水声OFDM系统精度-复杂度联合优化的信道估计方法和系统技术方案

本发明专利技术公开了一种水声OFDM系统精度

【技术实现步骤摘要】
水声OFDM系统精度
‑
复杂度联合优化的信道估计方法和系统


[0001]本专利技术属于水声无线通信
，更具体地，涉及一种水声OFDM系统精度
‑
复杂度联合优化的信道估计方法和系统。

技术介绍

[0002]近年来随着海洋信息产业的蓬勃发展，海洋数据呈现爆炸式增长，这无疑对高速率的水下通信技术提出了迫切的需求。纵观水下通信技术，其主要可以分为三种：水声、水电磁波和水光通信，其中水声通信(Underwater Acoustic Communication，UWA)以其较低的传输损耗已然成为当前水下信息传输最为广泛的技术手段。然而水声通信因为面临着极强的衰减、严重的多径效应和极窄的传输带宽，被认为是当前自然界中目前已经认知的无线信道中最为恶劣的通信信道。正交频分复用技术(Orthogonal Frequency Division Multiplexing，OFDM)由于其在对抗多径效应和提高频谱效率方面的优势已被广泛应用于水声通信系统以提高其数据传输速率。对于UWA
‑
OFDM系统而言，精确的信道估计至关重要，因为其是接收端进行信道检测和发送端进行自适应调制的基础。
[0003]目前传统基于导频的信道估计方法主要可以分为三类：最小二乘(Least Square，LS)算法、线性最小均方误差(Linear Minimum Mean Square Error，LMMSE)算法和最小均方误差(Minimum Mean Square Error)算法。其中LS算法虽然计算复杂度较低，但其恢复精度却通常较低；LMMSE算法和MMSE算法虽然在一定程度上提高了算法精度，但是却带来了极大的计算开销。而且传统算法并未考虑到水声信道的稀疏性导致算法的恢复精度通常受限，难以在水声OFDM通信系统中适用。水声信道的稀疏性具体表现为：信道的能量集中在某几条主要的路径上，其余路径上能量极小甚至接近于0。而在稀疏信号恢复方面有卓越成效的压缩感知算法可用于进行稀疏信道估计，它可以对其中能量较大的抽头系数进行估计，而非对所有抽头系数进行估计。与传统算法相比，基于压缩感知算法的信道估计方法可有效提高信道估计的精度同时降低其导频开销。
[0004]OMP作为目前应用最为广泛的压缩感知算法，也同样被广泛应用于UWA
‑
OFDM通信系统的信道估计中，但是其性能严重依赖于迭代终止条件的设置。传统的OMP算法都是将其迭代终止条件设置为固定阈值，例如：迭代次数设置为水声信道稀疏度K，迭代过程中残余向量||r||2＜ε，其中ε为固定阈值。但是该类终止条件的设置并未合理考虑到噪声带来的影响，导致信道估计算法的性能通常在信噪比(Signal to noise ratio，SNR)较小的情况下通常较差，且计算复杂度较高。

