水声通信及网络技术综述

水声通信(UAC)及网络技术在海洋环境监测、商业领域和军事领域等诸多方面发挥着重要作用,关心海洋、认识海洋、经略海洋离不开水声通信及网络技术的发展。该文对水声通信技术和水声通信网络(UACN)进行综述,首先回顾了水声通信技术和水声通信网络的发展,总结了水声信道的特点。然后,对于水声通信技术中的非相干调制技术、相干调制技术以及以应用需求为导向的新型通信技术进行陈述。随后,对于水声通信网络中数据链路层媒介接入控制协议、网络层的路由协议和跨层设计进行分类探讨。最后,对目前水声通信及网络技术的不足进行总结,并且对未来水声通信及网络技术的发展进行展望。

针对浅海水声通信的极化码构造与应用研究

为了实现浅海环境中高速率和高可靠通信,研究了极化码编译码技术在浅海水声通信中的性能。针对基于射线声学理论建立的时不变、准静止和时变3种浅海水声信道模型,采用蒙特卡罗构造算法完成相应极化码的构造,并分别与信道极化和信道退化构造算法、基对称扩展极化权重构造算法进行了复杂度和性能比较。将构造的极化码作为文中基于正交频分复用的水声通信系统的信道编码方案,译码方案使用循环冗余校验辅助的串行抵消列表译码算法。通过仿真模拟分析了上述3种信道中极化码的性能,并与码长和码率相同的低密度奇偶校验码的性能进行对比分析;结果显示在这3种信道中,在关注的信噪比范围内极化码相对于低密度奇偶校验码约有0.5 dB~1.2 dB的增益。3种信道仿真对比结果表明,基于信道构造编码的极化码相比低密度奇偶校验码在恶劣的信道环境中有更好的增益效果,且极化码有更低的编译码复杂度,证明了极化码在能量和资源受限的浅海水声通信中具有广阔的应用前景。

非合作水声通信辐射源个体识别初探

辐射源个体识别是非合作水声通信信号调制样式识别之后进一步获取对方通信设备固有信息的重要途径。为解决海洋信道中非合作水声通信辐射源个体识别的难题,文章对水声通信发射机性能差异进行分析,重点对水声发射机根升余弦滚降滤波器的非线性进行描述,并针对非合作水声通信信号先验信息缺失且信号具有循环平稳性的特点,提出了一种利用循环谱等值线图区分不同辐射源的个体识别方法。以二进制相移键控信号为例,进行不同滚降因子条件下循环谱特征的仿真分析。研究结果验证了当信噪比不小于3 dB时文中所提辐射源个体识别方法的可行性。

基于YOLO-OpenMax的水声通信信号开集识别方法

水声通信信号调制方式随着技术进步从典型的传统调制方式发展为水声通信机厂商私有开发的新型调制方式,这使得现有的水声通信信号闭集调制识别技术实用性受到制约,但现阶段鲜有研究基于深度学习的水声通信信号调制方式的开集识别方法。针对此现状,提出一种基于YOLO图像检测识别网络和OpenMax模型的开集识别方法。利用YOLOv5网络的输出特点,将传统OpenMax模型的处理方法进行改进,提出一种两步测试方法,实现了在多径信道下的水声通信信号的开集识别。仿真实验表明:在归一化系数为0.5,信噪比等于10 dB条件下的归一化开集识别准确率达到90%以上,实测数据同样验证了本文方法的有效性。

基于GANomaly的水声通信信号调制方式开集识别

针对水声通信信号调制方式的开集识别问题,提出了一种基于GANomaly的新型开集识别方法。GANomaly网络模型结合了生成对抗网络(GAN)的生成能力和异常检测技术的判别能力,通过对抗训练,重构调制信号的时频特征并确定误差阈值,进而有效地区分已知和未知的调制方式。在信噪比>8 dB的条件下进行的仿真实验显示,该方法对已知调制方式信号的识别率均超过了86.00%,对未知调制方式信号的识别率超过了80.00%。仿真实验结果验证了所提方法对未知调制方式的有效识别能力,为水声通信领域开集识别问题提供了新的解决思路。

