流形学习在浅海水声通信中的应用

在复杂的浅海环境中,水声信道具有强烈的空变和时变特性,致使水声通信系统的鲁棒性很难得到保证.该文不同于依赖复杂信道编码和信道均衡手段的传统水声通信算法,将流形学习思想应用于高维海洋环境参数空间刻画及信号空间映射中,为水下数据传输提出创新方案.从声场角度出发,结合浅海实验数据,分析通信信号时空起伏特性,研究环境参数空间和声场信号空间的内在关系,提出了基于非线性流形学习算法增加合理的物理约束,结合信道稀疏特性,对于高维非线性水声信号系统的冗余维度信息进行维数约简,映射到稳定的低维目标空间,降低信道时空起伏对通信系统的影响.仿真和实验结果验证了算法的可靠性和有效性.     

基于空时处理的水声扩频通信

由于海洋干扰严重,水声通信十分困难。扩频通信技术具有良好的抗干扰性能,能够保证在复杂的海洋环境中进行可靠的通信,常被用于水声通信中。水声信道是典型的相干多径信道。沿不同路径到达的信号具有不同的传播时延和到达角,因此接收信号具有时空特性。即接收信号具有时延扩展和角度扩展。多径信号的相干叠加导致接收信号中存在严重的符号间干扰。为了充分利用水声信号的时空聚类特性,该文设计了一个空时处理器,分别对沿每条路径到达的信号进行滤波。结合时空簇的多样性,可以有效提高通信系统的可靠性。提出了一种基于空时聚类处理的水声扩频通信方案。并在仿真和实验中对该通信方案进行了比较和分析,以验证其性能优势。     

一种降低复杂度的压缩感知水声信道估计方法

针对浅海的水声信道稀疏特性,提出了一种降低复杂度的前向回溯正交匹配追踪(RC-LABOMP)信道估计方法。首先计算正交匹配追踪和子空间追踪信道估计算法的两类支撑集,接着根据两类支撑集的交集和并集,预处理先验信息,最后利用先验信息完成前向回溯正交匹配追踪信道估计。该算法经过先验信息的预处理,能够减少原LABOMP算法的迭代次数,同时缩小原子的索引范围,因此能够显著降低原LABOMP算法的计算复杂度。此外,将提出的算法与水声Turbo均衡系统相结合,更适用于水声通信系统。仿真结果表明,所提算法在随机信道和水声信道条件下,具有估计精度高、误码率低的特点,同时能够显著降低LABOMP算法的计算复杂度,是一种适用于浅海水声信道的有效估计方法。     

LDPC码在浅海水声通信中的应用研究

LDPC码具有编码增益高、译码速度快、可并行译码等特点,是当前编码界的一个研究热点。针对复杂多变、强多途和大起伏干扰的浅海水声信道,建立了LDPC码在浅海水声信道中仿真的模型,仿真研究了浅海水声信道下采用和一积译码算法的LDPC码性能。仿真结果表明,LDPC码在3径多途信道下性能优越;当译码迭代3—5次,码长1000bit左右时基本上能满足水声通信对误码率为10^-4的基本要求。     

一种用于多径衰落水声信道的盲均衡算法研究

信道均衡是现今高速水声通信系统中克服码间干扰一项关键技术,如何提高均衡器的性能是目前研究的热点课题。针对水声信道的时变多普勒特性,在分析信道模型及盲均衡器结构特点的基础上,提出了一种时域解相关的变步长恒模算法,并对算法进行了仿真及试验分析。结果表明改进算法能够有效克服实际水声通信中的码间干扰效应,具有更快的收敛速度和更小的剩余误差,提高了浅海水声通信的有效性和可靠性,具有广阔的工程应用前景。     

基于射线模型的浅海水声传播仿真研究

浅海是我国船只活动的主要区域,在计划海上实验、设计最优声纳系统和预测海上声纳性能时,水声模型被广泛地应用于预报声学环境。用射线模型为浅海声场建模,由于射线理论有足够的准确性,可以用来获得声波在空间传播的重要信息,在一定的条件下,射线声学的数学运算也比较简捷。在此结合仿真结果,证明了由射线理论给出的声线图可以给声场以直观、形象的理解,其建立的水声信道模型在工程应用上具有重要意义。     

基于有监督的核局部线性嵌入的人脸性别识别

流形学习方法可以有效地发现存在于高维图像空间的低维子流形并进行维数约简,但它是一种非监督学习方法,其鉴别能力反而不如传统的维数约简方法,而且流形学习方法大多没有明晰的投影矩阵,很难直接对新样本进行维数约简.针对这两个问题,提出一种新的有监督的核局部线性嵌入算法(SKLLE,supervised kernel local linear embedding).该算法通过非线性核映射将人脸样本投影到高维核特征空间,然后将人脸局部流形的结构信息和样本的类别信息进行有效地结合进行维数约简,提取低维鉴别流形特征用于分类.SKLLE算法不仅能发现嵌入于高维人脸图像的低维子流形,而且增强了局部类间的联系,同时对新样本有较好的泛化性,实验结果表明该算法能有效的提高人脸性别识别的性能.     

