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基于OFDM信号的自适应水声信道估计算法
  • ISSN号:1001-0548
  • 期刊名称:《电子科技大学学报》
  • 时间:0
  • 分类:TP393[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]海军工程大学电子工程学院,武汉430033
  • 相关基金:国家自然科学基金(61101205);湖北省自然科学基金(2009CDB337)
中文摘要:

建立适用于OFDM水声通信信号的信道估计模型,对MP算法进行改进,引入路径门限调整机制克服虚假路径造成的不良影响,通过重要路径权系数的迭代修正降低非正交性引入的估计误差,以较小计算量取得了与OMP算法相当的估计精度;针对传统信道估计算法对信道长度信息的依赖问题,提出了一种信道长度自适应信道估计算法,该算法能够对信道估计质量进行实时评价,并根据评价结果实现信道估计算法预估信道长度的自适应调整,满足未知水声信道精确估计及通信应用的需要;基于OFDM导频元素个数与信道估计效果的关系研究,提出了OFDM导频序列自调整的通信方案,以较小的带宽损失保证了可靠的水声通信。通过仿真和实地试验,验证了该文研究内容的有效性。

英文摘要:

The channel estimation model suitable for underwater acoustic OFDM communication signals is studied in this paper. Based on the analysis of existing channel estimation algorithms, the matching pursuit (MP) algorithm was improved by introducing a threshold adjusting mechanism which can effectively avoid false paths. An iterative correction method is used to decrease the estimation error caused by non-orthogonality. The improved MP algorithm can achieve a comparative estimation precision with OMP, but has smaller computation amount. In order to overcome the dependences on the information of channel’s length, a new channel estimation algorithm is proposed to adjust pre-estimated channel length automatically based on the real-time evaluation of channel estimation’s quality. Besides, the relations between the number of pilots and channel estimation effects are studied and a self-adjusting OFDM underwater acoustic communication scheme is presented for achieving reliable communication with lesser bandwidth recourse losses. The correctness and validity of the presented results are validated by simulations and experiments.

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期刊信息
  • 《电子科技大学学报》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:国家教育部
  • 主办单位:电子科技大学
  • 主编:周小佳
  • 地址:成都市成华区建设北路二段四号
  • 邮编:610054
  • 邮箱:xuebao@uestc.edu.cn
  • 电话:028-83202308
  • 国际标准刊号:ISSN:1001-0548
  • 国内统一刊号:ISSN:51-1207/T
  • 邮发代号:62-34
  • 获奖情况:
  • 全国优秀科技期刊,第二届全国优秀科技期刊二等奖,两次获国家新闻出版署、国家教委“全国高校自然科...,中国期刊方阵双百期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),美国数学评论(网络版),德国数学文摘,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:12314