Sparse channel estimation and data detection algorithms for OFDM-based underwater acoustic communication systems

Abstract

Sualtındaki akustik sinyallerle haberleşme çokyollu yayılımdan dolayı çok ölçekli çok gecikmeli kanallara yol açmaktadır. Bu nedenle, kara tabanlı çözümler uygulanamamakta ve alıcı tarafında kuvvetli kanal kestirim teknikleri sunulmalıdır. Bu çalışmada, tek girişli tek çıkışlı haberleşme tabanlı ve çeşitli haberleşme tabanlı sualtı akustik sistemleri için sualtı kannallarını gecikme, Doppler kayması ve sönümleme unsuru ile karakterize eden yol tabanlı kanal modeli kullanılarak iki yeni kılavuz yardımcılı, zaman bölgesi tabanlı kanal kestirim algoritmaları önerilmiştir. Çok-taşıyıcılı verici tekniği olarak dikey frekans bölmeli çoklama (DFBÇ) kabul edilmiştir. Ek olarak, baz istasyonlarının konuşlanmalarına bağlı olarak, seyrek sualtı kanalları Rician veya Rayleigh sönümlemesine uğramaktadır ve her ikisi de bu çalışmada göz önünde bulundurulmuştur ve Bellhop yazılımı bunların üretimi için kullanılmıştır. İlk önerilen yaklaşımda, seyrek karmaşık kanal yol kazanç vektörünün maksimum sonsal olasılık (MSO) tekniğiyle kestirildiği durumda, kanal kazancının öncelikli yoğunluğunun bilinmeyen ortalama gradiyent ve varyans vektörlerine sahip Rician dağılımı takip ettiği ve bunların kestirimi için enbüyük olabilirlik (EO) tekniğinin önerildiği durumda genel seyrek kanal çıkma gecikmeleri ve sabit Doppler kaymaları Matching Pursuit (MP) algoritması kullanılarak kestirilmiştir. İlk yaklaşıma bir genişletme yapılmış, algoritmada düzensiz Doppler kayması değerlendirilmiş ve Orthogonal Matching Pursuit (OMP) kullanışmıştır. İkinci önerilen yaklaşımda ise Alamouti kodlamasıyla verici çeşitliliği değerlendirilmiş, kanal kestirici tekrarlı olarak her bir alt taşıyıcının karmaşık kanal parametrelerini beklenti maksimizasyonu (BM) metoduyla kestirmekte olup, bilinmeyen kanalın kestirimi doğru maksimum sonsal olasılık (MSO) kestirimine yakınsamış, ve karmaşıklık azaltmak ve gecikme hesabı için sırasıyla Karhunen-Loeve genişletmesi ve ESPRIT algoritması kabul edilmiştir. Son olarak, önerilmiş algoritmanın performansını değerlendirmek için bilgisayar benzetimleriyle sistem davranışı ortalama karesel hata (OKH) ve işaret hata oranı (İHO) cinsinden gösterilmiştir.

Communication over acoustic signals in underwater results into a multi-scale multi-lag channels, which occurs due to the multipath propagation. Hence, a robust channel estimation technique has to be present at the receiver, and the solutions of the terrestrial-based systems are not applicable. In this work, using path-based channel model that characterizes underwater channels by a delay, a Doppler shift, and an attenuation factors, three new pilot assisted, time domain-based channel estimation algorithms are proposed for single-input single-output communication-based and diversity communication-based underwater acoustic systems. The multicarrier transmission technique assumed is OFDM. In addition, depending on the base stations deployment in underwater, the sparse underwater channels undergo Rician or Rayleigh fading, where channels in this work are generated using Bellhop software. In the first two proposed approach, the overall sparse channel tap delays and constant Doppler shifts are estimated using Matching Pursuit and Orthogonal Matching Pursuit algorithms, where the sparse complex channel path gain vector is estimated by maximum a posteriori probability (MAP) technique, and the prior densities of the channel gains follow Rician distribution with unknown mean and variance vectors, where Maximum Likelihood is proposed for their estimation. The first approach considers a colored noise and uniform Doppler spread, and the second approach considers a non-uniform Doppler shifts with white noise. The third proposed approach considers transmitter diversity with Alamouti's coding, where the channel estimator iteratively estimates the complex channel parameters of each subcarrier using the expectation maximization method, which in turn converges to a true maximum a posteriori probability estimation of the unknown channel, where Karhunen-Loeve expansion and ESPRIT algorithm are assumed for complexity reduction and delay estimation, respectively. Finally, in order to assess the performance of the proposed algorithms, the computer simulations show the behavior in terms of mean square error and symbol error rate.