水声系统中的优化均衡技术研究_李光志.pdf

综述水声系统中优化均衡技术的研究进展和性能优化方法。水声通信作为一种特殊的通信方式，在信号传输中面临诸多挑战，如多径干扰、噪声等。为了克服存在的问题，优化均衡技术被引入水声系统，以提高其通信可靠性和性能。首先，介绍多天线技术如多输入多输出（Multiple-InputMultiple-Output，MIMO）、波束赋形以及自适应滤波等方法在水声通信中的应用和优势。其次，提出评估指标和实验设计，如误码率和信噪比等，用于评估优化均衡技术的性能。再次，讨论算法改进和性能优化的方法，包括自适应参数调整、多通道信息融合和先验信息利用。最后，展望未来研究的方向，包括高容量传输、深度学习和人工智能。关键词：优化均衡技术；水声系统；多天线；自适应滤波；波束赋形Research on Optimal Equalization Technology in Underwater Acoustic SystemLIGuangzhi,YANZhijie(CSSC715thResearchInstitute,Hangzhou310000,China)Abstract:Thispaperreviewstheresearchprogressandperformanceoptimizationmethodsofoptimalequalizationtechnologyinunderwateracousticsystems.Asaspecialcommunicationmode,underwateracousticcommunicationfacesmanychallengesinsignaltransmission,suchasmultipathinterferenceandnoise.Toovercometheseproblems,optimalequalizationtechniquesareintroducedintounderwateracousticsystemstoimprovecommunicationreliabilityandperformance.Thispaperfirstintroducestheapplicationandadvantagesofmulti-antennatechnologiessuchasMultiple-InputMultiple-Output(MIMO),beamformingandadaptivefilteringinunderwateracousticcommunication.Then,theevaluationindexandexperimentaldesign,suchasbiterrorrateandsignal-to-noiseratio,areproposedtoevaluatetheperformanceofoptimalequalizationtechnology.Atthesametime,themethodsofalgorithmimprovementandperformanceoptimizationarediscussed,includingadaptiveparameteradjustment,multi-channelinformationfusionandpriorinformationutilization.Finally,thedirectionoffutureresearchisprospected,includinghigh-capacitytransmission,deeplearningandartificialintelligence.Keywords:optimalbalancingtechnology;underwateracousticsystem;multipleantennas;adaptivefiltering;beamforming0 引 言水声通信作为一种特殊的通信方式，具有广泛的应用前景，但面临着信号衰减、多径干扰和噪声等挑战。为了克服这些问题，优化均衡技术被引入水声系统，以提高其通信性能和可靠性。多天线技术如多输入多输出（Multiple Input Multiple Output，MIMO）和波束赋形可以增加信号传输距离和抗干扰能力，而自适应滤波等方法可以降低多径干扰和噪声对信号的影响。本文将对水声系统中的优化均衡技术的最新研究成果和技术创新进行探讨，并重点讨论评估指标、实验设计、算法改进以及性能优化方法。1 优化均衡技术概述1.1 优化均衡技术的定义和原理优化均衡技术是一种在水声系统中用于调整信号频率的技术。它可以改变声音的音色、增益和平衡，以达到理想的声音效果。优化均衡技术通过调整不同频率的音量改变音频信号的频谱分布，从2023年第47卷第4期39Underwater Acoustic EngineerinG水 声 工 程水 声 工 程而得到满足需求的声音特性。该技术在水声系统中应用广泛，主要应用于声呐、水声通信和水声测量等领域1。1.2 优化均衡技术在水声系统中的应用领域1.2.1 声呐领域在声呐领域，优化均衡技术可以通过调整声呐系统中的滤波器参数来增强目标信号的特定频率，从而改善声呐系统的性能。