水声网络(UAN)仿真的信道建模附Matlab代码

原创于 2025-08-18 16:32:12 发布 · 384 阅读

7 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#网络 #matlab #arm开发

✅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

随着水声调制解调器性能的不断提升，大规模水声网络（UANs）在未来海洋开发与研究中的应用前景愈发广阔，可用于水质监测、地震监测、海洋动物跟踪、近海资产监测以及利用自主水下车辆（AUVs）进行海洋探索等诸多领域。然而，与陆地无线电系统相比，UANs 受限于水声（UWA）通信介质的复杂特性，包括极慢的传播速度（声速通常在 1450 - 1550 m/s 之间）、低可用带宽（通常为几 kHz 量级）、大的多径延迟扩展和显著的多普勒效应，这对 UAN 协议的设计提出了严峻挑战。

UAN 协议的开发、测试和验证通常包含模拟和海上实验两个关键步骤。模拟研究不仅能有效降低海上实验的高昂成本与复杂物流难度，还能让研究人员在可控、可重现的条件下全面测试网络协议，通过参数扫描、蒙特卡洛模拟等手段获取更具统计意义的结果。相比之下，海上实验虽更能验证协议在真实部署中的可行性，但受环境条件限制，难以进行全面的参数研究与性能评估，多作为网络在特定环境下运行的演示。因此，模拟在 UAN 协议的实证评估中占据着至关重要的地位。

在构建可信的 UAN 网络模拟模型时，精确表征 UWA 信道特性是一项核心挑战。当前，UAN 协议文献中的信道模型大致可分为三类：

二元距离模型：该模型通过固定连接范围判断节点间的连接关系，假设传播速度为 1500 m/s ，简单直观，有助于理论上的 UAN 协议开发，但极大地简化了真实 UWA 信道的复杂行为。

经验模型：基于实际测量数据和经验公式建立，能在一定程度上反映信道的统计特性，但对特定环境的适应性有限，难以准确描述复杂多变的海洋环境。

物理模型：依据声学传播理论，如射线理论、简正波理论等，考虑海洋环境的物理参数，能够更精确地模拟信道特性，然而计算复杂度较高，对计算资源和专业知识要求苛刻。

二、水声信道特性分析

2.1 传播损失

传播损失是水声信道中的关键特性之一，它主要由扩展损失和吸收损失两部分构成。扩展损失描述的是声信号随着传播距离增加而产生的能量扩散现象，常见的扩展损失模型包括球面扩展模型和柱面扩展模型。在深海环境中，球面扩展模型较为适用，信号强度与传播距离的平方成反比；而在浅海环境，由于海面和海底的反射作用，柱面扩展模型能更好地反映实际情况，信号强度与传播距离成反比。

吸收损失则源于海水对声能的吸收作用，其大小与海水的温度、盐度、酸碱度以及声波频率密切相关。常用的吸收系数模型如 Thorp 模型和 Ainslie & McColm 模型，能够较为准确地计算不同频率下的吸收损失。随着频率的升高，吸收损失急剧增加，这对高频信号的长距离传输极为不利。例如，在 10 kHz 频率下，海水的吸收系数约为 0.01 dB/km，而在 100 kHz 频率下，吸收系数可高达 1 dB/km 以上。

2.2 多径效应

多径效应是水声信道的显著特征，它是由于声波在传播过程中受到海面、海底以及水体中不均匀介质的反射和散射，导致接收端接收到多个不同路径、不同时延和不同幅度的信号副本。多径效应会引起信号的衰落和码间干扰，严重影响通信质量。

以浅海环境为例，假设一个声源发射信号，声波可能会经过直达路径、海面反射路径、海底反射路径以及多次反射路径到达接收端。不同路径的传播距离不同，导致信号到达接收端的时延也各不相同。例如，在水深为 100 m 的浅海区域，当声源与接收端的水平距离为 1 km 时，直达路径的时延约为 0.67 s，而经过一次海面反射的路径时延可能会增加 0.1 - 0.2 s。这些不同时延的信号副本相互叠加，会使接收信号的幅度和相位发生剧烈变化，形成复杂的衰落现象。

