CN104734795A - 一种时变水声信道容量仿真模型 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种时变水声信道容量仿真模型，包括：存储模块，存储各种参数；读取模块，读取所述存储模块中的各种参数；大尺度模块，通过一阶的AR变换获取大尺度变换后的随机信道参数；多径信道处理模块，基于射线追踪模型获取随机信道参数的多条路径的路径信息；筛选模块，筛选出3至10条重要的路；小尺度模块，通过小尺度参数来计算多条微路径的小尺度衰减系数；多普勒模块，处理多普勒参数，得到计算有效的多普勒矩阵；信道传输函数生成模块，综合得到的各种参数，得到多径时延水声信道的总的信道传输矩阵；以及信道容量处理模块，通过对所述总的传输矩阵中信道传输函数进行处理变换，计算得到水声信道的脉冲响应、信道增益和信道容量。

Description

一种时变水声信道容量仿真模型

技术领域

本发明涉及水声通信领域，尤其涉及一种时变水声信道容量仿真模型。

背景技术

随着海洋开发大战略的实施以及海上军事行动的实际需要,利用水下声信道进行信息传输的需求大大增加。水声通信的目的在于高速、可靠地将信源信息经过水声信道传输到信宿，其中水声信道容量作为一个非常重要的衡量水声信道状况的因素，具有很大的研究意义和价值。目前，计算水声信道容量主要包括实地测量和计算机仿真建模两种方法。

实地测量是获得时变水声信道容量的最直接、最可靠的方式。通过对信道容量进行实时的测量可以最真实的反映某水声信道的信息传输能力，并且可以得到信道的随机性和时变性信息，且数据有极大的参考价值。但实验成本高，而且费时费力。

而利用计算机仿真可以更方便、灵活地来描述信道的一些重要特征，而且不必花费大量的时间和资金来进行现场测量。能够在一定程度上节约湖试和海试的成本，并缩短水声通信设备的研制周期。通过信道建模我们可以从数学和物理等更深的层次来研究和理解道中决定信息传输能力的主要因素，获得的一些结论在进行信道性能仿真研究、水声传输系统的设计、实际测量等方面都有重要的指导意义。

水声信道建模作为水声领域中重要且薄弱的环节，也是计算机和通信中的热门研究领域。针对时变的、随机的、复杂的水声信道环境建立准确的信道模型，是设计水声通信系统和评估系统性能好坏的重要因素。根据水声信道的特点，水声信道可以建立以下几类模型：

一、静态的水声传播模型

对于实际海洋信道，往往按其物理和几何特征分成几种特殊类型来讨论，以求得波动方程的近似解；不同的解的形式形成了不同的声场模型，一般常用的声场模型有以下五种：射线理论模型、简正波模型、多途扩展模型、快速场模型、抛物线方程(PE)模型。

二、动态的随机统计的水声信道模型

实际上，水声信道是非常复杂和多变的，如海洋由于随机界面波动，不均匀的介质，以及海水温度微结构，内波，浮游生物和气泡等引起的散射效应，使得声信道随时间变化。这些不确定性只能用统计的方法来描述。

随着人们对水声信道容量的研究，实地测量和传统的水声信道容量仿真模型虽然都比较简单方便，但都存在着或多或少的缺点和不足。

一、实地测量：

实地测量虽然直接、可靠，但成品高，费时费力。而且特定的实验条件下，某些参数固定不便于调整，对分析研究信道性能造成了一定的障碍。其中水声信号的缓慢变化是十分重要的，但在外海条件下很难进行现场实验。

二、信道建模：

虽然建模方便灵活、便于研究，但要想获得完全符合实际应用环境的水下通信信道的解析模型在目前是不可能的，我们只能在假设一些理想条件的前提下，针对水声信道影响信号传输和接收的主要干扰因素加以考虑，建一个半经验的模型。对于目前的水声信道容量模型，分别存在以下不足：

1、传统的静态水声传播模型：

经典的水声传播模型是一种静态模型，是对实际水声信道的简化，没有涉及水声信道的时变特性。在应对一些随机的、时变的、不确定的环境因素下存在一定的忽视，从而导致计算得到的信道容量不准确。

静态的水声传播模型处理问题的能力都比较有限。如射线理论和水平分层的简正波理论只能计算水平不变的问题，而抛物线方程理论及耦合简正波理论可以处理水平变化的二维声传播问题。而且不同的水声传播模型都有着各自的缺点：

(1)经典射线模型：

虽然描述声场物理图像清晰，便于分析理解。但焦散线上能量无限大及存在声影区，而且射线理论不考虑传输中声能的衰减，也未考虑到随机信道的变化。

(2)经典简正波模型：

虽然精度较高，但是计算量大，不适合处理高频深海问题。而且本征方程的求解是难以解决的问题，绝大多数海洋环境中只能通过数值近似方法求解。因此，简正波模型在实际工程应用中受到限制，目前国内外学者正致力于研究快速精确的声场模型。