混沌滤波器对水声信号非线性动力学特性的影响

 本文探讨了混沌滤波器在水声信号处理中的一种新的应用.混沌蔡氏电路产生的信号进行频带调制和高通IIR滤波后,由水声换能器发射并经过水池传播和接收.实验结果表明混沌滤波器实现了频带搬移,且接收到的水声信号具有与原始的混沌发射信号相似的宽频带特性.进一步,运用非线性动力学方法对原始混沌电路信号和接收水声信号进行时间序列分析比较.发现接收的水声信号具有比发射的原始混沌信号更为不规则的重建相空间和更高的分形维数.混沌滤波器运用于水声信道提高了接收信号的非线性复杂特性.     

多跳认知水声通信中的分布式稀疏频谱检测算法

水声信道常表现为严重的频率选择性衰落、低的声波传播速度和严重的多径效应等。这些特性使得认知水声通信中的频谱检测变得非常困难。除此之外,水声通信网络通常为自组织网络,缺少融合中心,而基于融合中心的频谱检测算法需要将各个认知用户的感知数据传送到融合中心,因此该方法在认知水声通信中是不可行的。与认知无线电类似,由于低的频谱使用率,认知水声通信中的频谱也是稀疏的。考虑到水声信道的特殊性,基于压缩感知理论,该文对认知无线电中的压缩频谱检测算法进行了改进,提出了两种不同情况下(已知水声信道状态信息和未知水声信道状态信息)的适用于认知水声通信的分布式稀疏频谱检测算法。通过近邻认知用户之间的合作,这两种算法利用空间分集增益和联合稀疏特性来提高算法的频谱检测性能。通过分布式计算和局部优化,新算法使得认知用户与其近邻认知用户之间只需进行少量的数据交互。仿真实验结果证明了该文提出的算法在检测认知水声通信系统中频谱空洞的有效性。     

浅海水声通信中的间接自适应均衡算法

为了消除具有时变和多径特性的浅海水声信道带来的码间干扰,该文提出了一种间接自适应均衡算法。在发送端,设计了一种适合在浅海水声信道中传输的帧结构。在接收端,利用帧头进行快速信道估计和均衡器抽头系数的初始化,通过门限的设定,有选择地激活特定位置的抽头。并采用可变步长的LMS算法进一步减小误差,更好地均衡帧体数据。理论分析和仿真结果表明,该算法具有快速收敛性和较低的硬件复杂度,对经过高阶调制的发送信号具有很好的均衡效果,可以有效地应用于浅海高速数字通信系统。     

基对称扩展信道极化算法及其在OFDM水声通信系统中的应用

针对水声通信系统中低密度校验 (Low Density Parity Check, LDPC) 码存在的译码复杂度高和译码错误平层问题,设计了基于极化码编码的水声通信系统,并针对水声信道的极化问题提出了新的基对称扩展极化权重 (Polarization Weight, PW)信道极化法。该算法通过PW高阶基计算各个子信道的极化权重,实现了独立于信道状态的信道极化,解决了传统Polar码编码稳健性差和依赖信道状态的问题。理论研究和仿真结果表明,与传统信道极化方法相比,改进的PW方法具有更稳定的信道极化结果。将该方法应用于正交频分复用 (Orthogonal Frequency Division Multiplexing, OFDM) 水声通信系统中,与现有的LDPC编码方法相比,基于改进的PW极化码具有更低的通信误码率和译码复杂度,且不存在译码错误平层。      

稀疏水声信道判决反馈盲均衡算法研究

针对高速水声通信中信道的稀疏特性,提出了一种基于常数模准则的稀疏水声信道判决反馈盲均衡算法。该算法将改进的常数模算法与一种变化的判决反馈均衡器结构(部分反馈均衡器)有机结合,利用水声信道的稀疏特性,不但很好地实现了稀疏水声信道的盲均衡,而且简化了计算,易于算法的硬件实现。用典型稀疏水声信道进行了计算机仿真。结果表明,该算法性能稳定,计算量小,稳态均方误差低,整体性能与基于自适应LMS的稀疏迭代算法接近。该研究为高速水声通信中稀疏信道的均衡提供了一种可实现的方法。     

