水声通信中信号均衡的仿真研究

针对水声通信中多途效应和环境噪声对信号准确传输的严重影响,为取得水声准确信号,提出了一种果蝇优化正交小波自适应软约束常模盲均衡算法,优化水声通信系统中均衡器的性能,确保水下信号传输质量.用正交小波变换降低了信号的自相关性,加快了自适应软约束常模盲均衡算法(SCS-CMA)的收敛速度,减小了稳态误差,并利用果蝇算法的全局快速寻优能力进一步优化了均衡器性能.水声信道仿真结果验证了新算法的良好性能,信号可在复杂水声信道中准确传输.     

一种新型频域快速盲分离算法

为克服传统盲源分离算法分离效果差、计算量大且输出信号尺度模糊的缺点,提出了一种新型频域快速盲源分离算法.该算法在分析时域水声信号混合模型的基础上,构建新型频域混合模型,采用混合神经网络计算某一频率的分离矩阵,以此来估计全局分离矩阵.新算法较好地克服了尺度模糊问题,极大地减小了计算量,增加了分离算法的灵活性,分离性能较好.水声信号仿真实验和湖试实验均验证了算法的有效性.     

认知型宽带恒模阵列水声通信多用户信号分离与干扰抑制算法

提出了一种适用于水声通信系统节点多用户信号获取与干扰抑制的宽带空时恒模阵列算法,实现多用户信号提取和宽带干扰的抑制。该算法与常规恒模阵列相比,具有更强的多径与干扰抑制能力。作为认知水声通信技术的重要组成部分,采用时频分析与瞬时自相关等调制特征提取算法,对宽带恒模阵列获取的多用户及干扰有效分类,从而为不同调制用户解调及干扰抑制提供解决方案。计算机仿真验证了该认知处理算法结构的良好性能。     

基于泛化高斯模型infomax算法的水声信号盲分离

在信号盲分离领域中,信息最大化算法是一种比较成熟的算法,尤其在处理语音信号盲分离问题中,有着较好的效果.通过对水声信号幅值分布的研究,将基于概率密度函数估计的信息最大化算法运用到水声信号盲分离中,并通过仿真实验比较了基于不同概率密度函数的信息最大化算法对水声信号盲分离的效果.ICA算法的成功与否取决于它的概率密度模型是否能较好的拟合信号本身固有的统计分布.通过对船舶辐射噪声信号的盲分离实验证明了GGM能较好的拟合船舶辐射信号及海洋噪声信号这两种不同的概率分布.     

水声扩频通信中多假设反馈自适应均衡算法研究

研究了复杂多变的水声信道条件下直接序列扩频-码分复用(DS/SS-CDMA)通信技术.本文将空间分集-多普勒频移补偿-自最佳自适应判决反馈均衡算法应用到水声DS/SS-CDMA通信,提出了基于码片速率的多假设反馈自适应均衡算法.应用该均衡算法可以恢复经过水声信道传输后扩频信号的相关特性.对实际的海上试验数据分析结果表明:算法以增加计算复杂性为代价显著提高了通信性能,在时变的多途扩散、多普勒扩散以及低信噪比的水声信道条件下可以保证低的通信误码率,算法性能良好.     

基于FPGA的水声信号采样存储系统设计

为了提高水声传感器网络通信系统试验和算法研究的效率,水声传感器网络节点需要具有水声通信的原始波形数据的记录功能.本文设计了一种水声信号采样存储系统,实现了数据变速率AD采集、数据环形存储、数据连续读取、数据飞读等功能.该系统具有结构清晰,集成度高,工作可靠等优点,可以有效提高水声传感器网络试验的效率.     

基于QAM星座图划分的水声信道多模算法

针对水声信道中存在较高码间干扰的问题,提出一种采用信号星座图划分的水声信道多模算法,根据水声信道中信噪比较低及QAM星座图的分布特点,进行详细的区域划分,以得到更多的信号星座点信息,对不同的区域定义了不同的模值进行均衡,能够有效降低码间干扰,纠正相位旋转,提高均衡效果.在水声信道条件下,采用QAM调制信号对算法的收敛性能和载波恢复性能进行计算机仿真,结果表明,在最小相位水声信道环境中,新算法在码间干扰性能上得到很大改善;在具有相位旋转的信道环境中,新算法实现了对相位旋转的有效补偿,提高了水声通信数据的可靠性.     

