{“状态”:“确定”,“消息类型”:“工作”,“信息版本”:“1.0.0”,“邮件”:{“索引”:{-“日期-部件”:[[2024,4,1]],“日期-时间”:“2024-04-01T01:00:59Z”,“时间戳”:1711933259750},“参考-计数”:35,“发布者”:“MDPI AG”,“问题”:“7”,“许可证”:[{“开始”:{-date-parts”:[2024,3,29]],T00:00:00Z“,”时间戳“:1711670400000},“content-version”:“vor”,“delay-in-days”:0,“URL”:“https:\/\/creativecommons.org\/licenses\/by\/4.0\/”}],“funder”:[{“DOI”:“10.13039\/501100012166”,“name”:“中国国家重点研发计划”,“DOI-asserted-by”:“publisher”,“award”:[“2021YFC2801200”]}],”content-domain“:{”domain“:[],“crossmark-restriction”:false},“短期集装箱运输”:[“遥感”],“抽象”:“由于水的独特性质,水下信号处理主要基于声波。然而,声音的缓慢速度和有限带宽带来了许多挑战,包括明显的时变特性和显著的多径效应。本文探讨了一种利用叠加训练序列的信道估计方法。与传统方案相比,由于其时间遍历性,该方法具有更高的频谱效率和更好的时变信道适应性。为了确保该方案的成功,在低信噪比下获得时变信道估计和数据检测是至关重要的,因为叠加的训练序列会消耗能量资源。为了实现这个目标,我们首先使用叠加训练序列进行粗略的信道估计。随后,我们使用基于估计信道的近似消息传递算法进行数据检测,然后使用基于估计符号的迭代信道估计和均衡。我们设计了一种基于高斯混合模型的近似消息传递信道估计方法,并通过期望最大化算法细化其超参数。然后,我们采用自回归隐马尔可夫模型,基于时间相关性对信道信息进行细化。最后,我们利用时变信道工具箱对通信系统进行了数值仿真,并使用实验现场数据验证了所提通信系统的可行性<\/jats:p>“,”DOI“:”10.3390\/rs16071209“,”type“:”journal-article“,”created“:{”date-parts“:[[2024,3,31]],”date-time“:”2024-03-31T17:28:00Z“,”timestamp“:171190608000},”page“:时变环境中水声信息传输的叠加训练序列迭代信号检测和信道估计“],”前缀“:”10.3390“,”卷“:”16“,”作者“:[{”ORCID“:”http://\/ORCID.org\/00000-0003-3145-5641“,”authenticated-ORCID“:false,”给定“:”Lin“,”family“:”Li“,“sequence”:“first”,“隶属关系“:[{“name”:“哈尔滨工程大学水声技术国家重点实验室,中国哈尔滨150001”},{“name”:“教育部极声与应用重点实验室,哈尔滨工程大学,教育部,中国哈尔滨150001”}哈尔滨工程大学水声工程学院,哈尔滨150001“}]},{“ORCID”:“http://\/ORCID.org\/0000-0003-3915-8043”,“authenticated-ORCID”:false,“given”:”肖“,“family”:“Han”,“sequence”:“additional”,“affiliation”:[{“name”:“哈尔滨工程大学水声技术国家重点实验室,哈尔滨150001哈尔滨工程大学水声工程学院,哈尔滨150001“}]},{“given”:“Wei”,“family”:“Ge”,“sequence”:“additional”,“affiliation”:[{“name”:“哈尔滨工程大学水下声技术国家重点实验室,哈尔滨150001”}教育部哈尔滨工程大学极声与应用教育部重点实验室,哈尔滨150001“},{”名称“:”哈尔滨工程大学水声工程学院,哈尔滨150001}],“成员”:“1968”,“在线发布”:{“日期-部分”:[[2024,3,29]]},“参考”:[{”关键“:”ref_1“,“doi-asserted-by”:“crossref”,“first page”:“103595”,“doi”:“10.1016\/j.jnca.2023.103595”、“article-title”:“被忽视的6G\u2014水下通信基础设施:成熟度如何?“,”卷“:“213”,”作者“:”道“,”年份“:”2023“,”新闻标题“:”J.Netw。计算。申请。