水声测量系统（精选七篇）
水声测量系统 篇1
关键词：Abaqus,固定式测量系统,仿真
引言
近年来, 我国舰船噪声测量工作逐渐发展, 诸如利用矢量水听器、多元阵、体积阵等新的测量形式、测量方法逐渐被投入使用。同样, 文章所介绍的水声静态测量系统也是随着行业进步而发展出来的一套完整、有效、创新的噪声测量系统。目前, 美国、俄罗斯等海洋强国均有自己的噪声测量固定试验场[1]。背景良好的噪声固定试验场可以加快测量工作的效率、加强测量数据准确性, 而相对来说我国的舰船噪声测试工作还没有在固定试验场持续稳定展开。文章所介绍水声固定式测量系统作为未来噪声测量固定试验场建设的预演项目, 已经被证实是一套可以有效测量舰船噪声的可靠系统。从工作空间来说, 该系统分为干端和湿端, 如图1所示, 为系统一个湿端组成模块模型图及其网格划分, 中部以下圆柱部分为电子舱, 用于放置采集器等部件, 底部为配重雪橇, 其余结构为系统支架。各类不同类型的传感器布置于支架圆环中部, 通过电缆将噪声信号传至电子舱内采集设备, 继而通过海洋通信电缆将数据传至岸站进行进一步处理。文章的计算平台为Abaqus通用有限元软件, 该软件功能强大, 其解决问题的覆盖范围可以从相对简单的线性问题到复杂的非线性问题, 从单一物理场分析到耦合场分析, 现已成为国际上用户群最广的有限元分析软件之一。
水声固定式测量系统的工作环境为复杂的海洋环境, 我们在利用该系统对舰船噪声进行测量时, 会关注其水密性、稳定性以及结构振动特性。水密性主要是针对于电子舱而言, 稳定性则和振动特性密切相关。对于电子舱内的电子设备来说, 如果发生问题, 将系统送至岸站进行修理调试非常不方便, 因此保持其工作稳定性是尤为重要的, 而系统的振动信息对于保持系统工作稳定性则起到关键作用。文章基于已有研究的基础之上, 利用有限元软件Abaqus对该系统模块进行仿真计算, 得出的结论对系统升级及固定试验场测量系统设计提供了一定思路。
1数值模型
采用Abaqus Part对一个湿端结构进行参数化建模。仿真参数设置为:模型整体纵向特征尺寸为3.5m, 电子舱高度0.8m, 直径为0.5m, 支架和电子舱材料为钛合金, 密度4500kg/m3, 弹性模量, 泊松比为0.35。系统底部Part为配重雪橇, 用于在海洋中对系统进行固定。其特征长度为1m, 宽度为0.3m, 底座圆柱高度为0.25m。材料为结构钢材, 密度7980kg/m3, 弹性模量126GPa, 泊松比为0.3。
利用有限元方法对振动等结构动力学问题进行计算是被证实是非常有效的。Abaqus采用中心差分法进行动力学计算, 王树涛等[3]利用该方法对船舶碰撞过程进行数值仿真, 对该方法处理问题的实用性进行了验证。
振动分析的求解方程为动力学方程, 即:
我们所研究目标结构的质量是连续分布的, 惯性力也是连续分布的, 所以对其无限个自由度所确定的振动体系求解是十分困难的, 根据有限元法的思想, 将结构体离散化, 将无限自由度近似的用有限自由度来代替, 其外力和位移都可以用时间函数来表示。
由于系统支架部分特征尺寸远大于边长度, 因此支架采用壳单元进行计算, 电子舱和配重雪橇则采用实体单元。划分后共124097个单元, 3246个节点。
2测量系统仿真计算
为了能够准确得到动力学分析下的结构响应, 我们首先要准确输入外载荷, 在这里, 我们利用Abaqus CFD (计算流体力学) 模块对系统工作流场信息进行计算。Abauqs自6.10版本之后, 增加了CFD (计算流体力学) 模块, 而结合标准模块和CFD模块进行多物理场分析则是该有限元平台一大特色, 岑毅[2]利用该模块对流体流经带孔平板脉动压力进行了计算, 得出与实验相吻合的结果, 证实了该模块在计算流场信息方面的准确性。计算流体力学是用离散化方法和计算机对流体无粘绕流和黏性流体进行计算的方法。其核心方程式流体连续性方程、动量方程和能量方程[2]。在本计算模块中, 是用有限体积法结合有限元方法对绕流场进行计算。流体创建为海水属性, 密度为1025kg/mm, 如图2所示为流体域的网格划分及脉动压力云图, 全部采用流体网格, 左侧边界设置为进口, 右侧边界设置为出口, 上边界设置为压力为0的自由液面。海水流速为20m/s。
可以看到流场不同位置处的脉动压力变化情况。将压力脉动流体节点和系统节点对应相对应, 并导入Abaqus动力学分析, 即将相应节点处的压力结果作为力学边界输入条件。除了以上海洋载荷作用, 电子舱内设备、系统各组成部分非刚性连接处都会存在质量和力的分布。舱内设备空间分布的载荷通过在电子舱内节点处施加质量点和螺栓预紧力来进行模拟, 电子舱和支架采用刚性连接, 并在八个边缘处施加弹性连接用以模拟减振塑胶进行结构耦合。在进行动力学分析之前, 首先要对系统模型进行模态分析。结构的模态分析的作用是确定其振动特性, 振动特性便是结构的固有频率和阵型, 在动力学计算当中, 是用来确定结构承受动态载荷设计中的重要参数和其他不同激励作用下的动力学分析的基础。在外界激励频率和固有频率相同时, 会使系统发生共振, 共振对于系统稳定性的影响要远远大于随机激励载荷的作用, 极大程度上影响系统的使用效能。从动力学方程角度来说, 固有频率是结构无阻尼自由振动频率, 即满足:
方程 (2) 参数与 (1) 一致。基于该方程, 可以求解出系统基于质量矩阵和刚度矩阵的特征值和特征向量, 从而得出结构振动的一种特定的位移形式, 称之为模态或阵型。Abaqus提供三种求解器求解方程特征值, 分别为Lanczos、Subspace和AMS求解器, 两种动态响应求解方法, 分别为阵型叠加法和直接积分法。对配重雪橇底部采用6个自由度均为0的绝对限制边界条件, 对系统进行最高频率为1000Hz的模态分析。系统模块第一阶频率为1.25Hz, 1000Hz对应的阶数为第170阶。在这里给出系统第20阶47Hz的阵型前后比较如图3所示。
3仿真结果及分析
钛合金材料在流体作用下往往不太容易发生流固耦合[4], 从而整体结构不会出现过大的变形, 在这里由于篇幅的限制, 仅给出我们比较关心的特征位置点处的振动情况。
在电子舱舱盖外部, 会放置水密接头, 通过螺栓和电子舱舱盖进行固定, 其作用是将外部传感器获得的信号传递至内部电子舱, 在支架三个圆环中部, 会放置各类传感器, 这些传感器通过弹性链接与支架相互作用, 水密接头节点处的振动对电子舱的水密性能存在一定影响, 圆环与传感器弹性连接位置处的节点振动会导致连接橡胶的抖动, 从而影响传感器的测量效果。
对以上位置处的振动信息进行分析, 并在系统升级时进行相应的优化是非常重要的, 在这里, 首先给出电子舱舱盖中部节点振动位移情况如图4所示。
给出最高层圆环处传感器固定弹性连接与圆环相交节点处振动情况如图5所示。
给出相对应中部圆环节点处的振动位移, 如图6所示。
给出底部响应节点处的振动位移可以从图中得到的信息是:比较舱盖节点和圆环节点, 绕流场脉动压力和流速变化较大的区域, 其动力学振动响应也比较明显, 比较不同圆环相应节点响应, 第三个圆环处和前两个相比, 出现宽频带位移变化较大的情况, 但实际上该位置处的流场载荷并不是最大的, 说明该节点处在特征频段内发生了共振。共振对结构的影响往往比较大[5], 在以上节点位置, 均出现不同频率下的振动位移极具变化, 在进行系统结构升级设计过程中, 对于保持系统水密性和实用稳定性, 应尽力将输入载荷考虑周全, 避免结构出现共振从而引起过大的变形。
4结束语
文章首先对水声静态测量系统的结构特性和工作流程进行了基本介绍, 并通过Abaqus CFD及显示动力学联合仿真对该系统的组成单一模块进行了数值计算。
通过模态计算给出了1000Hz以下系统模块的固有频率和阵型。通过CFD计算给出了系统工作绕流场的基本信息, 通过显示动力学计算得出了我们比较关心的系统模块特定节点振动位移, 结果显示传感器放置位置处流场有着非常强的脉动压力, 相应位置处的动力学响应也比较大。在某些频率位置处, 节点存在明显的共振作用, 在进行下一步系统升级时应充分考虑载荷作用, 尽量避免将传感器放置于脉动压力较大的区域, 并尽量避开共振影响。
参考文献
[1]刘兴章.美国潜艇水声试验现场现状及启示[J].舰船科学技术, 2011, 33 (2) :140-143.
