戈俞峰，王彪



OFDM水声通信系统动态OMP信道跟踪算法

戈俞峰，王彪

(江苏科技大学电子信息学院，江苏镇江 212003)

针对正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing, OFDM)水声通信系统中最小二乘(Least Square, LS)信道估计算法和静态压缩感知信道估计算法分别存在估计精度低、导频开销大和计算复杂度高、实时性差的缺点，利用水声信道冲激响应的时域相关性，通过建立动态稀疏观测模型，提出一种动态正交匹配追踪(Dynamic Orthogonal Matching Pursuit, D-OMP)信道跟踪算法。该算法仅在初始时刻进行一次完整的正交匹配追踪(Orthogonal Matching Pursuit, OMP)信道估计获取信道支撑集，之后通过连续跟踪前一时刻信道支撑集的变化来跟踪信道。仿真结果表明，在导频开销相同的情况下，与传统LS算法、经典OMP算法相比，所提算法具有更好的信道跟踪性能和较低的算法复杂度。

水声通信；正交频分复用；信道跟踪；压缩感知

0 引言

目前，对水声通信的研究主要以点对点通信为主。由于正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing, OFDM)技术具有高频谱利用率和抗多途效应强的优点，因而在水声通信中得到了广泛的应用。水声OFDM信道估计也成为了一个研究热点。

其中最普遍的OFDM信道估计方法是基于导频的最小二乘(Least Square, LS)估计[1]，由于LS算法复杂度低、易于实现，在工程上得到了广泛应用。但对于大多数的应用场合，浅海水声信道通常看作是一个缓慢时变的相干多途信道[2]。在此条件下，传统的LS算法由于需要插入大量导频，因此在连续跟踪信道状态信息时会降低系统的通信效率。随着压缩感知(Compressive Sensing, CS)理论的提出以及人们对水声信道稀疏性的认识，CS理论被逐渐应用到水声稀疏信道估计中[3-4]，在提高信道估计精度的同时有效地减少了导频开销，提高了频谱利用率。……