CN117220808B - 一种基于环境驱动和任务驱动的空海跨介质信道建模方法 - Google Patents

Abstract

一种基于环境驱动和任务驱动的空海跨介质信道建模方法，涉及无线通讯技术领域，本申请的技术方案既引入如相对介电常数、电导率、海面风速和海山高度等环境参数，又融合了节点位置与距离等任务驱动信息，并且本申请根据环境驱动建模，结合地理位置所在的海洋特征，可以更真实地融入环境信息，使得模型更加科学和实际；而任务驱动可以融入建模场景需求，从而根据位置、距离等信息调整信道模型。本申请技术方案充分考虑了海面反射导致的损耗，采用本申请技术方案进行信道建模，信道准确，可以预测信道的变化趋势，并进行动态调整，极大地提高通信质量和信道利用率。

Description

一种基于环境驱动和任务驱动的空海跨介质信道建模方法

技术领域

本发明涉及无线通讯技术领域，具体为一种基于环境驱动和任务驱动的空海跨介质信道建模方法。

背景技术

目前，水上和水下部分通过光通信或射频(RF)通信进行直接传输的研究较少，实施起来也较为困难。较为成熟的方式是使用海面网关或AUV等中继节点，将水上和水下部分连接起来，组成异构空海跨域通信网络。在通信网络中，信道建模尤为重要。通过建立准确的信道模型，可以预测信道的变化趋势，并进行动态调整，以提高通信质量和信道利用率。在空海跨介质信道建模中，水上部分使用无线电信道，而在水下环境中，由于水对电磁波的阻抗较大，不能像在空气环境中那样进行无线电通信，通常需要使用水下光或水声通信技术来实现水下信息传输。

无线电波可以更好地穿透障碍物，并在海上不良天气下受到较小影响，使得无线电通信可以在海上等更恶劣的环境中应用。近年来，几种衰落模型，如CI、CIF和ABG等，经常被用于无线电信道建模。

在水下部分，由于光线在水中很快被散射和吸收，还可能会受到阻挡，导致传输距离较短。而声波能够沿着海面和海底传播，不受阻挡，在水中的传播距离比光波更远，且不会对海洋生态系统造成危害，因此在水下通信中更具有优越性。水声信道则使用不同的建模方法来适应信号不同的载波频率，在较高频率下，声波的波长变小，可以近似看作是几何声学问题，即可利用射线理论模拟声波的传播路径；而在低频条件下，声波在水中传播能量会经过多次反射、散射和透波，形成了比较明显的简正波结构，因此适用于简正波方法。

发明内容

本发明的目的是：针对现有空海跨介质信道建模中并未考虑海面场景，因此导致建立的信道不准确，进而导致了通信质量和信道利用率低的问题，提出一种基于环境驱动和任务驱动的空海跨介质信道建模方法。