“},{”key“:”ref_2“,”doi-asserted-by“:”crossref“,”first-pages“:”1“,”doi“:”10.1109\/JOE.2018.2883872“,”article-title“:”编辑性水声通信:我们站在哪里,下一步是什么?“,”volume“:“44”,“author”:“Song”,“year”:“2019”,“journal-title”:“IEEE J.Ocean.Eng.”},”{“key”:“ref_3”,“doi-asserted-by”:“Crosref”,”first page“:”129“,”doi“:”10.1121\/1.3664053“,“文章标题”:“浅水水下水声通信信道的特性”,“卷”:“131”,“作者”:“杨”,“年份”:“2012年”,“期刊名称”:“J.Acoust。Soc.Am.“},{“key”:“ref_4”,“unstructured”:“Molisch,A.F.(2011).Wireless Communications,John Wiley&Sons.”},},[key“:”ref_5“,”first page“:“1”,“article-title”:“A Novel Multi-receiver SAS RD Processor”,“volume”:“62”,“author”:“Zhang”,“year”:“2024”,”“journal-title“:”IEEE Trans.Geosci.Remote.Sens.y“:”crossref“,”首页“:”31957“,”DOI“:”10.1007\/s11042-023-16757-0“,”文章标题“:”高分辨率成像声纳系统的成像算法“,”卷“:”83“,”作者“:”杨“,”年份“:”2023“,”日志标题“:“Multimed。工具应用程序。“},{”key“:”ref_7“,”unstructured“:”Efron,B.(2012)。《大尺度推理:估计、测试和预测的经验贝叶斯方法》,剑桥大学出版社ref_9“,”first-page“:”67“,”article-title“:”简单混合问题的贝叶斯分析“,”volume“:”3“,”author“:”Bernardo“,”year“:”1988“,”journal-title”:“Bayesian Stat.”},{“key”:“ref_10”,“doi-asserted-by”:“crossref”,“first-page:”18914“,”doi“:”10.1073\/pnas.0909892106“,”article-title“:”压缩感知的消息传递算法“,”volume““”106”,“作者”:“Donoho”,“年份”:“2009”,“新闻标题”:“Proc。国家。阿卡德。科学。美国“},{”key“:”ref_11“,”unstructured“:”Zou,Q.,and Yang,H.(2022)。近似消息传递简明教程。arXiv.“}”,{“key”:“ref_12”,“doi-asserted-by”:“crossref”,“unstructure”:“Rangan,S.(8月,1月31日).随机线性混合估计的广义近似消息传递。2011年IEEE信息理论国际研讨会论文集,俄罗斯圣彼得堡。“,”DOI“:”10.1109\/ISIT.2011.6033942“},{“key”:”ref_13“,”DOI-asserted-by“:”crossref“,”first page“:”6664“,“DOI”:“10.1109\/TIT.2019.2916359”,“article-title”:“矢量近似消息传递”,“volume”:“65”,“author”:“Rangan”,“year”:“2019”,“journal-title“:”IEEE Trans.Inf.Theory“}”,{”key“:“ref_14”,“DOI-as serted-by“:”crossref“,”首页“:”2020“,”DOI“:”10.1109\/ACCESS.2017.2653119“,”article-title“:”Orthogonal amp“,“volume”:“5”,“author”:“Ma”,“year”:“2017”,“journal-title”:“IEEE ACCESS”},{“key”:”ref_15“,“DOI-asserted-by”:“crossref”,”first page“:”416“,”DOI“10.1109\/LSP.2020.2976155“,“作者”:“武内”,“年份”:“2020年”,“journal-title“:”IEEE信号处理。莱特。“},{”key“:”ref_16“,”doi-asserted-by“:”crossref“,”unstructured“:”Liu,L.,Huang,S.,and Kurkoski,B.M.(2021年1月12日\u201320)。内存近似消息传递。澳大利亚墨尔本2021 IEEE国际信息理论研讨会论文集。