一种水声信道仿真设计方法
一种水声信道仿真设计方法
一种水声信道仿真设计方法【摘要】本文提出了一种通过改变脉冲响应估算时间从而进行水声信道仿真（EUAC）的方法，该方法不需要海上试验就能对任一特定信号的通信方案进行信道输出估计，因此节省了时间和资源。
这种方法首先需要进行一组海上试验。
在每一次试验中，发送特定的窄带自相关信号，然后记录它们的响应，这样可以得到真实信道的冲激响应、多普勒漂移和相移的估计。
应用这组海试结果建立一个EUAC数据库，该数据库将有助于在不经过海上试验的条件下对各种通信方法的性能进行评估。
【关键词】水声信道;数学模型;仿真1.引言本文描述了一种测量和仿真水声信道的方法，该方法能够用来建立一个仿真信道数据库。
研究发现，特定信号的仿真信道响应（ECR）与真实信道响应具有典型的高相关性（大于80%）。
适合测量信道冲激响应的波形，其自相关函数几乎接近一个脉冲。
这意味着所使用的测试信号应具有尽可能宽的带宽。
为了增加测试信号波形的功率，并使其超过极短单脉冲功率，需要用到一个带有高时间带宽积的信号波形。
对于特定信号的水声信道仿真（EUAC），我们假定信道是线性时不变（LTI）系统，因此，在信道冲激响应评估前，应对所有信道的非线性和时变特征进行单独评估和修正。
随后，这些特征将被加入到仿真信号。
本论文提出的信道仿真方法包括两个阶段：（1）冲激响应和信道特征评估，仿真处理和数据库建立。
（2）挑选及核查被仿真信道，在精选的仿真信道和在任何想要的信噪比的噪声条件下发射一个特定信号。
2.水声信道的特征水下声信道是具有时变、频率选择性、空间不相关特征的加性有色高斯噪声信道，对特定频率和距离的声波具有较强的吸收，加之多途现象，从而导致信号衰减。
水声信道的特征在以下分节中进行描述。
2.1 多普勒频移接收机与发射机的相对运动或者介质运动（在不可忽略的流动条件下）可以改变声波通过信道的频率。
这种在载波信号中频域和时域的明显改变就叫做多普勒频移。
假设声源和观察者的相对速度（v）远小于声速（c），则被观测的声波频率[1]由下式表示：（1）这里，f表示发射频率。
浅海水声信道模型分析及频率选择性衰落仿真
第10卷第12期Vo l .10,No .12宜宾学院学报J ou rnal of Yibin Un i versity2010年12月Dec .,2010收稿日期1修回作者简介贺繇(),男,重庆江津人,工学硕士,讲师,主要从事信号与图像处理、遥感方向研究浅海水声信道模型分析及频率选择性衰落仿真贺繇(宜宾学院物理与电子工程学院,宜宾644000)摘要:水声通信是以声波信号作为载波的水下通信,水声信道是水下通信的重要组成部分.在浅海中,水声信道是通信环境恶劣的信道,存在着较强的频率选择性衰落.通过对浅海水声信道的分析、建模、仿真,验证了水声信道的频率选择性衰落.关键词:水声信道;频率选择性衰落;射线声学模型中图分类号:T N92913 文献标志码:A 文章编号:1671-5365(2010)12-0078-03Ana lysis of Under wa ter Acou stic Cha nne lsM odel a nd S i m u l a tion of F requen cy Se lect i v ity A tten ua tionHE Yao(College of Physics and Electronic Engineering,Yibin Un iversity,Yibin 644000,China)Ab stract:The under water acou stic co mmun icati on is the under w ater commun icati on adop ted the acoustic signal as its carrier,and the under w ater acou stic channel is an i mpo rtan t p art of the under water ac ou stic c ommunication.Ho wever,the channel is a bad co mmun icati on channel in the shallo w sea and there is str ong frequency selectivity attenuation .Based on the analysis,modeling,si mu