(3)耦合简正波模型

对于非水平分层介质问题，对海底地形、声速、密度等海洋环境参数变化剧烈的传播问题只能用耦合简正波方法，但其计算量非常巨大，对于实际应用是不可取的。

2、统计的水声信道容量模型：

目前，研究动态的水声信道容量模型不多。统计的水声信道容量模型有考虑到随机信道的变化，能在一定程度上反映水声信道的时变特性，但都不够准确。实际的海洋环境是极其复杂的，任何一种满足某特定分布的信道模型都不能与复杂多变的水声信道完全吻合。而且各种参数如海面反射系数等都是基于较为理想的海洋环境，将会造成理论计算结果和实际测量结果有较大的误差。

发明内容

本发明的目的是提供一种时变水声信道容量仿真模型，实时监测，克服了水声信道地点不确定性和环境条件变化的缺点，使信道满足随机性，更接近实际情况，仿真结果良好，与实验结果较吻合，操作简单。

本发明的技术方案是一种时变水声信道容量仿真模型，包括：

存储模块，预设并存储信道参数、大尺度参数、小尺度参数和多普勒参数；

读取模块，读取所述存储模块中的信道参数、大尺度参数、小尺度参数和多普勒参数，将所述信道参数和大尺度参数放入大尺度模块中，将所述小尺度参数发送到小尺度模块中，将所述多普勒参数发送到多普勒模块中；

大尺度模块，将所述信道参数和大尺度参数进行处理，通过一阶的AR变换获取大尺度变换后的随机信道参数，并将所述随机信道参数发送到多径信道处理模块中；

多径信道处理模块，基于射线追踪模型获取随机信道参数的多条路径的路径信息，以求得每条路径的路径长度、路径时延、小尺度衰减系数、路径到达角、海面海底反射次数和路径增益数据，并将每一条路径信息发送到筛选模块中；

筛选模块，忽略路径时延大于允许频率分辨率的路径，筛选出3至10条重要的路径，将筛选出的路径同时发送到小尺度模块和信道传输函数生成模块中；

小尺度模块，通过小尺度参数来计算由散射引起的多条微路径的小尺度衰减系数，并将所述小尺度衰减系数发送到信道传输函数生成模块中；

多普勒模块，处理多普勒参数，得到计算有效的多普勒矩阵，将所述多普勒矩阵发送到信道传输函数生成模块中；

信道传输函数生成模块，综合大尺度变换得到的路径系数、小尺度变换得到的小尺度衰减系数和多普勒效应得到的多普勒矩阵，在信道函数生成模块中计算总的传输矩阵并发送到信道容量处理模块中；以及

信道容量处理模块，通过对所述总的传输矩阵中信道传输函数进行处理变换，求平方和，积分等方法计算得到水声信道的脉冲响应、信道增益和信道容量。

本技术方案中，时变水声信道容量仿真模型是基于声传播理论和统计模型的综合信道建模。本技术方案将水声信道仿真领域的知识和经验与计算机技术相结合，为水下声场的仿真提供了一种方便快捷的实现手段。

我们将信道变化跨越多个波长的位移称为大尺度因子，这样的不确定性被看作是随机的，会导致传播路径上增益和延时的大尺度变化。而把那些通过一个或几个波长的引起的位移称为小尺度因子。当一个特定的大规模的位移是已知的，额外的小规模的变化将出现在路径增益和延迟上。这样，我们就将水声信道中的不确定、随机的、时变的因素分为大尺度和小尺度模块来分类处理。如将地点的不确定性和变化的环境条件归为大尺度模块，反映信道的慢变特性；而将散射和由运动引起的多普勒频移归为小尺度因子，影响信道的瞬时值或反映信道的快变特性。

本技术方案考虑到信道的各种不确定性，去逼近真实的水声信道，反映水声信道的时变特性。而且在满足多径效应的同时，又考虑到信号的衰减、多普勒效应、随机界面波动和散射效应，使信道随时间变化，从而构成一种新型的时变的水声信道容量的仿真模型。

本技术方案先在大尺度模块下，通过参考路径及射线跟踪模型找到传输中的多条路径，再在其中挑选出满足一定实验条件的多条路径，计算路径长度、路经时延信息。接着，该仿真模型在小尺度模块下，基于简化的和统计的方法计算小尺度衰减系数，在某条路径下计算由散射引起的多条微路径，更符合实际的物理水声信道，从而也说明路径信道模型可以很好的模拟实际的海洋水声信道。在计算传输矩阵和小尺度衰减系数时，均考虑到海洋环境的随机性和多普勒频移的影响。

基于本模型，我们可以得到各条路径的路径长度、路径时延、传播损耗、小尺度衰减系数、总的信道传输矩阵、信道脉冲响应、信道增益和信道容量这些重要因素。

在此模型建立成功的基础上，我们还可以改变系统的参量，来分析不同水声信道条件对时变水声信道容量的影响。

本技术方案可以实时监测，克服了水声信道地点不确定性和环境条件变化的缺点，使信道满足随机性，更接近实际情况，仿真结果良好，与实验结果较吻合，操作简单。

进一步地，所述存储模块中的信道参数存储于扩展名为prm的文件中，所述存储模块中的多普勒信息存储于扩展名为dop的文件中。

进一步地，读取模块用读取指令读取存储模块中的信道参数、大尺度参数、小尺度参数和多普勒参数。

进一步地，大尺度变换后的随机信道参数包括随机变量水深、发射端高度、接收端高度以及发射端和接收端的水平距离。

进一步地，筛选模块通过路径长度来计算每一条路径的时延τ，最终只保留 $\mathrm{\&tau;}<\frac{1}{\mathrm{\&Delta;f}}$ 的路径，