[2]岑毅.基AbaqusCFD流体力学分析[J].Information Science, 2013, 94:199-200.
[3]杨树涛, 姚雄亮.基于Abaqus的船舶搁浅数值仿真研究[J].中国舰船研究, 2009, 4 (4) :1-6
[4]刘世明, 金武雷.钛合金导流罩结构抗冲击能力计算[J].中国舰船研究, 2012, 7 (5) :6-10.
水声测量系统 篇2
水声测量技术在海洋观测和水下目标定位中占有很重要的地位, 是实现水下目标定位的主要手段。随着技术的进步, 新型声纳设备纷纷涌现、层出不穷, 新型声纳技术的发展不断对水声测量技术提出适应现代新技术发展的更高要求。水声测量技术是水声技术发展的重要支柱与保障, 它不但是校准测试或鉴定水声换能器所必需的, 而且是人们间接的用水声换能器来产生和测量一个水下声信号所必需的。为了更好地适应目前水声设备类型的增多、频率范围的扩展、性能的提高与功能集成化的发展需求, 水声测量技术也需要顺应时代的发展不断应用现代电子、数字及其它科学技术实现自身的进步。因此利用现代信号处理手段, 研究水声测量技术对解决传统测试条件下面临的技术问题和测量精度的提高具有重要意义。
2. 宽频噪声水声测量系统的原理及实验分析
2.1 系统组成
宽频噪声法测量系统包括信号产生和信号接收处理两个部分。信号产生部分由计算机、信号发生卡、功率放大器和球形发射换能器F组成。信号接收处理部分由计算机、数据采集卡、双通道滤波器、多通道示波器和两个水听器 (待测X、标准S) 组成。多通道示波器用来观察信号波形, 确保测量过程中各通道有足够的信号幅度且波形正常, 系统组成框图见图1。
2.2 信号产生
宽频噪声法选择宽频带噪声信号, 本文选择具有一定带宽的其功率谱密度不随频率变化的白噪声。实验在消声水池中进行, 为了避免水池界面由于消声不彻底可能存在某些频率成分的反射波以及电串漏等因素造成的影响, 实验中设计脉冲噪声信号。
计算机通过软件控制信号发生卡以100kHz的刷新频率产生出包含0kHz—50kHz的噪声信号, 经过功率放大器施加到球形发射换能器F上。信号发生卡产生的噪声信号脉冲宽度为0.01s, 脉冲周期为0.1s, 幅度范围-1V—1V, 如图2所示。
2.3 信号采集处理
如图1所示, 两个水听器X和S把接收到球形换能器F发射直达声波产生的信号输入双通道滤波器, 经滤波和一定增益的放大后, 由数据采集卡A/D变换和发送到计算机进行处理。在这里, 产生的原始信号为0kHz—50kHz, 所以数据采集卡采样频率必须大于100kHz, 以100kHz为例进行描述。由于计算机同时进行信号产生和信号采集及处理, 如果采集完信号进行实时处理会影响测量过程进行, 所以选择采集信号后存盘, 然后再进行处理运算。
首先, 存盘文件中包含有两个通道的信号, 必须进行分离, 分离后某个通道的信号如图3所示:
由于信号发生卡产生的脉冲噪声信号周期是0.1s, 而数据采集卡采样频率为100kHz, 所以采集到的信号周期为10k个采样点。
两通道信号分离后, 分别将其中的脉冲噪声信号进行提取。对于任意一个通道的每个脉冲噪声信号分别进行FFT运算。由于采样频率100kHz, 脉冲宽度0.01s, 所以脉冲中包含的采样点数为1k个, FFT运算后的频率对应幅度的间隔为100kHz, 即频率分辨率df=100kHz。之后把双边FFT转换为单边FFT, 零频率幅度不变, 正频率幅度加倍, 但是此时并不影响分辨率df。
对于两个水听器 (待测X、标准S) 接收到的每个噪声脉冲都做提取, 并且两个水听器接收到的发射换能器F发出的同一个噪声脉冲一一对应, 即可计算出Mx曲线。由于对噪声脉冲的整个处理过程中具有随机性, 为了消除误差, 将两两对应脉冲求得的Mx曲线累加取平均, 才能得出最终的结果。如图4所示:
此时, 信号发生卡和数据采集卡的刷新频率和采样频率均为100kHz, 宽频噪声比较法和脉冲比较法测出的灵敏度偏差在4kHz—50kHz, 频率范围内最大不超过1dB。
2.4 处理结果分析
由以上实验的过程和结果可以看出, 宽频噪声比较法的灵敏度值在4kHz—50kHz频率范围内偏差在1dB以内, 证明宽频噪声法是一种可靠稳定的测量方法, 而且还具有快速高效的特点。
以上实验数据是在信号发生卡刷新频率为100kHz和数据采集卡采样频率为100kHz的情况下完成的。当分别或者同时提高两者的刷新频率或采样频率时, 在其它条件不变的情况下, 可一定程度上提高测量准确度。
3. 结论及展望
从以上实验结果可以看出, 宽频噪声水声测量是可行的, 测量精度有较大提高, 采用脉冲序列内多个脉冲处理结果累加取平均的方法, 可以降低对采样频率的要求, 或者在设备最高采样频率一定条件下可以实现更高频率范围的测试。
宽频噪声水声测量从频域分析的角度, 实现宽频范围内测量工作一次完成, 利用现代信号处理技术和数字化硬件系统实现快速测量, 是对脉冲比较法扫频测量技术的一个重要补充。对于高Q值水声换能器的测量, 避免信号暂态效应的影响和提高精度定位, 采用宽频噪声技术更有优势。
参考文献
[1]李水, 缪荣兴.水声材料性能的自由场宽带压缩脉冲叠加法测量[J].声学学报, 2000, 3.
[2]李水, 缪荣兴.水声材料声性能自由场测量技术研究[J].计量学报, 1999, 4.
