Алгоритм частотной синхронизации OFDM-систем в подводном акустическом канале тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.01, кандидат наук Балахонов Кирилл Андреевич

• Балахонов Кирилл Андреевич
• кандидат наук
• 2018

Оглавление диссертации кандидат наук Балахонов Кирилл Андреевич

Введение

Глава 1. Подводный Акустический канал

1.1. Подводные средства связи

1.2. Характеристики подводного акустического канала

1.2.1. Скорость звука

1.2.2. Потери энергии при распространении

1.2.3. Изменяющаяся во времени многолучевость

1.2.4. Модели распространения акустических волн

1.2.5. Шум окружающей среды и внешние помехи

1.3. Полоса пропускания канала

1.3.1. Линейный изменяющийся во времени канал с доплеровским сдвигом на путях распространения

1.3.2. Линейный изменяющийся во времени канал с общим доплеровским сдвигом

1.3.3. Линейный инвариантный к времени канал

1.3.4. Линейный изменяющийся во времени канал с непостоянными амплитудами и задержками

1.3.5. Линейный изменяющийся во времени канал с частотно-зависимым подавлением

1.4. Принципы работы технологииОРБМ

1.5. Выводы к главе

Глава 2. Применение OFDM в подводном акустическом канале

2.1. Введение в мультиплексирование с ортогональным частотным разделением (OFDM)

2.2. Переданный сигнал OFDM

2.3. Модель канала и принятый сигнал

Стр.

2.4. Математическая модель OFDM-сигнала на входе демодулятора приемника

2.5. Имитационное моделирование OFDM в ПАК

2.5.1. Зависимость BER от средней задержки

2.5.2. Зависимость BER от доплеровских скоростей путей распространения

2.5.3. Зависимость BER от средней мощности

2.5.4. Зависимость BER от количества бит на символ

2.5.5. Зависимость BER от остаточной ошибки временной синхронизации

2.5.6. Зависимость BER от остаточной ошибки частотной синхронизации

2.5.7. Компенсация влияния канала

2.6. Анализ результатов имитационного моделирования

2.7. Выводы к главе

Глава 3. Методы обнаружения, синхронизации и оценки доплеровского сдвига в подводном акустическом канале

3.1. Методы, основанные на согласованной фильтрации

3.1.1. Линейная-частотная модуляция

3.1.2. Гиперболическая частотная модуляция

3.2. Использование банка согласованных фильтров для сигналов, чувствительных к эффекту Доплера

3.3. Использование банка автокорреляторов

3.3.1. Преамбула CP-OFDM с повторением

3.3.2. Точная синхронизация по времени

3.4. Параметры имитационного моделирования

3.5. Анализ результатов имитационного моделирования

3.6. Выводы к главе

Глава 4. Оценка доплеровского сдвига в подводном акустическом канале

Стр.

4.1. Доступные методы частотной синхронизации для целого пакета

4.1.1. Инвариантные к эффекту Доплера преамбулы

4.1.2. Преамбулы синхронизации и банк согласованных фильтров

4.1.3. Автокорреляция

4.2. Моделирование работы доступных методов частотной синхронизации для целого пакета

4.2.1. Проблемы повышения точности оценки доплеровского масштаба при согласованной фильтрации

4.3. Доступные методы оценки доплеровского масштаба для отдельного ОРБМ-символа

4.3.1. Слепая оценка для нулевых поднесущих

4.3.2. Оценка при помощи использования пилотных символов

4.3.3. Оценка при помощи принятого решения

4.3.4. Оценка точности работы методов путем имитационного моделирования

4.4. Предлагаемые алгоритмы частотной синхронизации

4.4.1. Синтез алгоритма оценивания доплеровских искажений ОББМ-сигнала

4.4.2. Алгоритм грубой синхронизации

4.4.3. Упрощенный алгоритм оценивания коэффициента доплеровского масштабирования

4.4.4. Оценка рабочих характеристик алгоритма на основе максимального правдоподобия путем имитационного моделирования

4.4.5. Улучшенный алгоритм оценки доплеровского масштаба «взвешенным суммированием»

4.4.6. Оценка параметров предлагаемого алгоритма путем имитационного моделирования

4.4.7. Улучшенный алгоритм оценки доплеровского масштаба «использованием смежных пиков»

4.5. Апостериорная коррекция предлагаемых алгоритмов

4.6. Имитационное моделирование корректированных алгоритмов

4.7. Сравнение эффективности разработанных алгоритмов

4.8. Применение полученных алгоритмов для оценки доплеровского масштаба на каждом OFDM-символе

4.9. Выводы к главе

Глава 5. Проведение эксперимента на целевой аппаратуре

5.1. Описание экспериментального стенда

5.2. Расчет относительной скорости приемника и передатчика

5.3. Обнаружение сигнала и временная синхронизация

5.4. Оценка канала

5.5. Результаты эксперимента

5.5.1. Эффективность работы исходных конфигураций разработанных алгоритмов

5.5.2. Решение проблемы отсутствия острого пика

5.5.3. Влияние коррекции на работу разработанных алгоритмов

5.5.4. Итоговые результаты разработанных алгоритмов в сравнении с исходным

5.6. Выводы к главе

Основные результаты и выводы

Список литературы

Вводимые сокращения и обозначения

OFDM - Orthogonal Frequency Division Multiplexing, мультиплексирование с ортогональным частотным разделением

