信号处理
信號處理
신호처리
Journal of Signal Processing
2015年
11期
1473-1478
,共6页
李程程%李有明%吕新荣%季彪
李程程%李有明%呂新榮%季彪
리정정%리유명%려신영%계표
水声通信%脉冲噪声%载波频偏%联合估计%稀疏贝叶斯学习
水聲通信%脈遲譟聲%載波頻偏%聯閤估計%稀疏貝葉斯學習
수성통신%맥충조성%재파빈편%연합고계%희소패협사학습
underwater acoustic communication%impulse noise%carrier frequency shift%joint estimation%sparse Bayesian learning (SBL)
脉冲噪声和载波频率偏移严重影响正交频分复用(OFDM)水声通信系统性能.本文提出了基于稀疏贝叶斯学习(SBL)理论联合脉冲干扰和载波频偏估计算法.该算法在每次迭代中首先依据所有载波和频域信号的后验分布得到脉冲噪声最小均方误差(MMSE)估计值,然后根据该值估计出相应的载波频偏并对接收信号进行补偿,以降低脉冲噪声和载波频偏之间的相互影响.仿真结果表明,与已有分步估计算法相比较,新方法有效的降低了系统误比特率(BER),且该联合算法在非高斯背景下具有更好的稳定性.
脈遲譟聲和載波頻率偏移嚴重影響正交頻分複用(OFDM)水聲通信繫統性能.本文提齣瞭基于稀疏貝葉斯學習(SBL)理論聯閤脈遲榦擾和載波頻偏估計算法.該算法在每次迭代中首先依據所有載波和頻域信號的後驗分佈得到脈遲譟聲最小均方誤差(MMSE)估計值,然後根據該值估計齣相應的載波頻偏併對接收信號進行補償,以降低脈遲譟聲和載波頻偏之間的相互影響.倣真結果錶明,與已有分步估計算法相比較,新方法有效的降低瞭繫統誤比特率(BER),且該聯閤算法在非高斯揹景下具有更好的穩定性.
맥충조성화재파빈솔편이엄중영향정교빈분복용(OFDM)수성통신계통성능.본문제출료기우희소패협사학습(SBL)이론연합맥충간우화재파빈편고계산법.해산법재매차질대중수선의거소유재파화빈역신호적후험분포득도맥충조성최소균방오차(MMSE)고계치,연후근거해치고계출상응적재파빈편병대접수신호진행보상,이강저맥충조성화재파빈편지간적상호영향.방진결과표명,여이유분보고계산법상비교,신방법유효적강저료계통오비특솔(BER),차해연합산법재비고사배경하구유경호적은정성.