lating,the frequency selectivity attenuation of the under water commun icati on channels was p r oved.K ey word s:under water acoustic channels;frequency selectivity attenuati on;ac ou stic ray model 由于经济发展和国防建设的需要,人类活动已经频繁在水下展开,民用领域有水下的资源探测和开采、水下环境监测、海洋空间的利用;军事领域有潜艇在巡逻、演习、作战时与水面舰只或陆上基地的通信联络等,这些活动都必须建立可靠的通信互联,所以,水下通信,特别是人类活动最为频繁的浅海水域的水下通信是研究的重点领域之一.1 浅海水声信道的基本情况空间无线通信都采用高频电磁波作为信息传输的载波,一般都具有传播速度快、传播时延小、多普勒频移小、带宽较宽的特点.但是在水下,电磁波传输衰减极快,传播距离很短,所以电磁波不适合作为水下通信的载波.而声波在水下以纵波的方式进行传播,衰减速度比电磁波慢得多,传播距离较远,是水下通信较为理想的载波[1].即使以声波作为水下通信的载波,水下通信仍然存在诸多的技术难题.声波在水中传输时,水将对声波产生较强的吸收作用,使声波能量严重衰减.同时,声波信号在水中传输将经历多次海面和海底的反射,到达接收端的信号是从不同方向和不同路径传来,多径效应明显.在浅海中,由于浅海海底的复杂构成、海面的风浪、海水在不同季节由于温度原因形成的不同温度梯度等因素影响,多径效应将进一步增强,声波在传播过程中的能量衰减更为严重.声波信号的发射端和接收端可能存在相对运动,这将会导致接收机接收到的信号发生频率变化的多普勒效应.即使发送端和接收端静止,由于海面存在波浪运动和海中存在各种湍流,声波在行进过程中被海面波浪的调制,到达接收端时频率也会产生变化[2].所以,水声信道必须考虑多普勒效应.水声信道特别是浅海水声信道中的环境噪声比较严重,包括海潮、湍流、海面刮风下雨、生物群体活动、船舶航行和石油钻探都会对水声信道产生较强的噪声干扰.所以,水声信道是一复杂多变的信道,具有衰减严重、多径效应和频散特性较强、环境噪声严重的特点.正是水声信道的复杂性和不稳定性,使其成为自然界中最复杂的无线通信信道[3].水声信道在传输通信信号的过程中,将出现较强的频率选择性衰落、时间选择性衰落和码间干扰.2 声波频率的选择用声波作为水下通信的载波时,频率不能太低,因为太低的频率意味着通信速率很低.所以,水下通信的声波载波频率都在1KHz 以上[4].当频率大于1K H z 的声波在水中传播时,能量的衰减主要是由于水对声波的吸收.其中海水对声波的吸收系数为[2]:2010-10-24:2010-10-24:1972-k0=0.11f21+f2+44f24100+f2其中f的频率是KH z,k的单位是分贝/公里.由上面的公式可以看出,频率越高,海水对声波的吸收越强,对1KH z声波的吸收系数是0.065分贝/公里;对30KHz声波,吸收系数约为8分贝/公里;到50KHz时,吸收系数已达16.8分贝/公里.所以水下通信采用的声波信号频率一般为50KH z以下,信道带宽很有限.3 射线声学模型水声信道作为具有时变、频变、空变特性的通信环境恶劣的信道,很难用简单精确的数学模型将其表示,大部分研究采用的是基于射线声学理论的射线模型.射线模型是波动理论的一种近似,它直观地描述了声能量在介质中的传播,将声波看作是无数条垂直于等相位面的声线向外传播[5],其中每一条声线都携带着发射信号的信息.声能量从声源出发,在空间沿着声线按一定规律到达接收点,接收点收到的声能是所有到达的声能的叠加[2].在水声信号传输的过程中,有五种典型的声线,一是直达路径声线D;二是由发射端出发,首次反射是经过海面,到达接收端前的最后一次反射也是经海面,总共经过了n次海面反射才到达接收端的声线SS n;三是由发射端出发,首次反射是经过海面,到达接收端前的最后一次反射经海底,总共经过了n次海底反射才到达接收端的声线SB n;四是由发射端出发,首次反射是经过海底,到达接收端前的最后一次反射经海面,总共经过了n次海面反射才到达接收端的声线BS n;五是由发射端出发,首次反射是经过海底,到达接收端前的最后一次反射也是经海底,总共经过了n次海底反射才到达接收端的声线BB n.如图1所示,图中只画出了直达声线和n=1的反射声线.