牛顿化稀疏信道估计在泥浆脉冲遥测中的应用：高精度信道特性解析与性能验证

（编辑推荐）本研究创新性地提出牛顿化正交匹配追踪（NOMP）算法，用于解决泥浆脉冲遥测（MPT）中信道衰减、多径效应等难题。通过5000米水循环、3000米实井等实验验证，NOMP在信道估计精度（MSE降低）、计算复杂度和鲁棒性上均优于传统方法，为超深井钻井实时数据传输提供了突破性解决方案。

　　

Highlight

本研究引入牛顿化正交匹配追踪（NOMP）算法，实现了泥浆脉冲遥测（MPT）信道的精确稀疏估计，突破了传统MPT系统在高速实时数据传输中的技术瓶颈。

Method

本节提出NOMP信道估计方法，通过与最小二乘法（LS）和正交匹配追踪（OMP）对比验证其优越性。LS作为无稀疏约束的经典基准，而OMP则代表典型压缩感知算法。

Simulation

数值模拟采用10秒线性调频信号（LFM，8-30 Hz），分别针对宽间隔和密集到达路径场景验证NOMP性能。结果显示NOMP在时延分辨率上显著优于OMP（如_τ^p估计误差降低37%）。

Experiment

通过5000米水循环、3000米实井和1600米随钻实验，首次系统揭示了MPT信道的时延扩展、相干带宽等特性。实验现场如图13所示，数据证实多径到达时延符合泊松分布（λ=2.3）。

Result

如表1所示，NOMP在所有场景下的均方误差（MSE）均低于传统方法。尽管部分案例改进幅度有限，但0.5 dB的信噪比（SNR）增益对12 bps高速传输具有决定性意义。

Conclusion

NOMP算法通过精确捕捉信道稀疏特性（如多径增益_a^p和时延_τ^p），为超深井智能钻井提供了可靠的信道建模工具，其MSE性能较传统方法提升达60%。