[發(fā)明專(zhuān)利]稀疏信道下基于能量集中的水聲前導(dǎo)信號(hào)檢測(cè)方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201710103383.9
• 申請(qǐng)日: 2017-02-24
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN106936514B
• 公開(kāi)（公告）日: 2020-11-24
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 李維;辛夢(mèng)穎;劉永芳;劉旸旭;陳希
• 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人: 哈爾濱工業(yè)大學(xué)深圳研究生院
• 主分類(lèi)號(hào): H04B13/02
• 分類(lèi)號(hào): H04B13/02;H04B17/30
• 代理公司: 深圳市科吉華烽知識(shí)產(chǎn)權(quán)事務(wù)所(普通合伙) 44248
• 代理人: 孫偉

1.一種稀疏信道下基于能量集中度(EC)的水聲前導(dǎo)信號(hào)檢測(cè)方法，其特征在于：所述方法包括：

步驟1、頻帶搬移及采樣：首先將接收到的帶通信號(hào)進(jìn)行頻率搬移得到基帶信號(hào)x(t)，然后對(duì)基帶信號(hào)x(t)以基帶采樣率B進(jìn)行采樣，其中B為指定帶寬，采樣間隔為T(mén)_s＝1/B；

步驟2、塊檢測(cè)：

在n時(shí)刻取N個(gè)連續(xù)接受樣本組成數(shù)據(jù)塊x[n]，

x[n]＝[x[n-N+1],…,x[n]]^h,

其中x[n]∈C^N×1，并且塊大小N大于模板大小N_T，N_T＝信號(hào)時(shí)長(zhǎng)T/采樣間隔T_s；對(duì)每個(gè)數(shù)據(jù)塊進(jìn)行檢測(cè)，利用字典矩陣Φ對(duì)檢測(cè)數(shù)據(jù)塊x[n]進(jìn)行正交匹配追蹤(OMP)信號(hào)重構(gòu)；

步驟3、初始化殘差、索引集：

假設(shè)信道稀疏度為K，則需要在字典矩陣中找到K個(gè)字典條目組成索引向量集合用于信號(hào)重構(gòu)；首先用觀測(cè)量初始化殘差量r₀＝x[n]，并初始化索引集Ω₀＝φ，Φ'₀＝φ，為空集，令迭代計(jì)數(shù)器i＝0，所述觀測(cè)量即檢測(cè)塊；

步驟4、尋找能量貢獻(xiàn)路徑，索引字典條目，找到索引值t_i，更新索引集；

步驟5、剔除相關(guān)路徑，得到估計(jì)信號(hào)并更新殘差；停止準(zhǔn)則為：在經(jīng)歷有限次迭代后，執(zhí)行步驟6；否則，設(shè)置i＝i+1并返回步驟4；

步驟6、計(jì)算能量集中度EC得到本次檢測(cè)結(jié)果：當(dāng)有信號(hào)發(fā)送時(shí)，由于水下多徑信道具有稀疏性，重構(gòu)信號(hào)與x[n]匹配，其能量集中在前幾個(gè)碼元；計(jì)算能量集中度如下式：

若ζ[n]＞Γ_EC表明檢測(cè)到信號(hào)，若ζ[n]＜Γ_EC表明未檢測(cè)到信號(hào)，其中Γ_EC為檢測(cè)門(mén)限值；到此，一個(gè)數(shù)據(jù)塊樣本檢測(cè)完成；

步驟7、窗口滑動(dòng)，檢測(cè)下一個(gè)數(shù)據(jù)塊。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于：為降低其計(jì)算復(fù)雜度，利用兩步實(shí)現(xiàn)法借助歸一化匹配濾波器(NMF)來(lái)實(shí)現(xiàn)所述檢測(cè)方法，設(shè)置歸一化匹配濾波門(mén)限h_NMF以及檢測(cè)門(mén)限Γ_EC，具體實(shí)現(xiàn)步驟如下：

a)設(shè)置滑動(dòng)窗口計(jì)數(shù)器w＝1；

b)假設(shè)窗口長(zhǎng)度N為偶數(shù)，那么當(dāng)對(duì)第N個(gè)檢測(cè)塊進(jìn)行檢測(cè)時(shí)，初始化殘差如下：

r₀＝[x((w-1)N/2+1)x((w-1)N/2+2)…x((w-1)N/2+N)]^H；

c)對(duì)r₀做以下匹配歸一化處理：

d)若r_NMF＜h_NMF，判斷未發(fā)送信號(hào)，且w＝w+1，滑動(dòng)窗口對(duì)下一個(gè)檢測(cè)塊進(jìn)行檢測(cè)，同時(shí)返回步驟b，否則繼續(xù)，執(zhí)行步驟e；

e)～(h)同所述步驟3-步驟6，計(jì)算

i)若ζ[n]＜Γ_EC，判斷沒(méi)有信號(hào)發(fā)送；否則，判斷有信號(hào)發(fā)送， 并且w＝w+1，返回步驟b繼續(xù)對(duì)下一個(gè)數(shù)據(jù)塊進(jìn)行檢測(cè)。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于：所述步驟4以貪婪的方式在字典矩陣中選擇列向量，在每次迭代中，選擇與x[n]剩余部分最為相關(guān)的列向量；為了找到最為相關(guān)的列向量，則需解決以下優(yōu)化問(wèn)題：

其中t_i表示本次迭代中選擇的字典條目在字典矩陣中的列標(biāo)；選定字典條目后，將向量添加到向量集合中，并更新索引集：Ω_i＝Ω_i-1∪t_i。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于：步驟5中利用更新后的列向量集合求解以下最小二乘問(wèn)題得到本次迭代的估計(jì)信號(hào)：

更新信號(hào)殘差并估計(jì)信號(hào)：

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于：步驟5的停止準(zhǔn)則替換為相對(duì)擬合誤差準(zhǔn)則。