图1 声线传播图 在利用声学射线模型分析水声信道模型时,为了简化问题,需假设若干理想条件:1)所有声线为直线.在水温及海水自身产生压力的影响下,水中声速不会恒定,这将导致声线在水中发生轻微弯曲为简化模型,在声线传播图中,我们都用直线来表示声线传播方向)水深为常数对于大陆架附近的海域,海底的深度是平缓变化的,为简化模型,假设浅海水深为固定常数.3)在声波由海底反射时,海底会吸收一部分能量,这里假设海底的反射系数近似为0.85.同时,声波经过海底反射时,产生相移180°.4)海面的反射系数只与海面的风速和载波频率有关.在声波发射端与接收端距离比发射端与接收端深度大得多的情况下,海面的反射系数公式为rs=1+(f/f1)21+(f/f2)2其中f2=378w-2,f1=10f2,其中f是载波频率,w是风速[2].4 接收端接收信号的相关计算直达声线的传播距离D=L2+(h1-h2)2.首次反射和最后一次反射均通过海面的声线传播距离为SSn=L2+(2nH-h1-h2)2.首次反射和最后一次数反射均通海底的声线传播距离为BB n=L2+[2(n-1)H+h1+h2)2首次反射经过海面,而最后一次反射经过海底的声线传播距离为SBn=L2+(2nH-h1+h2)2,首次反射经过海底,而最后一次反射经过海面的声线传播距离为BS n=L2+(2nH+h1-h2)2,声波经过直达路径D的传播时间为:t0=D/c,声波经过经SSn的传播时间为tSS n=SSn/c,声波经过BBn的传播时间为tBB n=BBn/c,声波经过SBn的传播时间为tS B n=SBn/c,声波经过BSn的传播时间为tBSn=BSn/c,声音的传播损耗主要由海水对声音的吸收、海面反射损失、海底反射损失和扩散损失组成.由于本模型已认扩散损失按距离衰减,为简化问题,将海面和海底的联合衰减系数定义为k SSn=-(r b)n-1(r i)n=-0.85n-1(r S)nkBB n=-(rb)n(rS)n-1=-0.85n(rS)n-1kS B n=(rb)n(rS)n=0.85n(rS)nkBSn=(rb)n(rS)n=0.85n(rS)n式中的rb为海底的反射系数,假设其为0.85,负号为声波相位改变180°.因此,接收端的信号可表示为r(t)=∑∞i=1kix(t-τi)其中k i表示第i条路径相对于直达路径的归一化衰减因子考虑到海水对声波的吸收作用,设海水对声音的吸收系数为,则不同路径对声音信号的吸收系数为97 第12期 贺繇:浅海水声信道模型分析及频率选择性衰落仿真..2..k0k SS n=DSS nk S S nk 0k BB n=DBB n k BB nk 0k S B n=DSB nk SB nk 0k BS n=DBS nk B S nk 0则接收端的信号最后可写为[2]:r(t)=1+∑∞n=1[k SS ne-t S S+k BB n e-t BB+k S B ne-t BB]5 信道模型仿真通过Matlab 软件,仿真在水深为80米的浅海中,将水声发射器置于水下65米、水声接收器置于水下50米,在水平相距2公里和20公里处,发射不同频率的正弦波信号,接收端收到信号的情况.通过仿真图形可以看出:随着距离的增大,接收端接收到的信号越来越微弱,在2公里处的接收机和20公里处的接收机接收到的信号强度差别很大,说明声波在传输过程中衰减很强.不管是在2公里距离上还是在20公里距离上,接收机接收到的信号都随着频率的不同而幅度各不相同,出现了频率选择性衰落,在2公里距离上的频率选择性衰落强于20公里距离上的频率选择性衰落.这说明浅海水声信道对不同频率的声波衰减不同,并且距离越近,频率选择性衰落越明显.这是由于收发端距离较近时,接收端能够接收到声线较多,多个路径信号相互抵消和迭加引起的信号幅度起伏较为剧烈;而在收发端距离较远时,接收端接收到的声线数量较少,并且到达的声线都已经历较强的衰减,所以此时引起接收端信号的起落较为平缓.图2 接收机在2公里处接收到的信号图3 接收机在20公里处接收到的信号 综上所述,浅海水声信道是一个复杂多变的信道,具有较强的频率选择性衰落特征.同时,水声信道的码间干扰、浅海背景噪声和有限的带宽,使浅海水声信道成为了迄今最为复杂的无线通信信道之一.浅海水声信道的研究,必须综合信号处理、声学、海洋学、通信技术等多学科知识才能取得较好的进展.参考文献:[1]蔡惠智,刘云涛,等.水声通信及其研究进展[J ].物理,2006,35(12):1038-1043.[2]许俊.水声语音通信研究[D ].厦门:厦门大学,2001:15-33.[3]魏莉,许芳,孙海信.水声信道的研究与仿真[J ].声学技术,2008,27(1):25-29.[4]孙博,程恩,欧晓丽.浅海水声信道研究与仿真[J ].无线电通信技术,2006(3):11-15.[5]李蓉艳,杨坤德,邹士新.多输入多输出浅海水声信道响应的盲估计[J ].同济大学学报(自然科学版),2007,35(5):664-668.【编校:李青】8 宜宾学院学报 第10卷 。
