一种基于图像反卷积的水声信道时延估计方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN110602016A(43)申请公布日2019.12.20(21)申请号201910881252.2(22)申请日2019.09.18(71)申请人哈尔滨工程大学地址150001黑龙江省哈尔滨市南岗区南通大街145号哈尔滨工程大学科技处知识产权办公室(72)发明人乔钢强夕竹(51)Int.Cl.H04L27/26(2006.01)权利要求书1页说明书7页附图3页(54)发明名称一种基于图像反卷积的水声信道时延估计方法(57)摘要本发明提供的是基于图像反卷积的水声信道时延估计方法。在系统接收端将OFDM频域观测信号，进行导频补偿与快速逆傅里叶变化得到时域信道响应；将时域信道响应作为前次迭代的迭代结果，输入到基于矢量外推方法的加速迭代模块，得到加速后的预测结果；将预测结果输入到基于快速傅里叶变换的理查森-露西反卷积模块，得到当前迭代的迭代结果；按照预设迭代次数进行后，将最终的迭代结果送入后置处理门限模块筛选出最终的信道时延估计结果，并利用多项式基扩展模型求解信道路径幅度与信道函数的频域形式。本发明显著提高水声OFDM信道的时延估计精度，在存在多普勒频移的情况下时延估计性能也很优秀，可用于实现高效高精度的水声信道估计。CN110602016ACN110602016A权利要求书1/1页1.一种基于图像反卷积的水声信道时延估计方法，其特征是：步骤1：初始化，以第0次迭代的迭代结果为水声正交频分复用即OFDM系统接收端时域信道响应，即长度为λNp、λ为过采样因子、Np为OFDM系统中的导频数量、迭代索引n＝0、最大迭代次数为R、加速因子α(0)＝α(1)＝α(2)＝0，步骤2：迭代，n＝n+1，当n≥R时，执行步骤3，否则执行以下步骤：(2-1)：求解第n次迭代的加速梯度加速因子：T表示转置操作；(2-2)：求解第n次迭代的预测结果其中为方向向量；(n)(2-3)：根据第n次迭代的预测结果求解信道时域信道响应ha的估计值：(2-4)：计算信道时域响应真实值与第n次迭代得到的时域信道响应估计值之间的比率：(2-5)：更新当前迭代的迭代结果，即多径信道冲激的分布函数：步骤3：经RL后置处理门限，得到多径信道冲激的分布函数长度为λNp；步骤4：根据给出的信道冲激分布，利用多项式基扩展模型即P-BEM求解每条多径信道冲激对应的幅度得到最终多径信道函数的频域形式Hest。2.根据权利要求1所述的基于图像反卷积的水声信道时延估计方法，其特征是步骤3中所述的后置处理门限是基于凸集映射理论中的残差拟合约束进行构造的，具体表达式如下：其中，是由多径信道冲激的分布函数离散抽样得到的长度为λNp的时域信号，是噪声方差，γ是与置信度Pd有关的变量，即Pd根据系统的信噪比进行设置，P(i)表示OFDM信号经过只有一条幅度为1、时延为0的路径组成的信道、在接收端经时域抽样得到的接收信号、长度也为λNp。2CN110602016A说明书1/7页一种基于图像反卷积的水声信道时延估计方法技术领域[0001]本发明涉及的是一种水声信道时延估计方法。背景技术[0002]近年来，由于正交频分复用(OFDM)技术的高带宽利用率及低复杂度使其广泛地应用于水声通信系统中，实际应用中大部分水声OFDM系统采用相干接收机，这使得信道估计的精度尤其是信道时延估计的精度，变得十分重要。[0003]不过由于低计算复杂度颇受欢迎的基于压缩感知的正交匹配追踪(OMP)信道估计具有无法避免的固有劣势：在计算内积函数时，存在类似传统波束形成的大主瓣宽度问题。可喜的是，目前正应用于均匀线阵和矢量阵波达方向(DOA)估计的图像反卷积技术(DCV)，可作为传统波束形成的后置处理，使波束形成的主瓣变窄、旁瓣变低，主瓣的宽窄甚至可以比拟高精度DOA估计算法，而阵列波达方向估计又与OFDM信道时延估计存在良好的对偶关系。发明内容[0004]本发明的目的在于提供一种能够提高时延估计精度的基于图像反卷积的水声信道时延估计方法。[0005]本发明的目的是这样实现的：[0006]首先在系统接收端，将正交频分复用(OFDM)频域观测信号，进行导频补偿与快速逆傅里叶变化，得到时域信道响应；将该时域信道响应作为前次迭代的迭代结果，输入到基于矢量外推方法的加速迭代模块中，得到加速后的预测结果；将该预测结果输入到基于快速傅里叶变换的理查森-露西反卷积模块中，得到当前迭代的迭代结果；按照预设迭代次数进行完以上流程后，将最终的迭代结果送入后置处理门限模块筛选出最终的信道时延估计结果，并利用多项式基扩展模型求解信道路径幅度与信道函数的频域形式。[0007]步骤1：初始化，[0008]以第0次迭代的迭代结果为水声正交频分复用即OFDM系统接收端时域信道响应，即长