其中，Δf为频率分辨率。

进一步地，由于考虑到散射引起的小尺度变化，包含内路径的总的信道传输函数可表示为：

$H\left(f\right)=H_0\left(f\right)\underset{p}{\mathrm{\&Sigma;}}{h}_p{\mathrm{\&gamma;}}_p\left(f\right)e^{-j2\mathrm{\&pi;f}{\mathrm{\&tau;}}_p},$

其中H₀是参考路径的传输函数，h_p是第p条路径的路径增益，τ_p是第p条路径的路径时延，γ_p为小尺度衰减系数。

法一：γ_p可直接计算生成：

${\mathrm{\&gamma;}}_p\left(f\right)=\frac{1}{h_p}\underset{i\&GreaterEqual;0}{{\mathrm{\&Sigma;h}}_{p,i}}{e}^{-j2\mathrm{\&pi;f}{\mathrm{\&delta;}}_{{\mathrm{\&tau;}}_{p,i}}},$

其中i是第p条路径的第i条内路径，h_p，i为第p条路径的第i条内路径的路径增益，为第p条路径的第i条内路径的时延，满足零均值高斯分布，方差为：

${\mathrm{\&delta;}}_{{\mathrm{\&delta;}}_p}^2=\frac{1}{c^2}{\left(2\sin {\mathrm{\&theta;}}_p\right)}^2[n_{\mathrm{sp}}{\mathrm{\&sigma;}}_s^2+n_{\mathrm{bp}}{\mathrm{\&sigma;}}_b^2],$

其中c是水中的声速，和是海面和海底高度的方差，θ_p为路径到达角，n_sp和n_bp是第p条路径在海面和海底的反射次数。

法二：γ_p可以基于统计特性生成小尺度衰减系数γ_p满足复高斯分布，均值为方差为

$\stackrel{\&OverBar;}{{\mathrm{\&gamma;}}_p}\left(f\right)={\mathrm{\&mu;}}_{p0}+{\mathrm{\&mu;}}_p{S}_p{\mathrm{\&rho;}}_p\left(f\right),$

$2{\mathrm{\&sigma;}}_p^2\left(f\right)={\mathrm{\&mu;}}_p^2{S}_p[1-{\mathrm{\&rho;}}_p^2\left(f\right)],$

其中μ_p0是第p条路径的幅值，μ_p为微路径的均值，S_p为内路径数，ρ_p(f)为高斯分布零均值的内路径延迟，

且 ${\mathrm{\&rho;}}_p\left(f\right)=E\left\{e^{-j2\mathrm{\&pi;f}{\mathrm{\&delta;}}_{{\mathrm{\&tau;}}_p,i}}\right\}=e^{-{\left(2\mathrm{\&pi;f}\right)}^2{\mathrm{\&sigma;}}_{{\mathrm{\&delta;}}_p}^2/2},$

式中，ρ_p(f)为高斯分布零均值的内路径延迟，E{}为求期望运算，f是频率，e是自然对数的底数，为第p条路径的第i条内路径的时延，是满足零均值高斯分布的方差。

进一步地，多普勒模块在读取多普勒初值的基础上，计算发射端和接收端的多普勒速率，所述多普勒速率包括由漂移引起的多普勒率、垂直方向的多普勒率和海面运动的多普勒率；然后计算出前述三类多普勒因子，再将这三类多普勒因子进行累加得到有效的总的多普勒因子，组成多普勒矩阵。

进一步地，信道传输函数生成模块中，用多普勒因子更新参考路径的传输函数，用多普勒因子更新小尺度衰减系数，在已知参考路径的传输函数的基础上，考虑传输损耗、路径增益和路径时延的因素，获得一个总的信道传输函数，该信道传输函数满足下列公式：