水声通信中的信道建模与仿真技术研究
水声通信中的信道建模与仿真技术研究作者：牛停举杨日杰刘凤华来源：《硅谷》2009年第09期[摘要]水声信道是水声通信的一个重要组成部分，它的研究可以提高水声信号传输的可靠性。
对水声通信中不同信道模型的传播特性进行较为详细的理论分析，并用MATLAB仿真软件对不同的信道模型的传播损失特性进行仿真，为水声通信系统的信道设计提供理论基础。
[关键词]水声通信信道模型仿真中图分类号：TN92文献标识码：A文章编号：1671－7597（2009）0510103－02一、引言水声通信的难点集中在复杂多变的水声信道上，水声信道的传播损失、多径衰落、噪声、混响等特性极大的影响了传输信号，使其产生幅度起伏和相位波动。
因此分析研究水声信道的传播特性对于水声通信研究有重大意义。
本文从基本的波动方程出发，详细分析了波动方程的不同解法，并用MATLAB对不同信道模型进行了仿真分析。
二、水声通信中的信道模型从基本的状态方程、连续方程和运动方程可以推导理想流体中的小振幅波的波动方程：其中为定义的一个新的标量函数，称为声速势函数；为拉氏算符。
利用边界模型来限制波动方程的解在边界上的取值，然后再根据给定的声波辐射条件（在无穷远处的定解条件）就可以完全确定波动方程的解。
（一）简正波模型在柱坐标中可将波动方程方程成为简化的椭圆波动方程，假设分层介质是圆柱对称的，那么方程中的势函数的解可以写成。
然后用作为分离变量常数对变量进行分离，可得到一下两个方程：方程1是著名的简正波方程；方程2是距离方程。
简正波方程解称为格林函数。
距离方程的解可写成汉克尔函数（）。
如假定声源为单色点源，则的通解可用无限积分表示：射线声学是把声波的传播看作是一束无数条垂直于等相位面的射线传播，每一条射线与等相位面相垂直。
从声源发出的声线按一定的路径达到接收点，接收点接收到的声场是所有达到该点声线的叠加。
用两个基本方程来确定声场的路径和强度：程函方程和强度方程：由程函方程和强度方程就可以得到波动方程的近似解。
基于水声信道的TE—LCMMSE均衡算法仿真研究
Ｖ ０ ．２ ｏ １ ６ Ｎ ．４
基 于 水 声 信 道 的 ＴＥ Ｌ — ＣＭＭ Ｓ 均 衡 Ｅ 算 法 仿 真 研 究
郭淑 霞 ，韩 琮 ，黄 建 国 ，李 宗 贤
（ ． 北 工 业 大 学 ， 西 西 安 ７ ０ ７ ； ． 北 机 电 工 程研 究所 ， 西 西 安 ７ ２ ９ ） １西 陕 １０ ２ ２ 西 陕 １ ０ ９
维普资讯
２ ０ 年８ ８ ０ 月
西 北 工 业 大 学 学 报
Ｊ ｕ ｎ ｌ ｆＮｏ ｔ ｗｅ ｔｒ ｏ ｙｅ ｈ ｉａ ｎｖ ｒｉｙ ｏ ｒ ａ ｒｈ ｓｅｎ Ｐ ｌｔｃ ｎｃ ｌ ｉｅ ｓｔ ｏ Ｕ
Ａ ｕｇ．
２ ８ ００
第 ２ 卷第 ４ ６ 期
码 原 理 和 均 衡 结 合 起 来 的 技 术 ， Ｔｕ ｂ 即 ｒｏ均 衡 技 术 。它通 过对 均衡器 和译码 器 之间 的软信 息进行 多
完 成 ， 是 根 据 Ｔｕ ｂ 而 ｒ ｏ码 ［ 的迭 代 译 码 原 理 ， 过 ３ ］ 通
多次 迭代 运算完 成 均衡 与译码 。 一次 迭代 中 ， 在 均衡 器对 信道 输 出的观 测值 及 先验 信息 （ ）根 据 龟 ；
文献标 识码 ： Ａ
文章编 号 ：０ ０２ ５ （ ０ ８ ０ —４ ８０ １ ０ — ７ ８ ２ ０ ） ４０ ６ —４ 出 了一 种 低 复 杂 度 的 Ｔ — Ｃ Ｅ Ｌ ＭＭＳ Ｅ算 法 ， 在 给 并
水声信 道是 一个 极其 复 杂 的时 间一 间一 率变 空 频
参随机 信道 ， 存在 窄带 、 且 高噪 、 多径 干扰 、 波频 强 载
率低 、 传输 衰 耗大 等 特点 ， 因此 ， 声 通信 是 至今 难 水
水下声学信道建模与深度学习信号处理技术研究
水下声学信道建模与深度学习信号处理技术研究水下声学信道建模与深度学习信号处理技术是目前在水下无线通信领域内的热门研究方向，该技术能够有效地解决当前水下通信中的一系列问题，例如传输误码率高、数据传输速率慢、通信距离短、抗干扰能力差等问题。