遗传神经网络在水声通信盲均衡中的应用

研究在水声通信优化问题,水声信道具有空变、时变、高噪声等特性,对通信信号造成干扰。传统的神经网络算法具有良好的非线性处理能力,较适合于水声信道盲均衡处理,但存在收敛速度慢,易陷入局极小值等缺限,导致误码率较高。为了减小误码率,提高通信质量,提出一种采用遗传神经网络的水声通信盲均衡算法。首先利用遗传算法对BP神经网络的参数进行优化,解决了神经网络的缺陷,然后利用优化后的神经网络进行水声信号的盲均衡。仿真结果表明,与传统的盲均衡算法相比,遗传神经网络算法加快了水声通信盲均衡速度,降低了通信误码率,提高了水声通信质量。     

基于指数型多延迟误差信号自相关的变步长常模算法

为了进一步提高指数型变步长常数模算法收敛速度,在分析误差信号自相关性的基础上,利用多延迟误差信号的自相关函数来控制步长,提出一种基于指数型多延迟误差信号自相关的变步长常模算法。该算法与无延迟及单位延迟相比,多延迟误差信号的自相关函数可以为训练轨迹提供简单且更为准确的信息,使得算法的收敛速度更快,同时使收敛过程更加平滑稳定。水声信道仿真实验进一步说明了该算法在收敛速度上的优越性。     

基于自适应逆滤波器的盲卷积信号恢复

根据水声信号在实际环境下传播存在多途效应而造成反射信号之间产生时延差异的特点,研究了一种基于盲解卷积的水声平稳信道参数估计及声源分离的算法.针对实际的水声信道参数特点,提出了改进的自适应逆滤波器用于源信号的恢复.信道参数的估计是通过引入零均值、方差已知的参考信号,利用时空解相关技术实现的.最后通过仿真分析了时延和信噪比对于自适应滤波器最小均方误差的影响,并给出了源信号的恢复结果,验证了该方法的有效性.     

三维FMF的HFCM水声数据分割

针对三维水声数据背景复杂、受噪声干扰严重等特点,提出一种结合三维FMF的HFCM水声数据分割算法,以提高水声数据分割的精度和效率。该算法首先选取三维滤波窗口,利用最大熵阈值法计算出模糊阈值;再结合半高斯模糊隶属度函数对水声数据进行模糊中值滤波;最后采用HFCM算法对滤波后的数据进行分割。对两组不同的三维水声数据进行分割处理的结果表明该算法能够有效地降低噪声干扰,分割效果要优于未滤波的HFCM以及均衡FMF的HFCM分割算法,并且在分割效率上要明显优于传统的模糊C均值算法。     

基于改进视觉词袋模型的水声目标识别

水声目标识别的任务是通过采集到水声目标的信号来对目标进行分类,在海洋勘探,监听技术等领域有着非常重要和广泛的应用.由于海洋环境的复杂性,以及船只目标发动机的多样性以及噪声的存在,水声目标识别是一个困难的任务.传统的特征提取方法无法提取到足够有效的特征表示,充分地表示目标.为了解决这个问题,本文提出了一种基于改进的视觉化词袋模型的水声识别算法,通过使用视觉化词袋模型对频谱图进行高维的特征提取,然后使用了自然语言处理领域中常见的词频-逆文件频率(TF-IDF)算法来对得到的特征向量进行权重调整,然后输入到多层感知机中,对水声目标进行分类识别.实验结果表明,本文提出的识别算法取得了92.53％的正确率,相比于当前效果最好的深度玻尔兹曼机(DBM)算法有了明显的提升.     

基于前视声呐的水下目标检测算法研究

水声目标检测就是从水声取目标信息并进行识别,而有效的水声标检测在现代化的海洋开发中有着十分重要的作用;首先,介绍了水声目标检测所采用的设备,以及该设备的工作方式,并搭建试验场景进行水声回波的采集;其次,对水声标检测算法进行了研究,比对不同的滤波算法可知,中值滤波方法的去噪效果更佳;进行了灰度直方图分析,对目标的灰度范围进行了增强处理;对图像分割算法进行了研究,设计了一种自适应迭代分割算法,对比其他方法有着更好的处理效果;对分割后的图像进行连通域查找,目标筛选,从而识别出待检测目标;试验结果验证了该水声目标检测算法在对水下目标的检测识别上的有效性。     