ПАК - Подводный акустический канал

ДМК - Доплеровский масштабный коэффициент

BER - Bit Error Ratio, вероятность битовых ошибок

ЗИ - Защитный интервал

ДПФ - Дискретное преобразование Фурье

ОДПФ - Обратное дискретное преобразование Фурье

БПФ - Быстрое преобразование Фурье

ОБПФ - Обратное быстрое преобразование Фурье

ВС - Алгоритм взвешенного суммирования

ВСП - Алгоритм вычитания смежных пиков

МКИ - Межканальная интерференция

МСИ - Межсимвольная интерференция

АБГШ - Аддитивный белый гауссовскиий шум

ПРВ - Плотность распределения вероятности

ОСШ - Отношение сигнал/шум

Введение

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Алгоритм частотной синхронизации OFDM-систем в подводном акустическом канале»

Актуальность работы

Технология OFDM (Orthogonal Frequency Division Multiplexing, мультиплексирование с ортогональным частотным разделением) получила широкое распространение в современных стандартах цифровой радиосвязи, таких как LTE, 3G, Wi-Fi, WiMAX, что обусловлено возможностью добиться высокой спектральной и энергетической эффективности, низкого уровня или полного отсутствия межсимвольной интерференции, высокого качества передачи при условии наличия частотно-селективных замираний. В данный момент перспективными направлениями развития технологии являются системы связи для мобильных робототехнических систем (в том числе подводных).

Актуальность работы обусловлена, во-первых, возрастающим интересом к применению технологии OFDM в подводном акустическом канале (ПАК), во-вторых, существующей возможностью реализации работающего в реальном времени приемо-передатчика в виде программно-определяемой радиосистемы на основе процессора общего назначения и звуковой карты персонального компьютера (ПК), что существенно снижает время на разработку, а также стоимость системы исследовательской системы за счет низких затрат при использовании массово производимых компонентов (таких как звуковые карты ПК) по сравнению со специализированными цифровыми сигнальными процессорами (ЦСП), программируемыми логическими интегральными схемами (ПЛИС), цифро-аналоговыми (ЦАП) и аналого-цифровыми преобразователями (АЦП), квадратурными демодуляторами и т. д. Это особенно полезно для исследовательских систем, где на начальных этапах работы невозможно задать все параметры оптимальным образом и приходится проводить различные эксперименты до начала разработки специализированной аппаратуры.

Диссертационная работа посвящена решению проблем частотной синхронизации OFDM-систем в ПАК при условии быстрых изменений характеристик канала и относительного движения приемника и передатчика, учитывая существенно отличающиеся доплеровские масштабные коэффициенты (ДМК) на путях распространения. Разрабатываются алгоритмы цифровой обработки сигналов, реализуемые на аппаратном обеспечении в виде типовых звуковых плат персональных компьютеров, позволяющих существенно снизить стоимость разработки приемопередающей аппаратуры. Кроме того, при выборе в качестве аппаратного обеспечения процессоров общего назначения и звуковых плат существует возможность программного перестраивания системы, то есть применения преимуществ система типа SDR (Software Defined Radio -Программно-определяемая радиосистема).

Использование сигналов OFDM в ПАК рассматривается в работах зарубежных исследователей (С. Чжоу, З. Ванг, М. Стоянович, З. Х. Ван, Дж. Катипович и Дж. Хуанг и др.), а также отечественных (В.П. Федосов, А. А. Легин, А.В. Ломакина, А.С. Шустов и др.). Существуют несколько реализаций подводных акустических модемов, которые используют различные сигнально-кодовые конструкции, в частности OFDM используется в зарубежных модемах AquaSeNT, а также в отечественном модеме НИИ «Штиль». Основным отличием от передачи в многолучевом радиоканале является существенная широкополосность акустических систем из-за сильного поглощения на высоких частотах, которая приводит к невозможности моделирования эффекта Доплера частотным сдвигом, поэтому здесь приходится иметь дело с масштабированием сигнала по времени или, другими словами, переменной задержкой сигнала во времени. Эта особенность предполагает передискретизацию на приемной стороне для корректной демодуляции. Однако, часто многолучевой канал моделируется с различными доплеровскими скоростями на каждом отдельно взятом пути распространения, что добавляет необходимость синхронизации по пути с максимальной мощностью, иначе, после обратного масштабирования, сигнал будет искажен более мощной копией с неверным ДМК. Кроме того, ПАК

характеризуется особенно большим разбросом задержек, что вынуждает использовать более длинные защитные интервалы и, следовательно, большую длительность символа. Это означает, что характеристика канала может меняться от символа к символу, поэтому проблематично применять алгоритмы, использующие априорные знания о канале. В диссертации проводится разработка мер по эффективному противодействию названным проблемам при условии реализации алгоритмов в реальном масштабе времени, используя процессор общего назначения и звуковую карту персонального компьютера. Это задает ограничения на использование большого количества таких операций как, например, БПФ (Быстрое Преобразование Фурье). Для проверки актуальности полученных результатов проводится имитационное моделирование и физическое моделирование.

Цель и задачи диссертации

Диссертационная работа посвящена разработке алгоритмов частотной синхронизации OFDM-систем в ПАК.

Для достижения поставленной цели в диссертации решаются следующие основные задачи:

1. Разработка модели ПАК с различными доплеровскими масштабными коэффициентами (ДМК) на путях распространения.

2. Оценка ошибок, возникающих при передаче сигнала OFDM в ПАК при условии недостаточно точной временной, частотной синхронизации, а также их зависимости от параметров канала.

3. Сравнение эффективности работы алгоритмов обнаружения в ПАК по критерию отношения откликов.

4. Сравнение эффективности работы алгоритмов частотной синхронизации по СКО оценки ДМК.

5. Разработка улучшенных с точки зрения точности алгоритмов частотной синхронизации.

6. Исследование возможности реализации разрабатываемых алгоритмов на дешевом оборудовании путем проведения физического моделирования.