$H=H_0{\mathrm{\&Sigma;h}}_p{e}^{-j2\mathrm{\&pi;f}{\mathrm{\&tau;}}_p},$

式中，H₀是参考路径的传输函数，h_p为第p条路径的路径增益，τ_p为第p条路径的路径时延。

进一步地，本模型根据实际情况改变信道传输距离、水深、带宽以及发射端和接收端的高度差。

进一步地，接收端的高度减去发射端的高度得到所述发射端和接收端的高度差。

有益效果：实时监测，克服了水声信道地点不确定性和环境条件变化的缺点，使信道满足随机性，更接近实际情况，仿真结果良好，与实验结果较吻合，操作简单。

附图说明

图1是本发明一种实施例的工作流程图；

图2是本发明另一种实施例中信道的射线追踪示意图；

图3是本发明另一种实施例中信道的标准几何参数示意图；

图4是本发明另一种实施例中信道几何参数的变化示意图；

图5是本发明另一种实施例中时变水声信道的脉冲响应三维图；

图6是本发明另一种实施例中时变的信道传输矩阵三维图；

图7是本发明另一种实施例中某时刻的信道脉冲响应波形图；

图8是本发明另一种实施例中某时刻的信道传输矩阵波形图；

图9是本发明另一种实施例中时变的水声信道增益波形图；

图10是本发明另一种实施例中发射端和接收端的多普勒率波形图；

图11是本发明另一种实施例中时变水声信道容量波形图；

图12是本发明另一种实施例中信道容量随SNR变化的实时波形图；

图13是本发明另一种实施例中时变信道容量随SNR变化的三维图；

图14是本发明另一种实施例中时变capacity(f,t)的三维图；

图15是本发明另一种实施例中带宽对信道容量的影响波形图；

图16是本发明另一种实施例中传输距离对信道容量的影响波形图；

图17是本发明另一种实施例中水深对信道容量的影响波形图；

图18是本发明另一种实施例中收发端的高度差对信道容量的影响波形图；

图19到21是本发明另一种实施例中在Bellhop大尺度模型下仿真的时变的信道传输矩阵图；

图22是本发明另一种实施例中不同传输距离下的输出信噪比的波形图；

图23是本发明另一种实施例中传输距离为10km时的信噪比立体图；

图24是本发明另一种实施例中传输距离为50km时的信噪比变化图。

图中标记：1-存储模块；2-读取模块；3-大尺度模块；4-多径信道处理模块；5-多普勒模块；6-筛选模块；7-小尺度模块；8-信道传输函数生成模块；9-信道容量处理模块。

具体实施方式

下面结合附图，对本发明的较优的实施例作进一步的详细说明：

参见图1和图2，一种时变水声信道容量仿真模型，包括：

存储模块，预设并存储信道参数、大尺度参数、小尺度参数和多普勒参数；

读取模块，读取所述存储模块中的信道参数、大尺度参数、小尺度参数和多普勒参数，将所述信道参数和大尺度参数放入大尺度模块中，将所述小尺度参数发送到小尺度模块中，将所述多普勒参数发送到多普勒模块中；

大尺度模块，将所述信道参数和多普勒参数进行处理，通过一阶的AR变换获取大尺度变换后的随机信道参数，并将所述随机信道参数发送到多径信道处理模块中；

多径信道处理模块，基于射线追踪模型获取随机信道参数的多条路径的路径信息，以求得每条路径的路径长度、路径时延、小尺度衰减系数、路径到达角、海面海底反射次数和路径增益数据，并将每一条路径信息发送到筛选模块中；

筛选模块，忽略路径时延大于允许频率分辨率的路径，筛选出3条重要的路径，将筛选出的路径同时发送到小尺度模块和信道传输函数生成模块中；

小尺度模块，通过小尺度参数来计算由散射引起的多条微路径的小尺度衰减系数，并将所述小尺度衰减系数发送到信道传输函数生成模块中；

多普勒模块，处理多普勒参数，得到计算有效的多普勒矩阵，将所述多普勒矩阵发送到信道传输函数生成模块中；

信道传输函数生成模块，综合大尺度变换得到的路径系数、小尺度变换得到的小尺度衰减系数和多普勒效应得到的多普勒矩阵，在信道函数生成模块中计算总的传输矩阵并发送到信道容量处理模块中；以及

信道容量处理模块，通过对所述总的传输矩阵中信道传输函数进行处理变换，求平方和，积分等方法计算得到水声信道的脉冲响应、信道增益和信道容量。

本实施例中，时变水声信道容量仿真模型是基于声传播理论和统计模型的综合信道建模。本技术方案将水声信道仿真领域的知识和经验与计算机技术相结合，为水下声场的仿真提供了一种方便快捷的实现手段。

我们将信道变化跨越多个波长的位移称为大尺度因子，这样的不确定性被看作是随机的，会导致传播路径上增益和延时的大尺度变化。而把那些通过一个或几个波长的引起的位移称为小尺度因子。当一个特定的大规模的位移是已知的，额外的小规模的变化将出现在路径增益和延迟上。这样，我们就将水声信道中的不确定、随机的、时变的因素分为大尺度和小尺度模块来分类处理。如将地点的不确定性和变化的环境条件归为大尺度模块，反映信道的慢变特性；而将散射和由运动引起的多普勒频移归为小尺度因子，影响信道的瞬时值或反映信道的快变特性。

本技术方案考虑到信道的各种不确定性，去逼近真实的水声信道，反映水声信道的时变特性。而且在满足多径效应的同时，又考虑到信号的衰减、多普勒效应、随机界面波动和散射效应，使信道随时间变化，从而构成一种新型的时变的水声信道容量的仿真模型。

本技术方案先在大尺度模块下，通过参考路径及射线跟踪模型找到传输中的多条路径，再在其中挑选出满足一定实验条件的多条路径，计算路径长度、路经时延信息。接着，该仿真模型在小尺度模块下，基于简化的和统计的方法计算小尺度衰减系数，在某条路径下计算由散射引起的多条微路径，更符合实际的物理水声信道，从而也说明路径信道模型可以很好的模拟实际的海洋水声信道。在计算传输矩阵和小尺度衰减系数时，均考虑到海洋环境的随机性和多普勒频移的影响。

