CN108429591A - 一种适用于深海信道的多载波水声通信方法 - Google Patents
一种适用于深海信道的多载波水声通信方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN108429591A CN108429591A CN201711111019.3A CN201711111019A CN108429591A CN 108429591 A CN108429591 A CN 108429591A CN 201711111019 A CN201711111019 A CN 201711111019A CN 108429591 A CN108429591 A CN 108429591A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- sound
- formula
- velocity
- depth
- indicate
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
Classifications
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04B—TRANSMISSION
- H04B13/00—Transmission systems characterised by the medium used for transmission, not provided for in groups H04B3/00 - H04B11/00
- H04B13/02—Transmission systems in which the medium consists of the earth or a large mass of water thereon, e.g. earth telegraphy
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04B—TRANSMISSION
- H04B1/00—Details of transmission systems, not covered by a single one of groups H04B3/00 - H04B13/00; Details of transmission systems not characterised by the medium used for transmission
- H04B1/69—Spread spectrum techniques
- H04B1/707—Spread spectrum techniques using direct sequence modulation
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04B—TRANSMISSION
- H04B17/00—Monitoring; Testing
- H04B17/30—Monitoring; Testing of propagation channels
- H04B17/391—Modelling the propagation channel
- H04B17/3912—Simulation models, e.g. distribution of spectral power density or received signal strength indicator [RSSI] for a given geographic region
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
- H04L27/00—Modulated-carrier systems
- H04L27/26—Systems using multi-frequency codes
- H04L27/2601—Multicarrier modulation systems
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Spectroscopy & Molecular Physics (AREA)
- Electromagnetism (AREA)
- Measurement Of Velocity Or Position Using Acoustic Or Ultrasonic Waves (AREA)
Abstract
本发明提供了一种适用于深海信道的多载波水声通信方法,涉及水声通信领域,本发明通过计算声波在海洋中传播时由波阵面扩展引起的幅度衰减系数和声吸收引起的幅度衰减系数等参数,建立一个会聚区传输的二径信道模型,并利用该模型进行通信仿真;本发明所建立的深海水声信道二径模型既简化了信道模型,又能够真实反映水声信道的特性,通过进行MC‑DS‑CDMA系统仿真,实验结果显示在恶劣的水声信道环境中,系统具有良好的特性,能够实现较为稳健的通信,系统传输效率较高,误码率满足实际工程应用的需求,能在实际中应用。
Description
技术领域
本发明涉及水声通信领域,尤其是一种适用于深海信道的水声通信方法。
背景技术
