水下声通信的自适应高效非线性信道均衡
机器学习
2016-01-07 v1 信息论
声音
math.IT
摘要
我们研究水下声学（UWA）信道均衡，并引入分层和自适应非线性信道均衡算法，其高效且提供显著改善的误码率（BER）性能。由于非线性均衡器高复杂度以及线性均衡器性能差，为均衡极困难的水下声学信道，我们采用分段线性均衡器。然而，为达到最佳分段线性模型的性能，我们使用树结构来分层划分接收信号空间。此外，均衡算法应完全自适应，因为由于水下介质的高度非平稳特性，最优MSE均衡器以及最佳分段线性均衡器随时间变化。为此，我们引入一种自适应分段线性均衡算法，其不仅自适应每个区域的线性均衡器，而且以仅关于树节点数多项式的计算复杂度学习完整的分层结构。此外，我们的算法构建为直接最小化最终平方误差而不引入任何临时参数。我们通过在对准确模拟的水下声学信道上进行的高度真实实验中证明了我们算法的性能。
引用
@article{arxiv.1601.01218,
title = {Adaptive and Efficient Nonlinear Channel Equalization for Underwater Acoustic Communication},
author = {Dariush Kari and Nuri Denizcan Vanli and Suleyman Serdar Kozat},
journal= {arXiv preprint arXiv:1601.01218},
year = {2016}
}
备注
36 pages