基于本模型，我们可以得到各条路径的路径长度、路径时延、传播损耗、小尺度衰减系数、总的信道传输矩阵、信道脉冲响应、信道增益和信道容量这些重要因素。

在此模型建立成功的基础上，我们还可以改变系统的参量，来分析不同水声信道条件对时变水声信道容量的影响。

优选地，所述筛选模块筛选出7条重要的路径，将筛选出的路径同时发送到小尺度模块和信道传输函数生成模块中。

优选地，所述筛选模块筛选出10条重要的路径，将筛选出的路径同时发送到小尺度模块和信道传输函数生成模块中。

本实施例可以实时监测，克服了水声信道地点不确定性和环境条件变化的缺点，使信道满足随机性，更接近实际情况，仿真结果良好，与实验结果较吻合，操作简单。

优选地，所述存储模块中的信道参数存储于扩展名为prm的文件中，所述存储模块中的多普勒信息存储于扩展名为dop的文件中。

优选地，读取模块用读取指令读取存储模块中的信道参数、大尺度参数、小尺度参数和多普勒参数。

优选地，大尺度变换后的随机信道参数包括随机变量水深、发射端高度、接收端高度以及发射端和接收端的水平距离。

优选地，筛选模块通过路径长度来计算每一条路径的时延τ，最终只保留 $\mathrm{\&tau;}<\frac{1}{\mathrm{\&Delta;f}}$ 的路径，

其中，Δf为频率分辨率。

优选地，由于考虑到散射引起的小尺度变化，包含内路径的总的信道传输函数可表示为：

$H\left(f\right)=H_0\left(f\right)\underset{p}{\mathrm{\&Sigma;}}{h}_p{\mathrm{\&gamma;}}_p\left(f\right)e^{-j2\mathrm{\&pi;f}{\mathrm{\&tau;}}_p},$

其中H₀是参考路径的传输函数，h_p是第p条路径的路径增益，τ_p是第p条路径的路径时延，γ_p为小尺度衰减系数。

法一：γ_p可直接计算生成：

${\mathrm{\&gamma;}}_p\left(f\right)=\frac{1}{h_p}\underset{i\&GreaterEqual;0}{{\mathrm{\&Sigma;h}}_{p,i}}{e}^{-j2\mathrm{\&pi;f}{\mathrm{\&delta;}}_{{\mathrm{\&tau;}}_{p,i}}},$

其中为第p条路径的第i条内路径的时延，满足零均值高斯分布，方差为：

${\mathrm{\&delta;}}_{{\mathrm{\&delta;}}_p}^2=\frac{1}{c^2}{\left(2\sin {\mathrm{\&theta;}}_p\right)}^2[n_{\mathrm{sp}}{\mathrm{\&sigma;}}_s^2+n_{\mathrm{bp}}{\mathrm{\&sigma;}}_b^2],$

其中和是海面和海底高度的方差，θ_p为路径到达角，n_sp和n_bp是第p条路径在海面和海底的反射次数。

法二：γ_p可以基于统计特性生成小尺度衰减系数γ_p满足复高斯分布，均值为方差为

$\stackrel{\&OverBar;}{{\mathrm{\&gamma;}}_p}\left(f\right)={\mathrm{\&mu;}}_{p0}+{\mathrm{\&mu;}}_p{S}_p{\mathrm{\&rho;}}_p\left(f\right),$

其中μ_p0是第p条路径的幅值，μ_p为微路径的均值，S_p为内路径数，ρ_p(f)为高斯分布零均值的内路径延迟，

${\mathrm{\&rho;}}_p\left(f\right)=E\left\{e^{-j2\mathrm{\&pi;f}{\mathrm{\&delta;}}_{{\mathrm{\&tau;}}_p,i}}\right\}=e^{-{\left(2\mathrm{\&pi;f}\right)}^2{\mathrm{\&sigma;}}_{{\mathrm{\&delta;}}_p}^2/2},$

式中，为高斯分布零均值的内路径延迟，E{}为求期望运算，f是频率，e是自然对数的底数，为第p条路径的第i条内路径的时延，是满足零均值高斯分布的方差。

优选地，多普勒模块在读取多普勒初值的基础上，计算发射端和接收端的多普勒速率，所述多普勒速率包括由漂移引起的多普勒率、垂直方向的多普勒率和海面运动的多普勒率；然后计算出前述三类多普勒因子，再将这三类多普勒因子进行累加得到有效的总的多普勒因子，组成多普勒矩阵。

优选地，信道传输函数生成模块中，用多普勒因子更新参考路径的传输函数，用多普勒因子更新小尺度衰减系数，在已知参考路径的传输函数的基础上，考虑传输损耗、路径增益和路径时延的因素，获得一个总的信道传输函数，该信道传输函数满足下列公式：

$H=H_0{\mathrm{\&Sigma;h}}_p{e}^{-j2\mathrm{\&pi;f}{\mathrm{\&tau;}}_p},$

式中，H₀是参考路径的传输函数，h_p为第p条路径的路径增益，τ_p为第p条路径的路径时延。

优选地，本模型根据实际情况改变信道传输距离、水深、带宽以及发射端和接收端的高度差。

优选地，接收端的高度减去发射端的高度得到所述发射端和接收端的高度差。

图2是信道的射线追踪示意图，从图2中可以看出，水下信号从发射端到到接收端优很多传输路径，有的是直接到达，有的会在反射或散射后到达接收端，因此信号会出现衰减、延时和失真。

