针对现有的正交时频空(Orthogonal Time Frequency Space,OTFS)调制系统中最大比合并(Maximal Ratio Combining,MRC)均衡算法收敛速度慢、误码率高的问题,提出一种基于水声OTFS系统的分块线性最小均方误差的最大比合并(Maximal Ratio Co...针对现有的正交时频空(Orthogonal Time Frequency Space,OTFS)调制系统中最大比合并(Maximal Ratio Combining,MRC)均衡算法收敛速度慢、误码率高的问题,提出一种基于水声OTFS系统的分块线性最小均方误差的最大比合并(Maximal Ratio Combining Based on Block Linear Minimum Mean Square Error,BLMMSE-MRC)均衡算法。该算法基于水声信道的稀疏性,利用分块线性最小均方误差算法进行预处理,将输出结果作为MRC检测的初始估计值,然后在延迟多普勒空间中估计发射信号的多径分量,并利用MRC进行合并检测。实验结果表明,与已有零填充最大比合并算法(Maximal Ratio Combining Based on Zero Padding,ZP-MRC)和零填充块线性最小均方误差算法(Block Linear Minimum Mean Square Error Based on Zero Padding,ZP-BLMMSE)相比,所提算法能快速收敛,在10-4误码率条件下,信噪比提升了2 dB以上。展开更多
文摘针对现有的正交时频空(Orthogonal Time Frequency Space,OTFS)调制系统中最大比合并(Maximal Ratio Combining,MRC)均衡算法收敛速度慢、误码率高的问题,提出一种基于水声OTFS系统的分块线性最小均方误差的最大比合并(Maximal Ratio Combining Based on Block Linear Minimum Mean Square Error,BLMMSE-MRC)均衡算法。该算法基于水声信道的稀疏性,利用分块线性最小均方误差算法进行预处理,将输出结果作为MRC检测的初始估计值,然后在延迟多普勒空间中估计发射信号的多径分量,并利用MRC进行合并检测。实验结果表明,与已有零填充最大比合并算法(Maximal Ratio Combining Based on Zero Padding,ZP-MRC)和零填充块线性最小均方误差算法(Block Linear Minimum Mean Square Error Based on Zero Padding,ZP-BLMMSE)相比,所提算法能快速收敛,在10-4误码率条件下,信噪比提升了2 dB以上。