稳定水声通信判决反馈盲均衡算法研究

水声信道环境恶劣,尤其是多径效应常会造成水声通信系统同步位置发生偏移,对均衡算法造成严重影响。从提高均衡算法稳健性的角度出发,在稳定性较高的归一化常数模算法基础上,借助早迟积分比相原理完成对采样位置的跟踪,并结合判决正方形方法提出一种归一化修正常模盲均衡算法。仿真结果表明,这种基于判决正方形的归一化修正常模盲均衡算法具有更好的收敛能力与稳定性,具有较强的抗干扰能力,能保证水声通信高效运行。     

基于AR模型的水声信道盲估计算法

给出了基于AR模型的水下通信系统模型,利用基于输出序列自相关阵的Levinson-Durbin递推算法,在不需要训练序列的条件下估计得到信道传递函数,并恢复出原信号。与基于高阶统计特性方法相比,该算法运算复杂度低,估计速度快,更适合高速数据传输信道的估计。通过对水声信道参数盲估计的计算机仿真,验证了该算法具有较高的精度。     

基于支持向量机的水声信道盲均衡算法研究

水声信道的带宽极为有限,与需要训练序列的自适应均衡算法相比盲均衡技术节省了带宽,特别适合高速水声通信和多点通信。针对基于高阶统计量的盲均衡算法收敛速度慢的缺点,研究了一种基于支持向量机的盲均衡算法,它收敛速度快并具有全局最优解。通过对浅海信道触发通信信号的计算机仿真,证明了算法的有效性。     

基于多层双向长短时记忆网络的水声多载波通信索引检测方法

索引调制滤波器组多载波(FBMC-IM)水声通信系统在进行信号检测时,需要先根据均衡后子载波上承载的恢复数据判断出活跃子载波的位置。针对传统检测方法估计索引信息时计算复杂度高且准确度较低的问题,该文结合双向长短时记忆网络(BLSTM)对时序信号进行特征提取的优势,将深度学习理论引入水声信号处理的概念,提出一种基于多层BLSTM的水声通信信号索引检测方法。该方法将传统索引检测问题转化为数据驱动的多元分类问题,在提高估计性能的同时降低了计算复杂度。基于湖试测得的水声信道数据仿真验证了该方法的优越性和鲁棒性,可以作为索引调制机制下的一种通用检测手段。     

稳定水声通信判决反馈盲均衡算法研究

水声信道环境恶劣,尤其是多径效应常会造成水声通信系统同步位置发生偏移,对均衡算法造成严重影响。从提高均衡算法稳健性的角度出发。在稳定性较高的归一化常数模算法基础上,借助早迟积分比相原理完成对采样位置的跟踪,并结合判决正方形方法提出一种归一化修正常模盲均衡算法。仿真结果表明．这种基于判决正方形的归一化修正常模盲均衡算法具有更好的收敛能力与稳定性,具有较强的抗干扰能力,能保证水声通信高效运行。     

A three dimensional localization algorithm for underwater acoustic sensor networks

Although many localization protocols have been proposed for terrestrial sensor networks in recent years, the unique characteristics of the underwater acoustic communication channel, such as high and variable propagation delay and the three dimensional volume of the environment make it necessary to design and develop new localization algorithms. In this paper, a localization algorithm called Three-Dimensional Underwater Localization (3DUL) is introduced. 3DUL achieves networkwide robust 3D localization by using a distributed and iterative algorithm. Most importantly, 3DUL exploits only three surface buoys for localization initially. The sensor nodes leverage the low speed of sound to accurately determine the inter-node distances. Performance evaluations show that 3DUL algorithm provides high accuracy in underwater localization, which does not degrade with network size.     

差分混沌移位键控在水声通信中的应用

水声信道作为目前已知最严酷、最复杂的无线通信信道之一，具有强多途干扰、时—频率双扩展、高噪、带宽窄等特征。水声信道的时变特性，使得估计与跟踪信道很困难，因此，研究无需信道估计与均衡的非相干稳健水声通信调制方法具有重要的意义。首先介绍了基于正交频分复用（OFDM）和扩频调制的水声调制技术的研究进展，然后，分析了差分混沌移位键控在水声信道下的可行性，提出了两种基于OFDM的多载波差分混沌移位键控方案，给出两个方案的调制解调器原理。在时—频双扩展信道和水声信道下，对两个方案进行了性能仿真和分析。性能结果表明所提出的方案在水声信道下具有良好的稳健性。