基于被动时间反转的差分循环移位扩频水声通信

针对在时变的水声信道中系统的精确同步十分困难,而传统循环移位扩频系统在没有精确同步的条件下,很难准确判决的问题,提出一种差分循环移位扩频水声通信方法.该方法采用差分方式调制,能够在系统粗同步的条件下准确解调信息;在接收端采用被动时间反转方法解调,抑制多径效应产生的影响,并降低系统的复杂度.湖上试验结果表明:所提方法在1.8km的通信距离下实现无误传输;对试验数据附加噪声和同步误差处理后,在信噪比为-8dB、同步误差为5/4移位单元情况下的误码率达到10-5.     

基于同步导频复用技术的OFDM水声通信

针对正交频分复用水声通信中,为实时同步和多普勒补偿而频繁加入辅助数据使通信速率降低的问题,通过设置导频的相位和幅度,把导频转变为首尾相位连续的线性调频信号,该方法使同步与导频复用,同时可以进行多普勒估计,从而节省了额外加入线性调频信号所占用的时间.湖上试验结果表明:系统通信速率为0.25 bit/(s.Hz),未经纠错编码的最低误码率为2.68%,验证了该方法的可行性和有效性.     

水声OFDM通信系统中的最优子载波功率分配

目的研究水声OFDM通信系统中的最优子载波功率分配。方法提出了水声OFDM通信系统中的最优子载波功率分配算法。首先将传播损失等效到信道频域响应中,建立了水声OFDM等效传播模型。在此模型基础上,以最大化OFDM系统中的有效子载波数目为目标,根据各子载波上的星座图、误码率门限、传播损失和环境噪声,结合信道信息对各子载波上的功率进行最优分配。对信道已知和信道未知、近距离传输和远距离传输等不同情况分别进行了讨论。结果文中算法在有效子载波数目比、OFDM块平均误码率、所需发射功率等方面均优于传统功率分配算法。结论文中算法可在水声OFDM通信系统中实现最优子载波功率分配。     

基于OFDM和SC-FDE技术的水声通信系统研究

在介绍正交额分复用（OFDM）技术和单载波频域均衡（SC—FDE）技术原理的基础上,分析了两种技术的特点。以克服多途干扰、实现水声通信的高速率传输为目的,研究了在现有水声信道模型中两种技术的可靠性、有效性及抗多径能力。仿真结果表明,它们均具有较强的抗多径干扰能力。正交额分复用和单载波频域均衡技术在现代高速水声通信中应具有很好的发展前景。     

基于MDAPSK的OFDM水声通信研究

将高阶差分幅度相移键控调制(MDAPSK)技术与正交频分复用(OFDM)技术相结合,提出了一种应用于水声信道的高阶调制传输体制,以实现水下无线通信高速率数据的有效可靠传输.在分析MDAPSK调制原理的基础上,研究其在OFDM水声通信系统中的应用,仿真和水池试验比对分析了MDAPSK与幅度相移键控调制(APSK)、正交振幅调制(QAM)、差分相移键控调制(DPSK)等不同调制方式的性能,试验结果表明:在未使用纠错编码情况下,采用16DAPSK调制的OFDM水声通信系统有最低的误比特率,无须插入导频进行信道估计,因此具有最高的有效传输速率.验证了MDAPSK调制方式在高阶调制通信系统中综合性能更为优越.     

TRM的原理及在被动水声通信中的应用研究

时间反转镜是一种新颖的自适应聚焦方法。在没有任何先验知识的情况下具有自适应匹配声信道的作用。本文论述了时间反镜的自适应聚焦原理,详细介绍了时反镜在被动水声通信中的实现步骤。     

OFDM水声通信系统中一种相位补偿方法

为解决正交频分复用(OFDM)水声通信系统中因采样时钟偏差引起的相位噪声对系统性能的影响,提出了一种基于双导频符号的相位补偿方法,利用相邻两个OFDM导频符号的信道估计获得任何两个相邻OFDM符号的相位差,然后利用这个相位差去补偿OFDM数据符号中因采样时钟偏差带来的相位旋转.仿真及湖上试验数据分析结果表明:采用该方法可以有效地补偿因采样时钟偏差所带来的相位旋转,降低相位噪声对OFDM水声通信系统的影响.     

水声OFDM通信系统中一种新的信道估计方法

研究了水声正交频分复用(OFDM)通信系统中的信道估计问题。通过分析水声信道的稀疏性结构特点及其统计特性,获得了基于最小误判的最优筛选门限。利用该门限能够最大限度地判别非零值信道抽头位置。在此基础上,采用结构LS方法进一步对非零值抽头进行精确估计,从而获得水声信道的精确估计值。通过计算机仿真,在两种不同稀疏信道情况下,验证了文中算法的有效性。该算法简单、快速,便于实际应用。     

基于LDPC编码的水声OFDM系统设计

水声信道是目前通信环境中最为恶劣的信道,只有采用强有力的调制编码方式才可能实现高速可靠的通信.笔者提出了一种水声LDPC-OFDM系统设计方案,采用LDPC码进行纠错,并用一个均衡器消除多普勒频移引发的载波间干扰,从而提高通信质量.仿真结果表明该方案能够得到理想的增益.     

