О.Н. Чирков1, А.В. Башкиров2

1,2 ФГБОУ ВО «Воронежский государственный технический университет» (г. Воронеж, Россия)

1 chir_oleg@mail.ru; 2 fabi7@mail.ru

Постановка проблемы. При организации помехоустойчивой беспроводной подводной акустической связи необходимо решить одну из основных проблем - многолучевое распространение звуковой акустической волны в следствие переотражений от поверхности морского дна и изменения частоты колебаний сигнала при движении приемника и передатчика относительно друг друга. Таким образом, актуальной задачей для разработчиков систем подводной акустической коммуникации является оценка канала связи.

Цель. Рассмотреть возможность разработки эффективных методов обработки сигналов подводной акустической связи с высокой помехоустойчивостью за счет оценки канала связи.

Результаты. Исследована возможность применения адаптивного фильтра со скользящим окном для оценки канала подводной акустической связи при высокоскоростной передаче данных. Проведенное моделирование систем беспроводной акустической связи с OFDM, которое показало, что предложенный адаптивный фильтр превосходит нормализированные адаптивные фильтры по битовой ошибке BER и выигрывает у аддитивных фильтров с экспоненциальным окном по уменьшению числа математических операций. В ходе моделирования достигнута безошибочная передача данных со спектральной эффективностью 0,33 бит/с/Гц.

Практическая значимость. Представленные результаты могут быть использованы для улучшения беспроводной передачи данных в подводной акустической связи за счет предложенного алгоритма работы адаптивного фильтра.

Чирков О.Н., Башкиров А.В. Повышение эффективности оценки канала при высокоскоростной передаче данных в подводной акустической связи с OFDM // Радиотехника. 2024. Т. 88. № 7. С. 45-49. DOI: https://doi.org/10.18127/j00338486-202407-09

1. Stojanovic M. Underwater acoustic communications // Wiley Encyclopedia of Electrical and Electronics Engineering. 1998. Р. 688-698.
2. Chitre M., Shahabudeen S., Stojanovic M. Underwater acoustic communications and networking: Recent advances and future challenges // Marine technology society journal. 2008. V. 42. № 1. Р. 103-116.
3. Siderius M., Porter M.B. Modeling broadband ocean acoustic transmissions with time-varying sea surfaces // The Journal of the Acoustical Society of America. 2008. V. 124. Р. 137.
4. Liu C., Zakharov Y.V., Chen T. Doubly Selective Underwater Acoustic Channel Model for a Moving Transmitter/Receiver // IEEE Transactions on Vehicular Technology. 2012. V. 61. № 3. Р. 938-950.
5. Чирков О.Н., Ромащенко М.А., Бобылкин И.С. Эффективный метод моделирования систем беспроводной связи // Радиотехника. 2023. Т. 87. № 8. С. 110-115. DOI: https://doi.org/10.18127/j00338486-202308-18.
6. Ромащенко М.А., Чирков О.Н., Чураков П.П. Эффективный алгоритм оценки канала радиосвязи с пространственной модуляцией // Радиотехника. 2021. Т. 85. № 6. С. 52-56. DOI: https://doi.org/10.18127/j00338486-202106-09.
7. Zakharov Y.V., Nascimento V.H. DCD-RLS adaptive filters with penalties for sparse identication // IEEE Transactions on Signal Processing. 2013. V. 61. № 12. Р. 3198-3213.
8. Чирков О.Н., Ромащенко М.А., Свиридова И.В., Ципина Н.В. Эффективный адаптивный фильтр со скользящим окном для оценки канала связи с ортогональным частотным мультиплексированием // Радиотехника. 2022. Т. 86. № 7. С. 50-55. DOI: https://doi.org/10.18127/j00338486-202207-09.