水声测量系统 篇3
1 材料与方法
1.1 声学数据采集与分析
声学数据分别由Simrad EY60和Simrad EK60科学探鱼仪于和2013年6月~7月和采集于南海中南部。鸢乌贼声学调查站位见图1。Simrad EY602台换能器置于导流罩内, 导流罩通过钢架固定于渔船右舷中部且不与船体接触以避免马达振动干扰换能器正常工作, 换能器吃水约1.5 m, 平均航速6.0 knots。Simrad EK60装载于“南锋”号调查船底部。按照国际通用的标准目标方法进行声学仪器校正[19]。Simrad EY60的校准地点是海南岛东南海域, 时间是2013年9月3日。Simrad EK60的校准地点广东万山岛锚地, 时间是2013年6月8日。Simrad EY60和Simrad EK60的主要参数见表1和表2。
声学数据的分析借助渔业声学后处理软件Echoview 4.9完成。表3是鸢乌贼TS研究用单体目标回波信号采集和分析的一些参数。TS计算方法是先将所有单体TS转化为线性值, 得到声散射截面 (σ) , 然后对所有σ求平均后, 对平均σ取对数得到平均TS[平均[20]。鸢乌贼TS与胴长 (mantle length, ML) 的关系通过方程:TS=a lg ML+b进行拟合, a和b是待解常数。利用Microsoft Excel 2010和SPSS 16.0进行数据计算和统计分析。所有用于TS测量的声学数据都经过精心挑选和核对。鸢乌贼TS测量的生物学数据来自灯光罩网样品, 且只选择鸢乌贼数量百分比占90%以上的站位进行。灯光罩网一般19:00开灯诱鱼, 21:00开始扣罩所诱集鱼类, 每站作业一网, 每网次作业时间为40 min左右。选取20:00~21:00之间的声学数据进行鸢乌贼回声强度分析, 分析水层为10~50 m, 分析单格 (cell) 定义为100 ping×5 m。
1.2 生物学样品采集与测量
鸢乌贼样品由灯光罩网和鱿钓作业采集, 均与声学数据的采集同步进行。渔船船舷上方并排架设460盏金属卤化物集鱼灯, 每盏1 k W, 作业时打开其中230盏灯进行诱鱼, 左、右船舷各置1盏红色水下灯。罩网沉子纲长290 m, 网衣拉直高度85m, 网口网目36 mm, 网囊网目20 mm, 作业水深约50 m。鱿钓作业包括机钓和手钓2种方式, 钓机型号为SE-58型。所分析的主要生物学数据包括渔获种类、尾数、体长、体质量和总渔获量。
1.3 浮游动物和深海鱼类昼夜垂直移动对鸢乌贼声学测量的影响分析
利用Simrad EK60科学鱼探仪对南海深海散射层进行漂流监测, 同时利用变水层拖网进行生物采样, 对南海外海浮游动物和深海鱼类昼夜垂直移动规律及其对鸢乌贼测量影响进行了初步探讨。拖网深度由Simard PI44网位仪监测, 拖速为4.0~4.3kn, 网具主要参数见表4。
1.4 频差技术在鸢乌贼声学映像鉴别中的应用
利用Simrad EY60 (70 k Hz和120k Hz) 采集的南海鸢乌贼声学数据, 通过分析其平均体积散射强度特征, 研究其频差特征, 对频差技术在鸢乌贼声学映像鉴别中应用的可行性进行初步分析。生物学样品均有灯光罩网与声学数据同步采集, 所选站位渔获虽然并非由单一物种组成, 但均是鸢乌贼或其他某一种鱼类占绝对主体。
2 结果与分析
2.1 鸢乌贼TS测量
基于鸢乌贼的生物学特征和南海鸢乌贼渔业生产实际, 通过灯光罩网取样和现场法可能是测定鸢乌贼TS可行途径。现场法测定鸢乌贼TS有2个要点:1) 避免多目标重叠回波;2) 鸢乌贼生物学采样要有代表性[21,22]。为减少灯光诱集导致的重叠回波问题, 主要通过计算声学取样体积内鸢乌贼数量即密度指数Nv以判断出现“重叠”回波的概率, 如果Nv大于设定的标准值, 则将该单格定义为劣质数据区域 (bad data region) , 使其回声强度不参与TS计算[23]。图2是分析用单目标声学映像示意图。图3是基于2013年调查数据所做的TS与Nv关系图 (70 k Hz) 。图4是排除Nv>0.16的数据后所选择单体TS分布图。图5是由罩网采集的与图4相应的鸢乌贼ML分布图。选择Nv=0.16作为选择单目标TS的标准, 主要考虑到Nv大于0.16以后, TS增加明显。根据对单体TS和ML分布特点以及渔获物组成的统计分析和比较, 选择TS≥-70 d B为鸢乌贼TS回波信号下限以排除未取到样品的幼小鱼类的回波信号。基于以上考量并选择2013年9个站位调查数据对鸢乌贼TS进行现场测量, 表5是各站点鸢乌贼数量和质量构成, 表6是各站点每个频率鸢乌贼平均TS和ML组成信息, 生物学样品均有罩网采集。结果表明, 70 k Hz频率下鸢乌贼TS与ML之间的关系为TS70 k Hz=19.13lg ML-77.84 (n=9, R2=0.878 2, ML:7.5~25 cm) ;120 k Hz频率下鸢乌贼TS与ML之间的关系为TS120 k Hz=26.68lg ML-88.00 (n=9, R2=0.852 1, ML:7.5~25 cm) 。图6是70 k Hz和120k Hz频率下鸢乌贼TS与ML之间的关系。
声学数据由Simrad EY60采集于2013年9月9日20:00~21:00南海中部 (水层10~50 m) The acoustic data were collected by Simrad EY 60 during 20:00~21:00 on September 9, 2013 in the middle of South China Sea (water layers at 10~50 m) .
鸢乌贼由灯光罩网采集于2013年9月9日21:00~21:30南海中部 (水层10~50 m) The biological samples were caught by light falling-net sampling during 21:00~21:30 on September 9, 2013 in the middle of South China Sea (water layers at 10~50 m) .
图7正常条件 (a) 和光诱条件 (b) 下鸢乌贼声学映像数据由Simrad EY60 (120 k Hz) 采集Fig.7 Echogram of squids with normal condition (a) and light condition (b) Data were collected by Simrad EY60 (120 k Hz)
2.2 鸢乌贼空间分布特点
图7是自然条件和光诱条件下鸢乌贼作业渔场采集的声学映像。图8是自然条件下和光诱条件下鸢乌贼体积反向散射强度 (Sv:d B) 分布。图9是与图7相应的单体TS分布。以上声学数据采集于2013年9月20日16:00~24:00, 13.02°N、111.32°E海域。表7是当晚灯光罩网渔获物组成信息, 鸢乌贼数量百分比为92.3%。自然条件下鸢乌贼声学映像特征并不明显 (图7-a) 。根据罩网采集的样品及声学映像变化, 分析认为光诱条件下鸢乌贼开始聚集并主要分布于10~50 m和55~80 m水层 (22:00之前) (图7-b) , 22:00之后鸢乌贼集群更加明显, 并主要分布于10~35 m、50~75 m和115~155 m水层, 从各水层Sv分布变化情况亦能发现 (图8) 。
图8正常条件 (a) 和光诱条件 (b) 下鸢乌贼Sv分布数据由Simrad EY6 (120 k Hz) 采集Fig.8 Distribution of Svof squids with normal condition (a) and light condition (b) Data were collected by Simrad EY 60 (120 k Hz)
自然条件下TS呈正态分布 (图9-a) 。光诱条件下各水层TS分布明显右移, TS均值和最大值显著增大 (图9-b) 。根据渔获物推断, 趋光性较强的鸢乌贼可能是导致TS增大的主要因素, 其他趋光性稍弱但反射声能力较强的鱼类如扁舵鲣 (Auxis thazard) 、鲔 (Euthynnus affinis) 和鲣 (Katsuwonus pelamis) 是高TS值 (TS≥-45 d B) 增加的主要因素。计算鸢乌贼TS时将这些被认为是非鸢乌贼的较大的回声强度排除掉。
2.3 浮游动物和深海鱼类对鸢乌贼声学测量的干扰
多次调查和现场观测表明, 浮游动物和深海鱼类是鸢乌贼声学探测的重要干扰, 尤其是夜间。图10展示了南海外海海洋生物昼夜垂直移动的周期性变化, 分析水深范围是10~200 m。夜间 (18:00~06:00) Sv均值为-68.07 d B, 比白天 (06:00~18:00) 高7.10 d B;夜间平均积分值是白天的5倍 (图10) 。图11为不同时段积分值随积分阈变化。为更好地消除浮游动物的干扰, 不同时段要考虑设置不同的积分阈值 (图11) 。根据网采数据, 昼夜垂直移动的生物除了浮游动物还包括如钻光鱼、灯笼鱼等深海鱼类和头足类幼体, 表8是变水层拖网所采集主要渔获物信息。浮游动物和深层鱼类的分布和昼夜垂直移动与海洋环境、地理因子的关系需要继续研究, 如何有效评估其资源量及对鸢乌贼声学测量的影响要进行深入探讨。
图9正常条件 (a) 和光诱条件 (b) 下鸢乌贼单体目标强度分布数据由Simrad EY6 (120 k Hz) 采集Fig.9 Distribution of target strength of single squid with normal (a) and light condition (b) Data were collected by Simrad EY 60 (120 k Hz)
2.4 频差技术与鸢乌贼声学映像鉴别
声学数据由Simrad EK60 (38k Hz) 采集于2013年9月28日00:00~24:00。分析断面是12.215°N 117.561°E-12.579°N 117.833°E, 分析水层是10~200 mThe acoustic data were collected by Simrad EK60 (38 k Hz) during00:00 to 24:00, Sep 28, 2013.The water layer was 10~200 m.
