【水声通信】基于L1范数PCA信号恢复用于存在脉冲噪声的水声通信附Matlab代码

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🔥 内容介绍

一、核心问题与技术背景

1.1 水声通信脉冲噪声挑战

• 脉冲噪声特性

  ：突发性强、能量高、非高斯分布，主要来自水下生物活动、冰川移动、船只引擎等

• 传统 PCA 局限

  ：基于 L2 范数 (最小均方误差)，对异常值极度敏感，脉冲噪声会显著扭曲主成分方向，导致信号恢复失效

1.2 L1-PCA 的解决方案

• 鲁棒替代

  ：用 L1 范数 (绝对偏差和) 替代 L2 范数，大幅提升对脉冲噪声的抵抗力

• 稀疏信号增强

  ：通过最小化 L1 范数实现数据的稀疏表示，强化信号特征同时抑制噪声

• 半盲恢复能力

  ：无需完整信道信息，适用于复杂多变的水下环境

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

% compare_alpha.m

clear all;

close all;

clc

addpath(genpath('functions/'))

%% Load Data

a180Name = 'data/april18/workspace_alpha18_npacket500.mat';

a200Name = 'data/april18/workspace_alpha20_npacket_500.mat';

a150Name = 'data/april18/workspace_alpha150_npacket_500.mat';

a170Name = 'data/april26/workspace_alpha170.mat';

a160Name = 'data/april26/workspace_alpha160.mat';

a190Name = 'data/april26/workspace_alpha190.mat';

%% Create cells

dataFileNames = {};

dataFileNames{1} = a150Name;

dataFileNames{2} = a160Name;

dataFileNames{3} = a170Name;

dataFileNames{4} = a180Name;

dataFileNames{5} = a190Name;

dataFileNames{6} = a200Name;

nPoints = size(dataFileNames,2);

mfPilot = cell(1,nPoints);

l1Blind = cell(1,nPoints);

l2Blind = cell(1,nPoints);

snrVecStore = cell(1,nPoints);

alphaStore = cell(1,nPoints);

%%

for iData = 1:nPoints

load(dataFileNames{iData})

mfPilot{iData} = berMfStore;

l1Blind{iData} = berL1Store;

l2Blind{iData} = berL2Store;

snrVecStore{iData} = snrVec;

alphaStore{iData} = shrimpAlpha;

end

%% Calculate the SNR loss

berTarget = (5e-3);

mfVec = zeros(1,nPoints);

l1Vec = zeros(1,nPoints);

l2Vec = zeros(1,nPoints);

for iData = 1:nPoints

mfVec(iData) = get_closest_snr_to_ber_target(snrVecStore{iData},mfPilot{iData},berTarget);

l1Vec(iData) = get_closest_snr_to_ber_target(snrVecStore{iData},l1Blind{iData},berTarget);

l2Vec(iData) = get_closest_snr_to_ber_target(snrVecStore{iData},l2Blind{iData},berTarget);

end

l1Diff = l1Vec - mfVec;

l2Diff = l2Vec - mfVec;

alphaVec = cell2mat(alphaStore);

%% Plot the SNR loss

figure;

hL(1) = plot(alphaVec,l1Diff,'s-');

hold on

hL(2) = plot(alphaVec,l2Diff,'o-');

hY=ylabel(('Transmit Energy Difference from Pilot ($\mathrm{dB\:re\ \mu Pa}$)'))

hX=xlabel('$\alpha$');

hLeg = legend('L1-PCA (Proposed)','L2-PCA');

% Format fonts

set(hLeg,'Interpreter','Latex','Fontsize',12);

set(hX,'Interpreter','Latex','Fontsize',12);

set(hY,'Interpreter','Latex','Fontsize',12);

for hh=1:length(hL)

set(hL(hh),'LineWidth',1.5);

set(hL(hh),'MarkerSize',10);

end

🔗 参考文献

[1]宋娟.基于稀疏分量分析的水声信号欠定盲源分离算法研究[D].青岛科技大学,2023.

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2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

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