基于高斯似然的精准水声信道估计

针对时变水声信道的多途干扰问题,提出基于高斯似然(Gaussian likelihood,GL)的精准水声信道估计算法。GL算法将相邻信道短块的高斯概率密度函数相乘,乘积仍然服从高斯分布,且方差变小,从而进一步提高信道估计的准确性;采用叠加训练(superimposed training,ST)方案,将训练序列和符号序列线性叠加,使训练序列持续传输,实现对信道的实时跟踪。将ST方案、GL算法和Turbo均衡以迭代的方式相结合,估计出的符号序列作为虚拟训练序列,进一步提高时变水声信道的估计和跟踪性能。通过多次迭代计算,实现时变水声信道的精准估计和实时跟踪。最后,通过计算机仿真以及胶州湾收发节点水平距离500 m和5.5 km的海上运动实装试验,验证了所提算法的有效性。

基于虚拟训练序列的双向水声信道精准估计

针对时变水声信道造成的严重多途干扰问题,提出基于虚拟训练序列的双向水声信道精准估计(Virtual Training Based Bidirectional Channel Estimation,VT-BCE)算法。基于叠加训练(Superimposed Training,ST)方案,将训练序列和符号序列线性叠加,使得训练序列和符号序列的信道信息一致,提高信号的跟踪能力;基于置信传播,双向信道估计(Bidirectional Channel Estimation,BCE)算法将一个数据块分成多个短块,利用整个数据块的信息估计当前短块信道,实现对当前短块的精准信道估计。将ST方案、BCE算法和信道均衡(频域)以迭代的方式相结合,使估计的符号序列可以作为信道估计的虚拟训练(Virtual Training,VT)序列,提升信道的估计性能,进而提高系统的解码性能。最后,通过计算机仿真和水池试验,验证了所提算法的有效性。

企财险雷击灾害发生特点及风险防范

防范和化解风险是保险经营管理 中非常重要的一个方面。强化防灾职能,努力控制风险,对商业保险公司提高经济效益与社会效益具有举足轻重的影响。本文拟结合防灾防损工作实践,对雷击事故发生特点及风险防范对策加以论述。 一、雷击灾害发生的基本规律 雷暴是一种伴有多种天气现象的中小尺度天气过程。雷暴天气不仅产生雷电,还伴有大风和暴雨,有时甚至出现冰雹等灾害性天气。其中,雷电活动与电力系统、通讯系统、交通运输。

基于频域牛顿迭代的水声频率估计算法研究

针对水声信道复杂多变和离散傅里叶变换带来的栅栏效应问题,提出了一种简单有效的基于频域牛顿迭代的水声频率估计算法。算法利用离散傅里叶变换粗估计接收信号频率,将粗估计值作为牛顿迭代的初始值进行两次迭代,极大弥补栅栏效应造成的估计误差,最终实现精确的水声频率估计。良好的仿真(发射频率9kHz,采样频率120kHz)、水箱试验(发射频率10kHz,采样频率120kHz,收发节点间水平距离0.4m)和海上试验(静止试验和漂浮试验均发射8组不同频率的单频信号,初始频率7kHz,终止频率14kHz,间隔为1kHz,采样频率120kHz,静止试验收发节点水平距离500m,漂浮时收发节点初始距离700m)结果均验证了所提算法的有效性。

基于双编码策略的水声OFDM通信算法

针对船舶噪声和时变多途干扰问题,提出基于双编码策略的水声正交频分复用(DE-OFDM)通信算法。基于信道卷积编码的冗余和记忆特性,将信息比特数量提升多倍,进行约束,得到编码比特,提高通信系统抗船舶噪声和时变多途干扰性能;提出差分编码技术,构建参考相位,利用相邻相位差值进行符号编码,有效消除船舶噪声和时变多途干扰;基于循环前缀技术和OFDM通信技术抗多途特性,有效消除时变多途干扰。进行仿真和100组水箱时变且含船舶噪声信道下的试验,试验结果验证了所提算法的有效性。

基于Speex和深度编码的移动水声语音通信

为实现收发节点相对运动下的语音信息交互,提出一种基于Speex和深度编码的移动水声语音通信算法。针对水下信道带宽有限、语音传输低效及数据丢失问题,采用Speex算法,对语音信息进行压缩,提升语音信息传输效率和质量。针对水声信道中时变多途干扰和相位跳变问题,采用深度编码策略,在比特级,采用低复杂度的卷积编码,对信息比特进行编码以获得冗余编码比特,用以对抗时变多途干扰;在符号级,采用基于相位差的编码,令两个相邻符号的相位差作为传输符号,从而消除相位跳跃的影响。Speex算法实现了8.53倍的压缩率,有效节省了信道带宽;深度编码有效解决了多途干扰和相位跳变问题,在相同信噪比下使误码率大大降低。在胶州湾使用水声通信机(Seatrix Modem)对本文算法在通信距离为5.5 km、收发器之间相对运动速度为0.5 m/s、通信带宽为4 kHz条件下进行验证,结果表明了本文算法的有效性。