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公开(公告)号：CN110677360B
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN201910916760.X
申请日：2019-09-26
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供的是一种基于OMP信道估计的OFDM系统性能分析方法。针对基于OMP信道估计的OFDM通信系统，有效信噪比ESNR需要成功解码后才能获取这一限制。本发明主要通过建立各个信噪比与系统参数关系的模型，通过系统参数如(导频数量、ICI、信道多径条数与输入信噪比等)获得有效信噪比与导频信噪比，并得到各个信噪比之间的关系。针对水声信道条件的复杂性带来的输入信噪比无法准确指导解码性能的问题，本发明利用已知典型水声通信系统和信道设定简化问题。本发明所公开的方法能够有效通过估计系统参数估计系统各个信噪比性能指标。
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公开(公告)号：CN114362835A
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN202111644773.X
申请日：2021-12-30
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种仿海豚哨声水声通信方法，本发明首先提取海豚哨声信号样本的时频谱轮廓曲线，然后将信息调制生成的基带信号以一定比例与海豚哨声信号时频谱轮廓曲线相加获得合成哨声时频谱，再生成合成哨声作为仿生通信信号。接收端提取接收到的合成哨声与本地生成的存在固定频差的海豚哨声相干相乘，经过低通滤波获得频移键控信号进行信息解调，实现仿生通信。本发明原理简单，仿生效果好，可靠性高，通过模仿海豚哨声信号以保证通信信号的隐蔽性。
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公开(公告)号：CN113541726A
公开(公告)日：2021-10-22
申请号：CN202110808244.2
申请日：2021-07-16
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于循环神经网络的码索引扩频水声通信方法，涉及水声通信技术领域，具体步骤包括如下：获取训练数据集；建立循环神经网络模型；利用所述训练数据集对所述循环神经网络模型进行训练，得到训练完成的神经网络模型；所述训练完成的神经网络模型作为码索引扩频水声通信系统的接收端，将测试数据集输入给所述训练完成的神经网络模型中，对源数据进行恢复，完成对接收信号的解调。与常规的接收系统相比，无需对接收信号进行去载波和解扩散操作，直接采用循环神经网络完成对通信信号的解调，提高了通信在低信噪比浅水复杂信道条件下系统的可靠性。
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公开(公告)号：CN108667532B
公开(公告)日：2021-09-28
申请号：CN201810511735.9
申请日：2018-05-25
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: H04L1/00 , H04L1/24 , H04B13/02 , H04B1/7073
Abstract: 本发明提供的是一种猝发式水声通信方法。将二进制待传输信息进行分割，根据发射换能器最佳发射频率范围计算频率差的最小量化间隔，将分割后的二进制信息分别用于计算基准低频段信号与时延及频率差负载信号间的频率差与时间差，将时延差与频率差调制在基准低频段信号与时延及频率差负载信号间，完成基于时频联合的猝发式水声通信调制。在接收端同步完成后，利用基准低频段信号本地参考信号对每个码片再次进行同步，并完成信号截取，对截取的每个码片中所携带的时延差及频率差进行估计，并基于调制时的最小量化间隔，对差值进行解调，得到调制信息。本发明简单易行，可靠性高，又能根据帧信号特殊结构抵抗水下多途及干扰。
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公开(公告)号：CN110460394B
公开(公告)日：2021-06-11
申请号：CN201910643417.2
申请日：2019-07-17
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: H04B13/02 , H04B17/309 , H04B17/382 , H04L5/00
Abstract: 本发明提供的是一种基于水声时变信道相关性的自适应资源分配方法。通过握手过程中的发送数据指令消息RTS获取过时的信道状态信息，通过计算测试信号Test信号和RTS信号估计的信道状态信息的相关性作为水声时变信道相关性，将相关系数作为权重值，与反馈的信道状态信息一起作为分配依据，进行自适应资源分配。本发明简单易行，计算量小，针对具体的节点，比较每个载波上的相关系数大小，对于相关系数较小的载波而言，其作为自适应分配的依据有效性较低。这种方法能有效的减少时变水声信道对资源分配性能的影响。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106788782B