三、水声信道建模方法

3.1 经验模型

经验模型是基于大量实际测量数据和经验公式建立的，旨在通过简单的数学表达式来近似描述水声信道的特性。这类模型通常具有计算复杂度低、易于实现的优点，适用于对计算资源要求较高且对信道模型精度要求相对较低的场景。

常用的经验模型包括：

Urick 模型：该模型用于估算浅海环境中的传播损失，它综合考虑了扩展损失、吸收损失以及海底反射损失等因素。通过对大量浅海测量数据的分析和拟合，Urick 模型给出了传播损失与频率、距离、海底特性等参数之间的经验公式。例如，在某一特定浅海区域，根据 Urick 模型计算得到的传播损失与实际测量值的误差在一定范围内，能够满足一些初步的水声通信系统设计需求。

Munk 声速剖面模型：主要用于描述海洋中声速随深度的变化规律。Munk 根据对全球海洋的观测数据，总结出了一种典型的声速剖面形状，该模型将声速表示为深度的函数。在一些缺乏实时声速测量数据的情况下，Munk 声速剖面模型可以作为一种近似参考，用于水声信道建模中的声速计算。

经验模型的局限性在于其对特定环境的依赖性较强，不同的海洋区域可能需要不同的经验参数来校准模型，且难以准确反映复杂多变的海洋环境特性。

3.2 物理模型

物理模型基于声学传播理论，通过对声波在海洋介质中传播过程的物理描述来构建信道模型。这类模型能够更深入、准确地模拟水声信道的各种特性，尤其适用于对信道模型精度要求较高的研究和应用场景。

射线理论模型：射线理论模型将声波视为沿直线传播的射线，通过追踪射线在海洋中的传播路径来计算声场。在该模型中，考虑了声波在海面和海底的反射、折射以及在不均匀介质中的弯曲等现象。例如，利用 BELLHOP 软件，通过输入海洋环境参数（如声速剖面、水深、海底特性等），可以精确计算出射线的传播轨迹、传播损失以及到达接收端的时间等信息。射线理论模型在高频段具有较高的精度，因为在高频情况下，声波的波动性相对较弱，更符合射线传播的假设。然而，该模型在处理低频段和复杂海洋环境时，由于忽略了声波的干涉和衍射等波动现象，可能会产生一定的误差。

简正波理论模型：简正波理论模型将海洋视为分层介质，通过求解波动方程得到满足边界条件的简正波解。每个简正波对应一个特定的传播模式，具有不同的传播常数和衰减特性。接收信号可以表示为各个简正波的叠加。与射线理论模型相比，简正波理论模型能够更全面地考虑声波的波动特性，在低频段具有更高的精度，尤其适用于深海环境的信道建模。但简正波理论模型的计算复杂度较高，需要求解复杂的特征值问题，对计算资源要求较高。

3.3 基于统计特性的时变信道模型

由于水声信道具有时变特性，基于统计特性的时变信道模型应运而生。这类模型通过对信道的统计特性进行分析和建模，来描述信道随时间的变化规律。

常用的基于统计特性的时变信道模型包括：

自回归滑动平均（ARMA）模型：该模型将信道冲击响应表示为过去输入信号和过去噪声的线性组合，通过估计模型参数来描述信道特性。ARMA 模型能够较好地捕捉信道的短期时变特性，适用于对时变信道进行实时跟踪和预测。例如，在一个动态变化的海洋环境中，利用 ARMA 模型可以根据当前和过去的信道状态信息，预测未来一段时间内的信道变化趋势，为水声通信系统的自适应调整提供依据。

Markov 模型：Markov 模型将信道状态视为离散的状态空间，通过状态转移概率来描述信道从一个状态到另一个状态的转移过程。在水声信道建模中，Markov 模型可以用于描述信道的衰落状态变化，例如将信道分为好、中、差三个状态，根据历史数据估计状态转移概率，从而对信道的时变特性进行建模。这种模型在分析信道的长期统计特性和可靠性方面具有一定的优势。

