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.     

浅海水声信道研究与仿真

水声通信是近年来发展迅速、研究相当活跃的通信技术领域之一,它的研究为解决水下信息的可靠传输提供了重要的技术保障。浅海域水声数据传输对于海洋勘探、海洋环境监测、海洋石油开采、海洋空间利用以及海上战争等方面都有着特别重要的意义。本文介绍了浅海水声信道的特点,阐述了如何建立浅海水声信道的模型,并用MATLAB对浅海水声信道进行了仿真和分析。     

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。     

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。     

语音编码在水声数字通信中的应用

本文叙述了水声通信信道的特性和水声信源的数据形式，分析了符合水声信道特点的语音编码器的性能，说明了线性预测声码器的原理，介绍了一个４００ｂｉｔ／ｓ的低位率语音编码器的原理和性能。     

一种改进的变步长SAMP压缩感知浅海水声信道估计算法

针对稀疏度自适应匹配追踪（Sparsity Adaptive Matching Pursuit,SAMP）算法估计性能过度依赖初始步长的问题,提出了改进的变步长稀疏度自适应匹配追踪（Improved Variable Step-size Sparsity Adaptive Matching Pursuit,IVSSAMP）算法,并将IVSSAMP算法应用于水声正交频分复用（Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM）系统的压缩感知信道估计框架中。IVSSAMP算法通过残差条件对步长选取进行分类,在不同条件下分别引入微调因子设置残差与测量向量、残差与噪声之间的阈值来调整步长,实现变步长和稀疏度的自适应,同时规避了过度估计情况的发生。实验结果表明,IVSSAMP算法利用步长的灵活选取实现了估计精度与运行速度之间的平衡,降低了初始步长对算法性能的影响,具有较好的稳健性和应用性。     

水声信道传输特性研究

在海洋开发中,基于水声的应用系统得到越来越广泛的应用。本文对水声信号的传播速度、传播损失、海洋噪声、信号带宽、多径传播复、多普勒效应等方面的性能做了详细分析,明确了水声信号的传输特性,对于水声应用系统研发有参考作用。     

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。     

差分编码在水声通信中的应用探讨

通过在浅水水声通信信道传输信号,研究了一种广义的二进制相移键控（BPSK）差分编码的效能。用一个固定信源和随着水面波而移动的接收器进行仿真,研究发现在该条件下使用广义差分编码的方法并没有优越性。相反,最好的结果来自简单二阶差分BPSK（DBPSK）。     

水声网络通信性能分析

该文根据水声信道传播特性及水声网络结构特征,建立了基于水声网络的通信性能分析模型,并仿真分析了对等网络和汇聚网络两种水声网络结构的通信性能与节点间距、网络规模、工作繁忙度以及发射功率等因素的联系,结果表明通过适当的网络设置和协议设计能够优化网络的通信性能,并且存在使通信带宽效率最优的水声网络节点间距。该文的研究成果对水声网络应用具有指导意义。     

一种用于水声信道的稀疏权超指数迭代盲均衡算法研究

超指数算法的迭代算法便于跟踪时变信道,但是,其计算量与权长的平方成比例,不利于工程实现.该文利用水声信道的稀疏性,采用超指数算法的部分步骤,估计权向量并进行稀疏处理,初始化超指数迭代算法,不但减小了算法的计算量,而且加快了算法的收敛速度.计算机仿真证明了该方法的有效性.     

基于匹配场处理的浅海水声目标深度分类方法研究

针对现有的浅海水声目标深度分类方法存在的频率适用范围有限、信噪比要求较高等问题,在已获得有效的测距结果的前提下,该文提出一种基于新匹配量的浅海水声目标深度分类算法。通过分析模态互相关项的深度分布特征,建立以垂直复声强为匹配量的目标深度分类模型。接收深度不同时,算法虽均使用垂直复声强为匹配量,但实际上影响深度分类效果的模态互相关项是不同的。根据目标深度分类需求的不同,通过指定双矢量传感器的接收深度,实现目标深度分类模型匹配量的优化选取,从而实现目标深度分类算法性能的提升。仿真结果表明：该算法适用于目标频率激发3阶简正波的情况,算法的频率适用范围得以扩展。算法在低信噪比(SNR)情况下(SNR= 0 dB)、复杂海洋波导中可以获得有价值的深度分类结果。     

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。     

水声信道中的迭代分组判决反馈均衡器

与传统的时域均衡相比,频域均衡为单载波传输系统提供了一种计算更为有效的方法。该文对有大多径时延和多普勒频移的水声信道中的频域分组迭代判决反馈均衡器(IB-DFE)进行了研究,提出了一种联合迭代均衡和频域信道估计(JECE)算法,分析了JECE算法的性能以及不同数据参数对IB-DFE性能的影响,并计算了IB-DFE的计算复杂度。仿真结果表明,所提出的JECE算法对时变水声信道有更好的适应性。与TD-DFE相比,IB-DFE有3.6 dB以上的信噪比增益和约19%的复杂度增益,而且随着多径时延和多普勒频移的增加,这种性能增益会进一步增加。