公开(公告)日：2021-05-07
申请号：CN201611105988.3
申请日：2016-12-06
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供的是一种水声通信网络OFDM链路物理层与MAC层跨层通信方法。本发明以合理分配信道资源、提高网络吞吐量为目的，通过物理层和MAC层跨层数据交互的方法，对网络性能进行优化。物理层根据水声信道环境自适应调整调制阶数、编码速率和频率分集阶数，实现不同速率的数据传输，以适应快速时变的水声信道，MAC层采用改进的CSMA/CA协议，提高数据包重传成功概率，减小数据传输时延，通过物理层和MAC层之间的跨层设计，解决水声信道快速时变和长传输时延等因素引起的丢包率高和传输效率低的问题，从而提高水声通信网络吞吐量和系统的频谱效率。
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公开(公告)号：CN111131108A
公开(公告)日：2020-05-08
申请号：CN201911396032.7
申请日：2019-12-30
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明在水声衰落信道下提供了一种基于分块期望最大化的非合作水声OFDM通信子载波映射识别方法，该方法首先根据OFDM的结构特点对观测数据分块，然后在每个分块下分别利用聚类算法得到衰落信道的初始状态信息，然后分别在每一种候选子载波调制方式下应用期望最大化算法迭代的对信道状态信息进行更新，完成信道状态信息的估计，最后通过类混合似然比检验完成子载波调制方式的识别。本发明在非合作OFDM子载波识别上提供了一种新的思路，联合水声OFDM调制结构上的特点，对接收到的信号分块作为期望最大化算法的观测样本，有效提高了衰落信道的估计精度，进而提升了识别的可靠性。仿真和外场实验验证了该算法的有效性。
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公开(公告)号：CN111028825A
公开(公告)日：2020-04-17
申请号：CN202010021928.3
申请日：2020-01-09
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 基于离线语音识别与合成的水声数字语音通信装置及方法，它属于低速率水声数字语音通信技术领域。本发明解决了现有方法的实施系统的体积大、不便携，以及现有方法的语音识别结果的准确度低的问题。在发送端，对用户语音识别后得到的文本信息采用水声扩频通信体制调制为扩频信号，经功率放大后发送至水声信道。在接收端，将信号解扩、解调、解码后得到的文本信息合成为模拟语音信号，完成通信。本发明在低信道容量条件下，可实现远距离、高保密性、高准确度的水声语音通信。本发明方法可以在移动手机终端或嵌入式平台上予以实现，减小了实施系统的体积，提升了水声数字语音通信的设备便携性。本发明可以应用于低速率水声数字语音通信。
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公开(公告)号：CN110677318A
公开(公告)日：2020-01-10
申请号：CN201910881611.4
申请日：2019-09-18
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供的是一种基于线性调频z变换的水声信道时延估计方法。一、先在簇状信道内进行基于CZT的OMP估计，当前簇的最后一条路径满足预设的簇间跳转幅度门限时，跳转到下一簇内继续搜索，直到搜索出簇内的全部满足门限的路径。二、将上步每簇信道的时域估计范围进行一定程度的扩大，形成新的簇状信道，再将新的簇状信道拼接为一个新的全局信道，运用CZT在这个拼接后的全局信道内搜索剩余幅度较小的路径。本发明的二步搜索策略同样也适用于其他水声信道，只要已知关于信道分布范围的先验信息即可。本发明可在降低计算复杂度的同时提高时延估计精度，对均匀导频与非均匀导频OFDM系统均适用，可用于实现高效高精度低复杂度的信道估计。
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公开(公告)号：CN110646802A
公开(公告)日：2020-01-03
申请号：CN201910915132.X
申请日：2019-09-26
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供的是一种水听器镜像对称弧型阵及其布置方法。步骤一，初始化最大长度和宽度，建立坐标系；步骤二，计算阵元间距；步骤三，令阵列横向孔径等于最大宽度；步骤四,预估阵元数；步骤五：计算单条弧阵的半径和阵列两端之间圆心夹角；步骤六，计算阵列的轴向孔径，如果周向孔径大于最大长度，则阵元数减一，并转到步骤五；步骤七，计算阵元坐标。本发明基于水下机器人可供安装的最大宽度和最大长度，得到一种镜像对称弧阵，适合无人水下机器人搭载。
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