一、水下声学信道建模水下传输信号的传播路径比较复杂，会受到水下生态环境、水体状态、声源特性等因素的影响。
因此，在进行水下无线通信时，必须充分考虑水下声学信道建模的问题。
传统的水下声学信道建模主要采用的是波动理论和统计学方法，但这些方法在处理海洋信道时存在一些局限性，例如模型的不准确性、数据量的不充分等。
因此，人们开始研究基于深度学习机器学习技术的水下声学信道建模方法。
深度学习技术的优点是能够自适应对信道特性进行建模，通过大量实验数据进行训练，有效地提高了水下信道建模的精度和准确性。
例如，深度神经网络模型能够自动地提取不同频率下的特征，并逐步构建出更为准确的水下声学信道模型。
二、深度学习信号处理技术传统的水下信号处理技术主要包括滤波、均衡和调制等方法，但这些方法不能完全解决水下信号处理问题。
随着深度学习技术的不断发展，人们开始将其应用于水下信号处理领域。
基于深度学习的水下信号处理方法主要包括自适应均衡、自动编码器、卷积神经网络等技术。
这些技术能够有效地降低信号的误码率、提高信号的传输速率和传输距离、增强信号的抗干扰能力等。
例如，利用卷积神经网络技术可以进行提取水下信号中的特征，从而实现信号的自适应均衡和处理。
此外，自动编码器技术也可以通过大量训练数据实现水下信号处理的自适应性，从而提高信号的处理准确度。
三、深度学习技术的应用与展望深度学习技术已经成为水下无线通信领域内的重要研究方向，其应用前景十分广阔。
一方面，深度学习技术可以用于构建更为准确的水下信道模型，从而为水下无线通信提供更为可靠的理论基础；另一方面，深度学习技术也可以用于水下信号的处理和解码，从而提高信号的传输速率和抗干扰能力。
水声通信中的信道建模与信号处理研究
水声通信中的信道建模与信号处理研究水声通信是一门利用水介质进行数据传输通信的技术，其广泛应用于海底探测、海洋观测和军事领域等。
在水声通信中，信道建模与信号处理是重要的技术环节，因为水声信号在水中传播具有比较复杂的特性。
因此，本文将分别从信道建模和信号处理两个方面探讨水声通信中的技术研究。
一、信道建模在水声通信中，信道建模的主要目的是对水声信道进行建模，以便于设计和评估水声通信系统。
由于水声信道存在时变性、多途效应、噪声干扰等问题，因此对其进行建模具有挑战性。
1.1 时变性建模水声信道中的时变性主要体现在信号的传播距离、温度、盐度等因素的影响下。
因此，时变性建模需要考虑这些因素对信号传播的影响，并建立相应的数学模型。
目前，研究者主要采用了经验模型、传输函数模型和随机过程模型等技术进行时变性建模。
1.2 多途效应建模水声信道中存在多途效应，即信号到达接收器时，会有多个不同的信号路径达到接收器。
这种信号在接收器处叠加导致信号失真和失真，影响了接收器的性能。
因此，多途效应建模是水声通信中不可或缺的一项技术。
现有的多途效应建模技术主要包括脉冲响应技术、波导模拟技术和统计学方法等。
二、信号处理水声信号具有信噪比低、复杂多变的特点，因此信号处理是水声通信中的关键技术。
目前，信号处理主要涉及压缩感知、自适应信号处理和多输入多输出技术等。
2.1 压缩感知压缩感知是一种通过少量的非随机测量来恢复高维信号的技术。
在水声通信中，压缩感知可以用于压缩水声信号并恢复信号，从而提高传输效率。
2.2 自适应信号处理自适应信号处理技术是一种能够对信号进行实时跟踪和自适应调整的技术。
在水声通信中，自适应信号处理可用于抑制多径效应和噪声干扰，提高信号的抗干扰性能，并有效地提高水声通信的可靠性。
2.3 多输入多输出技术多输入多输出技术是一种用于水声通信系统的空间码技术，其利用多个发射和接收单元构成的线阵列实现信号的空间编码和解码。
这种技术可以使得水声通信系统在增加信息传输速率的同时，提高系统的可靠性。
水下声成像仿真技术
一
其 中， ｍ 为 目标亮点 与声 纳系统间的距离 ， 、和 “ ｚ 为镜 反射点处 的两个主 曲率半径 。
三 、 仿真 分 析
、
水 下 目标 回波 模 型
，
设【 ， ， ） 为空 间基 阵第 ｎ个 阵元的位置
可用矢量 Ｓ
假设椭球体 目标长轴 ａ为 １ ０ ０ Ｍ， 短轴 ｂ为 ３ ０ Ｍ。在仿真时 假设海水对声 波的吸收系数为 ０ 。声纳系统和 目标静止 ，忽略 多 普 勒 频 移 。 如 图 ３ 所 示 ， 目标 中 心 点 的 位 置 坐 标 为
表示 ，