随着近些年海洋资源开发越来越得到各国政府的重视,水声通信的应用需求不断增加。海洋介质对高频信号的衰减严重,导致其传输带宽较窄;声波在海洋中传输速度缓慢,收发机相对运动导致接收信号较大的多普勒频偏。海洋环境的复杂多变导致水声信道具有时变、空变、强多径干扰、多普勒等特点。这些都为水下通信数据传输带来巨大的挑战。
多载波调制技术起源于上世纪60年代中期,运用多个载波对数字信号进行调制,具有传输速率高的特点,但其抗干扰性能一般,不适合应用于水下通信。扩频通信技术起源于上世纪50年代,发展于军事中的通信抗干扰技术。直接序列扩频技术具有很强的抗干扰性能,但其传输速率低下。
发明内容
为了克服现有技术的不足,本发明提供一种水声通信方法,将多载波调制技术和直接序列扩频技术相结合应用于水下通信中,旨在提高信息传输速率和抗干扰能力。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案详细步骤如下:
步骤1:本发明中,海洋分为表面等温层,温跃层和深海等温层,表面等温层和深海等温层为正声速梯度水层,温跃层为负声速梯度水层,其中,表面等温层为海洋中0~100米的深度,温跃层为100-300米的深度,深海等温层为300米以下的深度,取海深为H,其中声源置于深度h,随着海深H的变化,在声道轴的上下方分别为声速负梯度和声速正梯度,水平传输距离为s,声线在传播时轨迹发生弯曲,声线路径一仅在温跃层传输,声线路径二将越过声道轴,进入深海等温层,由于深海等温层是负梯度分布水层,声线将重新进入温跃层,在温跃层存在两条声线的交点构成的区域即会聚区,接收端布放在会聚区,接收端将收到两个独立的声音信号,两个声音信号经过的轨迹便构成了会聚区传输的二径信道模型,声速路径起点坐标为(0,z0),路径一的最高点位置的坐标为(r1,z1),接收端的坐标为(r2,z2),则海洋中声速与声音所处深度、海水的盐度和温度之间的公式由下式表示:
c=1449.2+4.6T-0.055T2+0.00029T3+(1.34-0.01T)(s-35)+0.016z (1)
式(1)中,c为声速度,单位为m/s,T为温度,单位为℃,s为含盐度,单位为‰; z为声音信号所处的深度,单位为m;
步骤2:根据式(1)得到表面等温层的声速:
c0(z)=c0[1+a0(z-z0)] (2)
式(1)中a0表示等温层梯度分布系数,c0表示深度z0的声速;
温跃层的声速为:
c1(z)=c0[1+a1(z-z0)]+b1T+b2T2+b3T3 (3)
式(3)中a1表示温跃层梯度分布系数,b1、b2和b3为温度变化系数;
深海等温层的声速:
c2(z)=c0[1+a2(z-z0)] (4)
式(4)中a2表示海底等温层的梯度分布系数;
假设温跃层中水温随深度的增加而均匀下降,即
T=kz+T0 (5)
式中T0为温跃层顶端的温度,k为温度系数,为负值;
将式(5)带入式(3)中得
c1(z)=e0+e1z+e2z2+e3z3 (6)
式中:
e0=c0-a1z0+b1T0+b2T0 2+b3T0 3
e1=c0a1+b1k+2b2kT0+3b3kT0 2
e2=b2k2+3b3k2T0
e3=b3k3
海洋中声线轨迹为二径信道中对应声线轨迹为:
其中,r是传输距离,r0为深度z0对应的传输距离,θ为掠射角,θ0是参考点的掠射角,即:
步骤3:声波经路径一到达接收端所用时间为
其中,r2是对应深度为z2处的传输距离,即:
声波经路径二到达接收端所用的时间为:
其中,ZSOFAR为声道轴声速最小值对应的深度,cSOFAR是对应深度的声速,Zmax是传输最远距离rmax对应的深度;
假设发射机和接收机的深度均为h,表面等温层的厚度为100米,则通过会聚区传输的最远距离rmax为
T0为温跃层顶端的温度,则可计算出e0,e1,e2,e3的值,设定积分步长为λ,得到rmax,将e0、e1、e2、e3带入式(9)得t1,带入式(10)可得t2,因此在rmax传输距离范围内的最大时延差τMAX为|t2-t1|;
步骤4:声波在海洋中传播时损失来源有海水声吸收和波阵面扩展,由波阵面扩展引起的幅度衰减系数为:
海水声吸收损失α的公式为:
式中:ρF表示海水密度;cF表示声速度,μF表示淡水的动态切变粘滞系数,μ'F表示淡水的动态体积粘滞系数,fm表示硫酸镁的驰豫频率,frb表示硼酸盐的驰豫频率, A'=2.03*10-5dB/(KHm10-3),A”=1.2*10-4dB/(kHzm),s表示含盐度,f表示声波频率,单位为KHz,P表示静水压,单位为Pa;
声波通过路径一,由声吸收引起的幅度衰减系数为
声波通过路径二,由声吸收引起的幅度衰减系数
将公式(13)代入公式(14)和(15),可以计算得到由声吸收引起的幅度衰减系数,通过公式(12)、(14)和(15)分别计算得到los21,los22,los1,最大幅度衰减为 losmax=los1+max(los21,los22),建立二径信道模型的最大幅度衰减losmax,即可进行通信仿真。
本发明的有益效果在于本发明所建立的深海水声信道二径模型既简化了信道模型,又能够真实反映水声信道的特性,通过进行MC-DS-CDMA系统仿真,实验结果显示在恶劣的水声信道环境中,系统具有良好的特性,能够实现较为稳健的通信,系统传输效率较高,误码率满足实际工程应用的需求,能在实际中应用。
附图说明
图1为本发明深海声速剖面与声线图。
