【水声通信】基于matlab模拟水声通信信道仿真

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内容介绍

水声通信信道是水下通信系统中至关重要的组成部分，其特性对通信性能有着显著的影响。水声信道仿真技术通过建立水声信道的数学模型，可以模拟实际水声信道的传播特性，为水下通信系统设计和性能评估提供有力支撑。

水声信道特性

水声信道具有以下主要特性：

• **多径传播：**水声波在水中传播时会发生多次反射和散射，形成多径传播现象。

• **时变性：**水声信道的特性随时间变化，受温度、盐度、洋流等因素影响。

• **频谱选择性：**水声信道对不同频率的信号具有不同的衰减和时延特性。

• **噪声：**水声信道中存在各种噪声，如环境噪声、船舶噪声等。

水声信道仿真方法

水声信道仿真方法主要分为两类：

1. 统计模型法

统计模型法基于水声信道的统计特性，建立数学模型来描述信道的时变衰落、多径时延和噪声分布。常用的统计模型包括瑞利衰落模型、莱斯衰落模型、Jakes模型等。

2. 射线追踪法

射线追踪法基于几何声学原理，将水声信道视为一系列射线传播的路径。通过追踪射线的传播过程，可以计算出信道的时延、衰减和相位等参数。

水声信道仿真技术在水下通信领域有着广泛的应用，包括：

• **系统设计：**优化通信系统参数，如调制方式、编码方案和天线配置。

• **性能评估：**评估通信系统的误码率、吞吐量和时延等性能指标。

• **抗干扰研究：**研究水声信道中的干扰特性，并制定相应的抗干扰措施。

• **水下导航：**利用水声信道仿真技术辅助水下导航系统设计和性能评估。

结论

水声通信信道仿真技术是水下通信系统设计和性能评估不可或缺的工具。通过建立水声信道的数学模型，仿真技术可以模拟实际信道的传播特性，为水下通信系统优化和性能提升提供有力支撑。

部分代码

%% Deterministic channel parameters: h0= parameters(1); % surface height (depth) [m] ht0= parameters(2); % TX height [m] hr0= parameters(3); % RX height [m] d0= parameters(4); % channel distance [m] k= parameters(5); % spreading factor c= parameters(6); % speed of sound [m/s] c2= parameters(7); % speed of sound in bottom [m/s] (>1500 for hard, < 1500 for soft) cut= parameters(8); % do not consider arrivals whose relative strength is below this level fmin= parameters(9); % minimum frequency [Hz] B= parameters(10); % bandwidth [Hz] fmax=fmin+B; df= parameters(11); % frequency resolution [Hz] f_vec=(fmin:df:fmax).’; Lf=length(f_vec); fc=(fmax+fmin)/2; f0=fmin; f_vec2=(f0-B/2:df:f0+B+B/2); dif_f=f_vec2-fc; dt= parameters(12); % time resolution [seconds] T_SS= parameters(13); % coherence time of the small-scale variations [seconds] t_vec=(0:dt:T_SS); Lt=length(t_vec); %% Small-scale channel parameters: sig2s= parameters(14); % variance of SS surface variations (surfampl^2/2?) sig2b= parameters(15); % variance of SS bottom variations B_delp= parameters(16); % 3-dB width of the

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2 机器学习和深度学习方面

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN/TCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列 时序、回归 预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络 时序、回归 预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络 时序、回归 预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络 时序、回归 预测

2.12 RF随机森林 时序、回归 预测和分类

2.13 BLS宽度学习 时序、回归 预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归 预测和分类

2.17 时序、回归 预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习 时序、回归 预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

2.图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

3 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻

4 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划

5 无线传感器定位及布局方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化

6 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化

7 电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电

8 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀

9 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合