[发明专利]基于子空间算法的海洋水声OFDM信道的盲辨识方法

说明书

本发明公开了基于子空间算法的海洋水声OFDM信道的盲辨识方法，由接收信号计算的估计值对进行Cholesky分解，得到噪声白化矩阵对进行特征值分解，最小的M个特征值对应的特征向量为g_N,...,g_N+M‑1，计算得到将进行变换，得到Q_i及Q；对Q进行特征值分解，其最小特征值对应的特征向量即满足信道估计值。本发明的有益效果是能够提高水声通信链路的传输效率及传输的可靠性。

技术领域

本发明属于通信技术领域，涉及基于子空间算法的海洋水声OFDM信道的盲辨识方法。

背景技术

OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing，正交频分复用)是一种对抗频率选择性衰落的有效技术，是近年来无线通信领域的研究热点。它是一种应用于宽带通信的多载波调制传输方式。它具有有效地对抗多径传播所造成的符号间干扰、系统传输容量大、具有可变动态带宽、可实现“正交频分多址”、可以有效的抗窄带干扰、很强的抗衰落能力、高频带利用率等特点，因此成为水声传输系统研究的热点。但由于海洋水声信道的多途性、时变性等特点，使得OFDM的优势大打折扣，尤其是多途信道所造成的码间干扰。因此必须采取信道均衡技术有效减少码间干扰，才能提高水声通信链路的传输效率及传输的可靠性。

发明内容

本发明的目的在于提供基于子空间算法的海洋水声OFDM信道的盲辨识方法，本发明的有益效果是能够提高水声通信链路的传输效率及传输的可靠性。

本发明技术方案按照以下步骤进行：

1)由接收信号由式(55)计算的估计值

2)对进行Cholesky分解，得到式(45)的噪声白化矩阵

按式(46)对进行白化，得到

3)对进行特征值分解，最小的M个特征值对应的特征向量为g_N,...,g_N+M-1，并按式(57)计算得到

4)将按照式(60)进行变换，得到Q_i及Q；

5)对Q进行特征值分解，其最小特征值对应的特征向量即满足式(63)的信道估计值；

附图说明

图1是OFDM基带发送等效信道；

图2是离散时间基带信道模型；

图3是OFDM发送信号；

图4是OFDM接收信号；

图5是信道估计误差与接收信号样本数的关系；

图6是信道估计误差与信噪比的关系。

具体实施方式

下面结合具体实施方式对本发明进行详细说明。

1、OFDM系统模型及其平稳特性

离散时间OFDM系统模型可描述为：系统输入信号序列{x(n)}首先被分为长度为N的信号块，其中第k个输入信号块用x_k(n),(n＝0,1,...,N-1)表示，即x(kN+n)＝x_k(n)。然后对每个信号块采用傅立叶反变换(IDFT)，并将变换后的各个离散信号调制到OFDM信号不同的子载波上，得到一个长度为N的OFDM信号，第k个OFDM信号块可表示为：