为了不在评论中添加更多内容,我将尝试描述我将如何解决该问题,尽管我承认我自己从未真正这样做过。
您提到自己,为了简单起见,我们现在可以假设系统是线性的,因此所有频率都以一致的方式失真。也许它作为发射器和接收器之间距离的函数是非线性的,但我们现在假设这个距离是固定的。我还假设时不变性成立。
线性时不变 (LTI) 系统在很多方面都很好,其中之一是它们可以通勤(请注意,这对于时变系统来说通常是不正确的)。换句话说,如果L1和L2是 LTI,那么L1(L2(x[n]))=L2(L1(x[n]))这意味着,如果您在接收到信号后能够计算出如何校正接收到的信号以消除由通道引起的失真,则可以在发送之前将相同的校正作为预失真应用。请注意我们所做的所有假设,因此如果这些绝对不成立,也许您应该澄清一下,我们可以开始放松它们。
现在讨论如何计算校正滤波器的主题。有两种同样简单的方法,具体取决于您是否需要它和 FIR 滤波器,或者您是否可以允许它成为 IIR。
您要做的第一件事是测量系统的脉冲响应。这可以通过多种方式完成。对于地震系统,我听说人们使用啁啾反卷积和基于小波的方法(我不太了解确切的方法)。我会首先通过您的频道发送一个啁啾声,在另一端记录它,获取原始和接收信号的 FFT,除以原始记录并获取 IFFT。我知道我可能会因为提出这个建议而被处以私刑,但这是第一步。这实际上可能工作正常,所以试试吧。然后,您可以开始尝试更复杂的方法来获得脉冲响应。
一旦我们获得了这个脉冲响应,就调用它h[n],我们需要反转它。从基本的 LTI 系统理论,我们知道反相H(z)简单地用H−1(z)=1H(z). 但是,有一个问题。H−1(z)可能不稳定,如果H(z),它是一个多项式,在复平面上的单位圆之外有复根。这可以通过转换来解决H(z)到最小相位系统。这可以使用真正的倒谱来完成,如果您有带有信号处理工具箱的 MATLAB,该rceps
命令将为您完成此操作而无需任何额外代码(查找文档)。现在我们有一个 IIR 全极点滤波器可以解决这个问题。
如果 IIR 不是一个好的选择并且您需要 FIR 滤波器,则可以使用线性预测编码 (LPC) 来用 FIR 滤波器来近似这个滤波器。描述它超出了我将在这里描述的范围,但如果您愿意,欢迎您就这些主题发表更多问题。这更像是一个系统概述,而不是完整的解决方案,但是在不知道项目的约束和要求的情况下解决整个问题是不可能的。