技术实现思路

[0005]针对现有技术的以上缺陷或改进需求，本专利技术提供了一种水声OFDM系统精度
‑
复杂度联合优化的信道估计方法和系统，其目的在于解决现有OMP信道估计算法在低信噪比情况下估计精度受限且计算复杂度较高的技术问题。
[0006]为实现上述目的，本专利技术提供了一种水声OFDM系统精度
‑
复杂度联合优化的信道
估计方法，包括：
[0007]采用OMP算法对水声OFDM通信系统进行信道估计；其中，迭代终止条件为和当任意条件满足时，迭代终止，返回重构信号
[0008]表示中λ
t
位置处的信道抽头幅值，λ
t
表示当前残余向量与字典矩阵A中每个列原子的内积中内积最大的原子的索引，P表示导频数目，σ
x2
表示发送导频符号的功率，σ
N2
表示信道加性噪声的功率，C为设定常数，r
t
代表第t次迭代过程中的残余向量，y代表接收到的导频信号，||||2表示向量的2范数。
[0009]进一步地，y＝A(h+h
e
)；
[0010]其中，A表示字典矩阵，h表示信道抽头系数，
e
为等效噪声抽头系数，h
e
＝A
‑1N，A
‑1为字典矩阵的逆矩阵，N代表高斯白噪声。
[0011]进一步地，h
e
服从正态分布。
[0012]进一步地，该方法具体包括以下步骤：
[0013]S1.初始化重构信号，并将残余向量初始化为r0＝y；
[0014]S2.计算当前残余向量r
t
‑1与字典矩阵A中每个列原子的内积，找出其中内积最大的原子的索引λ
t
；
[0015]S3.计算重构信号中λ
t
位置处的信道抽头幅值；
[0016]S4.更新当前迭代残余向量：更新当前字典矩阵，并将更新后的字典矩阵中序号为λ
t
的列原子置零；
[0017]S5.判断是否满足终止条件：和当满足任意一个终止条件时，迭代终止，返回重构信号若两个终止条件均不满足，则返回步骤S2。
[0018]进一步地，C根据期望的信噪比估计精度设置。
[0019]总体而言，通过本专利技术所构思的以上技术方案与现有技术相比，能够取得下列有益效果。
[0020]本专利技术针对不同信噪比条件来设计了两个终止条件：低信噪比条件下，噪声幅值较大，采用终止条件终止迭代，只需较少次数迭代即可减弱噪声对信道估计带来的影响，提高信道估计的精度；高信噪比条件下，噪声幅值较小，为避免前一个终止条件难以满足，导致迭代次数较多，从而带来较高的计算复杂度，本专利技术采用终止条件终止迭代，在保证估计精度的同时有效降低计算复杂度。
[0021]与传统OMP算法相比，本专利技术可以在低信噪比环境下以极低的计算复杂度提高信道估计的精度，且可以实现在导频开销减半的条件下依然性能占优；在高信噪比环境下，本专利技术可以在保证不降低估计精度的同时有效降低计算复杂度。
附图说明
[0022]图1是本专利技术的方法流程图。
[0023]图2是本专利技术与传统LS算法以及OMP算法相比归一化等效误差随SNR的变化图。
[0024]图3是本专利技术与传统OMP算法相比导频数目减半时归一化等效误差随SNR的变化图。
[0025]图4是本专利技术与传统OMP算法相比计算时间随SNR的变化图。
具体实施方式
[0026]为了使本专利技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本专利技术进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本专利技术，并不用于限定本专利技术。此外，下面所描述的本专利技术各个实施方式中所涉及到的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互组合。
[0027]如图1所示为本专利技术实施例公开的一种水声OFDM系统精度
‑
复杂度联合优化的信道估计方法，包括以下步骤：
[0028]S1、初始化残余向量r0＝y，重构信号其中y为观测向量；<本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种水声OFDM系统精度
‑
复杂度联合优化的信道估计方法，其特征在于，包括：采用OMP算法对水声OFDM通信系统进行信道估计；其中，迭代终止条件为和当任意条件满足时，迭代终止，返回重构信号当任意条件满足时，迭代终止，返回重构信号表示中λ
t
位置处的信道抽头幅值，λ
t
表示当前残余向量与字典矩阵A中每个列原子的内积中内积最大的原子的索引，P表示导频数目，σ
x2
表示发送导频符号的功率，σ
N2
表示信道加性噪声的功率，C为设定常数，r
t
代表第t次迭代过程中的残余向量，y代表接收到的导频信号，|| ||2表示向量的2范数。2.根据权利要求1所述的一种水声OFDM系统精度
‑
复杂度联合优化的信道估计方法，其特征在于，y＝A(h+h
e
)；其中，A表示字典矩阵，h表示信道抽头系数，h
e
为等效噪声抽头系数，h
e
＝A
‑1N，A
‑1为字典矩阵的逆矩阵，N代表高斯白噪声。3.根据权利要求2所述的一种水声OFDM系统精度
‑
复杂度联合优化的信道估计方法，其特征在于，h
e
服从正态分布。4.根据权利要求3所述的一种水声OFDM系统精度
‑
复杂度联合优化的信道估计方...

【专利技术属性】
技术研发人员：李渝舟，王志战，欧阳东宏，
申请(专利权)人：华中科技大学，
类型：发明
国别省市：