Научная новизна результатов

1. Получена математическая модель принимаемого OFDM-сигнала при условии влияния ДМК, а также оценены вероятности битовой ошибки в зависимости от точности временной, частотной синхронизации, параметров канала с различными ДМК на путях распространения в ПАК путем имитационного моделирования.

2. Разработан механизм выявления рационального метода обнаружения и частотной синхронизации при использовании технологии OFDM для ПАК с различными ДМК на путях распространения.

3. Разработан автокорреляционный алгоритм частотной и временной синхронизации на основе метода максимального правдоподобия.

4. Разработан параметрический корреляционный алгоритм частотной синхронизации, позволяющий повысить точность оценки ДМК для большого количества путей распространения.

5. Разработана методика коррекции алгоритмов частотной синхронизации на основе апостериорной характеристики ошибки.

6. Разработан алгоритм взвешенного суммирования временных откликов согласованных фильтров, устраняющий эффект искажения откликов при использовании метода банка согласованных фильтров.

Практическая ценность

1. Разработаны алгоритмы частотной синхронизации на основе взвешенного суммирования, а также метода максимального правдоподобия, позволяющие увеличить точность при оценивании ДМК в многолучевом ПАК, которые

были использованы при проектировании схем синхронизации OFDM-сигналов в ПАК.

2. Разработан алгоритм взвешенного суммирования временных откликов согласованных фильтров, устраняющий эффект искажения выходной характеристики в методе банка согласованных фильтров, который рационально использовать при проектировании OFDM-систем.

3. Разработана методика коррекции алгоритмов частотной синхронизации на основе апостериорной информации о параметрах среды распространения, которые были использованы при проектировании схем синхронизации OFDM-сигналов в ПАК.

4. Создан программно-аппаратный стенд для физического моделирования работы алгоритмов синхронизации OFDM-систем, позволяющий подтвердить практическую реализуемость разработанных алгоритмов и оценить влияние факторов, неучтенных при имитационном моделировании.

5. Разработано прикладное программное обеспечение для ПК, позволяющее проводить имитационное моделирование существующих и предложенных схем обнаружения и частотной синхронизации в подводном акустическом канале с различными значениями ДМК на путях распространения.

Апробация результатов

Результаты диссертации прошли апробацию на:

1. Международной научно-техническая конференция «Системы синхронизации, формирования и обработки сигналов в инфокоммуникациях» «СИНХРОИНФО 2015», СПбГУТ им. проф. М.А. Бонч-Бруевича (г. Санкт-Петербург), 29 - 30 июня 2015 г.

2. Международной научно-техническая конференция «Системы синхронизации, формирования и обработки сигналов в инфокоммуникациях» «СИНХРОИНФО 2017», КНИТУ им. А.Н. Туполева (г. Казань), 3 - 4 июля 2017 г. IEEE (Conference Record #41975)

Внедрение результатов работы:

Результаты диссертации использованы:

1. в опытно-конструкторской работе НИИ СМ МГТУ им. Н.Э. Баумана «Гармония-Гамак»;

2. в научно-исследовательской работе АО «Концерн «Созвездие»;

3. при разработке бесконтактного датчика скорости Luxact 1D Neo в компании SMG Technologie GmbH;

4. в учебном процессе на кафедре АИУС МГТУ им. Н.Э. Баумана.

Объем и структура диссертации

Диссертация состоит из введения, пяти глав, заключения, списка литературы и приложения. Общий объем составляет 173 страниц, включающих 74 иллюстрации, 12 таблиц и список литературы из 56 наименования.

Положения, выносимые на защиту

1. Математическая модель OFDM-сигнала после прохождения через многолучевой ПАК.

2. Имитационная модель многолучевого ПАК с различными ДМК на путях распространения.

3. Имитационная модель OFDM-системы для оценки вероятности битовой ошибки, точности методов обнаружения и частотной синхронизации в ПАК в зависимости от остаточной ошибки частотной и временной синхронизации.

4. Автокорреляционный алгоритм оценки ДМК с на основе метода максимального правдоподобия, увеличивающий точность оценки.

5. Корреляционный алгоритм оценки ДМК путем взвешенного суммирования, а также вычитания смежных пиков, увеличивающий точность оценки.

6. Методика коррекции разработанных алгоритмов частотной синхронизации с использованием апостериорной характеристики ошибки.

Публикации по теме диссертации

Основные результаты работы получены автором самостоятельно и изложены в 6 статьях, опубликованных в журналах, рекомендованных ВАК РФ, 2 докладах международных конференций.

Глава 1. Подводный Акустический канал

Применение беспроводной связи в водной среде является стремительно развивающимся направлением научной и инженерной деятельности, так как гидроакустические системы подводной связи (гидроакустические каналы связи) являются обязательным компонентом подводных автоматических аппаратов (робототехнических комплексов), а также донных систем сбора данных (сенсорных сетей), используемых для мониторинга загрязнений окружающей среды, климатических изменений, проведения исследований дна, контроля нефтяных месторождений, слежения за акваторией портов и т.д. Требования к качеству передачи данных по гидроакустическому каналу постоянно возрастают, поэтому ведущие разработчики подводной техники проводят активные исследования с целью совершенствования подобного рода систем, регулярно применяемых в коммерческой и военной сферах.

1.1. Подводные средства связи

На сегодняшний день существует четыре типа средств связи, используемых для обмена информацией как подводными аппаратами между собой, так и между подводным устройством и надводными объектами [1]:

• Проводные.

• Оптические.

• Акустические.

• Радиочастотные.

Наиболее используемые человечеством средства связи из приведенных выше - радиочастотные, осуществляют свою деятельность в следующих диапазонах (Таблица 1)

Таблица 1.