水声OFDM系统多普勒频移和信道的联合估计

水声通信是近年来研究的热点,但由于水声信道本身的问题,如多径延迟、多普勒频移、信号衰减、窄带宽、时变等特点,使得水声通信传输数据速率低,传输误码率(BER)高.正交频分复用(OFDM)在水声通信中具有很大优势,但它对载波频率偏移(CFO)敏感.基于循环前缀正交频分复用(CP-OFDM)的水声通信系统,对多普勒引起的CFO进行补偿,同时利用延迟-多普勒域中的稀疏性对水声双选信道进行压缩感知信道估计.通过计算机仿真和水池实验,验证了这种双选信道估计的有效性和可靠性.     

基于被动时反镜技术的FRFT_CSS水声通信系统实验研究

基于分数阶傅里叶变换(fractional Fourier transform,FRFT)的线性调频扩频技术(chirp spread spectrum,CSS)因其具有良好的抗干扰和抗噪声能力而被用于水声通信.在构建的FRFT_CSS系统中,采用被动时间反转镜技术(passivetime reserve mirror,PTRM),以抵抗水声信道严重的多径效应.在保证系统可靠性的同时,提高了码元速率.水池实验表明:基于PTRM的FRFT_CSS系统的性能得到显著提升.     

基于深度神经网络的高环境适应性水声通信系统研究

深度神经网络中的自动编码器(Autoencoder,AE)通过收发端两个神经网络模块进行全局优化,利用端到端的训练方式以提高通信系统的可靠性.然而,现有对AE的研究未针对信道进行特殊设计,尤其对于时变的水声信道的多径效应,难以进行灵活调整,降低了该方法的实用性.本文提出一种提高水声通信系统信道环境适应性的Attention-Autoencoder网络模型,基于Attention网络可以高效地从大量信息中筛选出关键信息的特点,设计了一种针对水声信道的Attention机制,该机制能够增加网络提取水声信道特征的能力,使系统的适应性大大提高.仿真验证和湖试实验结果表明,基于Attention-Autoencoder网络模型的通信系统与基于文献中AE模型和没有引入神经网络的水声通信系统相比,具有更高的信道环境适应性.     

基于时频分析和神经网络的水声通信信号识别技术

 水声通信信号识别具有重要的现实意义。传统的识别器是每种调制模式分别设计的检测器,因而运算量随调制模式数量的增加而增加。随着通信技术手段日益更新,调制模式不断翻新,传统识别器已经不能满足快速检测和识别信号的要求,设计统一的特征提取方法以减少检测器的数量非常迫切。从侦收信号的时频分布中提取特征向量,利用人工神经网络对特征向量进行分类,基于此提出了一种新的识别方法。对本文提出的识别器,在使用前增加新的调制模式的样本并重新训练神经网络,使用过程中能实现更多调制模式的识别而不增加运算量。对特征向量的提取方法进行了详细描述,并通过计算机仿真实验,得出了低信噪比时的正确识别概率。     

水声通信技术研究进展

介绍水声通信技术的发展历程与技术现状.围绕水声通信与海洋信息技术教育部重点实验室(厦门大学)水声通讯课题组的研究方向,介绍课题组在水声信道传输特性与匹配方法,水声语音、图像、数据通信技术研究,水声网络与立体通信等领域的研究进展和研究成果.     

应用于水声OFDM通信系统的基于维纳滤波的信道估计

为了进一步提高水声OFDM通信系统的性能,本文主要研究了水声OFDM通信系统中基于维纳滤波的信道估计算法.该算法结合了水声信道的特点,采用梳状导频图案,对传统的LS算法进行了改进.在完成计算机仿真的基础上,该算法还在实际的水声信道厦门大学实验水池和厦门港浅海域进行实验.实验结果表明,该信道估计算法具有较好的精确度和稳定性,能够有效提高水声OFDM通信系统的性能.     

基于LabVIEW的水声通信网络节点技术研究

随着军事和民用领域对水声通信和水声通信网需求不断加大,分布式水声通信技术的构建与应用成为水声通信研究的热点.采用LabVIEW虚拟仪器编程软件与美国NI的CompactRIO硬件模块,构建4FKS-FH水声通信调制解调器(MODEM),并设计了自动增益控制、同步跟踪以及信道编码:交织与卷积码等模块.通过多次水池及海试试验,验证了该水声MODEM性能的有效与可靠性,为构建更为复杂的多节点水声通信网络提供坚实的基础.     

基于压缩感知的水声传感网络通信方法

现有研究主要针对单个传感器节点发送数据的情形,传输效率不高,而多个传感器节点同时发送数据,可以提高传输效率,但存在用户数据之间的干扰.将压缩感知应用于水声传感网络中,提出一种可实现多节点同时传输数据的大容量协作通信方法,利用传感器节点数据的稀疏特性,将多个源节点数据同时传输等效为压缩感知中的测量过程,证明了多节点并发传输过程的传输特性可以满足压缩感知中的测量矩阵的约束等距性要求.目的节点通过重构算法,可以恢复多个并发传感器节点的数据.