一种水声块结构稀疏特性的信道估计方法技术

本发明专利技术公开一种水声块结构稀疏特性的信道估计方法，包括三大模块：OFDM系统整体工作模块；块正交匹配追踪算法流程模块；基于块稀疏压缩感知信道估计模块。此种信道估计方法可有效降低信号稀疏度，进而降低估计所需的导频数量，大幅降低算法估计所需要的时间，且提高重构的精度。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于水声通信领域，涉及一种OFDM水声通信系统中块稀疏结构的信道估计方法，特别适合于稀疏多径呈块状分布的水声信道。
技术介绍
随着在海洋中的活动越来越频繁，人们对水声通信速率的要求越来越高。正交频分复用技术(OFDM)以其较高的频带利用率、低复杂性成为高速率水声通信的首选技术。然而，OFDM对定时和频偏都比较敏感，多普勒频移会产生频率同步误差，引起载波间干扰。在水声OFDM系统接收机设计中，往往需要已知信道状态信息(Channel State Information,CSI)，只有准确地估计出信道的时域或者频域响应，才能对接收到的数据进行校正与恢复，以获得相干检测的性能增益。然而，实际通讯中无法获取准确的信道状态信息，因此信道估计起到尤为重要的作用。目前，水声通信中主要采取以下两类方法进行信道估计：1、盲信道估计。该类方法主要利用接收端接收的未知信号，通过复杂的数据统计特性得到信道冲激响应。虽然不需要导频，但是一般都比较复杂，运算量大，不适于硬件实现，目前还只停留在理论研究阶段。2、基于导频的信道估计。该类方法通过估计混合在发送数据中的导频处的信道响应，然后利用一些插值算法拟合出其他数据处的信道响应。这种方法因其复杂度低，易实现等优点在实际工程中得到了广泛应用。传统的方法是使用最小二乘(LS)和最小均方误差(MMSE)等方法进行信道估计，该类方法需要在发送的数据流中插入大量的导频才能取得准确的信道状态信息，增加了系统的开销，降低了频谱资源利用率,并且该类方法是在无线信道路径丰富时估计性能才较好。通过物理信道测量发现，水声信道往往呈现稀疏性，即信道的能量主要集中在少数的几条多径时延扩展和多普勒扩展上，而其它大部分的多径延迟和多普勒扩展上的能量几乎为零。由于稀疏信道只有少数非零抽头，采样到信道零抽头时传统的信道估计方法无法准确地估计出信道响应。压缩感知理论指出，只要信号是可压缩的或在某个变换域下可被稀疏表示，则可以用一个与变换基不相关的观测矩阵将变换所得到的高维信号投影到一个低维空间上并且可从这些少量的测量数据中以高概率重构出原始信号。水声信道本身所具有的稀疏特性是使用压缩感知理论的前提，使用压缩感知进行信道估计，不仅降低了估计所需的导频数量，而且提高了重构的精度。目前，国内外已有许多学者使用压缩感知理论进行稀疏信道估计，并且取得了大量的研究成果。
技术实现思路
本专利技术的目的，在于提供一种水声块结构稀疏特性的信道估计方法，其可有效降低信号稀疏度，进而降低估计所需的导频数量，大幅降低算法估计所需要的时间，且提高重构的精度。为了达成上述目的，本专利技术的解决方案是：一种水声块结构稀疏特性的信道估计方法，包括如下三大模块：(1)OFDM系统整体工作模块；(2)块正交匹配追踪算法流程模块；(3)基于块稀疏压缩感知信道估计模块。上述OFDM系统整体工作模块的步骤如下：步骤S1-1:将输入的比特序列经星座调制映射成星座点上Xk的复数点，插入导频，得到频域信号X＝[X0,X1,...,XN-1]T，(·)T表示转置，其中，k∈[0,N-1-Np]，N为OFDM子载波个数，Np为插入的导频数量；步骤S1-2:经IFFT变换后频域信号X转变为时域信号x＝[x0,x1,...,xN-1]T；步骤S1-3:经信道并去除循环前缀后的接收信号为y＝[y0,y1,...,yN-1]T；步骤S1-4:接收端，信号y经FFT变换后恢复到频域信号Y＝[Y0,Y1,...,YN-1]T；步骤S1-5:频域信号Y经解调、并串变化后得到二进制的输出比特流。上述块正交匹配追踪算法流程模块的步骤如下：步骤S2-1:输入：Mm×Mn维测量矩阵Φ，测量向量y，块稀疏度K；输出：原始块稀疏信号的一个估计；步骤S2-2:初始化：令块索引集迭代次数l＝1，初始化迭代余量r0＝y；步骤S2-3:迭代：选择出迭代余量与测量矩阵Φ每列内积最大的块索引：更新块索引集:Λl＝Λl-1∪il，其中，il为上一步计算所得的索引号；得到估计信号:其中，表示从测量矩阵Φ中选择块索引集Λl指示的列所组成的子矩阵，表示为的广义逆矩阵，即更新迭代余量:直到||rl||2＜ε，ε为设定的迭代误差。上述步骤S2-3中，ε取10-5。上述基于块稀疏压缩感知信道估计模块的步骤如下：步骤S3-1:使用选择矩阵记录导频插入位置，从发送信号中选出导频处的信号XP，以及对应导频处的接收信号yP；步骤S3-2:将插入的导频符号XP与经DFT变换矩阵生成的F矩阵相乘，得到测量矩阵T；步骤S3-3:将已知的测量矩阵T和接收信号yp传入块正交匹配追踪算法，求得信道冲击响应估计向量步骤S3-4:由导频处的向量，通过H＝Fh得到信道频域响应采样值H。上述步骤S3-2中，测量矩阵Φ采用傅里叶矩阵、伯努利举证或部分哈达玛矩阵。采用上述方案后，本专利技术采用基于导频的信道估计方法，由于目前使用的标准压缩感知理论是建立在稀疏模型的基础上，没有进一步考虑稀疏信号的内部结构关系，但是若忽略信号的内在结构，运用普通的重构算法进行重构，则会造成一定的重构误差且降低重构的效率，因此，本专利技术针对目前忽略的内部结构，在第二类方法中的标准压缩感知理论的基础上，进一步考虑信号内在的结构，常用的信号结构有：聚类结构稀疏信号(又称块稀疏)，这类信号的非零元素(或者零元素)呈现聚集成块的形式；树结构稀疏信号，这一类稀疏信号的非零元素呈树状分布，常见于小波变换系数中；联合稀疏信号：某个信号的非零元素的位置在多次测量里均保持不变。考虑到海洋信道的水声传播过程，水声信道介质的非均匀性等特性将导致声线以簇的形式传播。因此，本专利技术将稀疏信道进行分块，使用块稀疏压缩感知理论的相关算法进行信道估计，可有效降低信道的稀疏度、降低恢复时间、提高信道估计的性能。附图说明图1是本专利技术中OFDM系统整体工作模块示意图；图2是BOMP算法的流程图；图3是基于块稀疏压缩感知信道估计示意图；图4是块稀疏信道模型；图5是稀疏信道模型。具体实施方式以下将结合附图，对本专利技术的技术方案及有益效果进行详细说明。本专利技术提供一种水声块结构稀疏特性的信道估计方法，其针对水声信道的特点，在基于标准压缩感知信道估计的基础之上，进一步考虑稀疏信号的内部结构，将稀疏信号分块有效降低信号的稀疏度，特别适用于水声等块稀疏结构的信道中。下面首先介绍一下OFDM和水声信道的数学模型及接收信号的相关信息。1.OFDM数学模型设OFDM子载波个数为N，第n个子载波的频率为fn＝fc+nΔf，其中Δf＝1/T，为子载波间隔，T为OFDM符号持续时间，fc为载波频率，则发送端的发射信号可表示为： x ( t ) = Re { [ Σ n = 0 N - 1 x [ n ] e j 2 π n &De本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种水声块结构稀疏特性的信道估计方法，其特征在于包括如下三大模块：(1)OFDM系统整体工作模块；(2)块正交匹配追踪算法流程模块；(3)基于块稀疏压缩感知信道估计模块。

