基于稀疏自适应算法的水声软反馈Turbo均衡技术研究

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2、ｆ学科、专业：水声工程＼一论文主审人：乔钢教授■＇－ｘ＾■＼＼｜｜▼—／－＾－ｍ－！＼ｒＺＪｉｓｉＶＡ｜＊＇Ｔ＂＾＊ｆ！Ａ（ｉ＾｜＇Ｘ＾Ｏｔ’、＇．广、【？＇■７＼％］＇＾＼工程大学＇ｍｉ＼哈尔漠２０１８年３月＾１１－／／，＼ｆＶＶ，Ｗ？ｒｔ，＾ＳＬ＼ｉｆ／，Ｘ，Ｊｊ％分类号：密级：UDC：编号：工学硕士学位论文基于稀疏自适应算法的水声软反馈Turbo均衡技术研究硕士研究生：尹子予指导教师：张友文学位级别：工学硕士学

3、科、专业：水声工程所在单位：水声工程学院论文提交日期：2018年1月5日论文答辩日期：2018年3月11日学位授予单位：哈尔滨工程大学ClassifiedIndex:U.D.C:ADissertationfortheDegreeofM.Eng.ResearchontheSoft-FeedbackTurboEqualizationBasedonSparseAdaptiveAlgorithmsforUnderwaterAcousticCommunicationCandidate:ZiyuYinSupervisor:YouwenZhangAcademicDegreeAppli

4、edfor:MasterofEngineeringSpecialty:UnderwaterAcousticEngineeringDateofSubmission:Jan.5,2018DateofOralExamination:Mar.11,2018University:HarbinEngineeringUniversity基于稀疏自适应算法的水声软反馈Turbo均衡技术研究摘要本文针对水声通信中信号多途传输造成的码间干扰现象，研究Turbo均衡算法，同时利用水声信道的稀疏特性，改进了稀疏自适应信道估计算法，并将该算法整合到Turbo接收机中，有效降低误码率。在Turbo

5、均衡的框架下，本文重点研究其中两种软均衡算法：软反馈均衡和软判决反馈均衡，对比研究两种算法原理和性能的差异，软反馈均衡与软判决反馈均衡算法由于基本原理相同因而性能相似，实际使用时根据信噪比和计算复杂度进行选择；对于稀疏自适应算法，重点研究线性约束归一化LMS系列算法，并加入变步长改进，加快收敛速度；稀疏自适应算法能以适当的计算复杂度换取均方误差的降低，线性约束归一化LMS系列算法中l-WCNLMS算法均方误差最低，在稀疏度越大的信道中，其优势越明1显；加入变步长改进后的稀疏自适应算法能在相同条件下比原算法误差更低，收敛速度更快；稀疏自适应算法在Turbo接收机中适用，且

6、性能排序与独立的信道估计仿真结果一致。同时，本文将上述整个Turbo接收机（包括软反馈均衡及稀疏自适应算法等）扩展到高阶PSK映射上，以期在抵抗ISI的同时获得通信速率的提升。QPSK与8PSK映射下的Turbo均衡，同一信噪比下误码率随映射阶数增大而降低，但数据传输速率得到多倍提升。稀疏水声信道环境下的实验数据处理结果显示，Turbo均衡算法能有效抑制ISI，降低误码率，且自适应稀疏算法比常规算法在提高信道估计精度方面更有优势，整个Turbo接收机在高阶PSK映射情况下同样满足上述性能特点。本文通过对上述各种算法进行原理分析、计算机仿真及水声条件下的实验数据处理，充分

7、验证了基于稀疏自适应的Turbo均衡算法能有效降低接收机误码率。关键词：Turbo均衡；水声通信；稀疏自适应算法；软反馈均衡；高阶PSK映射基于稀疏自适应算法的水声软反馈Turbo均衡技术研究ABSTRACTInthispaper,theTurboequalizationalgorithmisstudiedfortheinter-symbolinterferencephenomenonintheunderwateracousticcommunication,andthesparsecharacteristicisusedtoimprove