正交时频空间调制移动水声通信方法

为提高移动水声通信可靠性,提出了一种基于正交时频空间(OTFS)调制的移动水声通信方法。针对水声信道长时延扩展的特点,设计了一种低复杂度交叉域Turbo迭代均衡算法,先在时域内对接收信号进行最小均方误差(MMSE)均衡,将均衡后的外部信息传递到时延-多普勒域进行软译码;再将译码后的软信息反馈回时域,作为下一次时域均衡的先验信息,实现均衡与译码的迭代检测。此外,针对OTFS水声通信中OTFS符号维度过大导致MMSE均衡复杂度过高的问题,采用了一种低复杂度MMSE算法,先利用矩阵对角线元素得到一组初始估计值,再将矩阵求逆问题转换为求解初始估计值与准确求解值之间的误差,继而通过对误差向量的不断迭代估计来实现低复杂度计算。湖试数据处理结果表明,所提方法可在最大移动速度4 kn的情况下实现OTFS信号的可靠检测。

基于轨道角动量谱分解的多通道水声通信及系统实现

水声通信能够实现信息的长距离传输,在深海探索和军事领域发挥重要作用.然而,由于换能器带宽和声波波长的影响,水声通信的发展与应用受到传输衰减大和信道容量低以及频谱利用率不足的限制.本文结合复用涡旋声束(AV)和轨道角动量(OAM)谱分解技术,研究了基于环形收发阵列的多通道水声通信方法,并系统实现.基于发送数据的ASCII编码,利用全息信号的幅度和相位调制,驱动环形换能器阵列发射沿轴传输的多通道OAM复用涡旋声束,并通过环形换能器阵列的信号采样和OAM谱分解完成复用涡旋声束的OAM模态解码,实现了高效的并行数据传输.构建了8声源环形收发阵列和全息相控系统,开展了6通道水声通信研究,成功实现了复用涡旋声场的实验测量和OAM解码,并与传统单通道二进制串行数据通信进行性能比较.理论和实验结果证明,基于OAM谱分解的通信通道数由发射阵列的阵元数N决定,其解码精度由发射信号的相位精度和接收阵列的阵元数决定;阵元数N≥1的大阵列系统在满OAM模式复用条件下的传输速率约为传统水声通信的N倍.本研究表明基于OAM谱分解的多通道通信可大幅提高信道容量和频谱利用率,为其在水声通信中的实际应用提供了一种实用方案.

OFDM水声通信多普勒估计与跟踪方法

水声通信中传统宽带多普勒估计方法难以准确跟踪时变多普勒因子,从而导致正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)在变速运动通信场景中补偿性能不佳。针对该问题,文章提出了一种基于空载波的多普勒估计与跟踪算法。首先对三频信号做线性调频Z变换(Chirp-Z Transform,CZT)得到多普勒先验值,然后利用OFDM符号中的空载波结合载波频偏(Carrier Frequency Offset,CFO)搜索补偿技术,把估计的最优CFO值转换为宽带多普勒因子,进而计算当前符号的加速度并预测下一符号的速度。通过更新加速度对预测值进行修正,实现每个OFDM符号的多普勒估计。数值仿真和湖试结果表明,文中算法不仅能有效跟踪多普勒的变化,在匀速和变速条件下都有较好的补偿性能,而且对帧结构设计要求低,对先验误差不敏感,有利于水声通信系统的工程实现。

深海远程正交多载波水声通信簇约束无导频扩频解扩

针对深海远程水声通信,提出了一种基于信道先验的簇约束无导频扩频解扩算法。该算法利用深海远程声道轴通信信道结构随时间缓变特性,将序列检测提取的簇区域信息作为无导频信道估计算法中无导频扩频解扩的约束信息,对信道区域与非信道区域进行区分,充分利用信道结构信息和扩频码正交性对接收信号进行解扩。实测信道仿真和海试结果表明,在深海远程声道轴信道条件下,所提算法性能优于传统信道均衡解扩结果,相较于无导频信道估计方法,所提算法可以在不进行后续迭代信道均衡的情况下得到最优结果,在降低算法计算复杂度的同时,平均误码率降低1~2个数量级。