Классификация средств связи по частотам

Название диапазона Длина волны Полоса частот Применение

Крайне низкие (КНЧ) 100 — 10 Мм 3 — 30 Гц Подводная связь, геофизические исследования

Сверхнизкие (СНЧ) 10 — 1 Мм 30 — 300 Гц

Инфранизкие (ИНЧ) 1 000 — 100 км 0,3 — 3 кГц Подводная связь

Очень низкие (ОНЧ) 100 — 10 км 3 — 30 кГц

Низкие (НЧ) 10 — 1 км 30 —300 кГц Радиовещание, радиосвязь

Средние (СЧ) 1 000—100 м 300 — 3 000 кГц

Высокие (ВЧ) 100 — 10 м 3 — 30 МГц

Очень высокие (ОВЧ) 10 — 1 м 30 — 300 МГц Телевидение, радиовещание, радиосвязь

Ультравысокие (УВЧ) 10 — 1 дм 300 — 3 000 МГц Телевидение, радиосвязь, мобильные телефоны

Сверхвысокие (СВЧ) 10 — 1 см 3 — 30 ГГц Радиолокация, спутниковое телевидение, радиосвязь, беспроводные сети

Крайне высокие (КВЧ) 10 — 1 мм 30 — 300 ГГц Радиоастрономия, медицина

Гипервысокие частоты, область инфракрасного излучения 1 — 0,1 мм 300 — 3 000 ГГц Научные исследования

Ключевое ограничение использования электромагнитных волн в подводной связи - сильное подавление их из-за поглощающей природы молекул воды, делающее возможным использование радиочастотных систем с большой длинной

волны, так как чем больше длина волны, тем меньше поглощение претерпевает радиосигнал.

Известно, что увеличение длины волны приводит к уменьшению частоты сигнала, при этом размеры элементов антенны передатчика так же увеличиваются

[2]. Радиоволны крайне низких и сверхнизких частот легко проходят сквозь Земную поверхность и морскую воду, однако строительство такого рода передатчиков затруднительная задача из-за крайне большой длины испускаемой волны и низкой мощности.

Чаще всего вместо использования полноразмерных антенн применяют часть области Земной поверхности с достаточно низкой удельной проводимостью, в которую монтируется пара электродов на значительном расстоянии друг от друга. В связи с тем, что область Земной поверхности между электродами имеет низкую удельную проводимость, электрический ток, образующийся между электродами, будет глубоко проникать в недра Земли, эмитирую тем самым огромную «естественную» антенну. Такая схема использования Земной поверхности была использована в СССР при строительстве передатчика «ЗЕВС» (частота 82 Гц, длина волны 3656 км), находящегося на Кольском полуострове в Североморске-3

[3]. Сигнал, генерируемый данным передатчиком может быть принят фактически в любой точке земного шара.

В Соединенных Штатах Америки так же проводились эксперименты с КНЧ излучателями для осуществления подводных коммуникаций, например, проект SEAFARER или PISCES [4].

Радиоволны инфранизких и очень низких имеют более компактные антенны, но при этом хуже проникают через водную поверхность. Для их использования подводный аппарат должен находится на небольшой глубине.

К недостаткам указанных диапазонов радиосвязи можно отнести:

• Линия связи является односторонней. Подводный аппарат на борту не может иметь свой передатчик из-за огромного требуемого размера антенны.

• Скорость такого канала крайне мала — порядка нескольких знаков в минуту.

• Низкий КПД - для работы подобного рода антенн требуется источник энергии сравнимый с мощностью отдельной электростанции, при этом выходной сигнал передатчика достигает нескольких ватт. Очевидно, что каждых тип систем связи имеет свои преимущества и недостатки, однако системы на основе использования акустических волн хорошо распространяются в морской воде и позволяют достичь больших дистанций, что объясняет использование акустических волн в большинстве систем подводной беспроводной связи.

Таблица 2.

Существующие реализации гидроакустических модемов

Название Страна Модуляция Параметры Скорость

AQUAmodem (Aquatec) США MFSK Глубина 3000 м Дальность 3000 м 300 бит/с

UCOM Dir LMF (Sonardyne) Англия QPSK Глубина 3000 м Дальность 3000 м 10000 бит/с

EvoLogics S2C M Mini Германия S2C Глубина 1000-2000 м Дальность 1000-3500 м 13900-31200 бит/с

Modems S2C R 12/24 OFDM-MDPSK Глубина 6000 м Дальность 6000 м до 9200 бит/с

Develogic Modular Hydro Acoustic Modem Германия OFDM Глубина 1950-6000 м Дальность 30000 м 145 бит/с

Модем Концерн «Океан прибор» НИИ «Штиль» Россия QAM Дальность 1300 м БЕЯ 10-3-10-9 13950 бит/с

AquaSeNT AM-OFDM-13A США OFDM Глубина 200 м Дальность 5000 м 1500-9000 бит/с

Практические реализации гидроакустических модемов приведены в Таблица 2 [5]. В работах [6, 7] рассматривается передача изображений по OFDM в

подводном канале, однако, как видно из Таблица 2, скорости передачи составляют единицы килобит в секунду, поэтому качество сигнала будет довольно низким и с существенной задержкой.

Передача сигнала в гидроакустическом канале гораздо более трудоемкая задача, чем обмен информацией в воздушной среде. Серьезное влияние имеет эффект реверберации (множественного переотражения от поверхности воды и дна водоема), из-за которого приемник получает многолучевой сигнал, с различными искажениями и задержками [8, 9, 10]. Кроме того, гидроакустический канал претерпевает быстрые временные и пространственные искажения (из-за наличия слоев воды с разной температурой). Так же стоит отметить, что скорость распространения звука под водой составляет 1500 м/с, что в сотни раз меньше, чем скорость электромагнитных волн в воздухе. Немаловажным является эффект Доплера, проявляющийся в подводной среде в виде двух составляющих: сдвиг по частоте в связи с движением объектов и сдвиг по времени, связанной с различной дисперсностью среды [11,12].

