声学通信！多尺度-多滞后信道！水下作战！水下声学通道中的通信信号周期统计特性研究附Matlab代码

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。

🍎 往期回顾关注个人主页：Matlab科研工作室

🍊个人信条：格物致知,完整Matlab代码及仿真咨询内容私信。

🔥 内容介绍

在水下作战等复杂场景中，声学通信是实现水下设备间信息交互的关键手段。水下声学通道具有独特的传播特性，如多径传播、信号衰减严重以及环境噪声复杂等，这些特性使得水下声学通信面临诸多挑战。多尺度 - 多滞后信道进一步加剧了信号传播的复杂性，不同尺度的传播路径和滞后时间导致接收信号呈现出复杂的时变特性。研究通信信号在这样复杂信道中的周期统计特性，对于提升水下声学通信系统的性能、保障水下作战中的信息传输可靠性具有至关重要的意义。

二、水下声学通道特性分析

（一）多径传播

水下环境中，由于水体的不均匀性、海底和海面的反射，信号会沿着多条路径传播到接收端。这些不同路径的信号到达时间存在差异，形成多径效应。例如，在浅海环境中，信号可能经过海面 - 海底多次反射后才被接收，导致接收信号由多个时延不同的副本叠加而成。多径传播不仅会造成信号的幅度衰落，还可能使信号的相位发生变化，严重影响信号的完整性和可识别性。

（二）信号衰减

随着传播距离的增加，水下声学信号会经历严重的衰减。吸收、散射等物理过程使得信号能量不断损失。频率越高，衰减越明显。如在深海中传播数百米后，高频信号可能已衰减至无法有效检测的程度。这种衰减特性限制了通信的距离和可靠性，对通信信号的设计和传输策略提出了严峻挑战。

（三）环境噪声

水下存在多种噪声源，包括海洋生物噪声、水流噪声、船只噪声等。这些噪声在不同频段和时间尺度上变化，构成了复杂的噪声背景。例如，在靠近港口等繁忙水域，船只噪声可能成为主要噪声源，其强度和频率特性会随时间动态变化，干扰通信信号的传输，降低信号的信噪比，增加信号检测和识别的难度。

三、多尺度 - 多滞后信道建模

（一）多尺度信道模型

考虑到水下环境中不同尺度的传播路径，建立多尺度信道模型。该模型将传播路径按尺度分类，如大尺度路径对应远距离传播且受海洋宏观环境影响，小尺度路径则与局部的水体不均匀性等因素相关。通过引入尺度因子，描述不同尺度路径对信号传播的影响程度。例如，大尺度路径可能导致信号的慢衰落，而小尺度路径引起快速的幅度和相位波动。

（二）多滞后信道模型

多滞后特性源于不同路径的传播时延不同。在模型中，用多个时延参数来表征不同路径的滞后时间。这些时延参数与传播距离、声速以及路径的曲折程度等因素相关。通过统计分析大量的水下传播数据，确定时延的概率分布函数，以准确描述多滞后信道的特性。例如，在某一特定海域，经过测量和统计，发现时延分布符合对数正态分布，这为后续的信号处理和分析提供了重要依据。

四、通信信号周期统计特性研究

（一）信号周期特征提取

在多尺度 - 多滞后信道下，对接收的通信信号进行周期特征提取。采用时频分析方法，如短时傅里叶变换或小波变换，将信号从时域转换到时频域，观察信号在不同时间和频率上的能量分布，从而识别出信号的周期成分。对于具有周期性的信号，其在时频域上会呈现出特定的能量聚集模式。例如，某一调制信号在特定频率上具有周期性的能量脉冲，通过时频分析可清晰地提取出该周期特征。

（二）周期统计参数计算

计算信号的周期统计参数，如周期均值、周期方差等。周期均值反映了信号周期的平均长度，通过对多个周期样本进行平均计算得到。周期方差则衡量了周期的稳定性，方差越小，说明信号周期越稳定。在复杂的水下信道环境中，这些参数的变化能反映出信道对信号周期特性的影响。例如，当信道中多径效应增强时，信号的周期方差可能增大，表明信号周期的稳定性受到破坏。

（三）与信道特性的关联分析

研究通信信号周期统计特性与水下声学信道特性之间的关联。分析多径传播、信号衰减和环境噪声等因素如何影响信号的周期统计参数。例如，多径传播可能导致信号周期的展宽或缩短，进而影响周期均值；而环境噪声的增大可能使周期方差增大，降低信号周期的稳定性。通过建立数学模型和进行仿真实验，定量地描述这种关联关系，为后续的信号处理和通信系统设计提供理论支持。

五、对水下作战的意义

（一）通信可靠性提升

准确把握通信信号在多尺度 - 多滞后信道中的周期统计特性，有助于优化信号处理算法，提高信号检测和识别的准确性，从而提升水下作战中的通信可靠性。在水下潜艇之间的通信中，可靠的通信能确保作战指令的准确传达，避免因信号传输错误而导致的作战失误。

（二）目标定位与跟踪

利用信号的周期特性，可以辅助水下目标的定位和跟踪。不同目标发射的声学信号可能具有不同的周期特征，通过对接收信号周期统计特性的分析，能够区分不同目标，并根据信号的传播时延等信息进行目标定位。在水下反潜作战中，通过分析敌方潜艇发出的噪声信号的周期特性，可实现对其的定位和持续跟踪。

（三）抗干扰能力增强

了解信道特性对信号周期统计特性的影响，可针对性地设计抗干扰策略。例如，当发现环境噪声导致信号周期方差增大时，可以采用自适应滤波等技术，对噪声进行抑制，恢复信号的周期稳定性，提高通信系统的抗干扰能力，保障水下作战中的信息传输安全。

六、结论与展望

通过对水下声学通道中的通信信号周期统计特性的研究，明确了多尺度 - 多滞后信道对信号周期特性的影响机制，以及这些特性在水下作战中的重要意义。未来的研究可进一步深入探讨在更复杂的水下环境中，如何利用信号周期统计特性实现更高效的通信、更精准的目标定位和更强的抗干扰能力。同时，结合新兴的信号处理技术和机器学习算法，优化通信系统的设计，以适应不断变化的水下作战需求。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 谭立新,何艳丽.多径衰落信道的统计特性与仿真研究[J].计算机仿真, 2010(7):4.DOI:10.3969/j.issn.1006-9348.2010.07.023.

[2] 朱秋明,陈小敏,黄攀,等.Matlab在无线衰落信道教学中应用[J].实验室研究与探索, 2013, 32(8):4.DOI:10.3969/j.issn.1006-7167.2013.08.016.

[3] 唐智灵.通信辐射源非线性个体识别方法研究[D].西安电子科技大学[2025-08-27].DOI:10.7666/d.D365672.

📣 部分代码

🎈 部分理论引用网络文献，若有侵权联系博主删除

 👇 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料 

🏆团队擅长辅导定制多种科研领域MATLAB仿真，助力科研梦：

🌈 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划（2E-VRP）、充电车辆路径规划（EVRP）、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位

🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

🌈图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

🌈 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻

🌈 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划

🌈 通信方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配

🌈 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理+传输+分析+去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测

🌈电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化、家庭用电

🌈 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀

🌈 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、SOC估计、阵列优化、NLOS识别

🌈 车间调度

零等待流水车间调度问题NWFSP 、 置换流水车间调度问题PFSP、 混合流水车间调度问题HFSP 、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP

👇