采用时域联合稀疏恢复的多输入多输出水声信道压缩感知估计

发布时间：2019-02-20 20:37

【摘要】：多输入多输出(MIMO)水声通信技术可以在极其有限的水声信道频带资源内提高信道容量,但多径和同道干扰的同时存在,使传统信道估计算法如最小二乘算法、压缩感知估计算法的性能急剧下降。考虑到通信数据块间水声信道多径结构存在一定的相关性,该文利用这种数据块间多径结构的时间域相关性建立水声MIMO信道的时域联合稀疏模型,并利用同步正交匹配追踪算法进行多个数据块联合稀疏恢复信道估计,提高MIMO信道多径稀疏位置的检测增益并抑制同道干扰,提高水声MIMO信道的估计性能。仿真和MIMO水声通信海试实验表明了所提方法的有效性。
[Abstract]:Multi-input and multi-output (MIMO) underwater acoustic communication technology can increase channel capacity in very limited frequency band resources of underwater acoustic channel, but multipath and cochannel interference exist at the same time, so traditional channel estimation algorithms such as least square algorithm are used. The performance of the compressed perceptual estimation algorithm drops sharply. Considering the correlation of underwater acoustic channel multipath structure between communication data blocks, the time domain joint sparse model of underwater acoustic MIMO channel is established by using the time domain correlation of this data block multipath structure. The synchronous orthogonal matching tracking algorithm is used to estimate channel with multiple data blocks combined with sparse recovery, which can improve the detection gain of multipath sparse position in MIMO channel and suppress cochannel interference, and improve the estimation performance of underwater acoustic MIMO channel. Simulation and MIMO underwater acoustic communication experiments show the effectiveness of the proposed method.
【作者单位】： 厦门大学水声通信与海洋信息技术教育部重点实验室;
【基金】：国家自然科学基金(11274259;11574258) 福建省自然科学基金(2015J01172)~~
【分类号】：TN929.3

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：2427241