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0 引言
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由于水声信道的可用频率低、频带窄、多径效应、多普勒频移、环境噪声等原因，导致水声信道呈现随机时-空-频变特性，严重影响海洋工程、海洋开发、国防安全等领域水下信息传输、感知体系中的水声通信系统性能[1]，水声信道因此也成为最具挑战性的无线通信信道之一[2]。特别是，浅海水声信道因其受到海面、海底及航运、施工等人为噪声等因素的严重影响，对可靠、高效水声通信造成极大限制。
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近年来，随着人工智能、深度学习技术在各领域研究、应用的飞速发展，相关的人工智能算法围绕着海洋环境的动态变化和水声信道的时空频变特性进行研究。MAHMUTOGLU[3]等提出了一种基于粒子群算法的水声通信自适应决策反馈均衡器，具有兼顾高通信性能和低复杂度的优点； ZHANG[4]、JIANG[5]等针对OFDM系统，提出2种基于深度神经网络的信道估计器，该方法在误码率和归一化均方误差方面有着显著优势；童峰[6] 等提出先利用支持向量机进行盲均衡器权系数初始化，然后再利用运算量较小的常数模算法，该算法在时变水声信道条件下，相对于经典向量机盲均衡算法性能有所提高。但是目前因水声通信的复杂性以及数据样本严重不足，至今仍未有普适性的水声信道模型和水声通信系统。
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各类海洋浮标已大量应用在海洋相关领域中，但至今大部分仅应用于海洋环境参数、水文气象等相关数据的监测[7]。面向长时水声通信与数据采集的浮标尚不多见。
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本文针对以上问题设计了一种面向长时水声通信数据采集与评估的浮标，用于浅海水声通信数据的长时间小尺度采集，介绍了其系统的设计结构，并于厦门港海域进行了为期15d的长时水声通信海试实验，实验结果表明该浮标能够进行长时间的水声通信数据采集与性能评估。
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1 系统设计
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本文设计的浅海水声通信浮标系统可分为水声通信模块和浮标模块。其中水声通信模块主要包含水声通信机，浮标模块主要包括北斗模块、无线透传模块和传感器等。浅海水声通信浮标系统整体结构设计如图1，图2给出了海上实验的实物图。
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图1 浮标结构设计框图
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Fig.1 Block diagram of buoy structure
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图2 浅海水声通信浮标系统实物图
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Fig.2 Physical picture of shallow sea acoustic communication buoy system
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图中，浮标搭载的无线透传模块和北斗模块均是进行数据的无线传输，前者主要是用于现场布放时方便调试，但无法远距离传输，后者主要是用于远程状态显示、远程功能控制。
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1.1 水声通信模块
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本文水声通信模块采用实验室自主研制的AMLink系列水声通信MODEM，具有尺寸小、成本低、便于携带、功率可调等优点[8]。浮标水声通信系统硬件框架如图3所示，软件实现流程如图4所示。
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浮标基于水声MODEM处理器内嵌定时器实现定时发射功能。发射端可以定时发送数据，以此保证能够进行长时间的数据发送。接收端处于低功耗的监听模式，当信号经过水声信道由水声换能器接收后，经过水声通信MODEM放大处理，上传至核心处理单元，核心处理器通过AD模块进行采集，在调试阶段将进行解调、解码处理，还原成发射的指令，最终通过RS232转USB串口通信上传上位机串口界面中，在工作模式下将写入USB中，完成数据采集和存储。
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图3 水下通信模块框架图
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Fig.3 Block diagram of UAC MODEM
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图4 系统软件实现流程图
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Fig.4 Flowchart of system software implementation
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1.2 浮标模块
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浮标模块主要包括浮标主体、北斗模块、无线透传模块、传感器等。
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浮标主体是自主设计并制造，用于在海上悬浮。其搭载的传感器可用于采集海洋环境数据，为水声信道环境分析提供数据；无线透传模块，可将串口数据通过无线转发到甲板上位机上；北斗模块，用于无线传输数据，将水声通信模块和陆地岸机通过无线的方式相连，目前已实现短包信息传输，远程状态显示。
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2 海试实验
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本文所设计的浅海水声通信浮标在福建省厦门市厦门港进行了海试实验。图5为厦门港地图，平均水深12m。海试实验中，发射和接收端换能器入水深度为5m，两端相距5km。水声通信系统相关参数如表1所示，采样率为75kHz，信号中心频率为15.5kHz，带宽5kHz，采用BPSK调制。信号帧结构为同步、保护间隔和信号段3个部分，如图6所示。同步头由扫频信号组成，保护间隔用于避免同步头多径对信号段的干扰，信号段由信息调整序列组成。信号发射间隔为4h，实验持续15d，进行长时水声通信数据采集与性能评估分析。
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图5 厦门港地图
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Fig.5 Map of Xiamen Port
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图6 信号帧结构
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Fig.6 Frame structure of signal
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3 实验结果与分析
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本文接收机采用CE-DFE结构[9]对发射信号进行恢复，采用NNCLMS[10]对厦门港浮标长时水声通信实验采集的数据进行信道估计。从图7中可以看出在观测时间360h中，信道的稀疏结构保持基本稳定，但是多径的相关参数随着观测时间在不断变化。
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图7 海试实验信道响应
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Fig.7 Channel response of sea trial
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结合观测时间和信噪比（SNR）与原始误比特率（BER）的关系图图8和图9，随着观测时间的变化，信噪比在25dB的变化范围内显著变化，原始误比特率在10–1 和10–2 范围浮动，但二者并没有明显的正相关或负相关关系。这是因为，在超过一定阈值信噪比的条件下，浅海水声通信影响BER的主要因素并非SNR，而是信道多径结构等其他因素的影响。
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图8 在观测时间中SNR变化图
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Fig.8 SNR variation diagram over observation time
