一种AUV移动OFDM水声通信系统设计

针对水声信道多径效应和多普勒频偏对移动正交频分复用(OFDM)水声通信产生的严重载波间干扰(ICI)和码间干扰(ISI),采用时频差分编码方案,互相关函数方法进行多普勒估计,变采样率重采样进行多普勒补偿,设计并实现了一种面向自主式水下航行器(AUV)的、易于工程实现的低复杂度移动OFDM水声通信系统。该系统能够有效避免残余多普勒补偿的问题,同时对多径信道表现出一定程度的稳健性。海试结果表明,该系统可在浅海信道复杂多径和一定多普勒影响的条件下正常工作,实现了移动OFDM水声通信。国家自然科学基金项目资助(11574258

Jointing sparse recovery estimation algorithm of underwater acoustic channels with long time delay spread

对具有长时延扩展的水声信道,传统的信道估计算法如最小二乘法将在大量零值抽头产生严重的估计噪声,导致估计性能下降,同时信道估计时所需的较高估计器阶数大大提高了运算复杂度。压缩感知信道估计方法可有效利用多径稀疏特性改善性能,但需采用较大的训练序列长度以保证稀疏恢复精度,由此导致额外的系统开销。利用水声信道多径稀疏结构在数据块间存在的相关性,建立基于分布式压缩感知的长时延水声信道联合稀疏模型,从而可利用同步正交匹配追踪算法进行联合重构,以进一步减小系统的训练序列开销,提高估计性能。最后通过仿真和海上实验验证了所提方法的有效性。Efficient estimation of underwater acoustic channels with a large time delay spread was addressed. For the conventional channel estimation methods such as LS, this type of channel estimation would produce serious estimation noise in zero-value taps which lead to poor performance of channel estimation. At the same time, a large time delay spread posed significant difficulties such as large channel order and the corresponding huge computation complexity. Compressed sensing(CS) channel estimation algorithm offered a solution to this problem by exploiting the sparsity of channel to improve the estimation performance. However, to ensure acceptable estimation performance, a long training sequence was needed, which unfortunately would cause additional overhead. A method was proposed which exploiting the joint correlation of sparse multipath structure between adjacent data blocks to deal with the estimation of long time delay channels under the framework of distributed compressed sensing(DCS).Thus the large time delay underwater acoustic channels can be jointly reconstructed by the simultaneous orthogonal matching pursuit(SOMP) algorithm to facilitate the system overhead reduction and estimation performance improvement. Simulation as well as the sea trial results indicate the effectiveness of the proposed method.国家自然科学基金资助项目(No.11274259,No.11574258)~

跨介质水声网络试验平台设计与试验

由于进行真实的水下网络系统试验较为困难,近年来提出的众多专门针对水声网络的媒体接入控制(MAC)协议和路由协议大多只有仿真结果。为了便于在真实的水下环境中对通信性能、网络协议等研究进行评估分析,以海洋环境立体监测中网络化环境参数获取作为应用背景,设计并构建了一个跨介质水声网络试验平台,实现了水下网络和岸上控制中心的连接,介绍了水声网络平台技术方案及软硬件实现,并进行了试验平台的湖试试验,试验结果表明了该平台进行跨介质水声网络性能评估、测试的有效性。国家自然科学基金项目资助(11574258

多频带水声信道的时频联合稀疏估计

多频带水声信道多径结构在相邻数据块和不同子频带存在相关性,从分布式压缩感知的角度可对这种时频联合稀疏特性进行利用。但是,在传统联合稀疏模型下水声信道间存在的不同多径时延部分形成差异支撑集,由此引入的干扰导致估计性能下降,提出利用多路径选择机制进行差异支撑集检测;同时,进一步结合频域子频带信道间、时域相邻数据块信道间存在的相关性进行频带-时间域联合稀疏估计.利用数值仿真及海试实验结果进行了性能验证和比较,表明利用时频联合稀疏估计构造的水声通信接收机改善了匹配性能,可获得较为明显的输出信噪比、误比特率等通信性能提升.从而说明:利用多频带水声信道在时域、频域存在的联合相关性可有效提高信道估计性能。国家自然科学基金项目(11574258,11274259);;\n声呐技术重点实验室基金项目“基于信道感知的水声通信网络技术研究”资

Modulation Recognition Method of Underwater Acoustic Communication Signals Using SVM

由于水声信道中随机、复杂的时、频扩展特性的影响,非合作水声通信信号调制方式的自动识别极具挑战性.考虑到载频等调制参数提取较为困难,本研究基于信号功率谱、平方谱进行无需先验知识的水声通信信号特征参数提取,设计了一种基于多类别最小二乘支持向量机(lS-SVM)的水声通信信号调制方式分类器,该分类器具有泛化性能好、小样本学习能力强的特点,同时可避免传统神经网络分类器存在的过学习、欠学习以及局部最小化等问题.对海上实录信号数据的识别实验结果表明,本方法具有优于神经网络分类器的识别性能和信道稳健性.Due to random,complex time and frequency spread characteristics of underwater acoustic channels,modulation classification of the non-cooperation underwater acoustic communication signal is extremely challenging.Considering the difficulty in prior knowledge extraction(such as carrier frequency),the spectra and square spectrum features that do not need any prior knowledge are adopted to incorporate with the least-squares support vector machine(LS-SVM)classifier to derive a recognition method for underwater acoustic communication modulation classification.The proposed method is capable of avoiding the drawbacks of the artificial neural network(ANN)classifier such as overfitting,underfitting and local minimum.The experimental modulation classification results obtained with field signals at 4different underwater acoustic channels show that the performance and the channel robustness of the proposed modulation recognition algorithm are superior to that of the ANN classifier.国家自然科学基金(11274259

基于基因组高通量测序方法精准鉴定植物遗存——河南崔寨遗址案例

本研究尝试利用基因组高通量测序方法精准鉴定植物遗存,遗存来自河南周口市崔寨遗址。本项工作提取了植物遗存材料中的基因组DNA,使用Illumina测序平台对该植物遗存的基因组进行浅层测序,并拼装其质体基因组,然后将所得的质体基因组片段通过BLAST进行序列比对,获得了该材料的物种信息。为校验基因组高通量测序的结果,进行了植物形态学鉴定,首先结合植物遗存出土情况及其在显微镜下观察到的结构特点,对样品进行初步的物种判断,然后结合BLAST序列比对和形态学初步判断的结果,采集同一类群的活植物,进行两类材料的植物形态学解剖实验,将二者的形态进行对比;随后,将现生植物组织用Na OH溶液浸泡,用于模拟其在自然状态下的降解过程,并在显微镜下观察其形态结构。根据高通量测序和形态学两方面证据,将该植物遗存鉴定为禾本科植物芦苇(Phragmites australis)的根,并测得该植物遗存的14C年代为660±30 a B. P.。由此推测,在距今约700年前,自然分布的芦苇从崔寨遗址2019LCⅠ区M1墓室坍塌的顶部进入,扎根深入墓葬器皿中,得以保存至今。研究显示,利用基因组高通量测序的方法可以对出土的植物遗存进行精准物种鉴定。基因组高通量测序和形态鉴定方法的综合运用,可作为精准鉴定出土植物遗存的新方法