一种水下无线光通信的压缩感知信道估计方法技术

一种水下无线光通信的压缩感知信道估计方法，包括如下步骤：S1、利用等间隔导频插入的压缩感知CS算法进行光OFDM信号的信道估计，得到信道的时域估计结果；S2、使用可变的噪声阈值门限，对等间隔导频插入方式下CS算法的时域估计结果进行去噪，其中，根据不同信噪比SNR分段设置不同的噪声阈值门限对CS估计结果进行过滤；将过滤后的信道冲激响应作为最终信道估计的结果，以在各个信噪比SNR下提高信道估计的性能。本发明专利技术提出的压缩感知信道估计方法可以在使用等间隔导频插入方式的同时通过时域去噪提高信道估计性能，在水下无线光通信上具有很好应用前景。有很好应用前景。有很好应用前景。

【技术实现步骤摘要】
一种水下无线光通信的压缩感知信道估计方法


[0001]本专利技术涉及水下无线光通信技术，特别是涉及一种水下无线光通信的压缩感知信道估计方法。

技术介绍

[0002]水下无线光通信(Underwater Wireless Optical Communication,UWOC)相比于传统水下通信方式，在带宽、时延以及安全性能方面都有更好的表现，是最具前景的水下通信方式之一。正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)信号具有在时间色散信道上高速传输的优势，因此其适合应用在水下高速无线通信系统中，但其前提是获得较为准确的信道估计结果。传统的信道估计方法受到水中物质吸收散射的影响，往往不能应用于UWOC中，因此需要针对水下光链路环境设计符合要求的信道估计算法。
[0003]OFDM将频域划分为若干个子信道，将高速串行的数据流变成多个低速并行的数据流，进而加载到各个子信道传输，而在接收端通过子载波的正交性来对各个子载波数据进行恢复，但受到无线光通信器件的影响，传输的OFDM信号需要是非负实数，因此在光正交频分复用(Optical
‑
OFDM,O
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OFDM)技术中常需采用强度调制直接检测(Intensity Modulated/Direct Detection,IM/DD)。
[0004]在OFDM调制方式中，常使用基于导频的信道估计方法，主要包括最小二乘(Least Squares,LS)算法和最小均方误差(Minimum Mean Square Error,MMSE)算法。MMSE算法的实现需要提前获得信道的状态信息(Channel State Information,CSI)，同时其求解过程中存在矩阵求逆操作，因此虽然该方法的估计精度较高但难以实际使用；LS算法求解较为简单，同时只需要获得收发两端导频位置处的信息，但是该方法忽略了噪声的影响，因此其性能表现一般，但该方法经常作为其它信道估计算法的基础，Edfors等人提出了基于LS信道估计的离散傅里叶变换(Discrete Fourier Transform,DFT)信道估计技术，从时域降低了噪声的影响，同时基于该技术，后续一些研究通过改进去噪阈值来提升算法性能。
[0005]除传统方案外，基于压缩感知(Compressed Sensing,CS)的信道估计算法也被研究，Taubock等人在2008年提出了将压缩感知应用在信道估计方面的构想，针对O
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OFDM系统，研究人员根据系统特性以及CS前提条件，以观测矩阵列互相关数平方总和为评估指标来优化导频的位置分配，提高了O
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OFDM中CS信道估计的性能的同时降低了CS算法的实现难度；此外还有一些优化导频位置的算法，例如并行随机搜索方案、顺序随机搜索方案、反向迭代缩减方案等，这些方法大多通过循环搜索、迭代的方式构造出最优的导频图案。在上述工作中，对压缩感知算法的优化方向主要集中于通过多次迭代运算来实现导频位置的改进，虽然能取得性能优化效果但复杂度很高。
[0006]需要说明的是，在上述
技术介绍
部分公开的信息仅用于对本申请的背景的理解，因此可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。

