采用时域联合稀疏恢复的多输入多输出水声信道压缩感知估计

BeardRen

摘 要：多输入多输出(MIMO)水声通信技术可以在极其有限的水声信道频带资源内提高信道容量，但多径和同道
( k$ m$ M! ?1 f# a干扰的同时存在，使传统信道估计算法如最小二乘算法、压缩感知估计算法的性能急剧下降。考虑到通信数据块间
水声信道多径结构存在一定的相关性，该文利用这种数据块间多径结构的时间域相关性建立水声 MIMO 信道的时
4 s/ i# w+ d# \) T5 Y: Y2 s) B域联合稀疏模型，并利用同步正交匹配追踪算法进行多个数据块联合稀疏恢复信道估计，提高 MIMO 信道多径稀
4 S& f  }7 _$ p8 U疏位置的检测增益并抑制同道干扰，提高水声 MIMO 信道的估计性能。仿真和 MIMO 水声通信海试实验表明了所
提方法的有效性。
2 P1 W( s8 g4 K# w# ^5 e关键词：MIMO 水声信道估计；同道干扰；分布式压缩感知；同步正交匹配追踪
1 引言
水声通信技术可用于海洋资源开发、海洋环境
立体监测、海洋组网通信等，在近年来得到了广泛
的应用和研究。多输入多输出水声通信技术可通过
! E0 z' Y5 M  O信道空间复用获得极高的频谱利用率，在水下带宽
/ K' L1 m3 y( o极其有限的条件下显著提高通信速率，从而实现水
! I: r) G% H" M  L下高速通信，是一种极具有应用前景的技术手
段[1 4]。但水声信道的双重扩展(时延扩展和多普勒
扩展)给高速水下通信带来了严峻的挑战[5]。
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