针对正交频分复用(orthogonal frequency division multiplexing,OFDM)水声通信中常规的最小均方(least square,LS)信道估计方法需要大量训练导频且得不到较高估计精度的问题,提出了一种基于压缩传感原理的OFDM稀疏水声信道估计方法。...针对正交频分复用(orthogonal frequency division multiplexing,OFDM)水声通信中常规的最小均方(least square,LS)信道估计方法需要大量训练导频且得不到较高估计精度的问题,提出了一种基于压缩传感原理的OFDM稀疏水声信道估计方法。该方法首先以正交短时傅里叶基构成的训练波形为OFDM的导频来"感知"信道,然后利用压缩传感技术的稀疏重构算法来对信道进行重构。基于实测水声信道的仿真结果表明,在相同估计精度前提下,基于压缩传感的信道估计方法较常规的LS算法所需训练导频数得到大幅度减小,传输效率得以提高,且对噪声的鲁棒性增强,较好地适应了双扩展稀疏水声信道,尤其适用于动平台OFDM水声通信系统。展开更多
正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)信号具有较高的峰均功率比(Peak to Average Power Ratio,PAPR),不仅影响功率放大器(High Power Amplifier,HPA)的工作效率,而且HPA使得OFDM信号产生严重的非线性失真,...正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)信号具有较高的峰均功率比(Peak to Average Power Ratio,PAPR),不仅影响功率放大器(High Power Amplifier,HPA)的工作效率,而且HPA使得OFDM信号产生严重的非线性失真,导致系统的误比特率(Bite Error Rate,BER)增大.本文基于限幅和压缩感知(Compressive Sensing,CS)提出了改进的补偿算法,发送端采用限幅降低信号的PAPR,接收端首先采用改进的逆模型方式减小HPA引入的非线性失真,再采用CS抵消由限幅引入的信号失真.仿真表明,所提方法不仅明显降低了OFDM信号的PAPR,而且有效提高了系统的BER性能.展开更多
正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)系统的主要缺点之一就是有较高的峰均功率比(Peak to Average Power Ratio,PAPR),降低了功率放大器(High Power Amplifier,HPA)的工作效率,同时HPA引入的非线性失真,恶...正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)系统的主要缺点之一就是有较高的峰均功率比(Peak to Average Power Ratio,PAPR),降低了功率放大器(High Power Amplifier,HPA)的工作效率,同时HPA引入的非线性失真,恶化了系统的误比特率(Bite Error Rate,BER)性能.本文所提算法将限幅和HPA引入的非线性失真视为一个整体来考虑,利用与限幅噪声在时域上的近似稀疏性,对整个非线性过程进行建模.发送端通过限幅降低了OFDM信号的PAPR,在接收端,选取受噪声干扰小的可靠性观测向量,最小化信道噪声的影响,基于非线性模型计算得到的参数,利用压缩感知(Compressive Sensing,CS)算法能有效地恢复总的非线性失真信号,提升了系统的BER性能.展开更多
基于压缩感知(Compressed Sensing,CS)的OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing)系统稀疏信道估计有更小的导频开销和更好的信道估计效果。针对OFDM系统稀疏信道估计的导频图案设计,提出了一种基于双准则双分支的随机搜索算...基于压缩感知(Compressed Sensing,CS)的OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing)系统稀疏信道估计有更小的导频开销和更好的信道估计效果。针对OFDM系统稀疏信道估计的导频图案设计,提出了一种基于双准则双分支的随机搜索算法(Double Criteria and Double Branches Random Search Schemes,DCDB-RSS)。该算法结合互不相关(Mutual Incoherence Property,MIP)准则和格拉姆矩阵准则,在不同分支上采用不同优化准则全面地搜索最优导频图案,不仅解决了单一准则难以稳定取得最优导频图案的问题,同时也避免了陷入局部最优解。仿真结果表明,与现有导频优化算法相比,DCDB-RSS算法在相同时间复杂度的前提下,可以获得更小的误码率和提高约1dB的信道估计均方误差。展开更多
文摘针对正交频分复用(orthogonal frequency division multiplexing,OFDM)水声通信中常规的最小均方(least square,LS)信道估计方法需要大量训练导频且得不到较高估计精度的问题,提出了一种基于压缩传感原理的OFDM稀疏水声信道估计方法。该方法首先以正交短时傅里叶基构成的训练波形为OFDM的导频来"感知"信道,然后利用压缩传感技术的稀疏重构算法来对信道进行重构。基于实测水声信道的仿真结果表明,在相同估计精度前提下,基于压缩传感的信道估计方法较常规的LS算法所需训练导频数得到大幅度减小,传输效率得以提高,且对噪声的鲁棒性增强,较好地适应了双扩展稀疏水声信道,尤其适用于动平台OFDM水声通信系统。
文摘正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)信号具有较高的峰均功率比(Peak to Average Power Ratio,PAPR),不仅影响功率放大器(High Power Amplifier,HPA)的工作效率,而且HPA使得OFDM信号产生严重的非线性失真,导致系统的误比特率(Bite Error Rate,BER)增大.本文基于限幅和压缩感知(Compressive Sensing,CS)提出了改进的补偿算法,发送端采用限幅降低信号的PAPR,接收端首先采用改进的逆模型方式减小HPA引入的非线性失真,再采用CS抵消由限幅引入的信号失真.仿真表明,所提方法不仅明显降低了OFDM信号的PAPR,而且有效提高了系统的BER性能.
文摘正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)系统的主要缺点之一就是有较高的峰均功率比(Peak to Average Power Ratio,PAPR),降低了功率放大器(High Power Amplifier,HPA)的工作效率,同时HPA引入的非线性失真,恶化了系统的误比特率(Bite Error Rate,BER)性能.本文所提算法将限幅和HPA引入的非线性失真视为一个整体来考虑,利用与限幅噪声在时域上的近似稀疏性,对整个非线性过程进行建模.发送端通过限幅降低了OFDM信号的PAPR,在接收端,选取受噪声干扰小的可靠性观测向量,最小化信道噪声的影响,基于非线性模型计算得到的参数,利用压缩感知(Compressive Sensing,CS)算法能有效地恢复总的非线性失真信号,提升了系统的BER性能.
文摘基于压缩感知(Compressed Sensing,CS)的OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing)系统稀疏信道估计有更小的导频开销和更好的信道估计效果。针对OFDM系统稀疏信道估计的导频图案设计,提出了一种基于双准则双分支的随机搜索算法(Double Criteria and Double Branches Random Search Schemes,DCDB-RSS)。该算法结合互不相关(Mutual Incoherence Property,MIP)准则和格拉姆矩阵准则,在不同分支上采用不同优化准则全面地搜索最优导频图案,不仅解决了单一准则难以稳定取得最优导频图案的问题,同时也避免了陷入局部最优解。仿真结果表明,与现有导频优化算法相比,DCDB-RSS算法在相同时间复杂度的前提下,可以获得更小的误码率和提高约1dB的信道估计均方误差。
