基于OFDM的水聲通信系統(tǒng)頻偏和信道估計研究.pdf

1、海底水聲信道具有大時延高多普勒擴(kuò)展的特點，因此其是最富有挑戰(zhàn)性的無線信道之一。正交頻分復(fù)用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing，OFDM)技術(shù)具備對抗高時延色散信道的特性，并能顯著地降低接收端均衡器復(fù)雜度，是未來水聲通信系統(tǒng)最具競爭力的關(guān)鍵技術(shù)之一。但是，OFDM的主要缺點是對頻偏(Carrier Frequency Offset，CFO)比較敏感，當(dāng)歸一化CFO較大時，比如超過0.05

2、時，會產(chǎn)生子載波間干擾，導(dǎo)致系統(tǒng)誤碼性能嚴(yán)重下降。同時精確的信道估計對接收端高可靠地解調(diào)和恢復(fù)發(fā)送信號至關(guān)重要。鑒于此，本文重點研究基于OFDM的水聲通信系統(tǒng)中的頻偏和信道估計算法。主要研究內(nèi)容安排如下:
　　1)為了估計小數(shù)頻偏，首先研究了基于零子載波(Null Subcarriers，NS)的MUSIC算法;接著給出了不需要任何額外輔助信息的O-M算法、Y-G算法、最小二乘(LeastSquare，LS)算法和J-J-J算法。

3、仿真結(jié)果表明:MUSIC算法不受調(diào)制方式的影響，具有良好的穩(wěn)定性，而其余四種算法的估計性能在不同程度上均受到調(diào)制方式的影響。
　　2)為了估計整數(shù)頻偏，首先討論了基于導(dǎo)頻輔助的Schmidl算法、Morelli算法和最大似然(Maximum Likelihood，ML)算法;最后研究了最小功率和(Minimum Power Sum，MPS)算法。仿真結(jié)果表明:此四種算法中，ML算法性能最優(yōu);在低信噪比時，MPS的性能最差，然而其性

4、能隨信噪比的增加而急劇提升，在信噪比達(dá)到一定值時，MPS的性能僅次于ML算法;在中高信噪比時，Schmidl算法性能最差，Morelli算法次之。當(dāng)存在小數(shù)頻偏殘差時，各算法的性能均有不同程度的下降，但相對性能排序并無變化。
　　3)為了準(zhǔn)確地估計水聲信道參數(shù)，首先給出了五種基于壓縮感知(CompressedSensing，CS)的信道估計算法:匹配追蹤(Matching Pursuit, MP)、正交匹配追蹤(Orthogona

5、l Matching Pursuit，OMP)、梯度追蹤(Gradient Pursuit，GP)、基于迭代收縮的平行協(xié)調(diào)下降(Parallel Coordinate Descent, PCD)算法以及選擇子(Dantzig-Selector, DS)算法;最后提出了一種隨機分布式導(dǎo)頻放置結(jié)構(gòu)。仿真結(jié)果表明:固定訓(xùn)練圖樣結(jié)構(gòu)，壓縮感知信道估計算法誤碼性能明顯優(yōu)于LS算法，誤碼性能由優(yōu)到劣排序如下:DS＞PCD＞OMP≈GP＞MP＞LS;