ｌ Ｉ 表示 阵元到坐标原点 的距离 。选取坐标原点
。
（ ０ ， ０ ， ０ ） 为目 标亮点的参考点 设一 目标共有 个亮点 ，Ｉ ｇ ｍ
个亮点 的空 间位 置可用矢量 ‘ ｍ表示 ， 亮点到坐标原点 的距离为
ｌ ｒ ｍ Ｉ 假设在 坐标 原点出发 射声学脉冲 ㈣
关键 词 ： 水下 目标 ； 亮点结构 ； 声成像
水下 目 标 的成像在水下探测 中有着重要 的作用 。 通过 图 像
可获得 目标 的特征信息 ，从而实现 目标识别 。对于水下 目标 ，
：
２
亮点结构可 以用少量点来描述 目 标 的尺度信息 。 本文利用水下 目标可 由亮点结构描述这一特征 ，对水下 目标的亮点结构进行
，
（ ０ ， － ５ ０ ０ ， ｏ 、 即 目标 中 心 点 与 声 纳 基 阵 中 心 点 的 距 离 为
，
５ ０ ０ ｍ
。
。
假设传播介
声纳接收基阵水平置于 Ｘ轴上 。噪声为高斯随机噪声 。
质为各 向同性 、线性 、有 吸收性。
水声通信信道特性的建模与分析
水声通信信道特性的建模与分析水声通信是一种可以在水下进行的无线通信技术。
由于水声传播环境的特殊性质，水声通信的信道特性与地面无线通信等有很大的不同。
因此，为了优化水声通信系统性能，需要对水声通信信道特性进行建模和分析。
本文将从多路径传播、衰减、拓扑结构等方面对水声通信信道特性进行探讨。
一、水声通信多路径传播水声通信的信道会出现多径传播的问题。
多径传播是指一个信号在传播过程中沿着不同路径到达接收端的现象。
当这些信号到达接收端时，会出现一定的时间差和相位差，导致信号干扰和失真。
因此，需要对水声通信信道中的多径传播进行建模和分析，以便在设计系统时对这些影响进行补偿。
建立水声通信信道多径传播模型需要考虑多种因素，包括水声信号的频率、信道的拓扑结构、传播距离和传播路径等。
多径传播的影响可通过信道衰减、时延扩散等方式进行描述。
其中信道衰减是指水声信号在传播过程中由于能量损耗而逐渐减小，而时延扩散是指信号到达接收端的时间差异。
对于水声信号的频率选择，一般会优先选用非低频信号。
因为在水下的传播中，低频信号会因为衰减和多径传播的影响而表现出明显的失真，使得接收端无法准确地还原原始信号。
而非低频信号在传播过程中会受到少量的衰减和干扰，同时其信号特性不容易被多种复杂的传播环境影响，更容易在水声通信中得到较为准确的还原。
二、水声通信信道衰减水声通信信道中会产生一些因素导致信号的衰减，如传播距离、水下控制和干扰等等。
因此，了解和描述信道衰减的特点对于进行水声通信建模和分析是非常重要的。
在水声通信中，信号会因为许多因素而衰减。
实际上，水声信号的衰减总是存在的，其强度主要受到水中分子的散射和吸收、传播距离的增加、和海底或其他水下装置的干扰等因素的影响，这些因素使得传输过程中的信号强度逐渐减小。
因此，在水声通信中，必须要对信道衰减进行建模和分析。
在数学模型中，通常采用衰减模型、路径损耗模型、能量损耗模型等来描述和处理信道衰减。
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一种水声信道仿真设计方法【摘要】本文提出了一种通过改变脉冲响应估算时间从而进行水声信道仿真（EUAC）的方法，该方法不需要海上试验就能对任一特定信号的通信方案进行信道输出估计，因此节省了时间和资源。
这种方法首先需要进行一组海上试验。
在每一次试验中，发送特定的窄带自相关信号，然后记录它们的响应，这样可以得到真实信道的冲激响应、多普勒漂移和相移的估计。
应用这组海试结果建立一个EUAC数据库，该数据库将有助于在不经过海上试验的条件下对各种通信方法的性能进行评估。
【关键词】水声信道;数学模型;仿真1.引言本文描述了一种测量和仿真水声信道的方法，该方法能够用来建立一个仿真信道数据库。
研究发现，特定信号的仿真信道响应（ECR）与真实信道响应具有典型的高相关性（大于80%）。
适合测量信道冲激响应的波形，其自相关函数几乎接近一个脉冲。
这意味着所使用的测试信号应具有尽可能宽的带宽。
为了增加测试信号波形的功率，并使其超过极短单脉冲功率，需要用到一个带有高时间带宽积的信号波形。
对于特定信号的水声信道仿真（EUAC），我们假定信道是线性时不变（LTI）系统，因此，在信道冲激响应评估前，应对所有信道的非线性和时变特征进行单独评估和修正。
随后，这些特征将被加入到仿真信号。
本论文提出的信道仿真方法包括两个阶段：（1）冲激响应和信道特征评估，仿真处理和数据库建立。
