一种海豚哨声信号时频谱轮廓提取方法

    公开(公告)号:CN104217722A

    公开(公告)日:2014-12-17

    申请号:CN201410416129.0

    申请日:2014-08-22

    Abstract: 本发明涉及一种海豚哨声信号时频谱轮廓提取方法。本发明包括:对真实的海豚哨声信号作短时傅里叶变换,获得海豚哨声时频信号;得到第m个数据块短时傅里叶变换结果的最大值e(m)、傅里叶变换后能量最大值e(m)对应的频率的采样点index(m)以及在index(m)/2处对应的能量值e(m)′,通过判决式:e(m)′>βP0确定第m个数据块对应的哨声信号基频频率;去除野点,得到平滑的基频轮廓;进行最小二乘多项式拟合,得到一个连续变化的光滑哨声信号时频谱轮廓线。由于海豚哨声信号时频谱轮廓曲线是进行海豚种群分类、识别的重要依据,本方法将对海豚的生物学研究提供帮助,仿照海豚哨声信号进行仿生通信,是实现水声隐蔽通信的有效方法。

    水声OFDM判决二次信道均衡方法

    公开(公告)号:CN102299872B

    公开(公告)日:2014-01-29

    申请号:CN201110230556.6

    申请日:2011-08-12

    Abstract: 本发明的目的在于提供水声OFDM判决二次信道均衡方法,首先进行梳状导频最小均方误差即CombMMSE信道估计,利用频响对接收数据进行一次均衡,得到一次均衡后的数据,对一次均衡后数据子载波进行解映射,再通过卷积解码或Turbo解码得到原始数据的估计,将解码后的数据按原编码规则重新进行编码,得到二次编码后的数据,将估计出来的数据子载波作为训练序列,并联合梳状导频子载波得到块状导频的估计,由此所有子信道上都有了训练数据,接下来利用块状导频最小均方误差即BlockMMSE算法,重新进行二次信道估计。本发明大大降低了梳状导频插值误差,并且可以在导频间隔较大的情况下达到较好的均衡效果。

    一种水声正交频分复用的信道估计方法

    公开(公告)号:CN102724147A

    公开(公告)日:2012-10-10

    申请号:CN201210214646.0

    申请日:2012-06-27

    Abstract: 本发明属于水声通信领域,具体涉及一种信道估计中降低高斯噪声和减小插值误差的信道估计方法。本发明包括如下步骤:(1)采用基于最小二乘法的信道估计方法得到信道频响估计;(2)利用小波降噪法对导频信道频响估计进行降噪处理,得到降噪后的信道频响;(3)对降噪后的信道频响采用离散傅里叶变换插值法获得数据子载波的信道频响;(4)利用数据子载波的信道频响均衡接收数据,对均衡后的数据进行译码后重新调制,将梳状导频转换为块状导频,采取块状最小均方误差的信道均衡方法对接收数据进行判决反馈均衡。本发明降低了信道噪声对信道估计的影响,降低了插值误差,提高了判决性能,提高了信道估计的精度。

    一种基于最大比合并的自适应迭代反馈水声信道时延多普勒域均衡方法

    公开(公告)号:CN119995737A

    公开(公告)日:2025-05-13

    申请号:CN202510077677.3

    申请日:2025-01-17

    Inventor: 马璐 杨洋 乔钢

    Abstract: 一种基于最大比合并的自适应迭代反馈水声信道时延多普勒域均衡方法,本发明涉及基于最大比合并的自适应迭代反馈水声信道时延多普勒域均衡方法。本发明的目的是为了解决水声信道存在多普勒效应,导致水声通信可靠性低,计算复杂度大问题。本发明提出一种适用于水下OTFS调制的低复杂度的线性均衡器。通过自适应的调整时延分支间干扰深度,从而确定最大比合并过程中的时延分支总数,避免了基于最大比合并的均衡器由于合并项过多而带来的计算复杂度大的问题。同时,在均衡的过程中考虑了时延分支间的干扰,进一步提升水声通信可靠性。综上,均衡器在不增加均衡器复杂度的前提下实现最优的检测性能。

    基于干扰最小化的水声广义频分复用通信子载波子符号自适应配置方法

    公开(公告)号:CN119363540A

    公开(公告)日:2025-01-24

    申请号:CN202411459987.3

    申请日:2024-10-18

    Inventor: 马璐 魏瑶 乔钢

    Abstract: 基于干扰最小化的水声广义频分复用通信子载波子符号自适应配置方法,本发明涉及无线通信领域,具体涉及水声广义频分复用通信子载波子符号自适应配置方法。本发明的目的是为了解决GFDM系统在水声通信中受到多径效应影响而引发的载波间干扰和符号间干扰过高,导致信道估计的准确性低,通信质量低的问题。本发明方法在选取最优配置后,能够著提升GFDM通信系统在水声信道中的性能。通过精确分析和计算子载波间干扰和子符号间干扰的能量,选择基于干扰能量最小化的最优配置方案,该方案不仅充分利用了GFDM灵活的数据块结构,还结合了干扰消除技术,使系统在水声多径信道中表现出更好的性能;提高了信道估计的准确性和通信质量。

