馈结构的均衡器，并分别对 BPSK 和 QAM 两种稀疏最小误码率迭代公式。第五节则通过公式推导说明稀疏矩阵元素的选出了两种稀疏矩阵的选择方案。最后在模拟信道下对比分析提出的稀疏均衡性。 水声信道特性常见的数字水声通信系统结构如下[41]：xsr s x

信道均衡器被发展起来用于对抗 ISI[43]。均衡器被用于对抗信道带来的影响，恢复原始的信号。均衡器依据检测的符号(Symbol Detection)均衡和序列检测(Sequence Detection)均衡。并且依构包括线性均衡器、判决反馈均衡器和格型均衡器。其中判决反馈均衡器dback Equalizer, DFE)由于性能优越、实现方便，成为广泛使用的非线性均将主要介绍线性均衡器和判决反馈均衡器。.1 线性均衡器线性均衡器采用线性的横向滤波器结构来处理接收的信号。横向滤波器采的结构，其示意图如图 3-2 所示：T T T T0w1w N2w kr
【参考文献】

相关期刊论文 前2条

1 尹艳玲;乔钢;刘凇佐;周锋;;基于基追踪去噪的水声正交频分复用稀疏信道估计[J];物理学报;2015年06期

2 冉茂华;黄建国;韩晶;;水声通信中基于信道估计的稀疏均衡算法研究[J];系统仿真学报;2009年14期

相关硕士学位论文 前1条

1 钟晓辉;最小误码率准则在水下通信中的应用[D];华南理工大学;2018年

本文编号：2892845