图3是信道的标准几何参数示意图，传输距离是1000m，发射端的高度为20m，接收端的高度为50m，这些参数可以根据需要进行调整。

图4是信道几何参数的变化示意图，由图可见水深h，发射端的高度ht，接收端的高度hr，收发端的水平距离d均存在慢变效应。

图5是时变水声信道的脉冲响应三维图，不同的颜色代表脉冲响应的幅值，横轴是延迟，纵轴是观测时间。由图可知：

(1)水声信道具有时变特性，在观测时间内随水下环境的变化而变化；

(2)信道在临近时刻有比较强的相关度，所以可以认为信道是短时平稳的；

(3)水下的声波传播是多径的，且多径也存在时变特性；

(4)图中在三分钟的观测时间内，出现了7条影响显著的多径。且时延越久，脉冲响应所含能量越少。

(5)有两种形式的多径现象：一种是分离的多径，是由不同跳数的射线、高角和低角射线等形成，其多径传播时延差较大，在图上显示为明显的7条路径；另一种是微分的多径，多由海水中不均匀体所引起，其多径传播时延差很小，属于每条分离路径的内路径，在图上显示为主要路径周边的扩散延宽。

图6是时变的信道传输矩阵三维图，由图可知：

(1)信道传输函数值随频率的增大而减小；

原因：传输函数依赖于路径损耗A(l,f)；海水对声波的吸收作用随频率增高而呈指数增长；

(2)水声信道存在时延扩散，且时延扩散随时间、空间、频率变化，即浅海中声波的传播是随机起伏的。

(3)在相干时间内，两个到达信号有很强的幅度相关性；

而当两个频率分量的频率相隔大于相关带宽时，它们幅度相关性很小。

图7是某时刻的信道脉冲响应波形图，由图可知：

(1)体现了水声信道脉冲响应的扩散现象，即多径效应引起的接收信号脉冲宽度扩展的现象。

从时域角度来看，各个路径的长度不同，因而信号到达的时间就不同。这样，如从发射端发送一个脉冲信号，则接收信号中不仅包含该脉冲，而且还包含它的各个时延信号。这种由于多径效应引起的接收信号中脉冲的宽度扩展的现象，称为时延扩展。扩展的时间可以用第一个到达的信号至最后一个到达的信号之间的时间来测量。

(2)该信道存在一定程度的多径衰落。

在实际的水下传播信道中，由于声波通过各个路径的距离不同，因而各路径来的反射波到达时间不同，相位也就不同。不同相位的多个信号在接收端迭加，有时同相迭加而加强，有时反向迭加而减弱。这样，接收信号的幅度将急剧变化，即产生了衰落。这种衰落是由多径引起的，所以称为多径衰落。

(3)体现了水声信道具有稀疏特性。

图8是某时刻的信道传输矩阵波形图，可得到以下结论：

(1)传输矩阵的幅值随频率的增加而减小。

因为传递函数依赖于路径损耗A(l,f)，故幅值存在一定程度的衰落。

从频域上来水声信道相当于对发送的信号进行了滤波，对信号中的不同频率的分量衰落幅度不一样；在频率上很接近的分量它们的衰落也很接近，而在频率上相隔很远的分量它们的衰落相差很大

图9是时变的水声信道增益波形图，由图可见瞬时的信道增益值随时间呈快变趋势。小范围衰落是多径传播和多普勒频移两者作用的结果。主要是由于多径传播而产生的衰落，因为收发端周围有许多散射、反射和折射体引起信号的多径传输，使到达的信号之间相互叠加，其合成信道幅度表现为快速的起伏变化。

在水下声通信信道中，信号在海水中自由传播，受外界信道条件的影响很大。由于水声信道特别是浅海水声信道中的环境噪声比较严重，可以说水声信道是一个复杂多变的信道，具有衰减严重、多径效应和频散特性较强、环境噪声严重等的特点。正是由于水声信道的复杂性和不稳定性造成了信道的变化，可以认为这种信道为随参信道。

图10是发射端和接收端的多普勒率波形图，显示了水声信道的多普勒效应，即发射源与接收体之间存在相对运动时，接收体接收到的发射源发射信息的频率与发射源发射信息频率不相同。接收频率与发射频率之差称为多普勒频移。图5中前两个图是由于收发端的漂移引起了了由运动导致的多普勒率。后两个图是发射端和接收端垂直方向的多普勒率。均可看出多普勒效应对信号造成了不可忽略的影响。

图11是时变水声信道容量波形图，图中，从上到下，各条线的信噪比依次为10dB、8dB、6dB、4dB、2dB和0dB。由图可知该水声信道容量仿真模型精度高，实时性强，能够有效的测量水声信道的信道容量，持续反映水声信道的容量变化情况。由于海洋环境噪声干扰大，且存在多径效应和多普勒频移等，故水声信道为随参信道，信道变化剧烈，其统计特性随时间变化，所以信道容量也是实时变化的，且信道容量值在短时间内快速衰落。实时的信道容量有利于我们对信道进行实时的状态监控，获得准确的变化趋势。