（2）挑选及核查被仿真信道，在精选的仿真信道和在任何想要的信噪比的噪声条件下发射一个特定信号。
2.水声信道的特征水下声信道是具有时变、频率选择性、空间不相关特征的加性有色高斯噪声信道，对特定频率和距离的声波具有较强的吸收，加之多途现象，从而导致信号衰减。
水声信道的特征在以下分节中进行描述。
2.1 多普勒频移接收机与发射机的相对运动或者介质运动（在不可忽略的流动条件下）可以改变声波通过信道的频率。
这种在载波信号中频域和时域的明显改变就叫做多普勒频移。
假设声源和观察者的相对速度（v）远小于声速（c），则被观测的声波频率[1]由下式表示：（1）这里，f表示发射频率。
多普勒频移效应将造成发射信号的长度（时域）压缩或者扩展。
接收信号的脉冲周期是：（2）这里TS是发射信号的周期。
2.2 多途多途现象主要是由于海底和海面的反射造成的，信号反射的次数决定了多途的扩展。
此外，信道还包括浮游生物和鱼等声反射体。
假如发射机与接收机的距离足够大，那么信号从发射机到接收机会经过各种路径传播，每条路径的信号延迟取决于其几何特征。
信道的冲激响应可以建模如下：（3）这里表示每个路径的能量损耗和相位移动，L是有效的路径数，Tc是最小的路径时延。
信道的互功率密度函数定义如下：（4）这里多径剖面强度（MIP）是，传播延迟Tm被定义为时间间隔，。
水下信道的MIP建模如下[2]：（5）MIP函数实现的条件是当时：，因此，建模为高斯随机处理过程，其方差。
传播延迟涉及到带宽一致性的使用：当小于发射信号的带宽时，信道就被认为具有频率选择性。
2.3 多普勒扩展多普勒扩展，表示为接收信号的散布谱宽。
信道的相干时间涉及到多普勒的扩展：在浅水，来自水面的反射是信道时变的主要原因。
水波运动是水面反射散布的主要原因，从而造成了多普勒扩展。
多普勒扩展值依赖于水波的高度、频率、风速、海面和海底的反射数目，以及理论冲击角。
2.4 信道噪声信道噪声被假定为一个加了有色的高斯环境噪声，频率响应为：（6）这里k0是一个经验常量，它与频带和海况有关。
在低频（1KHz以下）噪声中的主要成份是远场的船只噪声，在中频带是和音方面的噪声，在高频主要是热噪声[3]。
在接收机和发射机处可能是白噪声。
2.5 传播损耗声波通过信道的传播功率由于吸收损耗和散射损耗而减小。
这些损耗可以建立如下模型：（7）这里k的范围从10到20，r（m）是传播距离，是依赖于发射波载波频率的吸收系数[1]。
3.信道特征估计信道冲激响应可以通过发射窄带自相关信号来估计，该信号尽可能接近一个脉冲：，这里发射信号。
因此，假设有线性时不变信道（8）这里h（t）是信道脉冲响应，这个运算表示卷积运算。
3.1 发射信号模块一个信号的自相关（或者匹配滤波器）主旁瓣宽度由下式决定[4]：MFwidth=1/BW （9）这里BW表示这个信号的宽度。
因此，这个发射信号是宽带信号。
为了确保（8）式成立，发射信号应该对频率选择性信道具有免疫性。
3.1.1 同步信号直接序列扩频信号的匹配滤波器输出易受多普勒频移的影响。
因此，一个同步信号需要先于直接序列扩频块发射。
这个信号是线性调频信号。
通过发射一个“上行”的线性调频信号和一个“下行”的线性调频信号，多普勒频移可以被估计。
3.1.2 DSSS同步同步中的时间漂移可以通过DSSS信号码同步来控制。
同步放置点处被发现向四方展开处理输出（也就说，随着DSSS序列扩展器的乘法）的是窄带信号（用频谱分析算法可以检测）。
既然收到的信号发生了多普勒频移，有必要在解扩前估计多普勒频移值，目的是补偿采样的多普勒频移。
当载波频率等于DSSS信号频率时，在DSSS块之后发送单个载波信号（CW）来估计信道的相干时间。
3.2 多普勒频移估计在同步信号和DSSS块时需要进行多普勒频移估计。
3.2.1 线性调频信号的多普勒频移估计接收信号通过两个匹配滤波器：一个为“正的线性调频信号”，另一个为“负的线性调频信号”。
每一个匹配滤波器的输出由每一个收到的线性调频信号的主峰组成。
多普勒频移涉及到峰值处的区别在时域中表示如下：（11）这里是在匹配滤波器分别输出的“正”和“负线性调频信号”的峰峰间的差值。
为了使定时误差最小，值应该用匹配滤波器的输出向中心集中的估计方法来测量。
3.2.2 DSSS信号多普勒漂移估计对片同步解扩DSSS信号进行频谱分析时会产生多普勒频移估计。
（12）为了减小估计误差，需要用一个最佳拟合匹配多项式对被估多普勒频移向量进行平滑处理。