本发明为了解决上述技术问题采取的技术方案是：

一种基于环境驱动和任务驱动的空海跨介质信道建模方法，所述方法包括无线电信道部分和水声信道部分；

所述无线电信道部分具体包括以下步骤：

步骤一：获取空海跨介质信道中无线电信道的环境驱动信息及任务驱动信息，

所述无线电信道的环境驱动信息包括天线参数和环境参数，

所述天线参数包括天线增益和线路衰减，

所述环境参数包括相对介电常数和电导率，

所述无线电信道的任务驱动信息包括无人机与海面网关间的距离、无人机发射信号频率和无人机天线仰角；

步骤二：基于无线电信道的任务驱动信息，并结合CI模型，得到无线电在大气中的传播损失；

步骤三：基于无线电信道的环境驱动信息，得到海面反射导致的损失；

步骤四：获取无线电接收端的噪声，所述无线电接收端的噪声包括无线电热噪声和系统噪声；

步骤五：基于无线电在大气中的传播损失、海面反射导致的损失以及无线电接收端的噪声得到无线电信道信噪比，以此建立无线电信道；

所述水声信道部分具体包括以下步骤：

步骤六：获取空海跨介质信道中水声信道的环境驱动信息和任务驱动信息，

所述水声信道的环境驱动信息包括海洋声速梯度、海面风速和海山高度，

所述水声信道的任务驱动信息包括收/发节点的深度和距离；

步骤七：基于水声信道的环境驱动信息，配置海面和海底特征以及海洋中的声速；

步骤八：基于海面特征，利用Pierson-Moskowitz谱模型，得到功率频谱密度；

步骤九：对功率频谱密度进行快速反傅立叶变换得到空间域中的表面波；

步骤十：基于海底特征，得到海山的随机高度；

步骤十一：将海洋中的声速、空间域中的表面波、海山的随机高度以及收/发节点的深度和距离输入bellhop，得到信道的增益，进而得到水声信道的信噪比，以此建立水声信道。

进一步的，所述无线电在大气中的传播损失表示为：

PL(f,d)＝PL_FS(f,1m)+10nlog₁₀(d)+χ_σ ^CI

其中，n为路径损耗指数，即PLE，χ_σ ^CI为阴影衰落，σ为标准差，f为信道的载波频率，PL_FS(f,1m)为参考距离为1m，频率为f时的自由空间路径损耗，即FSPL，d为微分。

进一步的，所述FSPL表示为：

其中c是光速，为3×10⁸m/s。

进一步的，所述海面反射导致的损失表示为：

P_r＝G_r+R+η_I

η＝ε_r(f)-j·60·λ·σ(f)

R＝20log|R_C|

G_r(θ)＝-4×10^-4(10^Gm/10-1)θ²

θ＝2θ_i

其中，θ_i为仰角，θ为从视轴测量出的角度，P为总接收功率，G_r为镜面反射点方向的相对天线增益，G_r(θ)为G_r的主瓣天线辐射图，G_m为最大天线增益值，η_I为归一化漫射系数，ε_r(f)为频率f处的表面相对介电常数，σ(f)为频率f处的表面电导率，λ为自由空间波长，A为接收信号功率，η为中间变量，j为虚数。

进一步的，所述无线电信道信噪比表示为：

SNR＝S-P_n

P_n＝F_a+10log(B·k·T₀)

S＝P_t+G_t+G_r-L_t-L_r-L_f-L_p

L_f＝PL(f,d)+F_d(p)

其中，S为接收到的信号强度，P_n为无线电接收端的噪声，F_a为热噪声，10log(B·k·T₀)为系统噪声，k为玻尔兹曼常数，B为带宽，T为接收机的噪声温度，T₀为参考温度，T_a为外部噪声引起的有效天线温度，P_t为发射端的全向辐射功率，G_t为发射天线增益，G_r为接收天线增益，L_t为发射端射频线路衰减，L_r为接收端射频线路衰减，L_p为天线极化衰减，L_f为传输衰减，即无线电在大气中的传播损失和海面反射导致的损失的和。

进一步的，所述海洋中的声速表示为：

c＝1492.9+3(t-10)-6×10^-3(t-10)²-4×10^-2(t-18)²+1.2(s-35)-10^-2(t-18)(s-35)+h/61

其中，c为海洋中的声速，t为温度，s为盐度，h为深度。

进一步的，所述功率频谱密度表示为：

其中，α＝0.0081，β＝0.74，g为重力加速度，U为海面以上19.5米处的风速，ω为空间角频率。

进一步的，所述海山的随机高度表示为：

其中，R(x)为缩放函数，R(x)∈(0,1]，x为水平范围，z_max为最大山丘海拔，L_hill为单个山丘的长度，等于两个相邻山峰之间的距离。

进一步的，所述信道的增益表示为：

其中，f_min和f_max为信道中的最小和最大频率，N为多径分量的总数，A_spr[n]为第n条声线的传播损失，θ[n]为第n条路径由于反射引起的相移，τ[n]为第n条路径的传播时延，τ₀为参考时间，即第一个接收到信号的路径的传播时延，A_abs(n,f)是频率为f的第n个路径的吸收损耗。

进一步的，所述水声信道的信噪比表示为：

N_t(f)＝17-30log(f)