图2为本发明会聚区传输方式二径信道模型,其中,zline表示表面等温层所处的位置。
图3为本发明MC-DS-CDMA通信系统仿真模型。
图4为本发明误码率与信噪比关系曲线图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明进一步说明。
步骤1:本发明中,海洋分为表面等温层,温跃层和深海等温层,表面等温层和深海等温层为正声速梯度水层,温跃层为负声速梯度水层,其中,表面等温层为海洋中0~100米的深度,温跃层为100-300米的深度,深海等温层为300米以下的深度,取海深为H,其中声源置于深度h,随着海深H的变化,在声道轴的上下方分别为声速负梯度和声速正梯度,水平传输距离为s,声线在传播时轨迹发生弯曲,声线路径一只在温跃层传输,声线路径二将越过声道轴,进入深海等温层,由于深海等温层是负梯度分布水层,因此经过一段距离后,声线将重新进入温跃层,在温跃层的部分区域存在两条声线的交点构成的区域即会聚区,将接收端布放在会聚区,如图1所示,接收端将收到两个独立的声音信号,两个声音信号经过的轨迹便构成了会聚区传输的二径信道模型,如图2所示,声速沿路径一和路径二传播所用的时间不仅与声线的长度有关而且与路径上每一点的声速有关,声速路径起点坐标为(0,z0),路径一的最高点位置的坐标为(r1,z1),接收端的坐标为(r2,z2),海洋中声速与声音所处深度、海水的盐度和温度之间的公式由下式表示:
c=1449.2+4.6T-0.055T2+0.00029T3+(1.34-0.01T)(s-35)+0.016z (1)
式(1)中,c为声速度,单位为m/s,T为温度,单位为℃,s为含盐度,单位为‰; z为声音信号所处的深度,单位为m;
步骤2:根据式(1)得到表面等温层的声速:
c0(z)=c0[1+a0(z-z0)] (2)
式(1)中a0表示等温层梯度分布系数,c0表示深度z0的声速;
温跃层的声速为:
c1(z)=c0[1+a1(z-z0)]+b1T+b2T2+b3T3 (3)
式(3)中a1表示温跃层梯度分布系数,b1、b2和b3为温度变化系数;
深海等温层的声速:
c2(z)=c0[1+a2(z-z0)] (4)
式(4)中a2表示海底等温层的梯度分布系数;
假设温跃层中水温随深度的增加而均匀下降,即
T=kz+T0 (5)
式中T0为温跃层顶端的温度,k为温度系数,为负值;
将式(5)带入式(3)中得
c1(z)=e0+e1z+e2z2+e3z3 (6)
式中e0=c0-a1z0+b1T0+b2T0 2+b3T0 3
e1=c0a1+b1k+2b2kT0+3b3kT0 2
e2=b2k2+3b3k2T0
e3=b3k3
海洋中声线轨迹为二径信道中对应声线轨迹为:
其中,r是传输距离,r0为深度z0对应的传输距离,θ为掠射角,θ0是参考点的掠射角,即:
本发明中取Z0=300m,Z1=100m,Z2=900m。
步骤3:声波经路径一到达接收端所用时间为
其中,r2是对应深度为z2处的传输距离;
即:
声波经路径二到达接收端所用的时间为:
其中,Zsofar为声道轴声速最小值对应的深度,csofar是对应深度的声速,Zmax是传输最远距离rmax对应的深度。
假设发射机和接收机的深度均为h,h取300米,表面等温层的厚度为100米,则通过会聚区传输的最远距离为
T0为温跃层顶端的温度,取其统计平均温度4℃,则可计算出e0,e1,e2,e3的值,由于式(11)无法积分,因此设定积分步长为λ,λ取0.1,得到rmax,将e0、e1、e2、 e3带入式(9)得t1,带入式(10)和式(11)可得t2,因此在rmax传输距离范围内的最大时延差τMAX为|t2-t1|;
步骤4:声波在海洋中传播时损失来源有海水声吸收和波阵面扩展,由波阵面扩展引起的幅度衰减系数为:
海水声吸收损失α的公式为:
式中:ρF表示海水密度,其值取为1000kg/m3;cF表示声速度,其值取在海水温度为14℃时为1416m/s;μF表示淡水的动态切变粘滞系数,本发明取在水温为14℃时的值为1.2*10-3Ns/m2;μ'F表示淡水的动态体积粘滞系数,本发明取水温为14℃时值为 3.3*10-3Ns/m;fm表示硫酸镁的驰豫频率;frb表示硼酸盐的驰豫频率;
A'=2.03*10-5dB/(KHm10-3);A”=1.2*10-4dB/(kHzm);s表示含盐度,为35‰;f表示声波频率,单位为KHz;P表示静水压,单位为Pa。
为了研究问题的方便,取式(13)中除频率之外的其他参数为世界海洋中的统计平均值,得到由海水声吸收引起的传播损失为:
声波通过路径一,由声吸收引起的幅度衰减系数为
声波通过路径二,由声吸收引起的幅度衰减系数
将公式(13)代入公式(14)和(15),可以计算得到由声吸收引起的幅度衰减系数,通过公式(12)、(14)和(15)分别计算得到los21,los22,los1,得到最大幅度衰减losmax=los1+max(los21,los22),建立二径信道模型的最大幅度衰减losmax,即可进行通信仿真。