3 讨论
3.1 鸢乌贼TS测量
从该研究来看, 通过现场法和灯光罩网取样对鸢乌贼TS进行测量是不错选择。张引[26]利用Simrad EK500 38 k Hz换能器和手钓采样对鸢乌贼TS进行的现场测量, 表明其TS与ML之间的关系为:TS38 k Hz=22.7lg ML-77.1 (ML:10~32 cm, 水深:5~150 m) 。由于没有采集到足够有效的与38 k Hz频率声学数据对应的鸢乌贼样品, 此文目前尚无法对38 k Hz数据进行分析, 希望今后能加强该方面数据收集以完善鸢乌贼TS现场测量。
密度指数Nv是衡量单格出现“重叠”回波概率的有用指标。SAWADA等[23]建议Nv=0.04作为可靠单目标测量的上限, ONA和BARANGE[22]则建议Nv=1作为单目标测量的上限, 因此针对不同的测量条件, 可能需要选取不同的Nv值, 如RUDSTAM等[27]研究美洲胡瓜鱼 (Osmerus mordax) 的TS时用Nv=0.1作为标准, O'DRISCOLL和ROSE[28]研究太平洋毛鳞鱼 (Mallotus villosus) 的TS时用Nv=0.4作为标准。分析单目标TS时, 如果随Nv变大, TS变大越明显, 则出现“重叠”回波的概率越大, 选择Nv标准的依据即在此。由于不同站位声学数据存在差异, 此文现场测量鸢乌贼TS时所用9个站位选用的Nv并不完全相同, 介于0.04~0.20, 能较好地消除“重叠”的影响。
根据对单体TS和ML分布特点以及渔获物组成的统计分析和比较, 该研究中鸢乌贼TS现场测量所用的最小TS是-70 d B, 从单体TS分布看, 可能无需再降低最小TS。虽然此文鸢乌贼TS测量只选择鸢乌贼数量百分比占90%以上的站位进行, 但渔获物中其他种类也能产生很多单体回波, 尤其考虑到罩网的选择性和其他鱼类可能的逃逸, 要完全消除其他鱼类的影响可能比较困难, 如何更好评价和消除此类影响仍然是个重要难点。对于渔获物中所包括较低比例的反射声能力比鸢乌贼强的鱼类回波信号, 研究中主要基于不同站点较强鱼类的比例、个体规格和TS频率分布特征 (如除以鸢乌贼回波信号为主的“主峰”外, 尚存在一个更强回波信号的小的“副峰”) , 确定一个较为合适的目标强度上限以排除那些较强的被认为非鸢乌贼的回波信号。为对鸢乌贼TS进行综合研究和分析, 可能需要采用不同方法加强鸢乌贼TS的测量和比较[29]。
声学数据由Simrad EY60采集。分析水层是10~50 m。生物学样品由灯光罩网采集The acoustic data of squid were collected by Simrad EY60 in the South China Sea.The water layer was 10~50 m.The echogram of squid was affirmed by light falling-net sampling.
3.2 鸢乌贼空间分布
自然条件下鸢乌贼声学映像特征不明显, 说明鸢乌贼没有集群生活习性, 增加了声学探测鸢乌贼的难度。光诱条件下, 鸢乌贼开始聚集并主要分布于10~50 m和55~80 m水层 (22:00前) ;22:00之后鸢乌贼集群更加明显, 并主要分布于10~35m、50~75 m和115~155 m水层。光诱1~2 h后既20:00~21:00 (19:00开灯诱鱼) , 对10~50 m水层生物分布影响最大。光诱条件下鸢乌贼空间分布规律的解析有助于改进和提高鸢乌贼捕捞方式和效率。比较自然条件和光诱条件下鸢乌贼声学映像时, 两者时间段存在差异, 可能导致鸢乌贼声学映像可能会发生变化。但从笔者现场对日落后自然条件下150 m以上水层声学映像的观察判断, 相对灯光引起的变化, 时间段差异导致的鸢乌贼声学映像的变化很小。虽然除鸢乌贼是罩网渔获物的绝对主体, 但罩网渔获物中其他种类也能产生声学映像和很多单体回波, 对分析鸢乌贼的空间分布会造成一定干扰, 尤其是考虑到罩网的选择性和鱼类的逃逸, 今后需要加强这方面的研究。
3.3 浮游生物和深海鱼类对鸢乌贼测量的干扰
浮游动物是深海散射层的主要形成者, 一般都有昼夜垂直移动的特性[30]。近年来的研究发现, 有些游泳动物, 如鱼类和头足类, 在深海散射层形成和移动中也起着相当重要的作用, 变水层拖网渔获组成信息即是印证[31]。浮游动物和深海鱼是鸢乌贼声学探测的重要干扰, 尤其是夜间。为更好地消除混响, 需要尝试更合适的积分阈。此文仅利用科学探鱼仪和变水层拖网对南海深海散射层昼夜垂直移动规律进行了初步探讨, 尚需利用浮游生物网并结合海洋环境因子对昼夜生物组成和移动规律进行深入研究。浮游动物和深层鱼类的分布和昼夜垂直移动与海洋和地理因子的关系也需要深入研究。
3.4 频差技术在鸢乌贼声学映像判别中的应用
水声收发实验系统设计与实现 篇4
为了满足教学科研的需要,并实现水声收发数据的比较、数字化处理,在计算机平台基础上,利用DAQ(数据采集)模块、FPGA(现场可编程门阵列)、单片机、低噪声放大、数控功率放大器等技术,设计了低功率水声收发实验系统,满足实验室条件下水声信号的收发实验、水声信号相关算法的实验验证、性能测试,使系统具有成本低、可扩展性强、易于实现算法的嵌入和更新,以及DAQ、处理、存储系列化和系统参数设置数字化等特点。
1 系统功能描述
水声收发实验系统主要实现如下功能:
a)实现各种频率、脉宽、周期、波形、调制方式的主动声纳信号的产生和发射,发射信号声源级在小于180dB范围内数控可调;
b)实现各种实际采集、仿真产生的被动声信号(辐射噪声信号)的发射或回放,发射信号声源级在小于180dB范围内数控可调;
c)实现水声信号的采集、滤波、存储、显示,低噪声放大器的放大器数控可调,滤波器的类型、参数设置数控设置;