技术实现思路

[0007]本专利技术克服传统压缩感知信道估计方案中最优导频位置求解复杂，且导频位置优化算法不能直接在无线光通信领域使用的缺陷，提供一种水下无线光通信的压缩感知信道估计方法，提高信道估计性能。
[0008]为实现上述目的，本专利技术采用以下技术方案：
[0009]一种水下无线光通信的压缩感知信道估计方法，包括如下步骤：
[0010]S1、利用等间隔导频插入的压缩感知CS算法进行光OFDM信号的信道估计，得到信道的时域估计结果；
[0011]S2、使用可变的噪声阈值门限，对等间隔导频插入方式下CS算法的时域估计结果进行去噪，其中，根据不同信噪比(Signal to Noise Ratio,SNR)分段设置不同的噪声阈值门限对CS估计结果进行过滤；
[0012]S3、将过滤后的信道冲激响应作为最终信道估计的结果，以在各个信噪比SNR下提高信道估计的性能。
[0013]进一步地：
[0014]步骤S1中，对于接收到的采用等间隔的导频插入方式的OFDM信号，利用CS算法、观测矩阵以及正交匹配追踪(Orthogonal Matching Pursuit,OMP)算法得到信道的时域估计结果。
[0015]步骤S1中，生成O
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OFDM信号并等间隔插入导频，OFDM信号满足传输非负实数的要求，采用直流偏置光正交频分复用DCO
‑
OFDM，调制方式采用16QAM，输入到IFFT变换器中的频域信号满足Hermitian对称性质其中N为子载波数目，，输入IFFT的频域数据符号表示为其中N为子载波数目，X1，X
N/2
‑1，为对应下标子载波位置处的频域信号，“*”为共轭运算符号。
[0016]步骤S1中，导频插入采用梳状导频的插入方式在部分子载波上等间隔插入导频信号，估计时沿频率轴估计信道。
[0017]步骤S1中，调制并等间隔插入导频后，并行传输的信号经过快速傅里叶逆变换IFFT后得到时域信号x(t)，向时域信号插入循环前缀CP；向时域信号加入直流偏置其中μ为固定比例值，x(t)代表时域OFDM信号，t表示时间；并消除所有负峰以保证传输信号的非负性；将信号输入光调制器用于调制光源的发光强度以产生光信号并经过信道h(t)传输，将信道中影响光信号的散粒噪声建模为加性高斯白噪声w(t)，接收信号为：
[0018]y(t)＝x
DCO
(t)*h(t)+w(t)
ꢀꢀ
(1)
[0019]其中x
DCO
(t)为x(t)经过直流偏置和零值限幅后的时域信号。
[0020]采用如下的水下无线光通信信道模型：
[0021]光子受到海水吸收所损失的能量表示为a(λ)，受到海水散射所损失的能量表示为b(λ)，总损失系数c(λ)表示为c(λ)＝a(λ)+b(λ)，其中λ为光源波长；a(λ)、b(λ)和c(λ)的值随水质和λ变化，散射引起光子方向的变化通过散射相函数SPF和β(θ，λ)来描述，其中θ为散射角，θ与SPF的关系为：
[0022][0023]采用蒙特卡洛数值仿真的方法获取水下信道冲激响应，其基本规则为：通过程序模拟大量光子的发射，其中每个光子具有的属性包括位置、传播时间、传输方向以及光子所携带的能量权重，通过改变光子的上述属性来模拟光子在传输过程中所受到的吸收和散射作用；接收器统计光子的各个属性变化并进行分析，以此得到水下信道的时间衰落特性。
[0024]步骤S1中，通过如下方法进行压缩感知CS算法信道估计重构：
[0025]对本身具有稀疏性或者在某一个变换域上具有稀疏性特征的本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种水下无线光通信的压缩感知信道估计方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、利用等间隔导频插入的压缩感知CS算法进行光OFDM信号的信道估计，得到信道的时域估计结果；S2、使用可变的噪声阈值门限，对等间隔导频插入方式下CS算法的时域估计结果进行去噪，其中，根据不同信噪比SNR分段设置不同的噪声阈值门限对CS估计结果进行过滤；S3、将过滤后的信道冲激响应作为最终信道估计的结果，以在各个信噪比SNR下提高信道估计的性能。2.如权利要求1所述的水下无线光通信的压缩感知信道估计方法，其特征在于，步骤S1中，对于接收到的采用等间隔的导频插入方式的OFDM信号，利用CS算法、观测矩阵以及正交匹配追踪OMP算法得到信道的时域估计结果。3.如权利要求1所述的水下无线光通信的压缩感知信道估计方法，其特征在于，步骤S1中，生成O
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OFDM信号并等间隔插入导频，OFDM信号满足传输非负实数的要求，采用直流偏置光正交频分复用DCO
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OFDM，调制方式采用16QAM，输入到IFFT变换器中的频域信号满足Hermitian对称性质其中N为子载波数目，输入IFFT的频域数据符号表示为其中N为子载波数目，X1,X
N/2
‑1,为对应下标子载波位置处的频域信号，“*”为共轭运算符号。4.如权利要求1所述的水下无线光通信的压缩感知信道估计方法，其特征在于，步骤S1中，导频插入采用梳状导频的插入方式在部分子载波上等间隔插入导频信号，估计时沿频率轴估计信道。5.如权利要求1所述的水下无线光通信的压缩感知信道估计方法，其特征在于，步骤S1中，调制并等间隔插入导频后，并行传输的信号经过快速傅里叶逆变换IFFT后得到时域信号x(t)，向时域信号插入循环前缀CP；向时域信号加入直流偏置其中μ为固定比例值，x(t)代表时域OFDM信号，t表示时间；并消除所有负峰以保证传输信号的非负性；将信号输入光调制器用于调制光源的发光强度以产生光信号并经过信道h(t)传输，将信道中影响光信号的散粒噪声建模为加性高斯白噪声w(t)，接收信号为：y(t)＝x
DCO
(t)*h(t)+w(t)
ꢀꢀ
(1)其中x
DCO
(t)为x(t)经过直流偏置和零值限幅后的时域信号。6.如权利要求1至5任一项所述的水下无线光通信的压缩感知信道估计方法，其特征在于，采用如下的水下无线光通信信道模型：光子受到海水吸收所损失的能量表示为a(λ)，受到海水散射所损失的能量表示为b(λ)，总损失系数c(λ)表示为c(λ)＝a(λ)+b(λ)，其中λ为光源波长；a(λ)、b(λ)和c(λ)的值随水质和λ变化，散射引起光子方向的变化通过散射相函数SPF和β(θ，λ)来描述，其中θ为散射角，θ与SPF的关系为：采用蒙特卡洛数值仿真的方法获取水下信道冲激响应，其基本规则为：通过程序模拟大量光子的发射，其中每个光子具有的属性包括位置、传播时间、传输方向以及光子所携带
的能量权重，通过改变光子的上述属性来模拟光子在传输过程中所受到的吸收和散射作用；接收器统计光子的各个属性变化并进行分析，以此得到水下信道的时间衰落特性。7.如权利要求5任一项所述的水下无线光通信的压缩感知信道估计方法，其特征在于，步骤S1中，通过如下方法进行压缩感知CS算法信道估计重构：对本身具有稀疏性或者在某一个变换域上具有稀疏性特征的信号，通...

【专利技术属性】
技术研发人员：董宇涵，刘晓谦，李志德，张凯，
申请(专利权)人：清华大学深圳国际研究生院，
类型：发明
国别省市：