稀疏系統(tǒng)估計(jì)問(wèn)題近年來(lái)受到了廣泛的關(guān)注,本文以水聲通信信道為背景,提出了一種新穎的人工魚(yú)群算法,用于估計(jì)受多普勒效應(yīng)影響的稀疏水聲信道。在水聲通信系統(tǒng)中,多普勒效應(yīng)導(dǎo)致的通信信號(hào)在時(shí)間上的擴(kuò)展或壓縮,同時(shí)水面和水底的反射使得水聲信道呈現(xiàn)多擴(kuò)展多時(shí)延特點(diǎn),因而水聲信道通常被建模為多擴(kuò)展多時(shí)延信道,呈現(xiàn)較強(qiáng)的稀疏性。利用該特性,水聲信道的估計(jì)可進(jìn)一步簡(jiǎn)化為每一條路徑的參數(shù)估計(jì)（多普勒擴(kuò)展因子,時(shí)延和幅度）�；诖�,正交匹配追蹤算法在水聲信道估計(jì)中得到了廣泛的應(yīng)用,但其估計(jì)精度的提升依賴于字典的大小,因而估計(jì)的高精度以高復(fù)雜度為代價(jià)。為了解決這個(gè)問(wèn)題,本文提出了改進(jìn)人工魚(yú)群算法,以迭代的形式進(jìn)行多徑參數(shù)的估計(jì),迭代結(jié)束時(shí)根據(jù)人工魚(yú)位置信息估計(jì)時(shí)變信道參數(shù),重構(gòu)目標(biāo)信號(hào),直至剩余信號(hào)能量小于設(shè)定閾值。仿真實(shí)驗(yàn)表明,所提算法具有較高的估計(jì)精度和較快的收斂速度,并具有比正交匹配追蹤算法更低的復(fù)雜度。 

【文章來(lái)源】：電腦知識(shí)與技術(shù). 2020,16(04)

【文章頁(yè)數(shù)】：4 頁(yè)

【部分圖文】：

歸一化均方誤差隨信噪比的變化圖

圖1顯示，IAFSA在多普勒因子的估計(jì)精度上優(yōu)于OMP算法。OMP算法的估計(jì)精度取決于字典的規(guī)模，而IAFSA能夠在子迭代中動(dòng)態(tài)調(diào)整步長(zhǎng)值，以減小估計(jì)誤差，同時(shí)，在搜索的最后階段，大量人工魚(yú)集中于最優(yōu)值附近，也保證了得到更精確的搜索值。圖2顯示，當(dāng)信噪比大于8 dB時(shí)，兩種算法均趨于穩(wěn)定且IAFSA獲得更低的時(shí)延估計(jì)誤差。該增益實(shí)際上來(lái)源于IAFSA在迭代的最后階段具有更小的搜索范圍。

圖2顯示，當(dāng)信噪比大于8 dB時(shí)，兩種算法均趨于穩(wěn)定且IAFSA獲得更低的時(shí)延估計(jì)誤差。該增益實(shí)際上來(lái)源于IAFSA在迭代的最后階段具有更小的搜索范圍。同樣，圖3進(jìn)一步從剩余信號(hào)能量比的角度比較了兩種算法，并將已知真實(shí)信道信息時(shí)的剩余信號(hào)能量比曲線作為最優(yōu)估計(jì)對(duì)比。當(dāng)信噪比大于2 dB時(shí)，IAFSA可以獲得約為2 dB的增益。


本文編號(hào)：3241554