N_s(f)＝40+20(s-0.5)+26log(f)-60log(f+0.03)

N_th(f)＝-15+20log(f)

其中，P_Tx为发射信号功率，S_noise(f)为总噪声功率谱密度，N_t(f)为湍流噪声，N_s(f)为船舶噪声，N_w(f)为表面波噪声，N_th(f)为海水热噪声，s∈[0,1]为航船活跃因子，0为低，1为高，w为由于表面波而产生噪声的风速。

本发明的有益效果是：

本申请的技术方案既引入如相对介电常数、电导率、海面风速和海山高度等环境参数，又融合了节点位置与距离等任务驱动信息，并且本申请根据环境驱动建模，结合地理位置所在的海洋特征，可以更真实地融入环境信息，使得模型更加科学和实际；而任务驱动可以融入建模场景需求，从而根据位置、距离等信息调整信道模型。本申请技术方案充分考虑了海面反射导致的损耗，采用本申请技术方案进行信道建模，信道准确，可以预测信道的变化趋势，并进行动态调整，极大地提高通信质量和信道利用率。

附图说明

图1为本申请应用场景示意图；

图2为本申请无线电信道建立流程图；

图3为本申请水声信道建立流程图。

具体实施方式

需要特别说明的是，在不冲突的情况下，本申请公开的各个实施方式之间可以相互组合。

具体实施方式一：参照图1具体说明本实施方式，本实施方式所述的一种基于环境驱动和任务驱动的空海跨介质信道建模方法，所述方法包括无线电信道部分和水声信道部分；

所述无线电信道部分具体包括以下步骤：

步骤一：获取空海跨介质信道中无线电信道的环境驱动信息及任务驱动信息，

所述无线电信道的环境驱动信息包括天线参数和环境参数，

所述天线参数包括天线增益和线路衰减，

所述环境参数包括相对介电常数和电导率，

所述无线电信道的任务驱动信息包括无人机与海面网关间的距离、无人机发射信号频率和无人机天线仰角；

步骤二：基于无线电信道的任务驱动信息，并结合CI模型，得到无线电在大气中的传播损失；

步骤三：基于无线电信道的环境驱动信息，得到海面反射导致的损失；

步骤四：获取无线电接收端的噪声，所述无线电接收端的噪声包括无线电热噪声和系统噪声；

步骤五：基于无线电在大气中的传播损失、海面反射导致的损失以及无线电接收端的噪声得到无线电信道信噪比，以此建立无线电信道；

所述水声信道部分具体包括以下步骤：

步骤六：获取空海跨介质信道中水声信道的环境驱动信息和任务驱动信息，

所述水声信道的环境驱动信息包括海洋声速梯度、海面风速和海山高度，

所述水声信道的任务驱动信息包括收/发节点的深度和距离；

步骤七：基于水声信道的环境驱动信息，配置海面和海底特征以及海洋中的声速；

步骤八：基于海面特征，利用Pierson-Moskowitz谱模型，得到功率频谱密度；

步骤九：对功率频谱密度进行快速反傅立叶变换得到空间域中的表面波；

步骤十：基于海底特征，得到海山的随机高度；

步骤十一：将海洋中的声速、空间域中的表面波、海山的随机高度以及收/发节点的深度和距离输入bellhop，得到信道的增益，进而得到水声信道的信噪比，以此建立水声信道。

本申请将环境驱动与任务驱动方法相结合，充分利用物理原理和大量数据来优化模型，旨在模拟和预测与真实条件比较匹配的信道。对空海跨介质信道进行建模，考虑的场景是无人机利用无线电向海面网关发射信号，海面网关转发信号给水下节点AUV。其中水上部分利用CI模型对无线电信道进行建模，并考虑海面反射导致的衰减。水下部分利用Bellhop建立水声信道，并考虑多普勒频移，利用Waymark模型进行时变处理。