d)在计算机内部可对采集到的声信号进行相关算法的处理,采集数据可直接在虚拟示波器上显示,也可通过处理后显示
2 系统硬件设计
所设计的水声信号收发实验系统结构见图1。
发射单元由计算机、DAQ模块中的D/A转换器、数控滤波放大器、功率放大器、匹配网络及发射换能器等构成;接收单元由低噪声放大器、数控AGC(自动增益控制器)、数控滤波放大器、DAQ模块中的A/D转换器、计算机等构成。
a)计算机:是系统控制核心,在系统硬件中完成的主要功能是根据系统操作界面控制指令产生要求的主动声纳数字信号、调用选定的被动声信号并将其转换为数字信号、进行DAQ操作控制、DAQ模块采集输入的数字信号进行处理、显示等功能。
b)DAQ模块:采用PCI结构,实现系统A/D转换、D/A转换。系统中DAQ模块采用NI公司的PCI-6251,它是基于PC的PCIExpress多功能数据采集板,它将高性能的PCIExpress总线技术和NIM系列数据采集技术相结合,可提供快速A/D转换、D/A转换PCI-Express通道宽带,它有6个DMA(直接存储器存取)通道,通过采用NI-STC 2定时控制技术可以同时执行模拟操作,而并不占用处理器资源。该板卡有16个模拟输入通道,每个通道的采样率为1.25MSPS(百万次采样每秒),2个模拟输出通道,24个数字I/O通道。
c)数控AGC:采用以增益可控部件AD 7111为核心的电路设计构成,其设计原则满足输入信号的动态变化范围(64dB),实现对小信号的放大量大、对大信号的放大量小的功能,并将其动态放大倍数送计算机记录。
d)数控滤波放大器:采用开关电容有源滤波放大器件和FPGA相结合设计,通过外部时钟电路精确地设置带通滤波器的中心频率,其带宽和放大量可通过外接电阻方便地进行设计,以保证输出信号的幅值和信噪比;当其输入时钟频率变化时,滤波器的中心频率随之变化,系统中所设计的滤波器为6阶巴特沃斯滤波器。
e)功率放大器:采用集成大功率放大器件为核心的电路构成,功率放大器件最大输出功率80W、失真度小于0.01%,具有输入保护、温度限制保护、过载保护等功能。
f)匹配网络及发射换能器:匹配网络完成功率放大器输出和发射换能器输入之间的阻抗匹配,使发射效率达到最佳;发射换能器实现电—声转换。
g)数字控制电路:用来将计算机输出的RS-232控制指令转换为数控AGC的增益码、数控滤波器的中心频率控制参数、放大器的放大量控制参数。数字控制电路由RS-232接口转换器件和单片机构成。
h)标准水听器:完成水声信号—电信号的转换。
3 系统软件设计
系统软件结构见图2,它由主动声信号产生模块、被动声信号产生模块、人机交互控制模块、声信号接收处理模块、显示模块、DAQ驱动控制模块等构成。
a)人机交互控制模块:用于实现人机交互界面的设计、主被动工作状态的选择、主动声纳信号参数的选择和设定、被动声信号文件的选择、输出声源级的设定、AGC放大器放大量的设定、滤波器类型及参数的选择等。
b)主动声信号产生模块:根据人机交互控制模块选择和设定的主动声信号参数,如信号形式、频率、周期、脉宽、载频等,产生对应的数字信号,送DAQ,经D/A转换为设定的主动声信号。
c)被动声信号输出模块:根据人机交互控制模块选择的被动声信号文件,将文件所对应格式的被动声信号数据转换为与被动声信号相应的数字信号,送DAQ,经D/A转换为选定的被动声信号。
d)声信号接收和处理模块:对接收并被DAQ采集到的信号滤波、去噪、FFT(快速傅里叶变换)等处理,将处理后的时域、频域信息送显示模块显示。
e)显示模块:用于显示发射的主被动声信号、接收信号的时域和频域信号。
f)DAQ驱动控制模块:用于完成DAQ驱动、A/D转换、D/A转换等任务。
4 系统性能
所设计的水声信号收发实验系统人机界面如图3所示。
该系统主要性能参数为:
a)主动信号形式:单载频脉冲调制波、单载频三角波包络、单载频钟形调制、调制脉冲信号;
b)载频范围:0～30kHz;
c)占空比:0～1;
d)声源级:110dB～180dB,共12挡,通过界面设置;
e)水听器灵敏度:170dB;
f)低噪声放大器放大倍数:150;
g)滤波器类型:低通、高通、带通;
h)滤波器阶数:16阶;
i)滤波器有效作用频带:200Hz～20kHz;
j)数据采集位数:12位;
k)采样率:1MSPS。
5 结束语
本文介绍的水声信号收发系统以计算机为核心,能够实现水声信号的发射、接收和显示功能,通过系统人机界面,可方便地实现对发射信号的设定和接收系统的功能设定,并利用虚拟示波器观察发射信号波形、接收信号的时域和频域波形,使传统水声信号收、发、处理、显示需多台仪器才能构建的实验系统仅由该系统即可完成,为水声收发实验提供了便利,提高了性价比经测试系统功能稳定性能指标达到设计要求。
摘要：根据科研需要完成了水声收发试验系统的设计与工程实现,它可实现主动、被动水声信号的产生、发射、接收、处理与显示等功能。其中,主动水声信号的波形及参数可任意设置,被动信号的产生包括实际采集数据和利用模型产生的数据,信号的显示包括时域和频域波形。该系统利用CVI(C for Virtual Instruments)技术完成了系统界面设计和控制,利用DAQ(数据采集)模块完成了A/D转换、D/A转换,将低噪声放大器件和FPGA(现场可编程门阵列)结合完成了低噪声放大和数字滤波,将有源功率放大器件和单片机结合完成了数控功率放大器设计。系统经调试满足设计要求,具有结构简单、性价比高、扩展性好等特点。
关键词：虚拟仪器,数字滤波器,自动增益控制,大功率运放,单片机
参考文献
[1]MEYER-BASESE.U数字信号处理的FPGA实现[M].刘凌,胡永生,译,北京:清华大学出版社,2003.
[2]梁学东,卜天,田日才.基于分布式算法和FPGA实现基带信号成形的研究[J].电子技术应用,2004,30(5):67-69.