例如，在水下目标检测中，声呐系统可以通过增强目标信号的相关频率减少环境噪声的影响，提高目标探测的精度和可靠性。1.2.2 水声通信领域在水声通信领域，优化均衡技术可以用于解决水下信道中的频率失真和干扰问题。通过调整发送信号的频率响应，优化均衡技术可以弥补信道传输过程中的损失，提高水下通信系统的传输性能。例如，在水下声呐通信中，优化均衡技术可以通过调整发射信号的频谱均衡来抵消水下信道的频率失真，从而提高通信质量和可靠性2。1.2.3 水声测量领域在水声测量领域，优化均衡技术可以用于校正测量设备的频率响应，以准确获取目标信号的频谱信息。在水下地震勘探中，优化均衡技术可以消除水下环境对地震信号的频率失真影响，提高地震信号的质量和解释能力。2 优化均衡技术的关键问题和挑战2.1 噪声和干扰抑制对水声系统中的噪声进行准确的特征分析和建模是噪声抑制的前提。通过获取噪声的统计特性和频谱分布，可以更好地理解和识别噪声的来源和特征，从而有针对性地采取相应的抑制措施。在噪声特性建模的基础上，需要设计和优化合适的噪声和干扰抑制算法。这些算法可以通过滤波、信号处理、自适应算法等手段抑制噪声和干扰，从而提高信号的清晰度和可靠性。水声系统常常需要在动态和实时环境下工作，因此噪声和干扰抑制算法需要具备较高的自适应性和实时性能。算法需要能够自动适应不同噪声环境和水声场景，并在短时间内对信号进行处理和修正。2.2 时延补偿和同步问题在水声系统中，时延补偿和同步问题也是优化均衡技术的关键问题。由于声音在水中传播速度较慢，且水声信号在传输过程中容易受到多路径传播、散射和衰减等影响，导致信号到达接收端存在时延和同步偏差。水声信号传播时延的不确定性和变化性，需要进行时延估计和补偿。时延估计算法需要准确估计信号在传输过程中的时延，并对接收的信号进行相应的时间调整，以实现信号的对齐和同步。水声设备的时钟漂移和频率偏移问题会导致时延和同步误差的累积。时钟漂移是指水声设备的时钟和实际时间之间存在的微小差异。频率偏移是指信号频率与水声设备期望的频率之间存在差异。时钟漂移和频率偏移需要通过时钟同步算法和频率校准算法进行补偿和校正。水声通信系统中常常存在多径传播和多个接收节点的情况。多路径传播会导致信号在到达接收节点时存在不同的时延和衰减，而多个接收节点之间存在的时延差异会导致信号的非同步。解决这些问题，需要设计合适的同步算法和信号处理算法3。2.3 多路径传播和多径干扰在多路径传播中，不同路径上的声波到达接收器的时刻存在差异，导致信号的时延扩展。时延扩展会导致信号的时频展宽，即信号在频域上的带宽增加。解决这个问题，需要设计合适的信号处理算法，抑制和补偿时延扩展。多路径传播中的不同路径会导致信号的相位失真，且不同路径上的信号会在接收端叠加形成多径干扰。相位失真和干扰叠加会导致信号失真和干扰增加，降低接收信号的质量和可靠性。解决这个问题，需要设计合适的信号处理算法，校正相位失真，并抑制多径干扰。不同路径上的声波会经历不同的衰减和功率变化，导致接收信号的强度和信噪比变化，进而影响信号的质量和可靠性。解决这个问题，需要补偿多径衰减，并设计合适的信号增益控制算法维持信号的强度和信噪比。2.4 带宽利用和功率分配针对多个用户或多个信号源的情况，如何进行频谱分配和资源管理是一个重要问题。要设计合理的频谱分配算法，确保不同用户或信号源之间的带宽资源分配合理，以达到最佳的系统性能和传输效率。在动态水声环境下，频谱资源的可用性会随时间和位置变化。因此，需要设计频谱感知和动态调2023年第47卷第4期40水 声 工 程水 声 工 程nderwater Acoustic EngineeringU整机制，以实时监测和优化带宽资源的利用情况，保证系统在不同时刻和位置的性能稳定和高效。在水声通信系统中，多个信号源可能同时使用同一频带进行通信，因此功率控制和干扰管理是必要的。要设计合适的功率控制算法，控制不同信号源的传输功率，以最大限度地降低相互间的干扰，提高信号的传输质量和可靠性。3 常用的优化均衡技术3.1 自适应均衡算法最小均方误差（Least Mean Square，LMS）算法是一种常见的自适应滤波算法，通过不断调整滤波器系数，使输出信号与期望信号之间的均方误差最小，如图 1 所示。LMS 算法具有简单、实时性强的特点，可降低信道传输中的多径干扰和时延扩展。递归最小二乘（Recursive Least Squares，RLS）算法是一种具有快速收敛性和较高性能的自适应滤波算法，通过递归计算滤波器的系数，使输出信号的均方误差最小。RLS 算法适用于复杂的信道环境，能够对多路径干扰和时延扩展进行较好的补偿和抑制。快速迭代自适应均衡算法是一种针对带宽受限系统的自适应均衡算法。它以牺牲一部分自适应性为代价，通过迭代方式加快算法的收敛速度，同时减小算法复杂度。控制 1-+控制 2控制 Mx1(n)y(n)d(n)e(n)w1*w1*wM*x1(n)xM(n)图 1 LMS 算法图框3.2 频率均衡技术均衡滤波器是一种基于滤波的频率均衡技术。