本申请的实现包括无线电信道和水声信道两部分，实现步骤具体包括：

(1)无线电信道

空海跨介质信道中无线电信道的环境驱动信息包括天线增益、线路衰减等天线参数，以及相对介电常数、电导率等海面环境参数，任务驱动信息包括无人机与海面网关间的距离、无人机发射信号频率、无人机天线仰角等。

根据任务驱动信息，并结合CI模型，有传输信号频率与传播距离，在视距的情况下，根据CI模型，可以计算出无线电在大气中的传播损失。公式为：

PL(f,d)＝PL_FS(f,1m)+10nlog₁₀(d)+χ_σ ^CI

其中，10nlog₁₀(d)表明了传播损失与距离存在联系，其中n是路径损耗指数(PLE)，由大量的实验数据拟合得出经验数值；χ_σ ^CI为阴影衰落，是一个分贝域中的零均值高斯随机变量，标准差为σ，PL_FS(f,1m)是参考距离为1m，频率为f时的自由空间路径损耗(FSPL)，FSPL的计算公式如下：

其中c是光速，为3×10⁸m/s

相对于陆地而言﹐海面是比较平坦和光滑的﹐海面镜反射波分量比较强﹐海面漫反射分量相对较弱，所以海面反射波为直达波相干叠加﹐容易发生比较严重的干涉衰落。因此无人机向网关通信的海上作业中，还要考虑海面反射导致的损耗。

根据环境驱动信息，可以计算出海面反射导致的损失。

根据国际电信联盟(ITU)提供的海面衰落计算方法，在非相干分量完全形成的海洋条件下，计算出镜面反射点方向的相对天线增益G_r，G_r的主瓣天线辐射图为：

其中G_m[dBi]为最大天线增益值，θ为从视轴测量出的角度，单位为度。

θ＝2θ_i

其中，θ_i为仰角，单位为度。

圆极化条件下海面菲涅尔反射系数R_C为

其中：

η＝ε_r(f)-j·60·λ·σ(f)

其中，ε_r(f)为频率f处的表面相对介电常数，σ(f)为频率f处的表面电导率，λ为自由空间波长。

直达波的海洋反射波平均非相干功率P_r为：

P_r＝G_r+R+η_I

其中，R＝20log|R_C|，η_I为归一化漫射系数，可根据ITU建议书中给出的曲线进行估算，单位均为dB。

总接收功率P为：

假设超过1-p％时间的接收信号功率为A，被超过的百分比概率与功率A符合Nakagami-Rice概率分布，超过p％的衰落深度F_d(p)为

无线电信道噪声

接收机中的噪声包括热噪声和系统噪声，其计算公式如下:

P_n[dBW]＝F_a+10log(B·k·T₀)

式中，第一项为系统噪声，第二项为热噪声，k＝1.38×10^-23J/K，为玻尔兹曼常数；B为带宽，单位为Hz；T为接收机的噪声温度，单位为K，T₀＝290K为参考温度，得出的噪声功率称为参考噪声功率。

系统噪声F_a为：

式中，T_a是由外部噪声引起的有效天线温度。

无线电信道信噪比

根据无线电信号的收、发过程，接收端收到的信号计算公式为：

S＝P_t+G_t+G_r-L_t-L_r-L_f-L_p

式中，S为接收到的信号强度，P_t为发射端的全向辐射功率，G_t为发射天线增益，G_r为接收天线增益，L_t为发射端射频线路衰减，L_r为接收端射频线路衰减，L_p为天线极化衰减，L_f为传输衰减，即传播损耗与海面反射损耗的和。

则无线电信道的信噪比为：

SNR＝S-P_n

(2)水声信道

水声信道的环境驱动信息有海洋声速梯度、海面风速、海山高度等。任务驱动信息有收/发节点的深度、距离和相对运动速度等。

据环境驱动信息，可以配置海面和海底的特征，以及海洋中的声速梯度。地理位置信息不同，导致海洋的温盐深数据不同，相应的水声信道有所不同。根据WOA公开的海洋的温度和盐度数据，计算获得声速剖面图。水中声速计算公式如下：

c＝1492.9+3(t-10)-6×10^-3(t-10)²-4×10^-2(t-18)²+1.2(s-35)-10^-2(t-18)(s-35)+h/61

式中，c为水中声速，t为温度，s为盐度，h为深度。

基于粗糙海面，利用Pierson-Moskowitz谱模型，得到功率频谱密度；

粗糙海面的生成引入Pierson-Moskowitz谱模型，计算功率频谱密度的公式为：

式中，α＝0.0081，β＝0.74，为经验值，g＝9.82m/s²，为重力加速度，U是海面以上19.5米处的风速，单位为m/s，ω为空间角频率，单位为rad/m。