深海远程单阵元水声通信的逐多径簇联合均衡方法

利用深海远程水声信道的稀疏多径簇具有簇间长时延、簇内结构简单的特性,提出一种用于深海远程单阵元水声通信的低复杂度逐多径簇联合均衡方法。首先,在数据帧中插入无保护间隔的m序列进行稀疏多径簇的检测和同步;然后,对选择的多径簇信号逐个进行基于比例快速后验误差技术的低复杂度均衡,并逐个对均衡器的输出根据对应多径簇的时延进行对齐;最后,将时延对齐的均衡器输出进行最大比合并,从而以并–串转换方式将逐个多径簇软解调信息合并后输入到译码器。相对于常规均衡方法,所提方法将对整体信道多径的均衡分解为对具有简单结构多径簇的逐个均衡,获得多径簇分集增益的同时结合Polar信道编码进一步改善解调性能。数值仿真和深海实验结果表明,所提方法的输出信噪比和误比特率性能明显优于单阵元及双阵元常规均衡,在30 km的通信距离中实现了通信速率为4000 bit/s的单阵元无误码通信,可有效应用于深海远程单阵元水声通信。

基于EfficientNet网络的水声通信信号调制识别

提出一种基于EfficientNet网络的复杂水声信道下非合作水声通信信号调制识别方法。与传统的深度学习网络相比,EfficientNet网络具有更高的效率和更小的模型大小。该方法通过对2FSK、4FSK、BPSK、QPSK、DSSS-BPSK和OFDM水声通信信号的时频特征进行分析,将二维时频图作为EfficientNet网络的训练集和测试集,使用训练集训练EfficientNet网络模型,并使用测试集确定模型的准确性和效率,完成对水声通信信号的调制识别。实验结果表明:在内场实验中,信噪比大于8 dB时,所研究6种信号的调制识别率均在85%以上;通过外场数据测试,信号调制识别率均在80%以上,验证了该方法在减少模型的大小和计算成本的同时,可保证较高的水声通信信号的调制识别准确率。

MM-LoRa-Mod:一种应用于水声通信的非相干LoRa调制方案

LoRa(long-range)是一种新兴的低功耗广域网技术。面对频率选择性衰落多径信道等挑战,现有LoRa方案存在数据速率低、系统复杂度高等问题。针对以上问题,提出一种基于多模的LoRa(MM-LoRa-Mod)调制方案,该方案通过多路复用线性调频信号的频移来传输信息,显著提高了数据速率。此外,针对复杂水声通信场景,提出一种低复杂度的MM-LoRa-Mod非相干检测算法。通过评估MM-LoRa-Mod在多径信道、Watermark仿真平台以及浅海水声信道下的误码率性能,所提方案展现了优异的抗多径衰落和抗多普勒频移性能,表明MM-LoRa-Mod在水声通信场景具备高可靠性。

垂直水声通信中的伪随机序列精确定时算法

针对垂直水声通信中时变多普勒引起的定时偏差问题,研究一种基于伪随机序列的迭代定时估计及补偿算法。该方法利用伪随机序列作为同步信号,分三步估计时变多普勒:采用低复杂度的模糊函数法粗补偿接收信号内的平均多普勒;通过迭代插值法实现残留时变多普勒的精确估计及补偿;利用基于信道相关函数的相位信息,纠正均衡后信号的偏转相位。为实现高阶海试数据的有效解调,采用基于伪随机序列均方误差的多通道加权合并方式,获得空间分集增益。仿真及海试数据处理结果证明所提方法具有良好的时变多普勒估计及补偿性能,同时对30个通道内的1024QAM数据进行合并处理,在500 m的通信距离下,误码率为0.04,信道容量达到7.6 bits/symbol。与传统数据帧结构相比,无需使用线性调频信号,可以提高有效数据传输率。

扫扩载波-直接序列扩频深海水声通信方法

针对深海水声信道长多径时延条件下,常规直接序列扩频(DSSS)水声通信系统扩频增益不足以抵抗多径干扰从而引起性能下降的问题,该文结合扫扩载波(S2C)技术,提出一种应用于深海水声通信的扫扩载波-直接序列扩频(S2C-DSSS)通信方法,并在深海实测信道下进行了仿真。结果显示,相较于常规DSSS系统,该文提出的S2C-DSSS系统仿真误比特率可下降1∼3个数量级。结果证明,S2C-DSSS系统具有较好的抗多径性能,适用于深海水声信道。