变速M元扩频水声通信系统研究 篇5
水声信道是迄今为止最为复杂的无线信道之一, 它有着剧烈的时变、频变和空变特性。随着收发机位置、海底地形和海况的不同, 其信道冲激响应变化较为剧烈, 由于声影区和汇聚区的存在, 接收信道的信噪比变化也较大。多径衰落也是影响接收信号性能的重要因素, 而这种衰落在浅海中表现得尤为明显。对于某一种信道和信噪比下的情况, 都存在一种最优的通信方案。对于扩频通信来说, 表现为不同的扩频增益来实现在要求的误码率范围内达到最大的通信速率, 这样, 可以说明变速扩频通信将较为适合水声信道的传输。
变速通信在无线信道得到了广泛的应用, 在水声通信中也有一定的研究。本文设计的水声通信方案旨在提供一种新的变速通信方案, 使其在不同通信距离上或者是在相同通信距离不同功率要求的情况下进行不同通信速率的可靠通信, 以M元扩频为基础, 不同的通信方案有着相同的码片速率和符号传输速率, 唯一的区别是它们使用了不同的码本。几种方案之间的转换只需要使用不同的码本即可。本文提供了一种方便的变速方案, 使用的码本有小Kasami序列族、Gold序列族和大Kasami序列族[6]。它们的码本数量依次递增。
本文提出的方法没有改变码片速率和波特率, 但是却改变了扩频因子, 实现了不同通信速率的传输, 简化了系统, 较易于实现。
2 变速扩频原理
变速M元扩频根据接收机测得的信道、信噪比或是误码率来反馈给发射端, 来决定采用何种通信速率和使用哪种码本。变速M元扩频的原理框图如图1所示。
首先, 码本选择器根据先验的信息选择码本来实现最优的通信速率。序列选择器根据输入的信息来选择码本中的序列。信号通过调制, 经历了水声信道, 可以得到接收信号为:
其中A为幅度, τ为时延, l=0为直达信号到达的情况, 在1≤l≤L时, 是多径信号在持续时间内的分布。c为扩频序列, 而i则是码本中序列的编号, 其中1≤i≤M, M就是码本中的序列数, 而随着选择码本的不同, M的大小也在改变。ωr为接收信号的角频率, φl为随机相位, 而n为均值为0, 方差为1的高斯白噪声。
当系统完成时间同步、频率同步和相位同步的情况下, 可以得到τ0, ωr和φ0。
使用选择的码本序列对接收信号进行解扩, 其中1≤j≤M。之后使用进行解调, 在0到符号持续时间T内进行积分, 对于每一个符号来说, 忽略ωr的高次项, 可以得到M路的积分输出:
此时, 积分输出Vj是一个长度为M的向量, 而就是最大值判决后输出的结果。影响其输出的因素有第一项中i≠j时扩频码乘累加的结果, 第二项中扩频码乘累加的结果和第三项噪声的影响。而码本的互相关特性又影响着第一项和第二项中的干扰效果。
3 几种伪随机序列的产生方式和性质
由 (2) 式可以看出, 序列的互相关性对输出结果的影响是非常重要的, 下面就对几种序列的产生方法和性质进行分析。
对于小kasmai序列, 其中a为m序列, b为a的抽样序列, 其中抽样间隔为r, , 其中n为序列的阶数, 序列的长度。则小kasami序列集可以表示为:
其中, D表示的是循环移位, ⊕表示的是异或, 其中r必须是大于等于4的偶数, 其序列集的大小为2n/2。
小kamami序列的互相关函数较低, 其三值互相关函数为:
对于Gold序列来说, 其中a和b为m序列的优选对, 则Gold序列集可以表示为:
在Gold序列中, 阶数r不能为4的倍数, 其序列集的大小为2n+1。
其中Gold序列的互相关函数可以定义为:
对于大kasami序列来说, 其定义方式有两种, 一种是n=0mod4, 另一种是n=2mod4。这两种方式有着不同的序列集大小, 下面以n=2mod4这种情况为例进行研究, 其序列集可以表示为:
其中G (a, b) 就是 (2) 式中所示的Gold序列集。c为a的抽样序列, 抽样间隔为, 其序列集的大小为2n/2, 其中小Kasami序列和Gold序列可以看作是大Kasami序列的子集。其互相关函数可以定义为:
可以看出, 大Kasami序列的互相关函数是5值的, 而Gold序列互相关函数绝对值的最大值和大Kasami序列相等。
4 仿真分析
首先以阶数为6的序列为例, 对 (4) , (6) , (8) 式的互相关性进行仿真, 如图2所示。
由图2可以明显地看出, 小Kasami序列的互相关值的最大值要小于Gold序列和Kasami序列, 而Gold序列的互相关值的最大值和大Kasami序列基本相等, 但是大Kasami序列的波动起伏显然要高于Gold序列。小Ksami序列和Gold序列呈现出三值互相关特性, 而大Kasami序列是五值的。
图3是当r=6的情况下几种通信方式的通信速率示意图, 其中1表示传统的DSSS, 2表示基于小kasami序列的M元扩频, 3表示基于Gold序列的M元扩频, 4表示基于大kasami序列的M元扩频, 这里设1方式的通信速率为基准通信速率。
图3给出了不同通信方式的通信速率, 随着r取值的不同, 通信速率的比值也在不断地变化, 2方式是r/2, 3方式是r。4方式是3r/2。可以看出, 随着r的增加, 各通信方式通信速率的比值不断增加, 也就是图3的曲线愈加陡峭。在r为6时, 通信速率可以达到数十倍的动态范围, 可以适应不同的距离和工作环境。
用于仿真的信道冲激响应来源于海洋真实测量, 测量的地点在巴基斯坦重要的港口城市敖马拉附近, 测量所在的海洋结构为大陆架, 两点之间的距离为10km, 测量水域的深度为10~722m, 发射换能器的深度为5m, 接收换能器的深度为400m。其信道冲激响应如图4所示。
从图4可以看出, 多径时延在几十ms的量级上, 此信道为非最小相位系统, 非最小相位系统是有些路径通过较高的声速传播了较长的时延造成的。
本文试图提出的信号多径比 (Signal Multiple Ratio, SMR) 的方法来衡量信道的好坏。这里对SMR作一些简化, 得到一些近似的结果。这里将根据图2给出的结果, 仅考虑信道冲激响应的幅度和正负 (代替相位) , 并忽略幅值小于直达信号0.01倍的情况, 在观测周期在10ms的情况下, 信号相对于观测周期是足够长的, 可以得到结果为:2.047。
以下仿真中, 采样频率为48KHz, 中心频率为8KHz, 带宽为4KHz。扩频序列码长为31。
图5—6展示了这4种通信速率下在AWGN信道和衰落信道下的比特误差率 (Bit Error Rate, BER) 分析, 得到这样的结论, 这4种通信方式随着通信速率的提高, 抗噪声能力逐渐下降。
图7展示了4种通信方式达到10-4误码率所需要的信噪比, 可以看出, 这几种通信方式随着通信速率的提高, 需要的信噪比不断增加。可以根据实际的测量情况而动态地选择这几种通信方式。
5 结语
本文提出了一种新型的水声通信系统的解决方案, 以M元扩频通信为基础, 在不同码本之间互相转换的变速通信系统, 并通过实测海洋信道对其进行仿真验证。可以适应水声通信不同通信距离的情况。并根据需要的信噪比进行灵活选择, 而这种方案为水声通信系统的适用性和方便性提供了一种新的备选方案。
参考文献
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[6]ZIELINSKI A, YOON Y H, WU L X.Performance analysis of digital acoustic communication in a shallow water channel[J].Ocean Engineering, 1995 (4) :293-299.
水声测量系统 篇6