然后采用Mobley等人描述的方法，对得到的频谱进行快速反傅立叶变换(IFFT)，得到空间域中的表面波。

海底土壤特征将一般海底层作为声弹性半空间，声速为1600m/s(代表砂-淤泥)，密度为1g/cm³，海山的随机高度如下：

x是水平范围，z_max是最大山丘海拔，L_hill是单个山丘的长度，等于两个相邻山峰之间的距离。R(x)∈(0,1]在高度上返回一个均匀的随机数，但在两个相邻的最小值之间的单个山丘长度上是恒定的，因此公式在0到z_max之间随机缩放山丘的海拔。

任务驱动

水声信道的任务驱动信息输入收发节点的深度和相对距离，结合海面海底以及声速梯度，可以获得时不变的水声信道。而由于海水中内波、湍流以及通信目标相对位置的改变等的影响，水声信道表现出时变性。因此为了更贴近真实信道，使用Waymark方法对信道进行时变处理，因此需要输入收发节点的相对移动速度[16]。

接收端与发射端不同的相对位置代表不同的信道，运动导致的信道时变可以通过模拟与信号样本对应的轨迹点的信道脉冲响应来建模。对每个信号采样点的脉冲响应进行冗余计算，然后利用b样条三次局部插值恢复所有信道采样点的时变冲激响应。两个连续冲激响应m-1和m之间的延迟位移Δ为：

Δ＝argmaxJ(Θ)

式中，使用二分搜索法计算，p_m-1(ω_k)，p_m(ω_k)为第m-1和m信道的频率响应。

τ_m＝τ_m-1+Δ,τ₀＝τ_min

考虑了信道之间的复合延迟后，信道的冲激响应调整为：

为了计算复合延迟，再次使用局部样条插值，即:

式中，θ＝[θ_m-1θ_mθ_m+1θ_m+2]^T，θ_m＝a_-1τ_m-1+a₀τ_m+a₁τ_m+1，a₁＝a_-1＝-1/6，a₀＝4/3。

将c、空间域中的表面波以及海山的随机高度输入bellhop，得到声线传播损失。

水声信道噪声

在海洋环境中，噪声通常来源于湍流、船舶、表面波和热噪声。在参考单位为1μPa@1m/Hz，几种噪声的功率谱密度为：

N_t(f)＝17-30log(f)

N_s(f)＝40+20(s-0.5)+26log(f)-60log(f+0.03)

N_th(f)＝-15+20log(f)

s∈[0,1]为航船活跃因子，0为低，1为高，w是由于表面波而产生噪声的风速，单位为m/s。

总噪声功率谱密度为：

水声信道信噪比

根据bellhop得到的信息，可以算出信道的增益：

其中，f_min和f_max是信道中的最小和最大频率，N是多径分量的总数，A_spr[n]为第n条路径的损失，θ[n]为第n条路径由于反射引起的相移，τ[n]为第n条路径的传播时延，τ₀为参考时间，即第一个接收到信号的路径的传播时延，A_abs(n,f)是频率为f的第n个路径的吸收损耗。

由发射信号功率、信道增益与噪声功率谱密度在带宽范围内的积分之比可以计算出水声信道的信噪比：

其中，P_Tx为发射信号功率。

基于上述步骤，对待检测信号建立无线电信道和水声信道，

水声信道的任务驱动信息输入收发节点的深度和相对距离，结合海面海底以及声速梯度，可以获得时不变的水声信道。而由于海水中内波、湍流以及通信目标相对位置的改变等的影响，水声信道表现出时变性。因此为了更贴近真实信道，使用Waymark方法对信道进行时变处理，因此需要输入收发节点的相对移动速度。