本发明建立MC-DS-CDMA通信系统的SIMULINK仿真模型如图3所示。伯努利二进制产生器作为信源产生码元宽度为0.016s的随机性序列。设定伪随机序列产生器产生级数为5码元宽度为0.0016s的m序列。两序列经过异或运算后形成单极性信号s1(k)。 s1(k)经过单双极性转换函数function1的作用后变换成双极性信号s2(k)。由于s2(k)的数据类型是布尔型,不能直接进行傅里叶反变换,因此需要在IFFT模块之前串联数据类型转换模块,将布尔型数据转化成double型数据。设定子载波的数目为5,因此buffer 模块的输出数据宽度应为5。需要注意的是buffer模块的初始值为零,因此输出的数据会有五个码元宽度的延迟。之后数据经过IFFT模块、Gain模块和并串转换模块便完成了OFDM调制。傅里叶反变换实现OFDM调制的条件是最低子载波的频率为零,因此在发射信号前需要对信号进行上变频处理。设定频移量为75Hz。变频后的信号进入本发明所建立的深海二径信道模型和信噪比为1的加性高斯白噪声模块后被接收机接收。
接收机收到信号后,首先对信号进行下变频处理,然后经串并转换形成5路信号。需要注意的是串并转换模块的初始值为零,因此输出的数据会有5个码元宽度的延迟。 5路信号经过FFT模块后便完成了解调的过程。取数据的实部,经过取整模块的处理便得到了5路双极型数据流。然后将数据流进行并串转换得到解调之后的数据流。双极型数据流经过fcn2函数模块的处理便转换成了单极型数据流。由于buffer模块引入了10个码元宽度的延迟,因此需要对伪随机序列延迟10个码元宽度再进行解扩。解扩后的数据流每10个为一组,对每组中的10个数进行累加,设定判决门限为5,若累加和大于5 则输出1,否则输出0。输出信号和伯努利产生器经过一个单位延迟后的信号进入错误率计算仪中便得到了MC-DS-CDMA通信系统的误码率。
从仿真结果可以看出如果不对信道进行均衡,系统的误码率很大,通信系统完全不能使用。为了改善系统的抗干扰能力,就必须在系统中引入自适应均衡滤波器。加入自适应LMS均衡滤波器模块。自适应LMS均衡器的内部结构主要与步长(Step size) 和抽头数量(Filter length)有关。步长的取值根据是:步长参数必须小于均衡器输入相关矩阵的最大特征值的倒数。否则,滤波器将不收敛。此外步长越长,滤波器的收敛速度越快。抽头数量决定了输出信号与期望信号的误差范围。抽头数量越多,误差范围越小,自适应均衡滤波器的结构也越复杂。对于多径信道,抽头数量一般设置为20 左右。这里设置自适应均衡滤波器的步长为0.01,抽头数量为20。
由于自适应均衡滤波系统中存在10个采样宽度的延时,因此在对信号进行下变频处理时,必须对解调信号进行相同时间的延时。在解扩时应该对伪随机序列发生器延迟20个码元后再对信号进行解扩。同样在计算误码率时,应该对伯努利二进制产生器延迟两个码元后再进行计算。
设定仿真时间为6.384s,对该通信系统进行仿真。需要说明的是由于收发信机的相对运动和海水的流动,深海信道中不可避免地存在着多普勒效应,因此深海信道是一个时变信道。假设多普勒频移为Δf,则在Δt=1/Δf的相干时间内,深海信道可看作时不变信道。因此在实际的通信系统中,每经过Δt时间,均衡器的抽头系数改变一次。改变信道中的信噪比可得到误码率与信噪比的关系曲线如图4所示。通过仿真结果可以证明自适应LMS均衡滤波器对于改善因深海信道对MC-DS-CDMA通信系统误码率的影响有重要意义。
综上所述,本发明提出了一种适用于深海信道的多载波水声通信方法,在目前海洋权益竞争十分激烈的背景下,深海无线通信技术得到了许多国家的重视。多载波直接序列扩频通信技术具有较高的有效性和可靠性,本发明利用会聚区传输方式的特点建立了简易的多径信道模型。根据水声理论的相关知识,计算了多径信道的时延差以及幅度衰减。建立了有效的适用于深海信道的MC-DS-CDMA通信系统。
Claims (1)
1.一种适用于深海信道的多载波水声通信方法,其特征在于包括下述步骤:
步骤1:本发明中,海洋分为表面等温层,温跃层和深海等温层,表面等温层和深海等温层为正声速梯度水层,温跃层为负声速梯度水层,其中,表面等温层为海洋中0~100米的深度,温跃层为100-300米的深度,深海等温层为300米以下的深度,取海深为H,其中声源置于深度h,随着海深H的变化,在声道轴的上下方分别为声速负梯度和声速正梯度,水平传输距离为s,声线在传播时轨迹发生弯曲,声线路径一仅在温跃层传输,声线路径二将越过声道轴,进入深海等温层,由于深海等温层是负梯度分布水层,声线将重新进入温跃层,在温跃层存在两条声线的交点构成的区域即会聚区,接收端布放在会聚区,接收端将收到两个独立的声音信号,两个声音信号经过的轨迹便构成了会聚区传输的二径信道模型,声速路径起点坐标为(0,z0),路径一的最高点位置的坐标为(r1,z1),接收端的坐标为(r2,z2),则海洋中声速与声音所处深度、海水的盐度和温度之间的公式由下式表示:
c=1449.2+4.6T-0.055T2+0.00029T3+(1.34-0.01T)(s-35)+0.016z (1)
式(1)中,c为声速度,单位为m/s,T为温度,单位为℃,s为含盐度,单位为‰;z为声音信号所处的深度,单位为m;
步骤2:根据式(1)得到表面等温层的声速:
c0(z)=c0[1+a0(z-z0)] (2)
式(1)中a0表示等温层梯度分布系数,c0表示深度z0的声速;
温跃层的声速为:
c1(z)=c0[1+a1(z-z0)]+b1T+b2T2+b3T3 (3)
式(3)中a1表示温跃层梯度分布系数,b1、b2和b3为温度变化系数;
