水声信道半盲均衡算法研究

发布时间：2017-05-18 06:16

  本文关键词：水声信道半盲均衡算法研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：在水下无线通信过程中,由于水下环境复杂性,信号在传输过程中会产生畸变,导致通信质量下降,利用调制、编码等方法也不能有效改善通信质量,而水下传感器网络定位中则会导致定位精度更低。针对接收端水下信号畸变严重、定位精度较低的问题,本课题提出了一种改进的变步长半盲均衡算法。本文在分析研究Bussgang类盲均衡算法基础上,利用CMA与MCMA算法分别对两组实际测量的信号做了均衡处理,经过设置不同的均衡器初始值,对比分析了均衡效果。为了使两种算法的初始值更具针对性,对水声实验信道的传输特性做了分析研究,设计了基于本征射线模型的仿真界面,通过设置水声环境参数得到实验信道的冲激响应。结合水声传输信道建模及仿真结果,利用CMA和MCMA两种算法重新对采集信号进一步均衡。针对半盲均衡算法的收敛速度与稳态剩余误差之间的矛盾,对半盲均衡算法做了进一步改进。通过改进后的算法对实测信号进行均衡处理,得到两接收端之间的距离,并对误差值进行分析。为了便于算法硬件实现,对改进算法做了优化处理。经过两种改进后的变步长半盲均衡算法对实际测量信号进行均衡处理后,通过仿真结果显示,接收信号的幅值得到明显补偿,基本恢复了原始信号波形;测量距离误差分别为5.75%、5.6%,测量精度提高了0.45%、0.3%;算法优化后,运算速度明显得到了提高。
【关键词】：水声信道 半盲均衡 本征射线模型 CMA MCMA 变步长
【学位授予单位】：中北大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TN911.5
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-10
• 第一章 绪论10-18
• 1.1 课题的研究背景及意义10-11
• 1.2 水声信道均衡技术的研究现状11-13
• 1.3 盲均衡技术的研究现状13-16
• 1.4 主要研究内容及章节安排16-18
• 第二章 盲均衡算法理论18-31
• 2.1 盲均衡算法的基本原理18-19
• 2.2 BUSSGANG类盲均衡算法19-23
• 2.2.1 经典Bussgang类盲均衡算法19-20
• 2.2.2 常数模均衡算法20-22
• 2.2.3 修正型常数模算法22-23
• 2.3 模拟信号的处理结果23-24
• 2.4 实际测量信号的处理结果24-30
• 2.4.1 实测信号（一）25-27
• 2.4.2 实测信号（二）27-28
• 2.4.3 不同初始值下的均衡效果28-30
• 2.5 本章小结30-31
• 第三章 浅水水声信道建模仿真31-46
• 3.1 水声信道的模型简述31-32
• 3.2 浅水水声信道的特征分析32-37
• 3.2.1 声速理论32-33
• 3.2.2 声传播损失33-36
• 3.2.3 多径效应36-37
• 3.2.4 多普勒频移37
• 3.3 基于射线模型的浅水水声信道建模37-43
• 3.3.1 射线模型的理论求解37-38
• 3.3.2 本征声线的判断38-39
• 3.3.3 本征声线的搜索39-41
• 3.3.4 解组合方程组方法求取本征声线41-43
• 3.4 多径信道模型仿真43-45
• 3.5 本章小结45-46
• 第四章 浅水水声信道半盲均衡算法46-61
• 4.1 基于不同函数的变步长均衡算法46-47
• 4.2 改进的变步长半盲均衡算法47-49
• 4.2.1 信号预处理47-48
• 4.2.2 基于CMA的改进算法48-49
• 4.2.3 基于MCMA的改进算法49
• 4.3 算法仿真与分析49-60
• 4.3.1 变步长的均衡算法对比49-54
• 4.3.2 改进的变步长半盲均衡算法对比54-60
• 4.4 本章小结60-61
• 第五章 变步长半盲均衡算法的优化61-69
• 5.1 前期优化61-63
• 5.1.1 对代价函数中R的优化61-62
• 5.1.2 对步长控制函数的优化62-63
• 5.2 后期优化63-65
• 5.3 优化算法的验证65-68
• 5.3.1 CMA算法对比65-67
• 5.3.2 MCMA算法对比67-68
• 5.5 本章小结68-69
• 第六章 工作总结与展望69-71
• 6.1 工作总结69-70
• 6.2 展望70-71
• 参考文献71-77
• 攻读硕士学位期间发表的论文及所取得的研究成果77-78
• 致谢78-79

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