接收端与发射端不同的相对位置代表不同的信道，运动导致的信道时变可以通过模拟与信号样本对应的轨迹点的信道脉冲响应来建模。对每个信号采样点的脉冲响应进行冗余计算，然后利用b样条三次局部插值恢复所有信道采样点的时变冲激响应。两个连续冲激响应m-1和m之间的延迟位移Δ为：

Δ＝arg max J(Θ)

式中，使用二分搜索法计算，p_m-1(ω_k)，p_m(ω_k)为第m-1和m信道的频率响应。

τ_m＝τ_m-1+Δ,τ₀＝τ_min

考虑了信道之间的复合延迟后，信道的冲激响应调整为：

为了计算复合延迟，再次使用局部样条插值，即:

式中，θ＝[θ_m-1θ_mθ_m+1θ_m+2]^T，θ_m＝a_-1τ_m-1+a₀τ_m+a₁τ_m+1，a₁＝a_-1＝-1/6，a₀＝4/3。

通过以上步骤可完成最终的空海跨介质信道建模。

需要注意的是，具体实施方式仅仅是对本发明技术方案的解释和说明，不能以此限定权利保护范围。凡根据本发明权利要求书和说明书所做的仅仅是局部改变的，仍应落入本发明的保护范围内。

Claims (10)

1.一种基于环境驱动和任务驱动的空海跨介质信道建模方法，其特征在于所述方法包括无线电信道部分和水声信道部分；

所述无线电信道部分具体包括以下步骤：

步骤一：获取空海跨介质信道中无线电信道的环境驱动信息及任务驱动信息，

所述无线电信道的环境驱动信息包括天线参数和环境参数，

所述天线参数包括天线增益和线路衰减，

所述环境参数包括相对介电常数和电导率，

所述无线电信道的任务驱动信息包括无人机与海面网关间的距离、无人机发射信号频率和无人机天线仰角；

步骤二：基于无线电信道的任务驱动信息，并结合CI模型，得到无线电在大气中的传播损失；

步骤三：基于无线电信道的环境驱动信息，得到海面反射导致的损失；

步骤四：获取无线电接收端的噪声，所述无线电接收端的噪声包括无线电热噪声和系统噪声；

步骤五：基于无线电在大气中的传播损失、海面反射导致的损失以及无线电接收端的噪声得到无线电信道信噪比，以此建立无线电信道；

所述水声信道部分具体包括以下步骤：

步骤六：获取空海跨介质信道中水声信道的环境驱动信息和任务驱动信息，

所述水声信道的环境驱动信息包括海洋声速梯度、海面风速和海山高度，

所述水声信道的任务驱动信息包括收/发节点的深度和距离；

步骤七：基于水声信道的环境驱动信息，配置海面和海底特征以及海洋中的声速；

步骤八：基于海面特征，利用Pierson-Moskowitz谱模型，得到功率频谱密度；

步骤九：对功率频谱密度进行快速反傅立叶变换得到空间域中的表面波；

步骤十：基于海底特征，得到海山的随机高度；

步骤十一：将海洋中的声速、空间域中的表面波、海山的随机高度以及收/发节点的深度和距离输入bellhop，得到信道的增益，进而得到水声信道的信噪比，以此建立水声信道。

2.根据权利要求1所述的一种基于环境驱动和任务驱动的空海跨介质信道建模方法，其特征在于所述无线电在大气中的传播损失表示为：

PL(f,d)＝PL_FS(f,1m)+10nlog₁₀(d)+χ_σ ^CI

其中，n为路径损耗指数，即PLE，χ_σ ^CI为阴影衰落，σ为标准差，f为信道的载波频率，PL_FS(f,1m)为参考距离为1m，频率为f时的自由空间路径损耗，即FSPL，d为微分。