深海等温层的声速:
c2(z)=c0[1+a2(z-z0)] (4)
式(4)中a2表示海底等温层的梯度分布系数;
假设温跃层中水温随深度的增加而均匀下降,即
T=kz+T0 (5)
式中T0为温跃层顶端的温度,k为温度系数,为负值;
将式(5)带入式(3)中得
c1(z)=e0+e1z+e2z2+e3z3 (6)
式中:
e0=c0-a1z0+b1T0+b2T0 2+b3T0 3
e1=c0a1+b1k+2b2kT0+3b3kT0 2
e2=b2k2+3b3k2T0
e3=b3k3
海洋中声线轨迹为二径信道中对应声线轨迹为:
其中,r是传输距离,r0为深度z0对应的传输距离,θ为掠射角,θ0是参考点的掠射角,即:
步骤3:声波经路径一到达接收端所用时间为
其中,r2是对应深度为z2处的传输距离,即:
声波经路径二到达接收端所用的时间为:
其中,ZSOFAR为声道轴声速最小值对应的深度,cSOFAR是对应深度的声速,Zmax是传输最远距离rmax对应的深度;
假设发射机和接收机的深度均为h,表面等温层的厚度为100米,则通过会聚区传输的最远距离rmax为
T0为温跃层顶端的温度,则可计算出e0,e1,e2,e3的值,设定积分步长为λ,得到rmax,将e0、e1、e2、e3带入式(9)得t1,带入式(10)可得t2,因此在rmax传输距离范围内的最大时延差τMAX为|t2-t1|;
步骤4:声波在海洋中传播时损失来源有海水声吸收和波阵面扩展,由波阵面扩展引起的幅度衰减系数为:
海水声吸收损失α的公式为:
式中:ρF表示海水密度;cF表示声速度,μF表示淡水的动态切变粘滞系数,μ'F表示淡水的动态体积粘滞系数,fm表示硫酸镁的驰豫频率,frb表示硼酸盐的驰豫频率,A'=2.03*10- 5dB/(KHm10-3),A”=1.2*10-4dB/(kHzm),s表示含盐度,f表示声波频率,单位为KHz,P表示静水压,单位为Pa;
声波通过路径一,由声吸收引起的幅度衰减系数为
声波通过路径二,由声吸收引起的幅度衰减系数
将公式(13)代入公式(14)和(15),可以计算得到由声吸收引起的幅度衰减系数,通过公式(12)、(14)和(15)分别计算得到los21,los22,los1,最大幅度衰减为losmax=los1+max(los21,los22),建立二径信道模型的最大幅度衰减losmax,即可进行通信仿真。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201711111019.3A CN108429591B (zh) | 2017-11-13 | 2017-11-13 | 一种适用于深海信道的多载波水声通信方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201711111019.3A CN108429591B (zh) | 2017-11-13 | 2017-11-13 | 一种适用于深海信道的多载波水声通信方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN108429591A true CN108429591A (zh) | 2018-08-21 |
CN108429591B CN108429591B (zh) | 2021-05-18 |
Family
ID=63155721
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201711111019.3A Expired - Fee Related CN108429591B (zh) | 2017-11-13 | 2017-11-13 | 一种适用于深海信道的多载波水声通信方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN108429591B (zh) |
Cited By (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN109299697A (zh) * | 2018-09-30 | 2019-02-01 | 泰山学院 | 基于水声通信调制方式识别的深度神经网络系统及方法 |
CN109725053A (zh) * | 2019-01-22 | 2019-05-07 | 中国人民解放军国防科技大学 | 基于高分辨率海洋再分析产品获取水声场特性数据的方法 |
CN110006434A (zh) * | 2019-04-23 | 2019-07-12 | 河海大学常州校区 | 温跃层海域中基于蚁群算法避障的水下滑翔机路径规划方法 |
CN110398744A (zh) * | 2019-07-26 | 2019-11-01 | 中国人民解放军国防科技大学 | 一种基于声信号的海洋温跃层特征参数寻优反演方法 |
CN111245526A (zh) * | 2020-03-23 | 2020-06-05 | 西安电子科技大学 | 一种基于多载波的水声通信峰均比抑制方法 |
CN114584226A (zh) * | 2022-03-24 | 2022-06-03 | 王剑 | 低能耗高吞吐水声容断容迟通讯网络协议栈 |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102638308A (zh) * | 2012-02-22 | 2012-08-15 | 大连大学 | 一种水下光传输特性的分析方法 |