基于分簇的水声传感器网络多跳路由算法

分簇算法是指将网络分割成簇,建立多级网络,最早是由Wendi Rabiner等人在2000年提出,应用到无线传感器网络的LEACH协议中,然而分簇在水声传感器网络中的应用还存在众多弊端。为使其更好地应用到水声传感器网络中,本文将多跳引入到分簇路由协议,从网络的节能和效率角度出发,提出一种基于分簇的水声传感器网络多跳路由算法。该算法根据节点所在区域将网络划分为多个簇,每个簇创建一个子网络并创建对应的簇路由表,节点根据下一跳的状态动态修改路由,采用多跳方式传输数据,利用仿真实验的方法验证算法的优势。     

适合水声信道传输的水下图像高效编码算法

为抵抗水声信道的传输差错,提出了一种具有较高抗误码能力的水下图像高效编码算法。该算法根据水下图像的特点,对图像进行小波变换预处理以去除其中的视觉冗余。对低频系数采用定长量化编码;对重要高频系数采用数值和位置独立编码的方案,其中对重要高频系数的数值提出了变精度定长量化编码方法,而对重要高频系数的位置采用基于位置差降的可逆变长编码算法。为抵抗水声信道的传输差错,提出了合理的分割、交织策略和变长编码块相对定长信道包的存放策略;对低频和高频系数,分别提出了相应的差错检测和掩盖算法。实验结果表明,提出的算法不仅具有较高的压缩效率,而且具有较高的抗误码能力,满足了水声信道传输图像的要求。     

通信约束下的水声信号分布式检测融合算法研究

针对水声传感器网络中大延迟、低可靠通信约束下的水声信号分布式检测问题，提出了一种基于时间窗口的自适应融合算法．传感器节点依据声纳接收机的特性计算局部判决并发送给融合中心节点．融合中心节点在时间窗口内，基于已收到的局部判决在线自适应地调整融合规则，从而由最优融合算法得到最终判决．通过仿真，讨论了时间窗口的选择问题以及融合算法的性能．仿真结果表明，新算法具有很高的实用性，能够在动态变化的水声通信条件下保证整个系统高效运行．     

水声传感器网络节点自适应加权定位算法

对水声传感器网络节点定位进行研究,针对水声传感器网络节点间测距精度不高的问题,提出一种水声传感器网络节点自适应加权定位算法。考虑到水声传感器网络节点间的测距误差随着节点间距离的增大而增大,算法改进了锚节点选择机制,并且对不同锚节点在定位测度中的权重进行加权,改进定位测度,提高了测距信息的利用效率。仿真实验表明该算法提高了节点定位精度。     

基于UW帧结构水声通信系统及其性能分析

设计了一种基于UW(Unique Word)帧结构的单载波频域均衡(SC-FDE)水声通信系统框架,论述了系统的基本原理。为解决帧同步过程中出现由水声多径引起的相关峰峰值分裂现象,提出一种基于UW序列的相关同步算法,使系统的同步精度显著提高。同时给出了基于UW序列的多普勒频移的估计和校正、信道估计和频域均衡算法。最后对系统的性能进行了分析。结果表明:采用相关同步算法的基于UW帧结构的单载波频域均衡水声通信系统能够显著提高在较复杂的信道条件下的帧同步精度,对水声信道中严重的多普勒频移和多径信道进行有效的估计,并能够对时变信道进行跟踪,在高信噪比下系统有较低的误码率,对水声通信有良好的应用价值。     

基于跳频和同步捕获技术的水下无线通信技术研究

本文所阐述的水下无线技术即基于跳频技术和同步捕获技术的水声通信,由于声波在海水中的传播特性显著优越于电磁波和可见光,使得水声技术成为海洋高技术的主要研究领域之一 ,在国防领域也具有十分重要的研究意义.本文主要论述了水声通信中跳频技术和同步捕获技术的原理、具体算法的实现方案以及部分硬件设施的使用简述,并通过展示实验结果验证算法的可行性.     

基于概率的水下传感器网络CDMA编码分配算法

水下传感器网络采用声波进行通信,具有高时延、低带宽、高误码率等特点,使得适用于无线电信道的MAC协议无法直接应用于水声信道,给水下传感器网络协议的设计带来了很大的挑战．因此,我们提出了一种可以较高概率避免扩频码冲突的分布式的基于概率的水下传感器网络CDMA编码动态分配算法．该算法不需要精确的时间同步,并且能够动态适应水下传感器网络拓扑结构的变化,适用于基于发送端的编码分配和基于接收端的编码分配．仿真实验表明,与传统的编码分配方式相比,我们的算法突出了节点的个性化,进一步降低了冲突的风险．