    一种正交混沌星座调制多载波扩频水声通信方法

    公开(公告)号:CN118694390A

    公开(公告)日:2024-09-24

    申请号:CN202410745304.4

    申请日:2024-06-11

    Inventor: 马璐 吴何 乔钢

    Abstract: 一种正交混沌星座调制多载波扩频水声通信方法,本发明涉及正交混沌星座调制多载波扩频水声通信方法,属于水声通信技术领域。本发明的目的是为了解决现有方法保密性弱,深海信道下误码率高的问题。具体过程为:1:获得一个混沌序列组;每组Quadratic混沌序列组包括M个长为N混沌序列,每个混沌序列能够承载log2M个比特信息;2:获得IN个混沌星座符号;3:得到交织后的IN个混沌星座符号序列;4:将基带信号变换到通带多载波信号;以线性调频信号作为前导信号,先发射前导信号,再发射通带多载波信号;5:获得经被动时间反转的接收信号;6:对快速傅里叶变换后的接收信号进行采样;7:对采样值中包含的I组混沌星座符号序列进行解调制,获得信息比特。

    一种基于改进蚁群算法的AUV高精度水声定位航路规划方法

    公开(公告)号:CN117007051A

    公开(公告)日:2023-11-07

    申请号:CN202310946932.4

    申请日:2023-07-31

    Abstract: 一种基于改进蚁群算法的自主水下航行器高精度水声定位航路规划方法。根据预设终点,使用传统蚁群算法驱动AUV行驶,AUV行驶过程中不断接收水下目标发射的声信号,接收一定周期的声信号后,解算目标位置,预估目标具体所在栅格;根据解算估计的目标位置使用Bresenham画圆算法计算得到以目标为圆心的圆形栅格序列,将预设的AUV终点改为计算的圆形栅格序列;计算AUV路径节点的定位精度值,AUV到达圆形路径的终点后,计算AUV在整条路径中的平均定位精度值,以平均定位精度值更新信息素,将定位精度启发因子引入转移概率中,对AUV进行新一轮的路径规划。本发明能解决使用传统蚁群算法为自主水下航行器AUV规划航路时,该航路的定位精度低,定位误差较大,AUV容易驶过目标,甚至导致目标被遗漏的问题。本发明可用于打捞水下黑匣子、对水下非合作目标进行侦察、监视等。

    水下MIMO-OFDM系统非正交导频图案设计方法

    公开(公告)号:CN114205194B

    公开(公告)日:2023-09-29

    申请号:CN202111504698.7

    申请日:2021-12-10

    Inventor: 马璐 李彤 周锋

    Abstract: 本发明公开了一种水下MIMO‑OFDM系统非正交导频图案设计方法,MIMO‑OFDM系统包含Nt个发射端,Nr个接收端,Nt=2,不同发射端对应的导频索引序列相互重叠,且为等间隔导频,系统导频开销为Kp,传输带宽为B;将导频观测值频域能量集中于导频索引#imgabs0#处,值为Kp;定义向量g为Kp维向量,#imgabs1#处值为Kp,其他为0;对向量g做IDFT变换得到向量χ,从向量χ中分离发射端1导频与发射端2导频,得到非正交导频图案。本发明克服水下环境恶劣导致水声信道估计精度低问题,满足实际应用中对通信数据恢复性能的更高要求,针对均匀导频水下MIMO‑OFDM系统,利用非正交导频图案提高信道估计结果精度,在相同解码性能下节省水声MIMO‑OFDM系统导频开销。

    一种用于水下多区域定位的多目标识别方法

    公开(公告)号:CN116540237A

    公开(公告)日:2023-08-04

    申请号:CN202310421566.0

    申请日:2023-04-19

    Abstract: 本发明属于潜标阵目标定位技术领域,具体涉及一种用于水下多区域定位的多目标识别方法。本发明采用多种调频信号和单频信号组合的形式来表征身份信息,可以利用时分频分技术达到多个目标和多个潜标的信号表征,摆脱了有限种类线性调频信号对可服务目标数量的束缚;在频点选择上,本发明考虑到目标移动会带来多普勒频偏,因此在带宽内间隔选取频点,提高了系统的抗多普勒性能;本发明考虑多用户和信号碰撞问题,对于多用户接收方面,将合作定位声信号的单频信号长度设计为T2(s),只要多用户的合作定位声信号到达潜标的时间相差T2(s),即可将不同用户区分开。

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