CN104753561A (zh) * | 2013-12-26 | 2015-07-01 | 中国科学院声学研究所 | 一种抑制水声通信中多途干扰的直接序列扩频调制方法 |
US20160204914A1 (en) * | 2000-06-13 | 2016-07-14 | Comcast Cable Communications, Llc | Transmission of data using a plurality of radio frequency channels |
CN106656355A (zh) * | 2016-09-30 | 2017-05-10 | 北京东土科技股份有限公司 | 一种远程水声通信系统及其控制方法 |
CN106950568A (zh) * | 2017-02-23 | 2017-07-14 | 山东科技大学 | 一种自适应多节点等效声速剖面的构建方法 |
-
2017
- 2017-11-13 CN CN201711111019.3A patent/CN108429591B/zh not_active Expired - Fee Related
Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20160204914A1 (en) * | 2000-06-13 | 2016-07-14 | Comcast Cable Communications, Llc | Transmission of data using a plurality of radio frequency channels |
CN102638308A (zh) * | 2012-02-22 | 2012-08-15 | 大连大学 | 一种水下光传输特性的分析方法 |
CN104753561A (zh) * | 2013-12-26 | 2015-07-01 | 中国科学院声学研究所 | 一种抑制水声通信中多途干扰的直接序列扩频调制方法 |
CN106656355A (zh) * | 2016-09-30 | 2017-05-10 | 北京东土科技股份有限公司 | 一种远程水声通信系统及其控制方法 |
CN106950568A (zh) * | 2017-02-23 | 2017-07-14 | 山东科技大学 | 一种自适应多节点等效声速剖面的构建方法 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
兰英 等: "浅海水声多途信道建模与仿真", 《舰船科学技术》 * |
Cited By (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN109299697A (zh) * | 2018-09-30 | 2019-02-01 | 泰山学院 | 基于水声通信调制方式识别的深度神经网络系统及方法 |
CN109725053A (zh) * | 2019-01-22 | 2019-05-07 | 中国人民解放军国防科技大学 | 基于高分辨率海洋再分析产品获取水声场特性数据的方法 |
CN110006434A (zh) * | 2019-04-23 | 2019-07-12 | 河海大学常州校区 | 温跃层海域中基于蚁群算法避障的水下滑翔机路径规划方法 |
CN110006434B (zh) * | 2019-04-23 | 2023-05-23 | 河海大学常州校区 | 温跃层海域中基于蚁群算法避障的水下滑翔机路径规划方法 |
CN110398744A (zh) * | 2019-07-26 | 2019-11-01 | 中国人民解放军国防科技大学 | 一种基于声信号的海洋温跃层特征参数寻优反演方法 |
CN111245526A (zh) * | 2020-03-23 | 2020-06-05 | 西安电子科技大学 | 一种基于多载波的水声通信峰均比抑制方法 |
CN111245526B (zh) * | 2020-03-23 | 2021-04-02 | 西安电子科技大学 | 一种基于多载波的水声通信峰均比抑制方法 |
CN114584226A (zh) * | 2022-03-24 | 2022-06-03 | 王剑 | 低能耗高吞吐水声容断容迟通讯网络协议栈 |
CN114584226B (zh) * | 2022-03-24 | 2024-04-19 | 王剑 | 低能耗高吞吐水声容断容迟网络通讯方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN108429591B (zh) | 2021-05-18 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN108429591A (zh) | 一种适用于深海信道的多载波水声通信方法 | |
CN107018105B (zh) | 水下可见光通信方法及系统 | |
Lou et al. | Underwater Communications and Networks | |