3.根据权利要求2所述的一种基于环境驱动和任务驱动的空海跨介质信道建模方法，其特征在于所述FSPL表示为：

其中c是光速，为3×10⁸m/s。

4.根据权利要求3所述的一种基于环境驱动和任务驱动的空海跨介质信道建模方法，其特征在于所述海面反射导致的损失表示为：

P_r＝G_r+R+η_I

η＝ε_r(f)-j·60·λ·σ(f)

R＝20log|R_C|

θ＝2θ_i

其中，θ_i为仰角，θ为从视轴测量出的角度，P为总接收功率，G_r为镜面反射点方向的相对天线增益，G_r(θ)为G_r的主瓣天线辐射图，G_m为最大天线增益值，η_I为归一化漫射系数，ε_r(f)为频率f处的表面相对介电常数，σ(f)为频率f处的表面电导率，λ为自由空间波长，A为接收信号功率，η为中间变量，j为虚数。

5.根据权利要求4所述的一种基于环境驱动和任务驱动的空海跨介质信道建模方法，其特征在于所述无线电信道信噪比表示为：

SNR＝S-P_n

P_n＝F_a+10log(B·k·T₀)

S＝P_t+G_t+G_r-L_t-L_r-L_f-L_p

L_f＝PL(f,d)+F_d(p)

其中，S为接收到的信号强度，P_n为无线电接收端的噪声，F_a为热噪声，10log(B·k·T₀)为系统噪声，k为玻尔兹曼常数，B为带宽，T为接收机的噪声温度，T₀为参考温度，T_a为外部噪声引起的有效天线温度，P_t为发射端的全向辐射功率，G_t为发射天线增益，G_r为接收天线增益，L_t为发射端射频线路衰减，L_r为接收端射频线路衰减，L_p为天线极化衰减，L_f为传输衰减，即无线电在大气中的传播损失和海面反射导致的损失的和。

6.根据权利要求5所述的一种基于环境驱动和任务驱动的空海跨介质信道建模方法，其特征在于所述海洋中的声速表示为：

c＝1492.9+3(t-10)-6×10^-3(t-10)²-4×10^-2(t-18)²+1.2(s-35)-10^-2(t-18)(s-35)+h/61

其中，c为海洋中的声速，t为温度，s为盐度，h为深度。

7.根据权利要求6所述的一种基于环境驱动和任务驱动的空海跨介质信道建模方法，其特征在于所述功率频谱密度表示为：

其中，α＝0.0081，β＝0.74，g为重力加速度，U为海面以上19.5米处的风速，ω为空间角频率。

8.根据权利要求7所述的一种基于环境驱动和任务驱动的空海跨介质信道建模方法，其特征在于所述海山的随机高度表示为：

其中，R(x)为缩放函数，R(x)∈(0,1]，x为水平范围，z_max为最大山丘海拔，L_hill为单个山丘的长度，等于两个相邻山峰之间的距离。

9.根据权利要求8所述的一种基于环境驱动和任务驱动的空海跨介质信道建模方法，其特征在于所述信道的增益表示为：

其中，f_min和f_max为信道中的最小和最大频率，N为多径分量的总数，A_spr[n]为第n条声线的传播损失，θ[n]为第n条路径由于反射引起的相移，τ[n]为第n条路径的传播时延，τ₀为参考时间，即第一个接收到信号的路径的传播时延，A_abs(n,f)是频率为f的第n个路径的吸收损耗。

10.根据权利要求9所述的一种基于环境驱动和任务驱动的空海跨介质信道建模方法，其特征在于所述水声信道的信噪比表示为：

N_t(f)＝17-30log(f)

N_s(f)＝40+20(s-0.5)+26log(f)-60log(f+0.03)

N_th(f)＝-15+20log(f)

其中，P_Tx为发射信号功率，S_noise(f)为总噪声功率谱密度，N_t(f)为湍流噪声，N_s(f)为船舶噪声，N_w(f)为表面波噪声，N_th(f)为海水热噪声，s∈[0,1]为航船活跃因子，0为低，1为高，w为由于表面波而产生噪声的风速。