块稀疏水声信道的改进压缩感知估计
发布时间：2019-07-11 13:49
【摘要】：压缩感知信道估计可利用信道稀疏特性提高估计性能,但对于具有典型块稀疏分布的水声信道,经典的l_0或l_1范数无法很好地描述块稀疏特性。利用水声信道块稀疏分布规律特性提出一种能够识别块稀疏结构的块稀疏似零范数,并在稀疏恢复信道估计算法中引入块稀疏似零范数约束项,进一步推导了复数域块稀疏似零范数恢复迭代算法,该算法通过对块稀疏似零范数进行梯度下降迭代并将梯度解投影至解空间来获得水声信道的块稀疏似零范数估计。数值仿真和海上水声通信实验结果表明该算法相对经典的稀疏信道估计算法有较明显的性能改善。通过算法推导、仿真和实验可获取结论:利用水声信道的块稀疏特性进行压缩感知重构可有效提高信道估计性能。
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图片说明： ３0逦声邋学学报逦２０１７年逡逑复数域的最陡梯度法中丑Ｌｘｌ邋＝邋［｜｜Ｍｉ］ｍ＿．，示。从图２可以看出，仿真信道的冲激响应具有明显逡逑ＩＩ邱］ＩＩ！，…，ＩＩＭ勾ｌｌ＿］Ｔ且邱］按照式⑷进行分块。逦的块稀疏结构，即非零抽头系数在时间延迟坐标轴逡逑１．３算法性能评价指标逦上成块状分布。ＢＡＬ０算法有效地利用了这一点，对逡逑本小节中介绍本文仿真和实验部分将采乫若＾ＱＭＰ邋■邋ＢＱＭＰ邋？逡逑干算法评价指标，包括均方差（Ｍｅａｎ邋Ｓｑｕａｒｅ邋Ｅｒｒｏｒ，逡逑ＭＳＥ），成功恢复概率（Ｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙ邋ｏｆ邋Ｓｕｃｃｅｓｓｆｕｌ邋Ｒｅ－逦八逡逑ｃｏｖｅｒｙ，邋ＰＳＲ），误码率（Ｂｉｔ邋Ｅｒｒｏｒ邋Ｒａｔｅ，邋ＢＥＲ），均衡器逦＊0逡逑输出信噪比（Ｏｕｔｐｕｔ邋Ｓｉｇｎａｌ邋Ｎｏｉｓｅ邋Ｒａｔｉｏ，邋ＯＳＮＲ），残逦３０逦／邋＼逡逑余预测误差（Ｒｅｓｉｄｕａｌ邋Ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ邋Ｅｒｒｏｒ，邋ＲＰＥ）。逦旦邋４０逦ｙ／邋＼／／邋／／ｊ逡逑在仿真中已知稀疏水声信道各抽头系数，因此逦ｔ：邋夏／逡逑对于信道估计的各个算法，可以采用ＳＮＲ，单位为分逦７０逦＼邋Ｙ＼＼邋／／逦／逡逑贝＿来衡量，定义为：逦ＩＩ逡逑ＳＮＲ邋＝邋１０ｌｅ逦Ｑ，＇，逦１邋00０邋１００邋２００邋３００邋４００邋５００６００邋７００邋８００邋９００１０００逡逑一邋＼＼ｈ－ｈ＼＼ｌ，逦１逦；逦距离（ｍ）逡逑图１仿真信道特征声线逡逑其中，瓦是估计的稀疏水声信道。定义各算法成功恢逦ｉ邋逦逡逑复概率为：如果估计的稀疏水声信道，其信噪比不小逦（Ｗ逡逑于原始给定的稀疏水声信道，则意味着成功恢复，否逦Ｇ８逡逑则认为算法计算失败，而算法成