基于统计特性的时变信道模型的优点是能够在一定程度上反映信道的动态变化特性，但模型参数的估计需要大量的实际测量数据，且对测量数据的准确性和代表性要求较高。

四、水声信道建模在 UAN 仿真中的应用

4.1 仿真工具与平台

在 UAN 仿真中，常用的仿真工具和平台包括 NS3、OMNeT++ 以及专门为水声网络设计的 Aqua - Sim 等。这些平台提供了丰富的模块和接口，方便研究人员集成不同的信道模型进行仿真研究。

NS3：作为一款广泛应用的网络仿真工具，NS3 具有开源、灵活、可扩展性强等优点。研究人员可以通过编写代码，将自定义的水声信道模型集成到 NS3 平台中，实现对 UAN 网络性能的仿真评估。例如，通过对 NS3 的核心代码进行扩展，加入基于 BELLHOP 的水声信道模型，能够准确模拟声信号在水下的传播特性，包括传播损失、多径效应和多普勒效应等，为 UAN 协议的开发和优化提供了有力的支持。

Aqua - Sim：这是一款专门为水声传感器网络设计的仿真平台，它内置了多种水声信道模型，并考虑了海水温度、深度、盐度和酸碱度等因素对信道特性的影响。在 Aqua - Sim 中，研究人员可以方便地设置各种网络参数和信道参数，进行 UAN 网络的性能仿真。例如，通过引入 Mac Kenzie 声速建模和 Ainslie & McColm 吸收系数模型，Aqua - Sim 能够更精确地模拟水声信道的传播特性，分析不同参数对网络性能（如平均数据包延时、平均能量消耗以及平均吞吐量等）的影响。

4.2 案例研究

基于射线理论模型的 UAN 网络性能评估：利用 BELLHOP 射线理论模型，结合 NS3 仿真平台，对一个包含多个节点的 UAN 网络进行性能评估。在仿真中，设置不同的海洋环境参数，如声速剖面、水深和海底特性等，研究多径效应和传播损失对网络通信质量的影响。结果表明，在浅海环境中，多径效应导致信号的衰落和码间干扰较为严重，当节点间距离增加时，传播损失增大，网络的通信成功率显著下降。通过优化节点布局和采用合适的信号处理技术，可以有效提高网络的性能。

基于统计信道模型的 UAN 协议优化：采用基于 ARMA 的统计信道模型，对 UAN 网络中的路由协议进行优化。通过对信道状态的实时跟踪和预测，调整路由选择策略，避免将数据传输路径选择在信道质量较差的区域。仿真结果显示，与传统的路由协议相比，基于统计信道模型优化后的路由协议能够有效降低数据包的传输延迟和丢包率，提高网络的整体性能。

五、结论与展望

水声信道建模是 UAN 仿真的关键环节，准确的信道模型对于开发高效、可靠的 UAN 协议至关重要。目前，各种水声信道建模方法各有优劣，经验模型简单易用但精度有限，物理模型能精确模拟信道特性但计算复杂，基于统计特性的时变信道模型可反映信道动态变化但依赖大量测量数据。在实际应用中，需根据具体需求选择合适的建模方法或结合多种方法以提高模型的准确性和适用性。

未来，随着海洋开发的不断深入，对 UAN 性能的要求将越来越高，水声信道建模也面临着新的挑战和机遇。一方面，需要进一步深入研究复杂海洋环境下的信道特性，如深海热液区、极地海域等特殊环境，完善现有的信道模型；另一方面，随着人工智能和大数据技术的发展，将这些新技术应用于水声信道建模，实现模型参数的自动优化和实时更新，提高信道模型的自适应能力，将是未来的重要研究方向。同时，加强不同学科之间的交叉融合，如海洋学、声学、通信工程等，有望推动水声信道建模技术取得新的突破，为 UAN 的发展提供更坚实的理论基础和技术支持。