“,”doi“:”10.1109\/ISIT45174.2021.9518123“}”,{“key”:“ref_17”,“doi-assert-by”:“”crossref“,”first page“:”6023“,”DOI“:”10.1109\/TSP.2021.3114985“,”article-title“:”稀疏贝叶斯学习的统一近似消息传递“,”volume“:“69”,”author“:”Luo“,”year“:”2021“,”journal-title”:“IEEE Trans。信号处理。“},{”key“:”ref_18“,”doi-asserted-by“:”crossref“,”first page“:“2482”,”doi“:”10.1121\/1.5129056“,”article-title“:”脉冲噪声下的组稀疏水声信道估计:“基于北极冰层破裂噪声的模拟结果”,“volume”:“146”,“author”:“Tian”,“year”:“2019”,“journal-title”:“J.Acust.Soc.Am.”},”{“key”:”ref_19“,”doi-asserted-by“:”crossref“,”first page“:”360“,”doi“:”10.1109\/TCOM.1963.1088793“,”article-title“:”随机时变线性信道的特性“,”volume“:“11”,”author“:”Bello“,“year”:“1963”,”journal-title”:“IEEE Trans。Commun公司。系统。“},{”key“:”ref_20“,”doi-asserted-by“:”crossref“,”first-page“:”701“,”doi“:”10.1109\/JOE.2013.2278787“,”article-title“:”一类水声通信信道的统计特征和计算效率建模“,”volume“:key“:”ref_21“,”doi-asserted-by“:”crossref“,”unstructured“:”Zhang,Y.、Zhu,J.、Wang,H.、Shen,X.、Wang、B.和Dong,Y.(2022)。基于深度强化学习的自适应调制用于信道状态信息过时的水声通信。远程。Sens.,14.”,“DOI”:“10.3390\/rs14163947”},{“key”:“ref_22”,“DOI断言者”:“crossref”,“首页”:“327”,“DOI”:“10.1109\/JOE.204.23233365”,“文章标题”:“水下声学OFDM的自适应调制和编码”,“卷”:“40”,“作者”:“Wan”,“年份”:“2014”,“期刊标题”:“IEEE J.Ocean.Eng.”},{“key”:“ref_23”,“DOI断言者”:“交叉引用“,”第一页“:”1027“,”DOI“:”10.1121\/10.017116“,”文章标题“:”具有时变多普勒频移的水声信道中的迭代双差分直接序列扩频接收“,”音量“:”153“,”作者“:”太阳“,”年份“:”2023“,”新闻标题“:“J.Acoust。Soc.Am.“},{”key“:”ref_24“,”doi-asserted-by“:”crossref“,”first page“:“232”,”doi“:”10.1121\/10.002147“,”article-title“:”基于深度传递学习的变多普勒水声通信“,”volume“:‘154’,”author“:”Liu“,”year“:‘2023’,”journal-title”:“J.Acoust.Soc.Am.”},”{“key”:“ref_25”,“doi-assert-by”:“crossref.”,“”首页“:”4340“,”DOI“:”10.1109\/TWC.2009.081448“,”文章标题“:”双选择性信道的低复杂度迭代信道估计和检测技术“,”卷“:”8“,“作者”:“郭”,“年份”:“2009”,“期刊标题”:“IEEE Trans。Wirel公司。Commun公司。“},{”key“:”ref_26“,”doi-asserted-by“:”crossref“,”first-page“:”1463“,”doi“:”10.1109\/JOE.2021.3057916“,”article-title“:”基于消息传递的联合双向信道估计和均衡与水声通信的叠加训练“,”volume“:key“:”ref_27“,”doi-asserted-by“:”crossref“,”first-page“:”1246“,”doi“:”10.1109\/JOE.2022.3148567“,“article-title”:“移动收发器水声通信的基于信念传播的低复杂度信道估计和检测”,“volume”:“47”,“author”:“Yang”,“year”:“2022”,“journal-title“:”IEEE J.Ocean。