它通过设计合适的滤波器来补偿信号在不同频率上的失真和干扰。均衡滤波器可以根据信道响应进行设计，以减小频率响应的不平坦度和失真。自适应均衡器是一种能够自动调整的频率均衡技术，通过实时估计信道的频率响应，并根据估计的结果进行补偿，以达到均衡信号频率特性的目的。自适应均衡器可以适应信道的变化和干扰的变化，提高信号的抗干扰能力和传输质量。前向误差修正均衡器是一种通过调整前向滤波器系数来补偿信号频率响应的技术，通过预测信号在信道中的幅度和相位失真，根据预测结果进行补偿，以改善信号的频谱特性4。3.3 盲源分离和自适应滤波方法盲源分离是一种从混合信号中无先验知识分离出独立源信号的方法。在实际情况下，混合信号由于各种原因可能遭受了干扰、时延扩展和各种失真等。盲源分离方法通过利用信号的统计特性和相关性等信息迭代估计源信号，并分离出独立的源信号。常用的盲源分离方法包括独立成分分析、盲去卷积等。自适应滤波是一种通过调整滤波器的系数来实时适应信号的特性和环境的方法。自适应滤波的目标是最小化滤波器的输出与期望信号之间的误差或最大化滤波器的输出与参考信号之间的相关性。自适应滤波常用于信号增强、降噪和均衡等应用。常见的自适应滤波算法包括 LMS、RLS 等。LMS 滤波器如图 2 所示。x(n)y(n)d(n)e(n)w0(n)w1(n)wN(n)z-1z-1z-1图 2 LMS 滤波器3.4 多天线和信号处理技术3.4.1 MIMO 技术MIMO 技术利用多个发射天线和接收天线之间的空间自由度，以同时传输和接收多个数据流。MIMO 技术通过空间分集和空间复用等技术，提高信号的容量、可靠性和抗干扰能力。常见的 MIMO技术包括空时编码、空时分组复用等。2023年第47卷第4期41Underwater Acoustic EngineerinG水 声 工 程水 声 工 程3.4.2 波束赋形波束赋形是一种利用多个天线在空间中形成方向性波束的技术。通过调整天线的权重和相位，波束赋形可以使发射的信号集中在特定方向，提高信号的传输距离和接收质量。波束赋形技术可以用于增强信号的覆盖范围和抑制多径干扰5。3.4.3 空间分集空间分集通过在发送端或接收端部署多个独立的天线来提高信号的可靠性。空间分集技术利用多个天线接收到的多个独立信号，通过合理的信号复合和处理，提高信号的接收功率和抗干扰能力。空间分集技术可以改善信号的传播环境，降低信道衰落效应的影响。4 优化均衡技术的性能评估和改进4.1 评估指标和实验设计误码率是衡量接收信号质量的重要指标，表示在接收端正确解码的比特与总传输比特的比例。通过测量不同信道条件下的误码率，可以评估优化均衡技术的抗噪声和抗干扰性能。信噪比是衡量信号与噪声功率比值的指标。较高的信噪比表示较好的信号质量。通过改变信噪比，并测量误码率或其他性能指标，可以评估优化均衡技术在不同信噪比下的性能。实验设计时，需要考虑一些关键因素，如传输距离、信道条件（如多径衰落、噪声等）、天气环境等。此外，应该选择适当的测试场景和测试平台，确保实验结果的准确性和 可靠性。4.2 算法改进和性能优化方法自适应均衡器中的参数选择对性能的影响至关重要。通过对自适应均衡器的学习速率、滤波器长度等参数进行调整和优化，可以提高性能。在多天线水声系统中，多通道信息融合可以利用多通道的信息来增强信号的接收和分离性能。通过在接收端融合多通道信息并进行优化处理，可以提高均衡的性能。此外，结合多种优化均衡技术和算法，可以得到更强大和高效的性能。例如，结合自适应均衡、盲源分离、波束形成等方法，可以实现更好的性能。5 结 语优化均衡技术在水声系统中具有重要的应用意义。通过优化均衡技术，可以提高水声通信的可靠性、容量和性能。多天线技术如 MIMO 和波束赋形可以显著改善水声信号的传输距离和抗干扰能力。同时，自适应滤波和盲源分离等技术可以有效降低多径干扰和噪声对水声信号的影响，提高信号质量。在评估和改进方面，误码率、信噪比、发射功率和能效等指标被广泛用于评估优化均衡技术的性能，而自适应参数调整、多通道信息融合和先验信息利用等方法可以进一步优化和提升性能。此外，一方面，水声通信系统需要满足越来越高的容量和传输速率需求。未来的研究可以集中在进一步提高 MIMO、波束赋形等技术的性能，以实现更高的传输容量和速率。另一方面，深度学习和人工智能技术在优化均衡中的应用潜力巨大。未来可以研究结合深度学习模型和传统优化均衡算法，以提高性能和适应复杂的水声环境。参考文献：1许文，姜鲁江，马林，等.水声通信中优化均衡技术研究综述 J.电子与信息学报，2019，41（3）：543-551.2张宁，高星彤，石琳，等.深度学习在水声通信中的应用研究综述 J.通信学报，2021，42（4）：155-165.3韩雅文，陈宇，王博，等.水声系统中的信号处理技术研究进展 J.电子科技大学学报，2020，49（6）：968-975.4李明阳，周宇，梁炳华，等.自适应滤波技术在水声通信中的应用综述 J.通信技术，2019，52（5）：61-67.5陈晓阳，梁炳华.多元网络下的水声自适应波束赋形技术 J.电子测量与仪器学报，2020，34（7）：47-54.编辑：郭芳园