Одним из перспективных видов модуляции для использования в под водной является ортогональное частотное мультиплексирование OFDM (Orthogonal Frequency Division Multiplexing), которое несет в себе уникальную способность к высокой скорости передачи информации в дисперсной среде [13, 14, 15].

1.2. Характеристики подводного акустического канала

Учитывая сложность акустической подводной среды и низкую скорость распространения звука в воде, подводный акустический канал обычно рассматривается как один из наиболее сложных случаев канала связи. Рассмотрим несколько отличающих от других характеристик подводного акустического канала.

1.2.1. Скорость звука

Чрезвычайно низкая скорость распространения звука в морской воде важный фактор, отличающий этот случай от электромагнитного распространения. Скорость звука в воде зависит от свойств воды, таких как температура, соленость и давление (Рисунок 1.1, [2]). Типовая скорость звука в воде около поверхности в океане примерно 1520 м/с, что более чем в четыре раза быстрее, чем скорость звука в воздухе, но на пять порядком меньше, чем скорость света. Скорость звука в воде растет с увеличение температуры, солености и глубины. С увеличением температуры на 1°С скорость звука увеличивается примерно на 4 м/с. Когда соленость увеличивается на единицу практической солености, скорость звука увеличивается приблизительно на 1,4 м/с. С увеличением глубины и, следовательно, давления скорость звука растет на величину близкую 17 м/с на каждый километр. Точные же зависимости в общем нелинейные.

Соленость Давление Температура

Рисунок 1.1.

Графики параметров ПАК в зависимости от глубины

Типовая зависимость скорости звука в воде как функции глубины показана на графике (Рисунок 1.2). В зависимости от глубины область может быть разделена на четыре слоя.

Рисунок 1.2.

Типовой профиль скорости звука в зависимости от глубины

1) Поверхностный слой. Этот слой обычно имеет глубину около нескольких десятков метров. Из-за совместного влияния ветра, температуры и солености в этом слое сохраняется гомогенный характер среды, который приводит к постоянной скорости звука. Этот слой также называется смешанный слой.

2) Сезонный и глубоководный термоклины. В этом слое температура убывает значительно, так что увеличение давления и солености не могут это компенсировать, и скорость звука убывает. В глубоководном термоклине градиент температуры практически не зависит от времени года в отличие от сезонного термоклина.

3) Глубоководный изотермический слой. Температура воды в этом слое приблизительно 4°С. Скорость звука в основном определяется давлением, что приводит к положительному градиенту температур от глубины.

(а) Мелководье

Скорость звука Лучи распространения звука Расстояние

(б)Глубоководный канал

Рисунок 1.3.

Множество путей распространения акустического сигнала: а) на мелководье, б) в глубоководном канале

Согласно закону Снеллиуса звук стремится к направлению, соответствующему наименьшей скорости распространения. На мелководье скорость звука обычно постоянна по всей глубине. Звуковой сигнал распространяется по прямым линиям (Рисунок 1.3 а). На глубокой воде пути распространения более разнообразны. В целом для глубоководных применений можно пренебречь влиянием отражения от поверхностей воды и дна. Однако из-за различной скорости распространения волн в пространстве все равно могут возникнуть существенные многолучевые явления [16, 17]. Это связано с тем, что минимальная скорость распространения на глубине, соответствующей стыку глубоководного термоклина и глубоководного изотермического слоя. Эта глубина называется осью канала. При передаче акустического сигнала на оси канала часть его из глубоководного термоклина будет отклоняться вниз, а другая часть из глубоководного изотермического слоя вверх (Рисунок 1.3 б). Такой тип канала называется глубоководный звуковой канал, а соответствующее ему распространение БОБАЯ - фиксация звука и

определение расстояния). Интересная особенность БОБАЯ распространения состоит в том, что путь с большей длиной может иметь меньшее время распространения. Из-за преломления, вызванного негомогенностью скорости звука, существуют как теневые зоны, через которые практически не проходят пути звука, так и зоны сближения, к которым стягиваются большие пучки лучей.

1.2.2. Потери энергии при распространении

Существует три основных механизма потери энергии во время распространения акустических волн в воде: поглощение, геометрическое расхождение и рассеяние.

1.2.2.1. Частотно-зависимое поглощение

При распространении волновая энергия может преобразовываться в другие формы и поглощаться из-за неидеальности материалов при прохождении волны через них. Для электромагнитных волн неидеальность - это электрическая проводимость морской воды. Для акустических волн - неэластичность, которая преобразует волновую энергию в тепло.

Потери энергии, вызванные поглощением частотно-зависимы и могут быть выражены как функция , где d - расстояние распространения, а а(/) -

коэффициент поглощения, зависящий от частоты. Для морской воды коэффициент поглощения от частоты в кГц может быть записан как сумма процесса химической релаксации и поглощения чистой воды [3, 4]:

а(Я =

а,Р,Г,Г2 + л2Р2/2/: Л2+/2 + /.2+/2

2

+ л3р3/2,

(1.1)

где первое слагаемое в правой части описывает вклад борной кислоты, второе слагаемое - от сульфата магния, а третье - вклад чистой воды; А,, А2 и А3 -константы; зависимость от давления задается параметрами Р,, Р2 и Р3; и частоты

релаксации и /2, соответствующие процессам релаксации борной кислоты и

сульфата магния соответственно. Описание коэффициентов как функций

температуры, солености и глубины приводится в [4].

