[發(fā)明專利]基于卡爾曼濾波的時(shí)變水聲信道估計(jì)算法

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• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202111110963.3
• 申請(qǐng)日: 2021-09-23
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN115865569A
• 公開(kāi)（公告）日: 2023-03-28
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 王好賢;程華康;周志權(quán)
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 哈爾濱工業(yè)大學(xué)（威海）
• 主分類號(hào): H04L25/02
• 分類號(hào): H04L25/02;H04B13/02;H04B17/373
• 代理公司: 暫無(wú)信息
• 代理人: 暫無(wú)信息

本發(fā)明涉及基于卡爾曼濾波的時(shí)變水聲信道估計(jì)算法。本發(fā)明屬于水聲信道估計(jì)領(lǐng)域，具體的說(shuō)利用了水聲信道簇稀疏特性和水聲信道的時(shí)間相關(guān)性，對(duì)傳統(tǒng)的KF?CS算法進(jìn)行改進(jìn)，去除了傳統(tǒng)KF?CS算法對(duì)隨機(jī)變化支撐集的選擇過(guò)程，能極大的簡(jiǎn)化算法的運(yùn)行時(shí)間，同時(shí)能有效的利用信道間的相關(guān)性來(lái)改善信道估計(jì)的性能。說(shuō)明書(shū)摘要附圖中圖1為發(fā)明的具體實(shí)現(xiàn)流程圖。

技術(shù)領(lǐng)域：

本發(fā)明屬于水聲信道估計(jì)領(lǐng)域，具體的說(shuō)利用了水聲信道簇稀疏特性和水聲信道的時(shí)間相關(guān)性，對(duì)傳統(tǒng)的KF-CS算法進(jìn)行改進(jìn)，去除了傳統(tǒng)KF-CS算法對(duì)隨機(jī)變化支撐集的選擇過(guò)程，能極大的簡(jiǎn)化算法的運(yùn)行時(shí)間，同時(shí)能有效的利用信道間的相關(guān)性來(lái)改善信道估計(jì)的性能。

背景技術(shù)：

水聲通信是目前實(shí)現(xiàn)水下遠(yuǎn)距離、高數(shù)據(jù)通信的唯一方式，但水聲信道是一個(gè)時(shí)變信道，并且可用的頻譜資源受限，這些特性嚴(yán)重的限制了水下高數(shù)據(jù)通信的發(fā)展。隨著技術(shù)的飛速發(fā)展，正交頻分復(fù)用技術(shù)由于其高的頻譜利用率和抗多徑效應(yīng)等優(yōu)點(diǎn)而廣泛運(yùn)用于陸地4G通信中。目前大量的學(xué)者都積極研究著如何將OFDM技術(shù)運(yùn)用到水聲通信中，試圖打破水下環(huán)境的限制以實(shí)現(xiàn)高速的數(shù)據(jù)通信。

為實(shí)現(xiàn)可靠的OFDM水下通信，準(zhǔn)確的信道估計(jì)技術(shù)是必要的。有研究表明：水聲信道是呈稀疏特性的，而壓縮感知模型主要針對(duì)的就是稀疏信號(hào)的恢復(fù)，因此目前大部分研究都是考慮使用壓縮感知算法來(lái)重構(gòu)水聲信道。經(jīng)典的壓縮感知恢復(fù)算法有正交匹配追蹤算法、稀疏自適應(yīng)匹配追蹤算法和基于凸優(yōu)化原理的基追蹤算法等，而這些算法在與水聲信道估計(jì)相結(jié)合的同時(shí)又引生了大量的改進(jìn)算法。

自分布式壓縮感知框架提出以來(lái)，大量的學(xué)者便開(kāi)始關(guān)注于時(shí)變水聲信道間的時(shí)-空相關(guān)性，并提出了相應(yīng)的改進(jìn)算法來(lái)改善信道估計(jì)的性能。隨著人們對(duì)水聲信道的了解加深，有研究表明：水聲信道呈現(xiàn)出的不是一種普通的稀疏形式，而是一種簇狀稀疏模型，即水聲信道中非零系數(shù)是非均勻的聚集于部分區(qū)域。

卡爾曼濾波和壓縮感知兩者自提出以來(lái)就備受學(xué)者們的研究。因此便有學(xué)者提出卡爾曼濾波壓縮感知算法，該算法利用卡爾曼濾波來(lái)恢復(fù)壓縮感知信號(hào)，但該方法實(shí)現(xiàn)較為復(fù)雜，主要原因是無(wú)法直接確定當(dāng)前時(shí)刻信道稀疏抽頭的位置，必須通過(guò)計(jì)算殘差的方法來(lái)確定變化的支撐集。目前也有學(xué)者證明了使用KF-CS算法恢復(fù)水聲信道的可行性，同時(shí)使用原始對(duì)偶追蹤算法來(lái)確定變化的支撐集，但依然存在一定的復(fù)雜度。

本發(fā)明主要針對(duì)就是KF-CS算法的簡(jiǎn)化過(guò)程，本發(fā)明主要通過(guò)前一個(gè)時(shí)刻估計(jì)的信道信息和當(dāng)前時(shí)刻的卡爾曼預(yù)測(cè)來(lái)共同確定水聲信道中的穩(wěn)定支撐集的位置，同時(shí)利用水聲信道的簇稀疏特性來(lái)確定當(dāng)前信道的候選支撐集的位置，最后再使用卡爾曼濾波的方法來(lái)計(jì)算信道候選支撐集上的稀疏大小，并通過(guò)設(shè)置閾值的方法來(lái)濾除錯(cuò)誤的原子，以達(dá)到準(zhǔn)確的信道估計(jì)。

發(fā)明內(nèi)容：

本次發(fā)明主要針對(duì)水聲通信的信道估計(jì)技術(shù)，通過(guò)對(duì)傳統(tǒng)的KF-CS算法進(jìn)行改進(jìn)，能在保證信道估計(jì)性能不變的前提下，簡(jiǎn)化了傳統(tǒng)KF-CS算法的復(fù)雜度，極大的減少了算法的運(yùn)行時(shí)間，增強(qiáng)了算法的實(shí)時(shí)性。

本發(fā)明的采用方案是：

第一步：輸入接收到的OFDM導(dǎo)頻信號(hào)y，輸入前一個(gè)時(shí)刻的信道沖擊響應(yīng)輸入觀測(cè)矩陣D_p，輸入前一個(gè)時(shí)刻信道的協(xié)方差矩陣P_t-1和信道噪聲方差/

第二步：根據(jù)前一個(gè)時(shí)刻輸入的來(lái)判斷相應(yīng)的候選集/和長(zhǎng)度/設(shè)置觀測(cè)噪聲的協(xié)方差矩陣/假設(shè)過(guò)程噪聲的協(xié)方差矩陣為/根據(jù)/的大小設(shè)置測(cè)量矩陣/設(shè)置誤差閾值/

第三步：進(jìn)行KF預(yù)測(cè)，根據(jù)式(1)計(jì)算當(dāng)前時(shí)刻卡爾曼濾波的增益系數(shù)K_t，tmp再通過(guò)式(2)來(lái)計(jì)算當(dāng)前時(shí)刻信道的預(yù)測(cè)值

第四步：濾除中系數(shù)小于/的多徑，剩余路徑都認(rèn)為具有穩(wěn)定的時(shí)延，從而得到t時(shí)刻的候選集/和長(zhǎng)度/