水声网络中的跨层设计研究

跨层设计是水声网络中急需解决的关键技术之一。对于能量和可用频带严重受限的水声网络系统,跨层设计能有效地利用海洋声信道环境下稀少的可用资源,克服分层网络设计中非最优和不灵活的缺点,使系统运行在最佳模式下。在介绍国内外水声网络跨层设计研究的基础上,提出了一种基于控制通道和数据通道的双通道水声网络跨层设计模型,分析了该跨层网络模型的优势,并给出一种自适应节点调制和编码的双通道水声网络跨层模型应用方案,在水池和厦门海域中进行了多节点自组织组网实验,验证了该方案的可行性,表明双通道跨层模型在水声网络设计中具有良好的应用前景。

一种水声网络全双工通信方案研究

提出一种利用水声网络的路由控制节点协作传输,运用多用户物理层与"双向分流"修正的路由相结合,将单一节点的半双工提升为网络支路的全双工通信,并利用NIC-RIO和LabVIEW搭建了四个节点组成实验网络,在水池中验证了其可行性,在水声网络领域有一定的意义和应用前景。

FRFT在水声信道时延-频移联合估计中的应用

由于水声信道的复杂性和多变性,信号在水声信道传播中将伴随着多径时延与多普勒频移,二者是水声信道估计中两个重要的参数。基于分数阶傅里叶变换(fractional Fourier transform,FRFT)的时延和频移特性,提出一种采用多分量线性调频(linear frequency modulated,LFM)信号的水声信道估计方法,通过分析分数阶傅里叶域上峰值的偏移,联立不同阶次的时延和频移方程,可得到水声信道的时延和频移值。理论推导及仿真结果表明,该方法计算量小,且随着LFM信号分量数和调频率差值的增大,能在一定程度上减小估计的时延误差和频移误差。水池实验中选用具有相反调频率的双LFM信号作为估计信号,估计出多径时延与运动目标的多普勒频移,并给出了水下目标的运动速度。实验结果表明,FRFT估计法简单有效,在水声信道多径时延与多普勒频移估计上具有较好的实际应用价值。

基于BP神经网络的海洋声学仪器信号识别方法

分析了几种常用海洋声学仪器信号的基本特征,提出一种基于误差反向传播(back propagation,BP)神经网络,以实现对信号特征参数进行分类、识别的方法.该方法采用短时傅里叶变换提取信号特征参数,运用Levenberg-Marquardt算法训练BP神经网络.以实测海洋声学仪器信号的特征参数进行训练后,采用实测和仿真样本对BP神经网络的识别能力进行测试.实验结果表明,BP神经网络能够有效地区分不同海洋声学仪器的信号,识别准确率达到95%以上,且虚警率低于5%.该研究成果可用于识别海域中不同海洋声学仪器,检测海洋中声学仪器的工作状态.该识别方法对于其他海洋声信号的识别研究也有一定的参考价值.

基于LabVIEW的海洋声学仪器信号识别方法

在总结几种常用海洋声学仪器的基本原理以及信号特征基础上,提出了采用频谱分析和自相关方法提取噪声中的信号频率、脉宽、周期信息,采用短时傅里叶变换提取海洋声学仪器信号的时-频特征值的方法,并与相关的海洋声学仪器信号参数数据库比对,设计了信号识别方法。基于LabVIEW软件构建了一套几种常用海洋声学仪器的信号识别系统,给出了识别系统的软件操作界面。通过应用实测ADCP数据和仿真信号源所产生的几种声学仪器信号进行信号识别检验,表明该系统能够在较低的信噪比条件下准确的识别已知特征参量的海洋声学仪器信号。研究成果可用于检测海洋中声学仪器的工作状态,识别不同海洋声学仪器。