В подводной акустической связи формула Торпа может быть использована

как упрощенная модель поглощения для частот меньших 50кГц,

, ч 0Д1/2 44/2 . 9

«Ш = ТТ^ + 4Ш^+2,75Х1()-72 + 0,0()3, (1.2)

где / определяет частоту в кГц [8, 9].

1.2.2.2. Потери от геометрического расхождения

Геометрическое расхождение - это локальные потери мощности при распространении акустической волны вследствие закона сохранения энергии. Когда акустический импульс распространяется от источника все дальше и дальше, волновой фронт занимает все большую поверхность. Таким образом, энергия в каждой элементарной площади (поток энергии) становится меньше. Для сферической волны, сгенерированной точечным источником, потери энергии, вызванные геометрическим расхождением пропорциональны квадрату расстояния. С другой стороны, цилиндрические волны, генерируемые длинным линейным источником, такие потери пропорциональны первой степени расстояния. В практических применениях подводных акустических каналов геометрическое расхождение - это совокупность сферических и цилиндрических волн, для которых потери энергии определяются пропорциональностью коэффициенту , где Д находится в интервале от 1 (для цилиндрической волны) до 2 (для сферической волны) [10]. При условии, что распространение звука в реальных каналах сложно классифицировать как один из двух случаев, практическое значение Д часто принимают равным 1,5. Отметим, что геометрическое расхождение частотно-независимо.

1.2.2.3. Потери энергии при рассеянии.

Рассеяние - физический процесс, при котором падающая волна отражается от неравномерностей поверхностей в различных направлениях. Рассеяние звука в подводной среде может относиться к неоднородностям в столбе жидкости и взаимодействию с неидеальными поверхностями воды и дна. Препятствия распространению включают в себя рыбу, планктон, «облака» пузырьков воздуха. Рассеяние зависит от длины акустической волны и размера препятствия, в общем потери рассеяния увеличиваются с уменьшением длины волны. Рассеивающие свойства поверхности моря и дня в основном определяются неравномерностями. Большие неравномерности вызывают большое пространственное рассеяние. Неравномерности поверхности воды зависят от ветра, волны могут быть амплитудой от нескольких сантиметром до метров. Неравномерность дна определяется типами пород и живых организмов, составляющих его поверхность. Амплитуда также может быть в интервале от сантиметров до метров. Рассеяние на различных объектах или на поверхности воды или дна является частотно-зависимым.

На практике существует два типа процессов рассеяния одновременно. Например, при сильном ветре волны увеличивают неравномерность поверхности воды, а разбивающиеся волны могут создаваться облака пузырьков больших размеров. И оба процесса вызывают существенные потери мощности сигнала. Кроме того, волны, вызванные ветром, могут становиться движущимися отражателями акустических волн, внося не только рассеяние в пространстве, но и искажения в частотной области.

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Балахонов Кирилл Андреевич, 2018 год

Список литературы

1. Zhou S., Wang Z. OFDM for underwater acoustic communications. Wiley, 2014. 410 p.

2. Антенно-фидерные устройства и распространение радиоволн / Г.А. Ерохин [и др.]. M.: Горячая Линия - Телеком, 2007. 531 с.

3. Кононов Ю.М., Жамалетдинов А. А. Системы СНЧ-радиосвязи и мониторинга среды: перспективное направление конверсионной политики России // «ИНФОРМОСТ» - «Радиоэлектроника и Телекоммуникации». 2002. №3. C. 4-6.

4. Aldridge B. ELF history: extreme low frequency communication. Pacific Life Research Center, 2001. 6 p.

5. Вершинин А.С. Сравнительный анализ гидроакустических модемов // Молодой ученый. 2015. №12. С. 156-161.

6. Шахтарин Б.И., Федотов А.А., Балахонов К.А. Исследование качества передачи изображений с использованием OFDM в канале с АГБШ // Автоматизация. Современные технологии. 2016. № 9. С. 15-19.

7. Федосов В.П., Легин А.А., Ломакина А.В. Алгоритмы, основанные на технологии MIMO-OFDM, для реализации цифрового гидроакустического канала связи // Известия ЮФУ. Технические науки. 2015. №7 (168). С. 148158.

8. Akyildiz I., Pompili D., Melodia T. Underwater acoustic sensor networks: Research challenges // AD HOC NETWORKS. 2005. Vol.3, №3. Pp. 257-279.

9. Speth M., Fechtel S., Fock G., H. Meyr. Optimum receiver design for OFDM-based broadband transmission. A case study. // IEEE Transactionson Communications. 2001. №49 (4). Pp. 571-578.

10.Stojanovic M., Proakis J., Catipovic J. Analysis of the impact of channel estimation errors on the performance of a decision-feedback equalizer in fading multipath

channels. // IEEE Transactionson Communications. 1995. №43 (234). Pp. 877886.

11.Palou G., Stojanovic M. Underwater Acoustic MIMO OFDM: An experimental analysis. Massachusetts Institute of Technology, September 2009. 74 p.

12.Xavier J., Moura A., Modulation Analysis for an Underwater Communication Channel. University of Porto, October 2012. 102 p.

13.Kim B.C., Lu I.T., Parameter study of OFDM underwater communications system // Proc. of MTS IEEE Oceans, Providence, Rhode Island. 2000. №9. Pp. 11-14.

14.Chitre M., Ong S.H., Potter J. Performance of coded OFDM in very shallow water channels and snapping shrimp noise // Proc. of MTS IEEE OCEANS. 2005. Pp. 996-1001.

15.Li B., Zhou S., Huang J., Willet P.. Scalable OFDM design for underwater acoustic communications // Department of Electrical and Computer Engineering, University of Connecticut. ICASSP. 2008. Pp. 5304-5307.