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图片说明： 。逡逑２邋0．８逦Ｉ邋／逦２１逡逑ｇ邋０．７逦／／／逦，逦２１邋Ｉ邋逦逡逑畜邋０６逦ＩＩ邋／逦２０＂逦：…—二、：…逡逑｜邋０．４－逦ＩＩＩ邋／逦＾邋１８逦／逦＼逦＼逡逑Ｅ邋°－３逦／／７邋／逦１－－－邋ＯＭＰ逦？邋１７逦？邋————Ｘｉ逡逑。２邋／／：邋＝：ＭＰ邋“邋＼逡逑Ｏ＇１逦ＢＡＬＯ逦１５邋．逦＼逡逑７０邋Ｖ邋３０邋４０￣￣５０６０￣￣７０￣￣８０￣９０￣Ｋ）０逦１４邋Ｆ＾ＡＬＯ，邋ｍ＝４0ｌ逦＼逡逑测量矩阵行数逦１３邋．二＼逡逑图３各算法对信道估计的成功概率（信噪比６０邋ｄＢ）逦１２逦ｌ－－ＡＬ０，ｍ＝５０逦逡逑１．０邋１．５邋２．０邋２．５邋３．０邋３．５邋４．０邋４．５邋５．０邋５．５邋６．０逡逑对于低信噪比的情形，设置其信噪比为１０邋ｄＢ，逦搜索块长度逡逑各算法所采用的托普利兹矩阵行数ｍ分别从２５到邋图５邋ＢＡＬ０算法搜索块长度ｄ对算法的影响（信噪比２０邋ｄＢ）逡逑２５０，间隔为２５进行设置。在每个设置下各估计算法逦、逦＾逡逑独立运行１００次，，并设置当恢复信道的信噪比达到逦３海上实验逡逑１０邋ｄＢ及以上则认为是＾功恢复，否则判定为失败。逦水声通信的目标是准确雌复出所发掙号。逡逑带噪环境胃耐水声信道岕响应函}0估计则是为下一步均逡逑７Ｋ，可以看出该条件下由于，用了似零范数，使＃衡器做准备。本节旨在测试各算法在真实海试数据逡逑ＢＡＬ０算}0ＡＬ０算法能械搶sE声背＾下，巾＿能，栜擺实水声Q2濉＿＿，因此逡逑以比ＯＭＰ及＾ＯＭＰ算法更少的测量次数，就可Ｗ本节采佭于信道估计的判橈馈均衡器［叫栜量逡逑各算法对信道估计的性能，并结合实际海上数据实逡逑于ＡＬ０算法，而ＢＯＭ
【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】：国家自然科学基金项目(11274259,11574258) 教育部高等学校博士点专项基金(20120121110030)资助
【分类号】：TN929.3
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图片说明： ３0逦声邋学学报逦２０１７年逡逑复数域的最陡梯度法中丑Ｌｘｌ邋＝邋［｜｜Ｍｉ］ｍ＿．，示。从图２可以看出，仿真信道的冲激响应具有明显逡逑ＩＩ邱］ＩＩ！，…，ＩＩＭ勾ｌｌ＿］Ｔ且邱］按照式⑷进行分块。逦的块稀疏结构，即非零抽头系数在时间延迟坐标轴逡逑１．３算法性能评价指标逦上成块状分布。ＢＡＬ０算法有效地利用了这一点，对逡逑本小节中介绍本文仿真和实验部分将采乫若＾ＱＭＰ邋■邋ＢＱＭＰ邋？逡逑干算法评价指标，包括均方差（Ｍｅａｎ邋Ｓｑｕａｒｅ邋Ｅｒｒｏｒ，逡逑ＭＳＥ），成功恢复概率（Ｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙ邋ｏｆ邋Ｓｕｃｃｅｓｓｆｕｌ邋Ｒｅ－逦八逡逑ｃｏｖｅｒｙ，邋ＰＳＲ），误码率（Ｂｉｔ邋Ｅｒｒｏｒ邋Ｒａｔｅ，邋ＢＥＲ），均衡器逦＊0逡逑输出信噪比（Ｏｕｔｐｕｔ邋Ｓｉｇｎａｌ邋Ｎｏｉｓｅ邋Ｒａｔｉｏ，邋ＯＳＮＲ），残逦３０逦／邋＼逡逑余预测误差（Ｒｅｓｉｄｕａｌ邋Ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ邋Ｅｒｒｏｒ，邋ＲＰＥ）。