于玄，耿烜

（上海海事大学信息工程学院，上海 201306）

1 引言

水声（underwater acoustic，UWA）通信技术与水下机器人、无人驾驶船舶或水下传感器网络相结合，在海洋探测、军事监视等方面发挥着重要作用，因此发展水声通信技术具有重要的现实意义[1]。然而，由于水声信道多径干扰强烈、信道响应稳定性差[2-4]，水声通信系统存在剧烈的码间干扰，给水声通信带来了极大的困难和挑战。在水声通信系统中，接收机无法准确获取信道响应值，需要对其进行估计，信道估计在时变UWA信道中起着重要的作用。

海洋声信道，尤其是在中短距离的高速水声通信中，水声信道呈很长的时延扩展，信号能量集中在几个显著的抽头上，信道响应具有明显的稀疏特性，这种现象经常发生在浅海[5-6]。传统的水声信道估计方法是非稀疏信道估计，如最小均方误差（minimum mean square error，MMSE）信道估计算法[7]，它没有利用水声信道稀疏特性的先验信息，估计得到的稀疏多径信道的脉冲响应抽头系数会有大量的非零值，降低了估计精度。近年，利用水声通信信道的时域稀疏特性和匹配跟踪的思想，压缩感知（compressed sensing，CS）[8]方法可以准确地重构信号，有效地抑制噪声对信道估计的干扰。因此，在UWA通信系统中，基于压缩感知的稀疏信道估计获得了研究者的关注[9]。在压缩感知算法中，贪婪重构算法是一类低复杂度、收敛速度快和易于实现的重构算法[10]。其中，正交匹配跟踪（orthogonal matching pursuit，OMP）[11]和子空间追踪（subspace pursuit，SP）[12]是常用的贪婪重构算法。然而，OMP算法每次只选择一个原子，如果错误选择了任意一个原子，则不能正确恢复，重建概率低。……