水声通信中传统宽带多普勒估计方法难以准确跟踪时变多普勒因子,从而导致正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)在变速运动通信场景中补偿性能不佳。针对该问题,文章提出了一种基于空载波的多普勒估计与跟踪...水声通信中传统宽带多普勒估计方法难以准确跟踪时变多普勒因子,从而导致正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)在变速运动通信场景中补偿性能不佳。针对该问题,文章提出了一种基于空载波的多普勒估计与跟踪算法。首先对三频信号做线性调频Z变换(Chirp-Z Transform,CZT)得到多普勒先验值,然后利用OFDM符号中的空载波结合载波频偏(Carrier Frequency Offset,CFO)搜索补偿技术,把估计的最优CFO值转换为宽带多普勒因子,进而计算当前符号的加速度并预测下一符号的速度。通过更新加速度对预测值进行修正,实现每个OFDM符号的多普勒估计。数值仿真和湖试结果表明,文中算法不仅能有效跟踪多普勒的变化,在匀速和变速条件下都有较好的补偿性能,而且对帧结构设计要求低,对先验误差不敏感,有利于水声通信系统的工程实现。展开更多
针对正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)水声通信中常用的相干和非相干通信分别面临的对多普勒敏感和频谱效率低的问题,提出一种高阶幅度键控调制的半相干通信技术,将OFDM符号时频帧结构中全部频点采用高...针对正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)水声通信中常用的相干和非相干通信分别面临的对多普勒敏感和频谱效率低的问题,提出一种高阶幅度键控调制的半相干通信技术,将OFDM符号时频帧结构中全部频点采用高阶幅度键控调制方式,并利用信号幅度信息完成半相干信道估计。通过两种基于深度学习的算法优化半相干信道估计这一非线性过程,较非相干通信有效提高了频谱效率,较一定信噪比下的相干通信提高了鲁棒性,降低了误比特率和系统复杂度,并利用元学习算法降低深度学习算法对训练数据的依赖。最后,提取海试信道数据,完成OFDM半相干水声通信系统仿真,验证了所提方法在频谱效率和系统误比特率性能方面较非相干和相干通信的优势,当信道长度改变时,基于元学习的算法依然可以获得较好的性能。展开更多
在跨介质飞行器进行水下信息交互的诸多场景中,为了进一步提高复杂多变水声环境下水声通信链路的可靠性,提出了一种基于极化码的联合多分支均衡与译码算法(Joint Multi-Branch Equalization and Decoding Algorithm based on Polarizati...在跨介质飞行器进行水下信息交互的诸多场景中,为了进一步提高复杂多变水声环境下水声通信链路的可靠性,提出了一种基于极化码的联合多分支均衡与译码算法(Joint Multi-Branch Equalization and Decoding Algorithm based on Polarization Code,JMED-PC)。与已有均衡与极化码译码间相互独立的方法不同,所提出的算法中多分支均衡与软列表(Soft SC-List,SSCL)译码模块间并非相互独立,而是构成了环路,通过不断地在两个模块间迭代交换软信息,可显著改善均衡和译码的联合性能。仿真结果验证了迭代的有效性,也表明所提算法比已有算法有更好的性能。展开更多
为了降低水声信道强多径效应、大多普勒频移等特性对水声通信系统的影响,提出一种基于极化码的正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)的水声通信系统。选择极化(Polar)码作为信道编码方案,通过量化信道输出直...为了降低水声信道强多径效应、大多普勒频移等特性对水声通信系统的影响,提出一种基于极化码的正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)的水声通信系统。选择极化(Polar)码作为信道编码方案,通过量化信道输出直接统计信道转移概率,替代通过信道估计得到的信道冲激响应,再计算转移概率,以降低通信系统的复杂度。在特性随时不变、时变、快时变的3种类型水声信道模型下,分别基于蒙特卡罗算法构造Polar码。仿真结果表明,Polar码在3种信道上的编码增益优于同码长同码率的低密度奇偶校验(Low Density Parity Check,LDPC)码和Turbo码,且信道条件越复杂,取得的编码增益越大,所提系统能够明显降低信道多径效应、多普勒频移对水声通信系统的扰乱,提高系统的可靠性。展开更多
文摘水声通信中传统宽带多普勒估计方法难以准确跟踪时变多普勒因子,从而导致正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)在变速运动通信场景中补偿性能不佳。针对该问题,文章提出了一种基于空载波的多普勒估计与跟踪算法。首先对三频信号做线性调频Z变换(Chirp-Z Transform,CZT)得到多普勒先验值,然后利用OFDM符号中的空载波结合载波频偏(Carrier Frequency Offset,CFO)搜索补偿技术,把估计的最优CFO值转换为宽带多普勒因子,进而计算当前符号的加速度并预测下一符号的速度。通过更新加速度对预测值进行修正,实现每个OFDM符号的多普勒估计。数值仿真和湖试结果表明,文中算法不仅能有效跟踪多普勒的变化,在匀速和变速条件下都有较好的补偿性能,而且对帧结构设计要求低,对先验误差不敏感,有利于水声通信系统的工程实现。
文摘针对正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)水声通信中常用的相干和非相干通信分别面临的对多普勒敏感和频谱效率低的问题,提出一种高阶幅度键控调制的半相干通信技术,将OFDM符号时频帧结构中全部频点采用高阶幅度键控调制方式,并利用信号幅度信息完成半相干信道估计。通过两种基于深度学习的算法优化半相干信道估计这一非线性过程,较非相干通信有效提高了频谱效率,较一定信噪比下的相干通信提高了鲁棒性,降低了误比特率和系统复杂度,并利用元学习算法降低深度学习算法对训练数据的依赖。最后,提取海试信道数据,完成OFDM半相干水声通信系统仿真,验证了所提方法在频谱效率和系统误比特率性能方面较非相干和相干通信的优势,当信道长度改变时,基于元学习的算法依然可以获得较好的性能。
文摘在跨介质飞行器进行水下信息交互的诸多场景中,为了进一步提高复杂多变水声环境下水声通信链路的可靠性,提出了一种基于极化码的联合多分支均衡与译码算法(Joint Multi-Branch Equalization and Decoding Algorithm based on Polarization Code,JMED-PC)。与已有均衡与极化码译码间相互独立的方法不同,所提出的算法中多分支均衡与软列表(Soft SC-List,SSCL)译码模块间并非相互独立,而是构成了环路,通过不断地在两个模块间迭代交换软信息,可显著改善均衡和译码的联合性能。仿真结果验证了迭代的有效性,也表明所提算法比已有算法有更好的性能。
文摘为了降低水声信道强多径效应、大多普勒频移等特性对水声通信系统的影响,提出一种基于极化码的正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)的水声通信系统。选择极化(Polar)码作为信道编码方案,通过量化信道输出直接统计信道转移概率,替代通过信道估计得到的信道冲激响应,再计算转移概率,以降低通信系统的复杂度。在特性随时不变、时变、快时变的3种类型水声信道模型下,分别基于蒙特卡罗算法构造Polar码。仿真结果表明,Polar码在3种信道上的编码增益优于同码长同码率的低密度奇偶校验(Low Density Parity Check,LDPC)码和Turbo码,且信道条件越复杂,取得的编码增益越大,所提系统能够明显降低信道多径效应、多普勒频移对水声通信系统的扰乱,提高系统的可靠性。