正交频分复用 (OFDM) 是近年来高速数据传输领域研究的一大热点, 并且已经在传输线、无线数字广播以及宽带局域网中得到了初步的应用。由于OFDM具有抗多径能力强, 频谱利用率高, 算法复杂度相对较低等特点, 使其适合应用在强多途干扰, 频带资源严重受限的水声信道中。同时, OFDM对载波频偏 (CFO) 和相位噪声比较敏感[1], 而水声信道中严重的多普勒扩散能够造成CFO, CFO会引起相位偏转, 从而导致子载波间干扰 (ICI) 。另外, OFDM时域波形实际上是一组PSK符号的IFFT变换, 当各符号相位一致时会产生较高的均峰比, 对发射机的非线性要求较高[2]。上述不足使得OFDM水声通信系统在信噪比较低的情况下误符号率较高, 为此需要采用高性能的信道编码方案, 如将低密度校验码 (LDPC) 与OFDM结合[3]。1993年法国的Claude Berrou等人提出的Turbo码方案由于很好的应用了Shannon信道编码定理中的随机性条件而获得了几乎接近Shannon理论极限的译码性能。仿真结果表明, 在高斯白噪声条件下, Turbo码可以达到距理论极限仅差0.7dB令人震惊的性能, 因此Turbo码的出现可谓是现代通信技术的一个新的里程碑。首先, Turbo码提供了一种在低信噪比条件下性能优异的级联编码方案和次最优的迭代译码方法;其次, 它改变了研究者设计好码的思路, 即最大化码字最小汉明距离转化为最小化低重量码字个数, 同时也改变了判断好码的准则, 即从截止速率比较转向了与Shannon理论极限进行比较;第三, 它的迭代思想为信号处理理论和技术提供了新的思路[4]。
2OFDM基本原理
正交频分复用 (OFDM) 的基本原理是把高速的数据流通过串并转换, 分配到传输速率相对较低的若干子信道中进行传输。由于每个子信道中的符号周期会相对增加, 因此可以减轻信道多径时延扩展对系统造成的影响。通过在OFDM符号间插入保护间隔, 令保护间隔长于信道的最大时延扩展, 可以最大限度的消除由于多径带来的符号间干扰 (ISI) 。一般采用循环前缀作为保护间隔, 从而可以避免有多径带来的信道间干扰。OFDM系统框图如图1所示。
为了减少运算量, 一般使用IFFT/FFT来实现OFDM调制。一个OFDM符号内包含多个经过PSK调制的子载波的合成信号。假设使用的子载波个数为N, D (k) , k=0, …, N-1为PSK符号, 基带OFDM 符号可以表示为式 (1) :
然后需要加循环前缀和循环后缀, 插值升采样, 加升余弦窗限制频谱范围, 并进行上变频, 将频谱搬移到发射频带, 其频带信号可以表示如式 (2) 所示:
X (t) =Re
式 (2) 中, T为一个OFDM符号的持续时间,
, fc为频带最低频率, 为表示简洁, 式 (2) 中并未表示出循环前缀和后缀。
考虑到比有效数据点数多的IFFT具有插值的特性, 当所需升采样因子为m时, 可以直接作mN点的IFFT来代替原来的插值升采样, 同时, 通过合理放置 (m-1) N个0的位置, 可以进一步取消上变频所需的与载波相乘运算, 直接生成频带信号, 这时的频带信号可以用下式表示:
X (t) =Re
式 (3) 中, K1=fcTN, 为放置非零符号的起点位置, 对应频带中最低的频率。
在接收端, 进行符号同步, 多普勒平均频移补偿后, 作串并转换, 去掉循环前缀和后缀, 直接作mN点的FFT, 将有数据频点上的数据取出, 作信道估计, 即可得到PSK符号。
3仿真结果分析
每次仿真发射10帧随机生成的数据, 有效数据量为14680bits。首先仿真了高斯白噪声信道下的系统性能, 得到的误比特率曲线如图2所示。
从图2中可以看到, 由于仿真的信道没有引入时变因素, 块状导频的性能要好于梳状导频, 这主要是因为梳状导频的信道估计需要插值, 受噪声影响较大。使用卷积码作为信道编码比无信道编码有2dB以上的性能改善, 而使用Turbo码作为信道编码有近6dB的性能改善。
实际水声环境中不可避免的会有多径干扰, 因此仿真了带有几条多径情况下的系统性能, 仿真使用的浅海多径信道模型如图3所示。
仿真得到的结果如图4所示。
与高斯信道下的情况类似, 由于仿真信道没有时变特性, 块状导频的性能要好于梳状导频。受多径影响, 系统无信道编码的性能比无多径时有接近4dB的下降, 使用卷积码作信道编码的性能有2dB的下降, 使用Turbo码作为信道编码性能受到的影响最小。
从以上两种情形下的仿真结果可以看到, 在较低的信噪比下, 相对于卷积码, Turbo码有明显的性能改善, 这对于信噪比很难提高的浅海环境是十分重要的。
4海试及其结果分析
海试于2008年10月初在青岛某浅海海域进行, 实验时风力在3级左右, 平均水深大约15m。发射的OFDM帧由头部chirp信号、空闲、数据符号以及尾部chirp信号构成。接收端使用六个换能器组成的阵列。图5为发射信号的频谱。
图6为接收信号经过带通滤波器前的频谱。该数据的信噪比约为10.4dB, 从其频谱图可以看到1KHz-8KHz频段有很大的噪声干扰, 主要是周围船只的噪声, 此外由于接收换能器阵距船体较近, 船比较小, 晃动较大, 波浪敲打船身产生的噪声也很大。同时, 可以看到信道的频率选择性衰落十分严重。
经过带通滤波器后的信号频谱以及信道的多径延时如图7和图8所示。
6个通道联合解调得到的QPSK符号星座图如图9所示, 得到的误符号率为9.0×10-3, 信道解码前误比特率6.8×10-3, 信道解码后的误比特率为0。图10为只使用其中一个通道的星座图, 可以看到四个相位很难清楚辨认, 事实上对应的误符号率高达0.15。实验中得到了2km距离, 有效数据率2.8kbit/s, 误码率为0的结果。
5结束语
作为一种高速通信技术, OFDM的发展方兴未艾, 在水声通信中的应用也是刚刚起步, 但是由于水声信道独特的复杂性, 尤其是严重的多径、多普勒干扰, 较低的信噪比, 有限的带宽, 使得OFDM应用到水声通信中遇到的困难要比无线信道大得多。强有力的信道编码是其获得良好性能的重要保证, Turbo码的优势使其适合与OFDM结合应用。仿真和海试结果表明, 本文提出的Turbo码与OFDM结合的方案具有良好的性能, 可以有效实现浅海水声通信。受实验条件限制, 实验环境信道比较恶劣, 噪声严重, 信噪比很低, 造成了有效作用距离不长。目前存在的问题是多普勒频移补偿是按帧进行的, 一帧之内的多普勒频移变化得不到有效的补偿, 在下一步的研究中需要实现按符号补偿多普勒的算法。
参考文献
[1]Yuping Zhao.Sensitivity to Doppler Shift and Carrier Frequency Errors in OFDM Systems--The Consequences and Solutions.IEEE, 1996.
[2]Ye (Geoffrey) Li, Gordon Stüber.Orthogonal Frequency Division Multiplexing for Wireless Communications.Springer, 2006
[3]温娜, 张平.基于LDPC编码的水声OFDM系统设计.吉首大学学报 (自然科学版) , 2007, 28 (2) :67-70
水声测量系统 篇7
由于水声信道的复杂时变性,高速、高可靠的水声通信成为巨大挑战。正交频分复用技术(OFDM)具有频带利用率高和抗多径能力强等优点,基于OFDM的水声通信系统研究得到广泛关注[1]。针对水声通信中存在的强多普勒及强多径问题,文献[2]提出了一种基于前后同步信号的水声OFDM通信系统,利用块估计法进行多普勒估计与补偿,利用空载波估计多普勒频偏,利用梳状导频进行信道估计与均衡,浅海实验表明系统在存在较大相对运动速度时仍具有较好的性能,该方案需要接收整个数据帧才能进行后续信号处理,不利于实时通信且计算量较大。文献[3]提出了一种基于前导序列的水声OFDM通信系统,利用前导序列实现数据帧检测、同步及多普勒估计,该方案不需要缓存整个数据帧,提高了水声通信的实时性。
恒包络零自相关(CAZAC)序列具有幅值恒定、较低峰均比、理想的周期自相关特性及互相关特性、傅里叶正反变换后仍为CAZAC序列等特点,是无线通信中性能优良的相关检测用正交序列[4]。
本文针对高速实时水声移动通信需求,将CAZAC序列引入水声通信,设计了一种基于前导序列的水声OFDM通信系统,系统数据帧结构包括前导序列和数据帧体两部分,前导序列采用恒包络零自相关(CAZAC)序列,数据帧体采用循环前缀OFDM(CP-OFDM)结构,每个OFDM符号内含梳状导频和空载波。利用前导序列同步数据帧和估计多普勒因子,有效提高系统的实时性;利用空载波估计载波频率偏差(CFO),以进一步提高多普勒补偿效果;利用梳状导频进行信道估计。基于Mat⁃lab搭建了仿真系统,仿真结果表明了所设计系统的有效性。
2 系统设计