基于深度学习的OFDM半相干水声通信方法

针对正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)水声通信中常用的相干和非相干通信分别面临的对多普勒敏感和频谱效率低的问题,提出一种高阶幅度键控调制的半相干通信技术,将OFDM符号时频帧结构中全部频点采用高阶幅度键控调制方式,并利用信号幅度信息完成半相干信道估计。通过两种基于深度学习的算法优化半相干信道估计这一非线性过程,较非相干通信有效提高了频谱效率,较一定信噪比下的相干通信提高了鲁棒性,降低了误比特率和系统复杂度,并利用元学习算法降低深度学习算法对训练数据的依赖。最后,提取海试信道数据,完成OFDM半相干水声通信系统仿真,验证了所提方法在频谱效率和系统误比特率性能方面较非相干和相干通信的优势,当信道长度改变时,基于元学习的算法依然可以获得较好的性能。

基于深度学习的水声通信信号调制类型识别

水声通信信号识别为水声通信侦察和对抗的重要前提,具有重要作用。然而,传统的水声通信信号识别方法通常是基于信号处理和模式识别技术,依赖领域专家的专业知识和经验进行特征选择和提取,具有较强的主观性,且可能无法利用更复杂的信号特征。本文基于深度学习提出一种水声通信信号识别的智能方法。首先利用仿真数据对卷积神经网络进行训练,然后分别使用仿真和湖上试验数据对算法网络进行测试。仿真结果表明,在SNR=5dB时,该方法对2ASK、4ASK、BPSK、QPSK、2FSK、4FSK和OFDM等7种水下通信信号的识别率均能达到90%以上,7种湖上试验的通信信号类型平均识别率达到97.9%。这表明该方法具有良好的宽容性。此外,本文还通过对基于高阶累积量和深度学习方法的比较,验证了本文提出方法具有显著的优越性。

适用于水声通信的联合多分支均衡与极化码译码算法

在跨介质飞行器进行水下信息交互的诸多场景中,为了进一步提高复杂多变水声环境下水声通信链路的可靠性,提出了一种基于极化码的联合多分支均衡与译码算法(Joint Multi-Branch Equalization and Decoding Algorithm based on Polarization Code,JMED-PC)。与已有均衡与极化码译码间相互独立的方法不同,所提出的算法中多分支均衡与软列表(Soft SC-List,SSCL)译码模块间并非相互独立,而是构成了环路,通过不断地在两个模块间迭代交换软信息,可显著改善均衡和译码的联合性能。仿真结果验证了迭代的有效性,也表明所提算法比已有算法有更好的性能。

基于超材料的水声通信综述

近年来,声学超材料作为一种新型人工复合材料,凭借其强大的声学参数调控能力突破传统材料功能极限,在水下探测、目标识别、成像、导航和通信等领域展现出了广阔的应用前景。文章综述了利用超材料实现水声通信的研究进展,主要包括基于声轨道角动量的多路复用通信、基于声学超表面的波束操控实现的特定发射和接收端间的水声通信,以及水-空跨介质声通信,总结了其所涉及的关键技术,并对当前基于超材料的水声通信所面临的挑战和前景进行了展望。

基于误比特信息区间斜率的正交频分复用水声通信多普勒估计

针对正交频分复用水声通信中直接误比特率搜索多普勒估计算法存在的高计算复杂度问题,提出了一种基于误比特信息区间斜率的多普勒估计算法,采用计算误比特信息区间斜率取代逐网格搜索最优误比特信息寻优过程,设计根据多普勒估计分辨率动态可变的斜率区间,在进一步提升寻优速率的同时有效减小陷入局部最优解的可能性,并有效降低算法的计算复杂度。仿真实验和海上试验结果表明:所提算法以较低的计算代价实现了与误比特率搜索多普勒估计算法近乎一致的估计性能,在本文试验条件下其相对块多普勒估计、基于互模糊度函数多普勒估计以及准梯度互相关多普勒估计算法可获得不低于14%的误比特率性能改善。

一种基于极化码的OFDM水声通信系统

为了降低水声信道强多径效应、大多普勒频移等特性对水声通信系统的影响,提出一种基于极化码的正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)的水声通信系统。选择极化(Polar)码作为信道编码方案,通过量化信道输出直接统计信道转移概率,替代通过信道估计得到的信道冲激响应,再计算转移概率,以降低通信系统的复杂度。在特性随时不变、时变、快时变的3种类型水声信道模型下,分别基于蒙特卡罗算法构造Polar码。仿真结果表明,Polar码在3种信道上的编码增益优于同码长同码率的低密度奇偶校验(Low Density Parity Check,LDPC)码和Turbo码,且信道条件越复杂,取得的编码增益越大,所提系统能够明显降低信道多径效应、多普勒频移对水声通信系统的扰乱,提高系统的可靠性。