基于因子图的水声通信均衡算法研究

【摘要】水声通信涉及国防水声学和民用海洋开发、利用诸多方面,受到各个国家的高度重视,水声通信技术也是我国海洋事业中急待研究开发的重要项目之一。水声通信信道具有强多途、大衰减、高噪声和严带限等特异性,如此复杂的水声信道造成严重的码间干扰(InterSymbolInterference)和接收信号的低信噪比,降低了水声通信的可靠性。因此,如何在低信噪比环境下有效对抗多径干扰成为长距离,高速率水声通信技术的难点。信道均衡算法中,基于最大后验概率的均衡算法(MaximumAPosteriori)是基于平均错误概率最小准则下的最佳算法,但是算法的高复杂度缺点制约了其在实际中的应用。人们致力于研究能获得MAP算法的性能同时低复杂度的均衡技术。90年代出现的因子图(Factor-Graph)在信号处理中的广泛应用和研究为实现低复杂度高性能的均衡技术提供了可能。本文主要研究了基于因子图的均衡算法的基本原理,利用和积算法将均衡问题转化为边界问题,详细描述了算法的消息传递方法,并对算法性能进行了计算机仿真。针对算法对先验信息中对信噪比估计准确度的要求,本文提出了一种基于FRFT的线性调频信号的信噪比估计新方法,该算法准确度较高且不会受到通信系统中信号调制方式的限制,具有广泛的适用性。为了进一步提高基于因子图的均衡算法在低信噪比场景下的性能,本文在基本因子图均衡算法的基础上,提出了联合LDPC因子图的迭代均衡结构(LDPC-FG)。厦门大学实验水池以及厦门浅海海域的实验结果表明,该均衡算法能够在较低信噪比环境下,保证极浅海水声通信系统的可靠性。论文的主要研究工作如下：1.根据线性调频信号和高斯白噪声在分数阶傅立叶(FractionalFourierTransform)域表现出的不同特点,提出一种基于FRFT的线性调频信号的信噪比估计新方法；2.介绍了因子图及和积算法。在Forney型因子图(FFG)如何利用和积算法求解边界问题,以及在因子图中高斯消息传递的相关准则。3.实现了基于因子图的均衡算法,利用和积算法将均衡问题转化为边界问题,利用因子图中的高斯消息传递得到了发送序列的最小均方误差的估计值,该算法性能接近MAP算法。4.为了进一步提高基于因子图的均衡算法在低信噪比的性能,我们提出联合LDPC的迭代因子图均衡算法(LDPC-FG),给出了两种不同的迭代均衡方案。5.在实验室水池和厦门港浅海海域对基于因子图的均衡方法和迭代均衡算法进行了实验。实验表明,在低信噪比环境下,本文提出的联合LDPC的迭代因子图均衡算法能够有效对抗水声信道多径造成的码间干扰,保证水声通信系统的可靠性。
【作者】任欢；
【导师】胡晓毅；许芳；
【作者基本信息】厦门大学，电子与通信工程，2014，硕士
【关键词】水声通信；均衡；因子图；联合LDPC因子图的迭代均衡；

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