3.3 相干时间估计使用信号周期比信道的CT要短的信号进行信道估计，能够得到较好的结果。
假设CT的值在传播期间改变不明显，那么使用CW信号可能可以对它进行估计。
在x，y向量之间规范的匹配滤波器被定义为：（13）这里N是信号周期[采样率]，是x的平均值。
把CW信号分割成次信号，第一个次信号作为参考，一个规范匹配滤波器输出峰值向量将被获得。
CT被提取作为带有参考信号次信号的标准匹配滤波器的周期超出一定的门限。
DSSS信号被分割成周期比短的次信号。
3.4 冲激响应矩阵（IRM）估计每一个DSSS信号在用插值法修正多普勒频移后进行码元同步。
每一个收到的DSSS信号与发射信号进行互相关运算（如3.3节分成次信号）。
假设多普勒频移得到精确补偿，同时假设一个信号周期比CT的短，那么接收到的输出是当前信号的信道冲激响应估计。
这个连续的冲激响应矩阵描述了信道冲激响应的时变性。
水平轴表示信号冲激响应的时间。
纵轴表示信道的时间变化。
从该图中可以看到3个重要的在矩阵周期里消退和增强的路径。
4.特定信号经过被估信道的ECR冲激响应矩阵在转移到载波频率的过程中被测量。
特定仿真信号也应该在相同频率范围内被测量，否则被估计的信道响应是不准确的。
给定信号和仿真IRM 实现二维的卷积运算，然后，信号根据多普勒模型被再次采样。
这些运算的输出产生了信号的ECR。
4.1 IRM扩展如果信号比仿真IRM周期长，那么脉冲响应矩阵需要扩展。
通过周期性的IRM扩展是实现该过程的一个方法。
周期扩展的周期从IRM的二维互相关的最大值中萃取。
在海上试验中能获得大于90%的互相关结果。
一个更好的建模方法是把IRM进行Markov处理。
在这个模型中每一行是一个最后状态的函数和一组当前状态参数。
根据风速，波的周期，噪声标准，波高，多径数，以及在接收机处理论冲击角等当前状态值有望获得精确的结果。
4.2 多普勒频移向量扩展多普勒频移向量模型为了适应特定信号需要扩展，因为多项式拟合不适合周期性的扩展。
假设多普勒频移的产生来自DC部分（在发射机与接收机之间的相对速度）和AC部分（依靠波动周期）。
假设该周期是两个频率的函数（连续起伏波和二度音谱线波），根据多普勒频移向量采样来估值二频率正弦曲线波，可用Pisarenko谐波分解方法来实现。
4.3 传播损耗估计通过测量传播信号（用一个在发射机的监视接收器）的声源级（SL）和接收机处的接收声级，可以来计算接收信号的传播损耗。
根据对传播损耗的估计值计算仿真信号的功率要倍增。
4.4 环境噪声增加通过在信道加入噪声进行信噪比仿真，有两种可供选择的方法：（1）建立噪声模型（见2.4节）以及根据预期信噪比设置噪声标准。
（2）从信道里测量真实噪声，并定期地扩大它以防信号周期比被测噪声周期要大。
图1 仿真和真实信道技术比较图2 比较结果5.结果该仿真方法的可信性通过从真实信道收到的信号与相应的ECR信号比较而进行评估。
图1中，该特定信号与被用去产生IRM和多普勒频移向量的信号为同一信号。
比较在每个系统的输出端之间完成。
图2显示的是在浅水区信道的时域比较结果，可以看出互相关系数大约可达80%。
在各种水下声信道的海上试验结果中这是个典型值。
6.结束语本文提出一个水声信道仿真设计方法，它由时变IRM估计、信道偏差补偿与建模、冲激响应估计扩展和多普勒频移等模块组成;并探讨了一种针对特定信号的仿真算法，相比真实水下信道测量达到80%的可信度。
通过建立由几个IRM 和多普勒频移向量组成的数据库，可以得到一个在广泛水声通信算法评估中的有用工具。
参考文献[1]William S.Burdic.“Underwater Acoustic System Analysis”.Peninnsula Publishing，second edition 1991.[2]Ihn-Kiel Chang.“Performance of Diversity Combing Techniques for DS/DPSK Signaling Over a Pulse Jammed Multipath-Fading Channel”.IEEE mun.，vol.38，pp.1823-1834，1990.[3]R.J.Urick.“Principles of Underwater Sound”.McGraw-Hill，New York，1983.[4]Nadav Levanon.“Radar Principles”.J.Wiley&Sons，New York，1988.。