【摘 要】
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海洋占据着地球上绝大多数的面积,广阔的海洋中蕴藏着丰富的各类资源。我国海岸线长,海域面积大,所以加深对海洋的研究是我国的一个重要的发展战略。水下通信技术能够解决海洋研究中最为基础的信息传输问题。声波在水下具有更低的衰减和散射效应,因此水下远距离通信主要使用水声（Underwater Acoustic,UWA）通信技术。UWA信道具有多样的噪声影响、多径效应引起的符号间干扰（Inter-Symbol
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海洋占据着地球上绝大多数的面积,广阔的海洋中蕴藏着丰富的各类资源。我国海岸线长,海域面积大,所以加深对海洋的研究是我国的一个重要的发展战略。水下通信技术能够解决海洋研究中最为基础的信息传输问题。声波在水下具有更低的衰减和散射效应,因此水下远距离通信主要使用水声（Underwater Acoustic,UWA）通信技术。UWA信道具有多样的噪声影响、多径效应引起的符号间干扰（Inter-Symbol Interference,ISI）以及严重的多普勒和时延扩展现象。正交频分复用（Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM）技术能够抵抗ISI带来的影响,经常被应用于UWA通信中。学者们通常会将无线通信中的信道模型迁移到水下通信中,并结合UWA信道的特点加以改进,但这样的做法会导致诸多实地实验结果与建模时的仿真结果具有较大偏差。基于深度学习的方法,可以结合经典的无线通信模型,同时利用实地测得的UWA信道数据进行训练,得到更适应UWA信道特性的模型。本文基于深度学习技术设计了信道估计和信号均衡模块,搭建了一种适用于UWA-OFDM通信系统的接收机。本文的主要贡献可以总结为以下四个方面:1.为解决传统信道估计算法中估计精度不高或需要依赖实际应用中难以得到的先验信息等问题,本文基于深度学习的方法搭建了超分辨率网络UESNet来进行信道估计。网络的主要改进工作可归纳为:（1）采用了编码器和解码器的架构设计网络,使得网络可以融合信道图像不同尺度的信息。（2）使用“批归一化层+卷积层+激活函数层”的残差结构和PRe LU激活函数优化网络性能。2.为解决UWA信道中存在大的多普勒频移造成OFDM信号中产生严重的载波间干扰（Inter-Carrier Interference,ICI）,导致传统均衡算法性能明显下降的问题,本文提出了一种新型网络结构UDNet用于UWA-OFDM系统的频域均衡。UDNet利用深层网络迭代展开最大似然（Maximum Likelihood,ML）均衡算法,并添加可训练参数来提升经典均衡算法的性能。网络的改进集中在三个方面:（1）考虑到信号均衡中的星座图识别问题是一个分类问题,将独热编码和分类结构应用于UDNet,采用最小Kullback-Leibler（KL）散度准则来训练网络,这些措施使得网络的软输出是概率形式。（2）加入更多跨网络层的残差连接结构优化网络性能。（3）利用UWA信道近似带状信道的特性引入滑动结构,降低网络计算量并适应不同长度的信号。3.为了使得构建的深度学习网络能够学习到实际UWA信道的特征,本文尽可能使用了实测的UWA信道数据集来进行训练,并利用不同特性的信道数据集来评估提出的网络性能。实验结果表明,在不同UWA信道场景下,基于深度学习技术设计的UESNet和UDNet均取得了优于传统算法的性能。4.为测试由UESNet和UDNet共同组成的接收机性能,本文搭建了水池实验系统进行了UWA通信实测实验。实验结果表明,该接收机能适应真实的水下环境并具有优秀的信息恢复效果。
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