基于随机有限集的浅海水声多径信道跟踪方法研究
发布时间：2021-07-05 08:50
水声通信是目前唯一可以实现水下长距离传输的通信方法,但多变又复杂海洋环境会影响声信号的传播,导致水声信道的时变性和随机性较强。有效的跟踪水声多径信道有助于探查水下通信环境,同时提升信道均衡效果。该研究是现今水声通信研究的热点。传统的信道跟踪方法,如自适应跟踪方法,只能粗略恢复信道整体信息,无法获取分路径信息。但随着水下通信地不断发展,水声信道参数在深入了解水下通信环境和在各类研究上的重要性逐渐凸显,如信道均衡、环境探测等。因此,本文结合浅海水声信道的物理特性,提出直接跟踪水声多径参数的信道跟踪方法。本文提出了基于随机有限集的多径信道跟踪方法,并将其应用于水声单载波通信系统和OFDM（Orthogonal Frequency Division Multiplexing）系统。对于基于随机有限集的多路径信道跟踪方法,我们首先基于收发机之间的相对运动,给出分路径的时延和多普勒因子时变状态模型。然后利用基于随机有限集的概率密度假设滤波器（Probability Hypothesis Density Filter,PHD）及其改进方法,我们将传统多目标跟踪转化为多路径参数跟踪,进而获得各路径相关...
【文章来源】：哈尔滨工业大学黑龙江省 211工程院校 985工程院校
【文章页数】：75 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
水声环境参数与深度的关系
哈尔滨工业大学工学硕士学位论文-9-类似；图2-2（下）为深水区声线的传播路径示意图，在这一区域中声速的变化较大，且声线弯曲传播导致信道要更复杂。本文主要讨论浅海环境下的水声多径信道跟踪技术，声波传播如图2-2（上）所示。图2-2浅海和深海中声波传输路径示意图2.声波传播损耗声波的传播损耗即为信号能量的损失，在通信中表现为信号幅度的减校声波能量的大小可以用声强I来表示，代表单位时间内单位面积上的能量。声强的表达式为：)(c2WAI(2-1)式中A——振幅大小；——介质密度；C——声速。在水声学中，声波能量损失的大小可用声波的传输损失来进行度量，声源到接收机处的传播损耗定义为)()(101BdIIlogTLr(2-2)式中1I，rI——分别为在声源1m处和rm处的波阵面的声强。利用式（2-2）就可以计算出传播距离r后的传播损失，即声源与距离r处的声波能量比。水声通信中选择声波作为信息载体的一大原因就是相比于电磁波和光波，声波在水中传播时的能量损失要小2到3个数量级。水声学中的声波能量损耗主要分为三种：吸收损耗、边界损耗以及扩展损耗。其中吸收损耗是指声波在传播时能量被吸收而转化为热能并且不可逆的过程，与
号幅值的影响。(2)边界损耗顾名思义，边界损耗为海水边界处产生的能量损失。当海表水况稳定，可以将其视为无衰减的反射界面，但实际环境中海洋环境变化莫测，海面情况也多种多样，因此关于水声信道的研究需要区分海水情况来进行，在本文中主要基于平静或正常海况进行跟踪器的建立和水声多径信道的跟踪研究。(3)扩展损耗声波的扩展损耗是在传播过程中总能量守恒但局部功率和单位面积能量变化而引起的，分为球面扩展模型和柱面扩展模型，声波传播过程中的波阵面如下所示，其中ABCD处波阵面完整是球面扩展，EFGH为柱面扩展。图2-3扩展损耗示意图声波传播扩展损耗的球面模型和无线电传播中的一样，即：rTLlg20(2-4)式中r——通信距离。假设声波传播过程中仅产生扩展损耗，则根据能量守恒定律，可得波阵面上的总能量保持不变，在球面模型中可得到rrIrIE2r12144(2-5)式中rrr,1——分别为1m处和rm处波阵面上的点离圆心的距离；
【参考文献】：
期刊论文
[1]水声通信技术进展[J]. 朱敏,武岩波. 中国科学院院刊. 2019(03)
[2]OFDM水声通信系统动态OMP信道跟踪算法[J]. 戈俞峰,王彪. 声学技术. 2019(01)
[3]单矢量时反自适应多通道误差反馈的判决反馈均衡技术[J]. 生雪莉,阮业武,殷敬伟,韩笑. 哈尔滨工程大学学报. 2018(12)
[4]水下探测通信一体化关键技术分析[J]. 卢俊,张群飞,史文涛. 水下无人系统学报. 2018(05)
[5]改进的变步长自适应滤波器算法及其应用[J]. 祁瑞敏. 煤矿机械. 2018(08)
[6]随机有限集理论及其在多目标跟踪中的应用和实现[J]. 彭华甫,黄高明,田威. 控制与决策. 2019(02)
[7]α稳定分布噪声下基于核方法的非线性信道均衡算法[J]. 孙丹华,孙亮,王彬,张俊林. 信号处理. 2017(02)
[8]基于分数低阶矩的变步长非线性信道均衡算法[J]. 翟政安,刘洋. 计算机应用. 2016(S2)
[9]双曲线性调频信号参数的约束关系和估计[J]. 吕金华,吴浩然,张森,钟何平. 舰船电子工程. 2015(11)
[10]OFDM稀疏信道估计中改进的OMP算法[J]. 赵龙慧,潘乐炳,李宝清. 计算机工程与设计. 2015(07)
博士论文
[1]宽带水声信道参数估计及应用[D]. 赵砚博.华南理工大学 2016
