浅海环境中模基盲信道估计方法研究

论文摘要

水声信道具有复杂的时变和空变特性,海面的波动、水体温度的变化、不同海区海底介质的差异等,都会对声波传播过程产生影响,导致接收信号产生多路径时延扩展、载波相位起伏、多普勒扩展等问题。因此,对水声信道状态的合理评估和信道响应的准确估计具有很大的挑战性。然而,水声信道估计对水声通信、水下目标探测、跟踪、识别等均十分重要,尤其是在非合作的水下应用场景中,对水声信道传输函数的盲估计已成为一项具有重大挑战又亟待解决的课题。论文围绕水声通信中盲信道估计问题,利用海洋环境信息并结合声传播的物理特性开展研究,以实现未知源信号先验信息条件下的信道解卷和信号解析。其中,由于海底的声学参数很难通过直接测量的方式准确获得,使基于声传播模型的应用效果存在较大的不确定性。本文采用声学反演的方式通过遗传算法获得最优的盲信道估计结果,并利用海试数据验证了反演算法的有效性。针对低频盲信道估计,论文提出的模基盲信道估计方法充分利用了声传播特性以及声学环境信息,在未知信号先验信息的条件下估计信道响应并恢复原始信号波形。首先,模基方法建立了声传播模型与信道估计之间的关联,利用海洋的环境参数作为先验信息用于建立合适的声传播模型;其次,采用匹配场处理方法进行声源定位以获取盲信道估计的关键信息;最后基于简正波模型计算信道传输函数。利用SWellEx-96实验数据对该方法进行验证,并同模滤波与合成时反相结合的盲信道估计方法、波束形成与合成时反相结合的盲信道估计方法进行性能对比,显示了结合匹配场处理的信道估计方法应用于信道响应盲估计的可行性和有效性。对于高频盲信道估计,由于随着信号频率的升高波长变短,接收阵阵元的间距变得稀疏,接收阵对声线的到达角度的分辨能力下降。同时,高频信号对传播环境参数更为敏感,模型失配问题严重。因此,上述直接采用声传播模型与接收信号进行匹配处理的方法性能明显下降。本文提出将差频处理与空域滤波相结合的方法处理高频接收信号,并结合合成时反方法进行盲信道估计。经过仿真及KAM11实验数据验证,该方法在处理高频信号盲信道估计时对失配具有宽容性。针对接收阵元个数较少的情形,作为对模基盲信道估计方法的补充,论文设计了一种基于压缩感知的盲估计方法以应用于稀疏多径水声信道估计。该方法利用多阵元接收系统中子信道之间的相关性建立目标函数,基于稀疏贝叶斯学习算法重构得到稀疏水声信道的冲激响应。论文通过建立非合作水声通信系统模型,对该算法进行了仿真分析,结果表明在信噪比较高的条件下,该算法可以较为准确估计信道时延和幅度,进而通过信道均衡实现对通信信号的有效解调。调制识别技术是非合作水声通信应用场景中另一项关键技术,在未知调制信息内容以及调制参数的情况下,实现从接收信号中辨识信号所采用的调制样式并估计出相应的调制参数,为后续的信号分析与解调提供依据。论文在盲信道估计获得信道冲激响应的基础上,利用高阶累积量特征的调制识别算法实现了水声通信调制信号的识别与解析,并通过仿真进行验证。此外,基于最大似然比的调制识别算法实现对水声正交频分复用（Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM）多载波信号的识别与解析,重点研究实测OFDM水声通信信号的参数估计、子载波调制方式识别等技术,并用KAM11海试实测信号验证算法的可行性。

论文目录

致谢

摘要

Abstract

缩略词表

数学符号表

1 绪论

1.1 论文背景及选题意义

1.2 国内外研究现状

1.2.1 水声信道模型

1.2.2 水声模基信号处理

1.2.3 水声盲信道估计

1.2.4 水声通信信号调制识别技术

1.3 论文主要研究内容

1.3.1 基于模型的盲信道估计方法

1.3.2 多通道压缩感知盲信道估计方法

1.4 论文组织结构

2 浅海水声信道

2.1 浅海水声信道特性

2.1.1 声速剖面

2.1.2 海底地形与海底损失

2.1.3 多径效应

2.2 水声信道建模

2.2.1 信道传输函数

2.2.2 简正波模型

2.2.3 射线模型

2.3 水声信道参数反演

2.3.1 反演方法及流程

2.3.2 实验数据分析

2.4 本章小结

3 低频信号的模基盲信道估计

3.1 引言

3.2 问题描述

3.2.1 系统模型

3.2.2 空域滤波器

3.3 模基盲信道估计方法

3.3.1 结合匹配场处理的盲估计方法

3.3.2 合成时反方法

3.3.3 模滤波处理方法

3.3.4 模滤波联合合成时反盲估计方法

3.3.5 波束形成联合合成时反相盲估计方法

3.3.6 水声信道多径传播状态评估

3.4 SWellEx-96实验数据分析

3.4.1 环境参数与声速剖面

3.4.2 匹配场声源定位结果

3.4.3 合成时反中加权系数的选取

3.4.4 信道响应估计结果比较

3.4.5 均衡结果比较

3.5 本章小结

4 高频信号的模基盲信道估计

4.1 引言

4.2 差频处理方法

4.2.1 差频乘积声场

4.2.2 差频波束形成

4.2.3 差频匹配场处理

4.3 差频盲信道估计方法

4.3.1 差频波束形成联合合成时反

4.3.2 差频模滤波联合合成时反

4.4 KAM11浅海环境仿真与实验数据分析

4.4.1 KAM11实验概况

4.4.2 差频波束形成仿真分析

4.4.3 差频匹配场处理结果与分析

4.4.4 盲信道估计结果与分析

4.4.5 盲信道均衡结果与分析

4.5 本章小结

5 多通道压缩感知盲信道估计

5.1 引言

5.2 多通道接收系统模型及特性

5.2.1 SIMO系统模型

5.2.2 互相关联特性

5.3 多通道稀疏信道的压缩感知算法

5.3.1 稀疏表示

5.3.2 稀疏贝叶斯学习算法

5.3.3 MP/OMP稀疏算法

5.4 仿真分析

5.4.1 实验环境与仿真参数设置

5.4.2 盲信道估计性能

5.4.3 信道均衡与解调性能

5.5 本章小结

6 水声通信信号调制识别

6.1 调制识别方法

6.1.1 水声通信信号调制识别原理

6.1.2 OFDM信号调制识别过程

6.2 仿真分析

6.3 KAM11实验数据分析

6.4 本章小结

7 总结与展望

7.1 总结

7.2 论文创新点

7.3 研究展望

参考文献

作者简历及攻读学位期间发表的学术论文

文章来源

类型: 博士论文

作者: 冯玮

导师: 李建龙

关键词: 水声通信,盲信道估计,匹配场处理,合成时反,模滤波,波束形成,压缩感知,调制识别

来源: 浙江大学

年度: 2019

分类: 基础科学,信息科技

专业: 海洋学,电信技术

单位: 浙江大学

基金: 国家“863”计划重点项目《声场-动力环境同步观测系统集成与示范》,国家重点研发计划课题《重点海区声场-动力环境同步观测与声学探测》

分类号: TN929.3;P71

DOI: 10.27461/d.cnki.gzjdx.2019.000011

总页数: 124

文件大小: 10868K

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