16.Chen S., Tong C., Liu J. Research on computer simulation about underwater acoustic communication channel // Modern Electronics Technique. 2008. №8. Pp. 88-90.

17.Deng H., Liu Y., Cai H. Time-varying UWA channel with Rayleigh distribution // Technical Acoustics. 2009. Vol.28, №2. Pp.109-112.

18.Прокис Д. Цифровая связь. М.: Радио и связь, 2000. 800 с.

19.Калашников К.С., Шахтарин Б.И. Синхронизация OFDM-сигналов во временной и частотной областях // Вестник МГТУ им. Н. Э. Баумана Сер. «Приборостроение». 2011. №1, C. 18-27.

20. Применение сигналов с ортогонально частотным разделением в гидроакустическом канале / Балахонов К.А. [и др.] // Вестник МГТУ им. Н. Э. Баумана Сер. «Приборостроение». 2015. №5, C. 30-43.

21.Langton C. Orthogonal Frequency Division Multiplexing // Intuitive Guide to Principles of Communication. 2013. Tutorial 22. 22 p.

22.Xu X., Wang Z.-H., Zhou S., Wan L. Parameterizing both path amplitude and delay variations of underwater acoustic channels for block decoding of orthogonal frequency division multiplexing // Journal of Acoustical Society of America. 2012. Vol. 31, №6. Pp. 4672-4679.

23.Berger C.R., Chen W., Zhou S., Huang J. A simple and effective noise whitening method for underwater acoustic orthogonal frequency division multiplexin // Journal of Acoustical Society of America. 2010. Vol. 127, №4. Pp. 2358-2367.

24.Walree P., Otnes R., Wideband properties of underwater acoustic communication channels // Proc. of the Workshop on Underwater Communications: Channel Modelling & Validation. 2012.

25.Walree P., Otnes R. Ultrawideband underwater acoustic communication channels // IEEE Journal of Oceanic Engineering. 2013. Vol. 38, №4. Pp. 678-688.

26.Li B., Zhou S., Stojanovic M., Freitag L., Willett P. Multicarrier communications over underwater acoustic channels with non uniform Doppler shifts // IEEE J. Ocean Eng. 2008. Vol. 33, №2. Pp. 198-209.

27. Goldsmith A. Wireless Communications. Cambridge Univsersity Press, 2005. 674 p.

28.Mason S.F., Berger C.R., Zhou S., Willet P. Detection, synchronization, and doppler scale estimation with multicarrier waveformsin underwater acoustic communications // IEEE J. Sel. Areas Commun. 2008. Vol. 26, № 9. Pp. 16381649.

29.Muquet B., Wang Z., Giannakis G. Cyclic prefixing or zeropadding for wireless multicarrier transmissions // IEEE Trans. Commun. 2002. Vol. 50, №12. Pp.2136-2148.

30.Leus G., Walree P.V. Nonbinary LDPC coding for multicarrier underwater acoustic communication // IEEE J. Sel. Areas Commun. 2008. Vol. 26, №9. Pp. 1662-1673.

31.Huang J.Z., Zhou S., Huang J., Berger C.R., Willett P. Progressive inter-carrier interference equalization for OFDM transmission over time-varying underwater acoustic channels // Proc. MTS IEEE Oceans Conference. 2010.

32.J.J. van de Beek et al. Low-complex frame synchronization in OFDM systems // Fourth IEEE International Conference on Universal Personal Communications. 1995. Pp. 982-986.

33.Moose P. A technique for orthogonal frequency division multiplexing frequency offset correction // IEEE Transactions on Communications. 1994. Vol. 42. Pp.2908-2914.

34. Синхронизация в радиосвязи и радионавигации / Б.И. Шахтарин [и др.]. М: Горячая линия - Телеком, 2011. 256 c.

35.Майков Д.Ю. Алгоритмы оценки параметров символьной и частотной синхронизации в мобильных OFDM-системах радиосвязи: дис. ... канд. техн. наук. Томск. 2014. 133 с.

36.Калашников К.С. Алгоритмы оценивания параметров каналов с ортогональным частотным разделением сигналов на основе адаптивного фильтра Калмана: дис. ... канд. техн. наук. Москва. 2014. 143 с.

37.Kumar P., Trivedi V.K., Kumar P. Recent trends in multicarrier underwater acoustic communications // Proc IEEE Underwater Technology (UT). 2015. Pp.1-8.

38.Do D.H., Nguyen Q.K., Ha D.V., Duc N.V. A Time Synchronization Method for OFDM-Based Underwater Acoustic Communication // International Conference on Advanced Technologies for Communications (ATC). 2016.

39.Schmidl T.M., Cox D.C. Robust frequency and timing synchronization for OFDM // IEEE transactions on communications. 1997. Vol. 45, №12. Pp. 1613-1621, 1997.

40.Исмаилов А. В. Разработка и исследование алгоритмов амплитудно-фазовой коррекции сигналов с ортогональным частотным и пространственным разделением: дис. ... канд. техн. наук. Москва. 2012. 165 с.

41.Khan M.A.Z.A.M., Jeoti V., Rehman M.U. Robust symbol timing synchronization for OFDM systems using pnsequence // International Journal of Information and Electronics Engineering. 2014. Vol. 4, №3. Pp. 230-233.

42.Aval Y., Stojanovic M. Differentially coherent multichannel detection of acoustic OFDM signals // IEEE Journal of Oceanic Engineering. 2015. Vol. 40, №2. Pp. 251-268.

43.Wang Z., Zhou S., Giannakis G., Berger C., Huang J. Frequency-domain oversampling for zero-padded OFDM in underwater acoustic communications // IEEE Journal of Oceanic Engineering. 2012. Vol. 37, №1. Pp. 14-24.

