0 引言
        可见光在水下环境中的传播衰减、温度波动、散射、色散和波束转向等现象，会造成光信道频率选择性衰减，极大地限制了水下可见光通信在实际场景中的应用[1]。因此，信道估计对整个水下光通信系统至关重要。目前，常用的信道估计主要有盲信道估计和基于导频的信道估计，前者需要大量数据，收敛速度慢；后者利用收发端已知导频的优势实现快速准确的信道估计而被广泛使用[2]。传统基于导频辅助算法如最小二乘（LS）算法和最小均方误差（MMSE）算法需要大量导频，导致频带利用率下降。直流偏置光正交频分复用（DCO-OFDM）系统的有效子载波仅为OFDM的一半，因此使用基于导频的信道估计算法会进一步降低该系统的频谱利用率。近年来，压缩感知技术已被广泛应用于稀疏信道估计中，在估计过程中可以减少导频使用数量、提高频谱的利用率，且具有良好的估计性能[3]。基于压缩感知信道估计中常采用的稀疏恢复算法主要有正交匹配追踪（OMP）算法[4-5]、正则化正交匹配追踪（ROMP）[6]算法和子空间匹配追踪（SP）[7]算法。而上述算法在原子重构过程中只选择一个支撑集，导致得到的结果陷入局部最优解。为解决这一问题，文献[8]提出多路径匹配追踪（MMP）算法，设置多个候选集并选择最优支撑集，在复杂度适当增加的情况下，提高正确原子的获得概率。本文通过对水下可见光多径信道频域脉冲响应进行建模，利用逆傅里叶变换（IFFT）得到其对应时域脉冲响应，基于DCO-OFDM系统把水下可见光通信信道估计建模为压缩感知问题，将基于压缩感知的MMP深度优先（MMP-DF）算法应用于水下可见光信道估计中并对其性能进行研究。

3 结束语
        本文通过对水下可见光多径信道频域响应进行建模，利用IFFT变换得到其对应时域脉冲响应，提出了DCO-OFDM系统的基于压缩感知MMP-DF的水下可见光信道估计方法，可以有效降低系统的导频开销并提升估计精度。仿真结果表明：在DCO-OFDM系统中，当导频数目较少时MMP-DF算法在稀疏信道估计中性能最好；随着导频数目增加OMP算法估计性能逐渐接近MMP-DF算法，最终获得相同的估计结果。因此，对于DCO-OFDM系统，为节约频带利用率并保证系统误码率，MMP-DF信道估计方法相对而言是最优的选择。