[发明专利]一种OFDM系统水声信道冲激响应重构方法

说明书

本发明公开了一种OFDM系统水声信道冲激响应重构方法，包括：初始化步骤，迭代步骤，包括：（21）、获取第i次迭代的中间集,其中，i的取值范围为正整数；（22）、更新第i次迭代的索引集与支撑集；（23）、计算冲激响应初步估计值；（24）、将冲激响应初步估计值的所有元素值按大小顺序排序，选取前K大的值作为本次迭代水声信道时域冲激响应的估计值；（25）二次更新索引集与支撑集；（26）、更新残差；（27）更新位置矢量。本发明的OFDM系统水声信道估计方法，首先，更新残差步骤中采用优化的支撑集，减小计算量。其次使传感矩阵中小于动态门限的列不参与下次迭代过程的内积运算，以减少内积运算次数最终实现高准确度、低复杂度的水声信道估计。

技术领域

本发明属于水声通信技术领域，具体地说，涉及一种OFDM系统水声信道冲激响应重构方法。

背景技术

水声通信传播损耗小、传输距离远，是目前应用最广泛的水下通信方式。然而，水声通信存在可用带宽低、传播时延大等问题。正交频分复用(Orthogonal FrequencyDivision Multiplexing，OFDM)技术将信道划分为若干正交子信道进行信息传输，提高了频谱利用率与传输速率。OFDM系统中的信道估计技术能够估计信道状态信息(ChannelState Information，CSI)，以提高接收端数据解调的正确率。但是，由于水下环境复杂，传统的基于导频的信道估计技术需要在发射端插入大量导频信息以保证信道估计的准确性，造成频谱资源严重浪费。近年来，由Candes与Donoho等学者提出的压缩感知(CompressingSensing，CS)理论与Basaran等学者论证的信道具有稀疏性，说明压缩感知可用于信道估计，以解决传统LS信道估计中插入导频数量过多、频谱利用率低的问题。

重构算法是压缩感知的核心部分，对保证重构稀疏信号的质量有至关重要的作用。在复杂的水声信道估计中，基于凸优化类的基追踪(BP)算法和基于贪婪迭代类的正交匹配追踪(OMP)算法得到广泛应用，但是，BP算法理论复杂度较高，并不适用于对实时性要求较高的水声信道估计,而OMP算法虽然计算简单，但其在迭代过程中无法剔除支撑集中的被选原子，因此缺乏重构正确性的理论保证。压缩采样匹配追踪(CoSaMP)算法在OMP算法基础上引入了回溯思想，每次迭代时都会剔除支撑集中的较差原子，保证了重构的正确性，西北工业大学冉茂华等人基于湖试信道进行了CoSaMP算法的信道估计仿真，证明了该算法的高可靠性。但是，由于浅海多径信道的大时延特性，使得压缩信道估计的测量矩阵列数增加，大大增加了CoSaMP算法的计算量，不利于水下信息的实时传输，并有大量研究针对这两种重构算法或其改进算法进行了优化。

发明内容

本发明针对现有水声信道估计算法的计算量大，导致通信实时性差的技术问题，提出了一种OFDM系统水声信道冲激响应重构方法，可以解决上述问题。

为实现上述发明目的，本发明采用下述技术方案予以实现：

一种OFDM系统水声信道冲激响应重构方法，包括以下步骤：

初始化步骤，包括：初始化残差r₀、索引集Ω₀、支撑集Λ₀和位置矢量v₀，设定迭代次数K，其中位置矢量v₀为一行多列的矢量，其列数与传感矩阵A的列数一致，K为正整数；

迭代步骤，包括：

(21)、获取第i次迭代的中间集J,其中，i的取值范围为正整数；

中间集J的获取方法为：

首先获取第i次迭代的内积中的元素，获取方法为：