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多径峰值起伏是衡量信道多径稳定性的一个重要因素。从观测时间与多径峰值起伏关系图图10中，可以看到多径峰值起伏随着观测时间的变化在一直变动。结合图9和图10进一步分析，可以看出在多径峰值起伏变大时，即信道多径结构复杂，信道环境变差，其对应的BER升高；而在时延多径峰值起伏变小的时候，其对应的BER降低。两者存在一定的正相关关系。
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图9 在观测时间中BER变化图
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Fig.9 BER variation diagram over observation time
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图10 在观测时间中主径峰值起伏变化图
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Fig.10 Variation diagram of main multipath time delay variance in observation time
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图11是海试实验场地中一天的温度场变化图，从中可以看出，某天开始的5h左右，海水表层开始逐渐升温。根据射线声学模型和Snell定律可知声线将向下弯曲[11]，导致更多的声损失，这将导致信噪比下降，误码率上升；随着海水表面的持续升温以及风浪涌动等海水运动导致的海水混合，海水温度趋于相同，导致信噪比上升和误码率下降；另外，海洋环境中表面风速的增加会造成表层海水的剧烈运动，表层海水的上下起伏导致水声信道多径结构在不断变化；海水运动同时会产生大量的气泡，气泡的空化效应也将造成信噪比的下降和误码率的上升。
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图11 温度剖面图
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Fig.11 Temperature profile
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以上实验结果与分析均可以看出水声信道时变性对通信性能的影响。同时，实验测试了北斗模块短报文信息传输功能，实现远程状态显示，测试了水声通信模块定时水声通信和USB数据储存功能，验证了面向长时水声通信数据采集与评估的浮标可行性。
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4 结束语
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本文面向长时水声通信数据采集与评估，设计并实现了一套浅海水声通信浮标，浮标厦门港海试实验数据表明，收发位置、温度、风速、海面海底地形等都会影响水声信道的冲激响应。因此对应不同的海洋环境参数，会得到不同的信道冲激响应，即可以将海洋环境参数作为特征值。将浮标得到的大量环境数据和对应的信道冲激响应，从而丰富水声通信数据集，应用于人工智能水声通信研究。
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浅海实验表明，本文所设计的浅海水声通信浮标可实现长时水声通信数据采集与系统评估，并通过厦门港为期15d的长时通信海试验证了系统有效性。
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下一步计划进一步完善太阳能电池板供电方案，北斗定位以及远程功能控制功能，实现长时间水声数据传输与采集，构建深度学习网络模型，依托本文面向长时水声通信数据采集与评估的浅海水声通信浮标平台，开展人工智能优化水声通信研究。
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参考文献
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摘要
复杂海洋环境导致水声信道呈现随机时-空-频变特性，特别是浅海信道受界面、人为干扰的严重影响，对水声通信造成极大困难。近年来人工智能领域机器学习等技术飞速发展，为提高复杂环境下水声通信可靠性提供了新思路。但是，由于水声信道复杂多变、缺乏普适模型，从机器学习角度而言水声通信数据样本严重不足，传统单次、短时水声通信实验采集的数据无法充分表征水声信道空间、时间特性。通过长期部署水声通信及信号采集设备，可望在一定程度上丰富通信数据，为典型海域下人工智能水声通信研究提供数据支持。 设计并实现了一种浅海水声通信浮标，搭载水声通信系统可实现长时浅海水声通信数据采集、性能评估，同时依托北斗系统具备远程状态显示、功能控制功能。厦门港海域实验表明，依托浮标采集的长时水声通信数据可开展水声通信性能评估、信道特性与通信性能关联度分析，为下一步工作打下了良好的基础。
Abstract
The complicated ocean environment results in the random time-space-frequency variation of underwater acoustic channels，especially for the shallow water channel that is seriously affected by interface and human interference，which causes great difficulties to underwater acoustic communication. In recent years，the rapid development of machine learning technology in the field of artificial intelligence provides a new idea for improving the reliability of underwater acoustic communication in complex environment. However，due to the complexity and variability of underwater acoustic channels and the lack of universal model，underwater acoustic communication data samples are seriously insufficient from the perspective of machine learning，and the data collected by traditional single and short-term underwater acoustic communication experiments cannot fully represent the spatial and temporal characteristics of underwater acoustic channel. Through the long-term deployment of underwater acoustic communication and signal acquisition equipment，it is expected to enrich communication data to a certain extent and provide data support for the research of artificial intelligence in underwater acoustic communication under typical sea areas. In this paper，a shallow-water acoustic communication buoy is designed and implemented. Equipped with an underwater acoustic communication system，it can realize data collection and performance evaluation of long-time shallow-water acoustic communication. At the same time，it can provide remote status display and function control functions based on the Beidou System. The shallow sea experiment in Xiamen Port shows that the underwater acoustic communication data collected by long-time buoy is of positive significance to the evaluation of underwater acoustic communication performance in shallow sea channel and the correlation analysis of channel characteristics and communication performance，which lays a good foundation for further research.