逦旦邋４０逦ｙ／邋＼／／邋／／ｊ逡逑在仿真中已知稀疏水声信道各抽头系数，因此逦ｔ：邋夏／逡逑对于信道估计的各个算法，可以采用ＳＮＲ，单位为分逦７０逦＼邋Ｙ＼＼邋／／逦／逡逑贝＿来衡量，定义为：逦ＩＩ逡逑ＳＮＲ邋＝邋１０ｌｅ逦Ｑ，＇，逦１邋00０邋１００邋２００邋３００邋４００邋５００６００邋７００邋８００邋９００１０００逡逑一邋＼＼ｈ－ｈ＼＼ｌ，逦１逦；逦距离（ｍ）逡逑图１仿真信道特征声线逡逑其中，瓦是估计的稀疏水声信道。定义各算法成功恢逦ｉ邋逦逡逑复概率为：如果估计的稀疏水声信道，其信噪比不小逦（Ｗ逡逑于原始给定的稀疏水声信道，则意味着成功恢复，否逦Ｇ８逡逑则认为算法计算失败，而算法成
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图片说明： 。逡逑２邋0．８逦Ｉ邋／逦２１逡逑ｇ邋０．７逦／／／逦，逦２１邋Ｉ邋逦逡逑畜邋０６逦ＩＩ邋／逦２０＂逦：…—二、：…逡逑｜邋０．４－逦ＩＩＩ邋／逦＾邋１８逦／逦＼逦＼逡逑Ｅ邋°－３逦／／７邋／逦１－－－邋ＯＭＰ逦？邋１７逦？邋————Ｘｉ逡逑。２邋／／：邋＝：ＭＰ邋“邋＼逡逑Ｏ＇１逦ＢＡＬＯ逦１５邋．逦＼逡逑７０邋Ｖ邋３０邋４０￣￣５０６０￣￣７０￣￣８０￣９０￣Ｋ）０逦１４邋Ｆ＾ＡＬＯ，邋ｍ＝４0ｌ逦＼逡逑测量矩阵行数逦１３邋．二＼逡逑图３各算法对信道估计的成功概率（信噪比６０邋ｄＢ）逦１２逦ｌ－－ＡＬ０，ｍ＝５０逦逡逑１．０邋１．５邋２．０邋２．５邋３．０邋３．５邋４．０邋４．５邋５．０邋５．５邋６．０逡逑对于低信噪比的情形，设置其信噪比为１０邋ｄＢ，逦搜索块长度逡逑各算法所采用的托普利兹矩阵行数ｍ分别从２５到邋图５邋ＢＡＬ０算法搜索块长度ｄ对算法的影响（信噪比２０邋ｄＢ）逡逑２５０，间隔为２５进行设置。在每个设置下各估计算法逦、逦＾逡逑独立运行１００次，，并设置当恢复信道的信噪比达到逦３海上实验逡逑１０邋ｄＢ及以上则认为是＾功恢复，否则判定为失败。逦水声通信的目标是准确雌复出所发掙号。逡逑带噪环境胃耐水声信道岕响应函}0估计则是为下一步均逡逑７Ｋ，可以看出该条件下由于，用了似零范数，使＃衡器做准备。本节旨在测试各算法在真实海试数据逡逑ＢＡＬ０算}0ＡＬ０算法能械搶sE声背＾下，巾＿能，栜擺实水声Q2濉＿＿，因此逡逑以比ＯＭＰ及＾ＯＭＰ算法更少的测量次数，就可Ｗ本节采佭于信道估计的判橈馈均衡器［叫栜量逡逑各算法对信道估计的性能，并结合实际海上数据实逡逑于ＡＬ０算法，而ＢＯＭ
【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】：国家自然科学基金项目(11274259,11574258) 教育部高等学校博士点专项基金(20120121110030)资助
【分类号】：TN929.3
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