图12是信道容量随SNR变化的实时波形图，图13是时变信道容量随SNR变化的三维图，由图12和13分析可得：

(1)信道容量值与SNR的值有关，且随SNR的增大而增大；

(2)信道容量值的起伏也与SNR的值有关，且增大信噪比会给信道容量带来更大的抖动；

由图我们能观察到：

SNR值较大时，对capacity的变化趋势影响大；实时的capacity值波动明显；

SNR值较小时，对capacity的变化趋势影响小；实时的capacity值趋于平坦。

分析：

信噪比较大的情况下，通信质量比较好，信道可以很好的传输信息。但由于水声信道是随参信道，统计特性是实时变化的，所以信道容量的变化趋势也会随之产生相应的起伏。不过信噪比大时，信道容量值的起伏也较大，其不稳定性不利于观测者把握变化规律。

信噪比很小的情况下，甚至在信号已被噪声淹没的情况下，保持可靠的通信比较困难，信道容量(信道能无错误传送的最大信息率)值极小，趋势保持低值且几乎不变。

图14是本发明另一种实施例中时变capacity(f,t)的三维图，从图中可以得出：

(1)信道容量值随频率的增大而减小；

(2)与图6对比可得：信道容量随信道传输函数而变化，且与信道传输函数H_LS拥有相似的随机起伏趋势，信道容量值与信道传输函数值呈正相关。

(3)信道容量值在一定时间或频率中也存在着很强的幅度相关性。

图15是带宽对信道容量的影响波形图，图中，从上到下，各波形的带宽依次为20kHz、10kHz和5kHz，可以看出，信道容量随带宽的增大而增大，且带宽越大，信道容量的起伏越明显。

图16是传输距离对信道容量的影响波形图，图中，从上到下，各波形的传输距离依次为3km、2km、1km和0.5km，可明显看出水声通信系统与陆地无线通信系统的区别：水声信道的信道容量明显依赖于传输距离。

(1)信道容量随传输距离的增大而减小，且存在明显衰落。

理论依据：声波在水中传输时,水将对声波产生较强的吸收作用,使声波能量严重衰减。

(2)信道距离近时，信道容量值起伏较大；信道距离远时，信道容量值起伏较小；

理论依据：由于收发端距离较近时,接收端能够接收到声线较多,多个路径信号相互抵消和迭加引起的信号幅度起伏较为剧烈；而在收发端距离较远时,接收端接收到的声线数量较少,并且到达的声线都已经历较强的衰减,所以此时引起接收端信号的起落较为平缓。

(3)若需要增大传输距离，可以增强发射功率，或借助中继或降低工作频率等方法。

图17是水深对信道容量的影响波形图，图中，从上到下，各波形的水深依次为1500m、1000m、600m、400m、250m、100m和60m，由图可知：

(1)信道容量随着水深的增加而减小；

由于水深的增加，每条路径的传输距离会增大，海水的吸收作用会更显著；而且过多的路径会导致信号能量衰减严重，不利于信号的传输。

(2)浅海时信道容量起伏波动大，深海时信道容量起伏波动较小；

在浅海，由海面和海底构成浅海声道，声波在声道中由海面和海底不断反射而传播。

水声信道受海水吸收和环境噪声影响大，其中浅海水声信道中的环境噪声更严重,包括海潮、湍流、海面刮风下雨、生物群体活动、船舶航行和石油钻探都会对水声信道产生较强的噪声干扰，所以浅海时信道容量值的起伏波动略大。

图18是收发端的高度差对信道容量的影响波形图，图中，从上到下，各波形表示的发射端和接收端的高度差依次为30m、10m、0m和-10m，由图可知，信道容量随Δh值的增大而减小。

因为在浅海中水声通信的作用距离主要是水平距离，如果发射端和接收端的垂直方向落差较大，由于海水在不同温度、盐度、密度等条件下，信道更易受到海水中不均匀介质起伏的影响，且信号传输会经历较多的反射和折射，收发端的不确定性漂移等都会导致多径效应和多普勒频移的影响更明显。

图19到21是在Bellhop大尺度模型下仿真的时变的信道传输矩阵图，由图可知，在bellhop模型下，信道传输矩阵的频率相关性比时间相关性更强。

图22是不同传输距离下的输出信噪比的波形图，图中，从上到下，各波形表示的传输距离依次为50km、10km、5km和1km，图23是传输距离为10km时的信噪比立体图，图24是传输距离为50km时的信噪比变化图。结合三幅图可以知道：

(1)传输距离越小，输出信噪比趋势越平坦；而随着传输距离的增大，输出信噪比的衰落也增大，频率选择性更强；衰落的主要因素是由于海水的吸收作用，导致传输损耗增大。

(2)随着传输距离的增大，数据传输的可用带宽在减小；

(3)由于传输距离越大，可用频率越小，所以高频只可用于中小距离的通信传输。

以上内容是结合具体的优选实施方式对本发明所作的进一步详细说明，不能认定本发明的具体实施只局限于这些说明。对于本发明所属技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干简单推演或替换，都应当视为属于本发明的保护范围。

Claims (10)