44.Abraham D. A., Willett P.K. Active Sonar detection in shallow water using the Page Test // IEEE J. Ocean. Eng. 2002. Vol. 27, №1. Pp. 35-46.

45.Kassam S.A. Signal Detection in Non-Gaussian Noise. Springer, 1st edition, 1987. 234 p.

46.Berger C.R., Zhou S., Tian Z., Willett P. Performance analysis on an MAP fine timing algorithm in UWB multiband OFDM // IEEE Trans. Commun. 2008. Vol. 56, № 10. Pp. 1606-1611.

47.Diamant R., Tan H., Lampe L. LOS and NLOS classification for underwater acoustic localization // IEEE Trans. Mobile Computing. 2014. Vol. 13, №2. Pp. 311-323.

48.Воронков Г.С. Повышение энергетической эффективности автономных систем радиосвязи на основе методов дифференциального преобразования OFDM-сигналов: дис. ... канд. техн. наук. Уфа. 2017. 126 с.

49.Шустов А.С. Высокоскоростной гидроакустический OFDM модем // XIII Международная научная конференция Евразийского Научного Объединения. Сборник научных работ. М.: ЕНО, 2016. С. 45-48.

50.Алгоритмы синхронизации OFDM-сигналов в системах акустической подводной связи / Балахонов К.А. [и др.] // Автоматизация. Современные технологии. 2016. № 8. С. 25-30.

51.Wan L., Wang Z.-H., Zhou S., Yang TC, Shi Z. Performance comparison of Doppler scale estimation methods for underwater acoustic OFDM // Journal of Electrical and Computer Engineering, Special Issue on Underwater Communications and Networks. 2012. Pp. 1-11.

52.Балахонов К.А., Шахтарин Б.И., Калашников К.С. Алгоритм оценки доплеровского масштаба для OFDM-систем в подводном акустическом канале // Сборник трудов международной конференции «Системы синхронизации, формирования и обработки сигналов» «СИНХРОИНФО 2017». 2017 г. С. 109-114.

53.Асланов Т.Г. Разработка алгоритмов анализа и исследование систем синхронизации при воздействии узкополосных и шумовых помех: дис. ... канд. техн. наук. Москва. 2015. 172 с.

54. Метод частотной синхронизации для OFDM-систем в каналах с аддитивным белым гауссовым шумом и рэлеевскими замираниями / Балахонов К.А. [и др.] // Вестник Московского государственного технического университета им. Н.Э. Баумана. Серия: Приборостроение. 2016. № 2 (107). С. 138-147.

55.Балахонов К.А., Шахтарин Б.И., Федотов А.А. Метод частотной синхронизации для OFDM-систем в каналах с АГБШ и рэлеевскими замираниями // Сборник трудов конференции «Системы синхронизации, формирования и обработки сигналов» «СИНХРОИНФО-2015». 2015 г. Т. 6, № 1. С. 21-24.

56.Thottappilly A. OFDM for Underwater Acoustics Communication: thesis ... Master of Science in Electrical Engineering. Virginia. 2011. 145 p.

отзыв

научного руководителя аспиранта Балахонова Кирилла Андреевича

Балахонов Кирилл Андреевич в 2014 году окончил Московский государственный технический университет им. Н. Э. Баумана по специальности «Автономные информационные и управляющие системы» и в 2014 году поступил в очную аспирантуру МГТУ им. Н. Э. Баумана.

Научной работой Балахонов К. А. начал заниматься студентом 3 курса. Параллельно с обучением в МГТУ им. Н. Э. Баумана, Балахонов К. А. сотрудничал с организациями, занимающимися разработкой измерительных систем и систем для радиосвязи. В период работы над диссертацией Балахонов К. А. участвовал в учебной работе кафедры, в частности участвовал в проведении лабораторных работ на кафедре.

Балахонов К. А. успешно сдал все кандидатские экзамены и в 2018 году закончил работу над диссертацией по теме «Алгоритмы частотной синхронизации OFDM-систем в подводном акустическом канале». Диссертация Балахонова К. А. посвящена решению актуальной научно-технической проблемы - повышению эффективности работы подводных аппаратов и, в частности, разработке алгоритмов частотной синхронизации систем с ортогональным частотным разделением каналов (Orthogonal Frequency Division Multiplexing, OFDM) в подводном акустическом канале (ПАК).

При подготовке диссертации Балахонов К. А. проявил себя добросовестным, самостоятельным и зрелым исследователем, способным четко формулировать цели и задачи исследования, определять необходимые методы исследования, анализировать полученные результаты. Особенно необходимо отметить внимание аспиранта к получению практически значимых результатов, которые могут быть востребованы учеными и инженерами при решении актуальных научных и практических задач.

Основные результаты диссертации изложены в 6 научных работах, включая 1 отчет по ОКР, 1 заявку на изобретение и 1 заявку на регистрацию

программы для ЭВМ. Из них 6 - опубликованы в рецензируемых журналах по Перечню ВАК РФ. Результаты работы внедрены в учебный процесс кафедры автономных информационных и управляющих систем МГТУ им. Н.Э. Баумана, а также использованы в ОКР «Гармония-Гамак» НИИ СМ МГТУ им. Н.Э. Баумана и при производстве бесконтактного датчика скорости Luxact ID Neo.

Диссертация Балахонова К. А. представляет собой законченную самостоятельную научно-квалификационную работу и посвящена повышению эффективности систем передачи информации подводных аппаратов. Балахонов К. А. является сложившимся квалифицированным научным работником, достойным ученой степени кандидата технических наук по специальности 05.13.01 - «Системный анализ, управление и обработка информации (в технических системах)».

Научный руководитель, д.т.н., профессор кафедры автономных информационных и управляющих систем МГТУ им. Н. Э. Баумана