基于前导序列的水声OFDM系统架构如图1所示。发送数据经过信道编码后采用QPSK调制,串并转换操作中插入用于信道估计的导频符号和用于频偏估计及频谱成型的空载波,经IFFT、并串转换后,利用一定长度的循环前缀(CP)填充保护间隔以减少OFDM符号间干扰(ISI),与前导序列组成完整的信号帧,经过上变频完成载波频带调制通过D/A转换发射到水声信道。接收端A/D采集到的信号先经过数据帧同步、多普勒因子估计,根据估计的多普勒因子重采样后经下变频转换成基带信号,利用载波频偏估计消除载波频移残差,经过去除循环前缀、串并转换、FFT及信道估计和信道均衡,通过并串转换、QPSK解调、信道译码恢复出原始数据信息。信道编码模块采用低密度校验码(LDPC)。
系统数据帧结构如图2所示,由一个前导序列和若干个OFDM符号组成。前导序列采用CAZAC序列实现,利用CA⁃ZAC序列良好的自相关特性可以实现数据帧的检测、同步,根据特殊设计的前导序列结构可估计多普勒因子。OFDM符号采用CP-OFDM结构,OFDM符号包括有效数据、导频和空载波,利用导频符号进行信道估计,利用空载波进行频偏估计及频谱成型。
3 系统关键模块设计
3.1 前导序列设计
前导序列是基于CAZAC序列进行特殊设计的OFDM符号。本文所使用的CAZAC序列为一种Zadoff-Chu序列[5],
式中N为偶数,r为正整数且与N互质,取r=N-1。
为不占用系统额外带宽且易于实现,基于CAZAC序列特殊设计的前导序列为两个完全相同的OFDM符号,采用IFFT变换生成。具体设计方法为:在频域子载波的偶数位置插入CA⁃ZAC序列,奇数位置插入零,即,
式(2)经过IFFT变换可得到前导序列的时域采样如式(3),
式(3)根据IFFT变换的性质可得,
式中n=0,1,...,N-1。
由式(4)可知所设计的前导序列的前半部分与后半部分完全相同且都是CAZAC序列的IFFT变换。
3.2 多普勒估计与补偿
数据帧中OFDM符号可表示为,
式中x[k]为第k个子载波上的有效信息,Δf=1/Td为子载波间隔,Td为一个OFDM符号的持续时间,N为子载波个数,fc为载波频率。
水声信道冲激响应模型描述可表示为,
式中p为路径数目,Ap(t)为路径衰减系数,τp(t)为时变路径延迟。假设在一个OFDM符号持续时间内每条路径的衰减系数为常数且具有相同的多普勒因子,
式中α表示多普勒因子,
式中,v为发射端与接收端的相对运动速度,c为水声速度。
经过水声信道的OFDM接收信号可表示为,
式中为加性高斯白噪声。
由式(9)可知水声信道中多普勒效应导致时域波形的压缩或拓展,多普勒补偿需估计出多普勒因子并进行重采样。由于本文所设计CAZAC序列的参数特殊性,前导序列在其频带的表现形式为一种线性调频信号(Chirp信号),具有多普勒不敏感特性,因此本文采用滑动互相关法估计多普勒因子。具体方法步骤如下所述。
(1)过采样接收信号,采集的信号为,
式中fs=λB为频带采样率,λ为过采样倍数,B为基带采样率。
(2)利用本地前导OFDM符号(CAZAC序列)与接收信号进行滑动互相关,
式中d为延迟,N为未受多普勒影响的OFDM符号长度,r0()为本地前导OFDM符号,r()为接收信号的采样值。
(3)通过预先设定的阈值检测有效信号是否到达,
式中阈值ξ的取值范围为[0,1]。
(4)由特殊设计的前导序列结构可知,通过滑动互相关可得到两个相距为的相关峰,如图3所示。值为受到多普勒影响后的OFDM符号长度,计算多普勒因子,
根据多普勒因子可计算收发双方的相对速度。为提高多普勒估计精度,在相关峰处可采用抛物线拟合法求得精确位置。
利用多普勒因子对接收信号进行重采样,再利用本地已知序列和重采样后的信号进行互相关找出精确同步,信号进行下变频转化为基带信号,
由式(14)可知重采样后还存在多普勒残差即载波频率偏差(CFO),
利用前述OFDM符号中插入的空载波,本文利用空载波能量法进行CFO估计[2]。OFDM符号的基带信号进行CFO补偿并作FFT变换,可得到空载波位置上的能量,
式中SN表示频域空载波位置集合,ε′=ε/Δf表示归一化的CFO估计。若采用正确的CFO补偿,空载波位置的能量将取到最小值,估计的归一化CFO可表示为,
对数据帧中每个OFDM符号分别进行CFO估计和补偿以消除ICI,然后去除循环前缀、串并转换并进行FFT变换,调制后的频域数据可进行信道估计与均衡。
3.3 信道估计与补偿
FFT变换后的频域数据为原始发送信号与信道频域响应的乘积,
式中Y为接收信号的频域有效值,X为发送信号的频域有效值,H为信道频域响应,N为频域高斯白噪声。假设子载波位置上均匀的插入Kp个梳妆导频,导频插入的位置为,利用最小二乘法(LS)可估计出导频所在位置的信道频域响应:
式中为估计误差。
利用估计的Ĥp结合插值方法可求取其它子载波位置的信道频域响应。常用的插值方法有最近邻插值法、线性插值法、三次样条插值法(Spline)、二阶插值法等,由式(19)可知信道频域响应估计值含有噪声误差,当采用高阶的插值法时可有效降低由插值方法引入的噪声门限,但是采用更高阶的插值方法时算法的复杂度增大且估计效果不再提升[5],本文插值方法采用Spline插值法。通过插值得到所有子载波位置的信道估计值,并利用估计值进行信道均衡。
4 仿真结果分析
为了验证所设计的水声OFDM通信系统的性能,基于Mat⁃lab搭建了仿真系统,进行了仿真研究,系统主要参数如表1所示。
除主要系统参数,其他系统仿真参数设置为:数据帧结构包含8个OFDM符号;用于CFO估计的空载波采用随机插入方式,用于频谱成型的空载波放置在OFDM子载波两侧;前导序列采用长度为512的CAZAC序列,IFFT变换后的前导序列长度为1024,占用一个OFDM符号长度。
为了验证系统的多普勒补偿的效果,假设水声信道中只存在主径和加性高斯白噪声,接收端进行信道估计与均衡,其中水声信道SNR为10d B,收发双方相对运动速度v=5m/s。多普勒补偿前与补偿后的星座图分别如图4和图5所示。图4可以看出,没有多普勒补偿的QPSK相位十分模糊且幅值严重失真,这是由于多普勒效应破坏了OFDM子载波之间的正交性,导致解调失败;图5为经过重采样及CFO补偿后的星座图,相位和幅值明显收敛,数据符号得以正确解调,证明了多普勒补偿算法的有效性。
系统误码性能仿真结果如图6所示。仿真条件为:路径数为7,每条路径衰减系数分别为1、0.8、-0.5、0.6、0.3、-0.2、0.15且初始时延为0、3.12、5.42、8.54、15.6、18.75、21.04ms;噪声为加性高斯白噪声,对信道影响进行估计并补偿;假设收发双方相对运动速度为v=5m/s;LDPC译码迭代6次;仿真1000个数据帧信号。分别仿真研究了未经CFO补偿和经过CFO补偿的误码率性能。从仿真结果可以看出,LDPC码具有较强的纠错能力,系统性能得到明显提升;进行CFO补偿后的系统性能较优,当采用LDPC编码且误码率为10-5数量级时,CFO补偿后较补偿前可以获得约2d B的性能增益。
5 结论
本文设计了一种基于前导序列的水声OFDM通信系统架构,并根据系统架构设计了一种基于CAZAC序列的数据帧结构,建立分析了OFDM信号及水声信道对其影响的模型,针对水声信道中存在的多普勒、多径效应等问题,给出了相应的多普勒补偿和信道均衡解决方案。仿真结果表明,本文所设计的方法可以有效地补偿水声信道中存在的多普勒及多径时延拓展对接收信号的影响,初步验证了所设计的水声OFDM通信系统的有效性。
摘要：正交频分复用技术(OFDM)是水声高速通信的研究热点,针对高速实时水声移动通信需求,设计了一种基于前导序列的水声OFDM通信系统,系统数据帧结构包括前导序列和数据帧体两部分,前导序列采用恒包络零自相关(CAZAC)序列,数据帧体采用循环前缀OFDM(CP-OFDM)结构,每个OFDM符号内含梳状导频和空载波。该系统利用前导序列估计多普勒因子,利用空载波估计载波频率偏差(CFO),利用梳状导频进行信道估计。基于Matlab搭建了仿真系统,对多普勒估计与补偿效果和系统误码率进行了仿真研究,仿真结果表明了所设计系统的有效性。
关键词：水声通信,OFDM,前导序列,多普勒估计,空载波
参考文献
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