1.一种时变水声信道容量仿真模型，其特征在于，包括：

存储模块，预设并存储信道参数、大尺度参数、小尺度参数和多普勒参数；

读取模块，读取所述存储模块中的信道参数、大尺度参数、小尺度参数和多普勒参数，将所述信道参数和大尺度参数放入大尺度模块中，将所述小尺度参数发送到小尺度模块中，将所述多普勒参数发送到多普勒模块中；

大尺度模块，将所述信道参数和大尺度参数进行处理，通过一阶的AR变换获取大尺度变换后的随机信道参数，并将所述随机信道参数发送到多径信道处理模块中；

多径信道处理模块，基于射线追踪模型获取随机信道参数的多条路径的路径信息，以求得每条路径的路径长度、路径时延、小尺度衰减系数、路径到达角、海面海底反射次数和路径增益数据，并将每一条路径信息发送到筛选模块中；

筛选模块，忽略路径时延大于允许频率分辨率的路径，筛选出3至10条重要的路径，将筛选出的路径同时发送到小尺度模块和信道传输函数生成模块中；

小尺度模块，通过小尺度参数来计算由散射引起的多条微路径的小尺度衰减系数，并将所述小尺度衰减系数发送到信道传输函数生成模块中；

多普勒模块，处理多普勒参数，得到计算有效的多普勒矩阵，将所述多普勒矩阵发送到信道传输函数生成模块中；

信道传输函数生成模块，综合大尺度变换得到的路径系数、小尺度变换得到的小尺度衰减系数和多普勒效应得到的多普勒矩阵，在信道函数生成模块中计算总的传输矩阵并发送到信道容量处理模块中；以及

信道容量处理模块，通过对所述总的传输矩阵中信道传输函数进行处理变换，求平方和，积分等方法计算得到水声信道的脉冲响应、信道增益和信道容量。

2.根据权利要求1所述的时变水声信道容量仿真模型，其特征在于：所述存储模块中的信道参数存储于扩展名为prm的文件中，所述存储模块中的多普勒信息存储于扩展名为dop的文件中。

3.根据权利要求2所述的时变水声信道容量仿真模型，其特征在于：读取模块用读取指令读取存储模块中的信道参数、大尺度参数、小尺度参数和多普勒参数。

4.根据权利要求3所述的时变水声信道容量仿真模型，其特征在于：大尺度变换后的随机信道参数包括随机变量水深、发射端高度、接收端高度以及发射端和接收端的水平距离。

5.根据权利要求4所述的时变水声信道容量仿真模型，其特征在于：筛选模块通过路径长度来计算每一条路径的时延τ，最终只保留的路径，

其中，Δf为频率分辨率。

6.根据权利要求5所述的时变水声信道容量仿真模型，其特征在于，小尺度衰减系数满足下列2个公式中任意一个：

${\mathrm{\&gamma;}}_p\left(f\right)=\frac{1}{h_p}\underset{i\&GreaterEqual;0}{{\mathrm{\&Sigma;h}}_{p,i}}{e}^{-j2\mathrm{\&pi;f}{\mathrm{\&delta;}}_{{\mathrm{\&tau;}}_{p,i}}},$

式中，h_p为第p条路径的路径增益，i是第p条路径的第i条内路径，h_p，i为第p条路径的第i条内路径的路径增益，为第p条路径的第i条内路径的时延；

$\stackrel{\&OverBar;}{{\mathrm{\&gamma;}}_p}\left(f\right)={\mathrm{\&mu;}}_{p0}+{\mathrm{\&mu;}}_p{S}_p{\mathrm{\&rho;}}_p\left(f\right),$

式中，μ_p0是第p条路径的幅值，μ_p为微路径的均值，S_p为内路径数，ρ_p(f)为高斯分布零均值的内路径延迟。

7.根据权利要求6所述的时变水声信道容量仿真模型，其特征在于：多普勒模块在读取多普勒初值的基础上，计算发射端和接收端的多普勒速率，所述多普勒速率包括由漂移引起的多普勒率、垂直方向的多普勒率和海面运动的多普勒率；然后计算出前述三类多普勒因子，再将这三类多普勒因子进行累加得到有效的总的多普勒因子，组成多普勒矩阵。

8.根据权利要求7所述的时变水声信道容量仿真模型，其特征在于：信道传输函数生成模块中，用多普勒因子更新参考路径的传输函数，用多普勒因子更新小尺度衰减系数，在已知参考路径的传输函数的基础上，考虑传输损耗、路径增益和路径时延的因素，获得一个总的信道传输函数，该信道传输函数满足下列公式：

$H=H_0{\mathrm{\&Sigma;h}}_p{e}^{-j2{\mathrm{\&pi;f\&tau;}}_p},$

式中，H₀是参考路径的传输函数，h_p为第p条路径的路径增益，τ_p为第p条路径的路径时延。

9.根据权利要求8所述的时变水声信道容量仿真模型，其特征在于：本模型根据实际情况改变信道传输距离、水深、带宽以及发射端和接收端的高度差。

10.根据权利要求9所述的时变水声信道容量仿真模型，其特征在于：接收端的高度减去发射端的高度得到所述发射端和接收端的高度差。