كشف الإشارات التكراري وتقدير القنوات باستخدام تسلسلات التدريب المتراكبة لنقل المعلومات الصوتية تحت الماء في بيئات متغيرة مع الزمن

يستند معالجة الإشارات تحت الماء بشكل أساسي إلى الموجات الصوتية بسبب الخصائص الفريدة للماء. ومع ذلك، فإن السرعة البطيئة والنطاق الترددي المحدود للصوت يقدمان العديد من التحديات، بما في ذلك الخصائص المتغيرة مع الزمن وتأثيرات المسارات المتعددة الملحوظة. تستكشف هذه الورقة طريقة لتقدير القناة باستخدام تسلسلات التدريب المتراكبة. بالمقارنة مع المخططات التقليدية، توفر هذه الطريقة كفاءة طيفية أعلى وقدرة أفضل على التكيف مع القنوات المتغيرة مع الزمن بفضل عبورها الزمني. لضمان النجاح في هذه المخطط، من الضروري الحصول على تقدير قناة متغيرة مع الزمن وكشف البيانات عند مستويات إشارة إلى ضجيج منخفضة نظراً لأن تسلسلات التدريب المتراكبة تستهلك موارد الطاقة. لتحقيق هذا الهدف، نقوم inicialmente بتقدير قناة خشن باستخدام تسلسلات التدريب المتراكبة. بعد ذلك، نستخدم خوارزميات تمرير الرسائل التقريبية استناداً إلى القنوات المقدرة لكشف البيانات، يليها تقدير القناة التكراري والمعادلة بناءً على الرموز المقدرة. نقوم بوضع طريقة تقدير قناة تمرير الرسائل التقريبية تعتمد على نموذج الخليط الغاوسي ونقوم بتنقيح معاييره الفائقة من خلال خوارزمية أقصى الاحتمالات. ثم نقوم بتنقيح معلومات القناة بناءً على الارتباط الزمني باستخدام نموذج ماركوف الخفي التلقائي. أخيراً، نقوم بإجراء محاكيات عددية لأنظمة الاتصالات باستخدام مجموعة أدوات القناة المتغيرة مع الزمن لمحاكاة القنوات المتغيرة مع الزمن، ونتحقق من جدوى نظام الاتصالات المقترح باستخدام بيانات تجريبية ميدانية.