【摘 要】
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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
【基金项目】
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国家重点研发计划项目“面向海洋环境监测的信道感知水声传感网络”(2018YFE0110000); 中央高校基本科研业务费专项资金资助“基于动态块稀疏的分布式压缩感知水声稀疏信道估计”(No.20720210078);
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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。
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