基于压缩感知的LMMSE均衡技术数据驱动调制优化
信号处理
2025-07-01 v1
摘要
超可靠水下声学（UWA）通信是未来空间-空中-地面-水下集成网络的关键 Enabling 技术之一。然而，当前UWA传输的可靠性仍不足，因为在严重延迟尺度扩散的UWA信道中，传统多载波系统会发生严重性能衰减。为解决此问题，本文在假设采用线性最小均方误差（LMMSE）均衡的前提下，探索基于学习的方法优化调制方案，采用奈奎斯特滤波器实现波形的离散表示。首先将优化问题转化为最大化估计均方误差（MSE）的公平性，因为正交调制的特性使得总MSE不变。随后采用双胞胎网络架构，在不同信道条件下获得一致的优化结果，避免在线反馈、合作及神经网络部署的开销，并保证泛化。本文还深入研究了包括损失函数、神经网络结构及训练过程在内的整个方案。通过在各种具有严重延迟尺度扩散的UWA信道上进行比特误差率测试，验证了所提出调制方案的优异性能和鲁棒性。
引用
@article{arxiv.2506.23557,
title = {Data-Driven Modulation Optimization with LMMSE Equalization for Reliability Enhancement in Underwater Acoustic Communications},
author = {Xuehan Wang and Hengyu Zhang and Jintao Wang and Zhi Sun and Bo Ai},
journal= {arXiv preprint arXiv:2506.23557},
year = {2025}
}
备注
6 pages, 3 figures. This paper has been accepted for presentation in IEEE/CIC ICCC 2025