[2]基于随机有限集的多目标跟踪方法研究[D]. 陈里铭.大连理工大学 2013
硕士论文
[1]基于压缩感知理论的无线信道估计研究[D]. 马琳.淮北师范大学 2019
[2]基于OFDM水声通信系统OFDMUACSv1的改进及性能分析[D]. 刘永芳.哈尔滨工业大学 2017
[3]自适应稀疏水声信道辨识与均衡技术研究[D]. 肖爽.哈尔滨工程大学 2016
[4]基于声矢量传感器的OFDM多普勒补偿研究[D]. 施丽丽.哈尔滨工业大学 2015
本文编号：3265760
【文章来源】：哈尔滨工业大学黑龙江省 211工程院校 985工程院校
【文章页数】：75 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
水声环境参数与深度的关系
哈尔滨工业大学工学硕士学位论文-9-类似；图2-2（下）为深水区声线的传播路径示意图，在这一区域中声速的变化较大，且声线弯曲传播导致信道要更复杂。本文主要讨论浅海环境下的水声多径信道跟踪技术，声波传播如图2-2（上）所示。图2-2浅海和深海中声波传输路径示意图2.声波传播损耗声波的传播损耗即为信号能量的损失，在通信中表现为信号幅度的减校声波能量的大小可以用声强I来表示，代表单位时间内单位面积上的能量。声强的表达式为：)(c2WAI(2-1)式中A——振幅大小；——介质密度；C——声速。在水声学中，声波能量损失的大小可用声波的传输损失来进行度量，声源到接收机处的传播损耗定义为)()(101BdIIlogTLr(2-2)式中1I，rI——分别为在声源1m处和rm处的波阵面的声强。利用式（2-2）就可以计算出传播距离r后的传播损失，即声源与距离r处的声波能量比。水声通信中选择声波作为信息载体的一大原因就是相比于电磁波和光波，声波在水中传播时的能量损失要小2到3个数量级。水声学中的声波能量损耗主要分为三种：吸收损耗、边界损耗以及扩展损耗。其中吸收损耗是指声波在传播时能量被吸收而转化为热能并且不可逆的过程，与
号幅值的影响。(2)边界损耗顾名思义，边界损耗为海水边界处产生的能量损失。当海表水况稳定，可以将其视为无衰减的反射界面，但实际环境中海洋环境变化莫测，海面情况也多种多样，因此关于水声信道的研究需要区分海水情况来进行，在本文中主要基于平静或正常海况进行跟踪器的建立和水声多径信道的跟踪研究。(3)扩展损耗声波的扩展损耗是在传播过程中总能量守恒但局部功率和单位面积能量变化而引起的，分为球面扩展模型和柱面扩展模型，声波传播过程中的波阵面如下所示，其中ABCD处波阵面完整是球面扩展，EFGH为柱面扩展。图2-3扩展损耗示意图声波传播扩展损耗的球面模型和无线电传播中的一样，即：rTLlg20(2-4)式中r——通信距离。假设声波传播过程中仅产生扩展损耗，则根据能量守恒定律，可得波阵面上的总能量保持不变，在球面模型中可得到rrIrIE2r12144(2-5)式中rrr,1——分别为1m处和rm处波阵面上的点离圆心的距离；
【参考文献】：
期刊论文
[1]水声通信技术进展[J]. 朱敏,武岩波. 中国科学院院刊. 2019(03)
[2]OFDM水声通信系统动态OMP信道跟踪算法[J]. 戈俞峰,王彪. 声学技术. 2019(01)
[3]单矢量时反自适应多通道误差反馈的判决反馈均衡技术[J]. 生雪莉,阮业武,殷敬伟,韩笑. 哈尔滨工程大学学报. 2018(12)
[4]水下探测通信一体化关键技术分析[J]. 卢俊,张群飞,史文涛. 水下无人系统学报. 2018(05)
[5]改进的变步长自适应滤波器算法及其应用[J]. 祁瑞敏. 煤矿机械. 2018(08)
[6]随机有限集理论及其在多目标跟踪中的应用和实现[J]. 彭华甫,黄高明,田威. 控制与决策. 2019(02)
[7]α稳定分布噪声下基于核方法的非线性信道均衡算法[J]. 孙丹华,孙亮,王彬,张俊林. 信号处理. 2017(02)
[8]基于分数低阶矩的变步长非线性信道均衡算法[J]. 翟政安,刘洋. 计算机应用. 2016(S2)
[9]双曲线性调频信号参数的约束关系和估计[J]. 吕金华,吴浩然,张森,钟何平. 舰船电子工程. 2015(11)
[10]OFDM稀疏信道估计中改进的OMP算法[J]. 赵龙慧,潘乐炳,李宝清. 计算机工程与设计. 2015(07)
博士论文
[1]宽带水声信道参数估计及应用[D]. 赵砚博.华南理工大学 2016
[2]基于随机有限集的多目标跟踪方法研究[D]. 陈里铭.大连理工大学 2013
硕士论文
[1]基于压缩感知理论的无线信道估计研究[D]. 马琳.淮北师范大学 2019
[2]基于OFDM水声通信系统OFDMUACSv1的改进及性能分析[D]. 刘永芳.哈尔滨工业大学 2017
[3]自适应稀疏水声信道辨识与均衡技术研究[D]. 肖爽.哈尔滨工程大学 2016
[4]基于声矢量传感器的OFDM多普勒补偿研究[D]. 施丽丽.哈尔滨工业大学 2015
本文编号：3265760
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