Eng.“},{”key“:”ref_28“,”doi-asserted-by“:”crossref“,”first page“:“912”,”doi“:”10.1109\/JSTSP.2011.2159773“,”article-title“:”使用稀疏贝叶斯学习利用时间相关源向量恢复稀疏信号“,”volume“:doi由“:”crossref“,”非结构化“断言:”Zhou,Y.,Tong,F.和Yang,X.(2022)。水声mimo通信中的同信道干扰抵消研究。远程。Sens.,14.“,”DOI“:”10.3390\/rs14195049“},{“key”:“ref_30”,“DOI-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“Yin,J.,Zhu,G.,Han,X.,Guo,L.,Li,L.和Ge,W.(2024).水声通信中基于时间相关性和消息传递的稀疏贝叶斯学习信道估计.IEEE J.Ocean.Eng.,1\u201320.”,”,“DOI”:“10.1109\/JOE.2023.3330523“},{“key”:“ref_31”,“doi-asserted-by”:“crossref”,“first page”:”240“,“doi”:“10.1109\/TSP.2003.819993”,“article-title”:“使用隐式训练的信道估计”,“volume”::“52”,“author”:“Lara”,“year”:“2004”,“journal-title“:”IEEE Trans.Signal Process.“}“,”首页“:”1954“,”doi“:”10.1109\/LWC.2021.3088836“,“文章标题”:“具有叠加导频和数据传输方案的OTFS系统的数据辅助信道估计”,“卷”:“10”,“作者”:“元”,“年份”:“2021”,“期刊标题”:”IEEE Wirel。Commun公司。莱特。“},{”key“:”ref_33“,”doi-asserted-by“:”crossref“,”first page“:“178”,”doi“:”10.1109\/TSP.2018.28772005“,”article-title“:”混合向量扰动预编码:近似消息传递的祝福“,”volume“:页面“:”4658“,”DOI“:”10.1109\/TSP.2013.2272287“,”article-title“:”Expectation-maximization Gaussian-mixture近似消息传递“,”volume“:”61“,”author“:”Vila“,”year“:”2013“,”journal-title”:“IEEE Trans。信号处理。“},{”key“:”ref_35“,”doi-asserted-by“:”crossref“,”unstructured“:”Panhuber,R.(2023)。雷达信号处理的快速、高效和可行的压缩感知、低秩和稳健主成分分析算法。遥感,15.“,“doi”:“10.3390\/rs15082216”}],“container-title”:[“遥感”],”original-title“:[],”language“:”en“,”链接“:[{“URL”:“https:\/\/www.mdpi.com//2072-4292\/16\/7\/1209\/pdf”,“content-type”:“unspecified”,“content-version”:“vor”,“intended-application”:“similarity-checking”}],“deposed”:{“date-parts”:[2024,3,31]],“date-time”:”2024-03-31T17:29:14Z“timestamp”:1711906154000},“score”:1,“resource”:{“primary”:{“URL”:“https:\/\/www.mdpi.com\/2072-4292\/16\/7\/1209“}},”副标题“:[],”短标题“:[],”已发布“:{”日期parts“:[2024,3,29]]},“参考计数”:35,“日志发布”:{“发布”:“7”,“发布在线”:{“日期parts”:[[2024,4]}}、“alternative-id”:[“rs16071209”],“URL”:“http://”/dx.doi.org \/10.3390 \/rs16071209“,”关系“:{},”ISSN“:[”2072-4292“],”ISSN-type“:[{”value“:“2072-4292”,“type”:“electronic”}],“subject”:[],“published”:{“date-parts”:[[2024,3,29]]}}