Wolff et al. | Acoustic underwater channel and network simulator | |
Yang et al. | Joint channel estimation and generalized approximate messaging passing-based equalization for underwater acoustic communications | |
Qi et al. | Range-extending optical transceiver structure for underwater vehicles and robotics | |
Qiao et al. | Shallow water acoustic channel modeling and MIMO-OFDM simulations | |
Li et al. | Bit-error rate gradient descent Doppler estimation for underwater acoustic OFDM communication | |
CN105812298A (zh) | 一种基于垂直接收阵复合信道被动时间反转镜的信号处理方法 | |
Han et al. | Experimental demonstration of single carrier underwater acoustic communication using a vector sensor | |
CN103139111A (zh) | 一种ofdm系统中的低复杂度信号检测方法和设备 | |
Ashri et al. | BER of FRFT-based OFDM system for underwater wireless communication | |
CN111641467B (zh) | 一种抵抗海水多径效应的海洋用感应耦合链通信方法 | |
Zhang et al. | Research on synchronization technology for OFDM underwater acoustic communication system | |
CN115426233A (zh) | 一种叠加导频的m元多相序列扩频水声通信方法 | |
Chaves et al. | Modeling and simulation of underwater acoustic communication systems | |
Jing et al. | Attack simulation model and channel statistics in underwater acoustic sensor networks | |
Kumar et al. | DCT based OFDM for underwater acoustic communication | |
Pranitha et al. | Ber performance evaluation of underwater communication system with spatial diversity | |
Zhao et al. | Underwater acoustic networks environment simulation with combination of BELLHOP and OPNET modeler | |
Qiao et al. | Experimental study of long-range shallow water acoustic communication based on OFDM-modem | |
Wang et al. | Recursive Decoding Based Multi-channel M-ary Spread Spectrum Underwater Acoustic Communication | |
CN103684703B (zh) | 一种基于空时频编码及被动时反接收的水声mimo通信方法 | |
Pu et al. | Research on M-ary Chaotic Phase Modulation Orthogonal Multi-carrier Spread Spectrum for Underwater Acoustic Communication | |
Sun et al. | Adaptive Modulation and Coding Scheme Based on Multi-source Indicator Fusion |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant | ||
CF01 | Termination of patent right due to non-payment of annual fee | ||
CF01 | Termination of patent right due to non-payment of annual fee |
Granted publication date: 20210518 Termination date: 20211113 |