【技术特征摘要】
1.一种水声块结构稀疏特性的信道估计方法，其特征在于包括如下三大模块：(1)OFDM系统整体工作模块；(2)块正交匹配追踪算法流程模块；(3)基于块稀疏压缩感知信道估计模块。2.如权利要求1所述的一种水声块结构稀疏特性的信道估计方法，其特征在于：所述OFDM系统整体工作模块的步骤如下：步骤S1-1:将输入的比特序列经星座调制映射成星座点上Xk的复数点，插入导频，得到频域信号X＝[X0,X1,...,XN-1]T，(·)T表示转置，其中，k∈[0,N-1-Np]，N为OFDM子载波个数，Np为插入的导频数量；步骤S1-2:经IFFT变换后频域信号X转变为时域信号x＝[x0,x1,...,xN-1]T；步骤S1-3:经信道并去除循环前缀后的接收信号为y＝[y0,y1,...,yN-1]T；步骤S1-4:接收端，信号y经FFT变换后恢复到频域信号Y＝[Y0,Y1,...,YN-1]T；步骤S1-5:频域信号Y经解调、并串变化后得到二进制的输出比特流。3.如权利要求1所述的一种水声块结构稀疏特性的信道估计方法，其特征在于：所述块正交匹配追踪算法流程模块的步骤如下：步骤S2-1:输入：Mm×Mn维测量矩阵Φ，测量向量y，块稀疏度K；输出：原始块稀疏信号的一个估计；步骤S2-2:...

【专利技术属性】
技术研发人员：王彪，朱芹，
申请(专利权)人：江苏科技大学，
类型：发明
国别省市：江苏;32