【技術實現(xiàn)步驟摘要】
本專利技術涉及水下信號實時傳輸方法，尤其涉及一種水下信號實時傳輸?shù)姆椒ā⑾到y(tǒng)及終端。
技術介紹
1、在水下環(huán)境中，實時傳輸信號是一項具有挑戰(zhàn)性的任務。傳統(tǒng)的有線傳輸方法在水下應用受限，因此需要采用特殊的技術來實現(xiàn)有效的水下信號傳輸。水下信號實時傳輸方法包括聲波傳輸、電磁波傳輸、光纖傳輸和聲納通信等技術。聲波傳輸是一種常用的方法，它利用水中的傳播特性將信號轉化為聲波，在短距離和淺水環(huán)境下實現(xiàn)了實時通信。此外，電磁波傳輸也被用于實現(xiàn)水下信號傳輸，盡管受到阻抗匹配和衰減的限制。光纖傳輸則提供了更高帶寬和低損耗的選擇，適用于長距離和高速數(shù)據(jù)傳輸。另外，聲納通信技術在水下應用中得到了廣泛應用，能夠實現(xiàn)高速、雙向的水下信號傳輸。通過選擇合適的水下信號傳輸方法，可以有效地實現(xiàn)水下環(huán)境中的實時通信需求，從而推動海洋勘測、水下監(jiān)測和遠程控制等領域的發(fā)展。
2、在水下信號實時傳輸方法的實際使用過程中，現(xiàn)有方法通常采用固定的通信策略，很難對水下的復雜變化做出即時響應。缺乏對水下干擾、水質和傳播特性的深度學習建模，導致在某些特定條件下通信效果較差。現(xiàn)有方法中的調制和編碼方式往往固定，缺乏對環(huán)境變化的適應能力。未采用可見光多色通道傳輸，使得信號的傳輸帶寬和容量受到限制。在復雜的水下環(huán)境中，沒有深度學習模型的輔助，信號解碼和數(shù)據(jù)解析的準確性較差。
技術實現(xiàn)思路
1、本專利技術的目的是解決現(xiàn)有技術中存在的缺點，而提出的一種水下信號實時傳輸?shù)姆椒ā⑾到y(tǒng)及終端。
2、為了實現(xiàn)上述目的，本專利
3、采用深度學習方法，對水下環(huán)境中的各種干擾、水質變化、傳播特性等進行建模和學習，獲取海域特征映射；
4、結合所述海域特征映射，進行多模式混合傳輸模式的選擇，獲取最佳傳輸策略，作為策略選擇輸出；
5、基于所述策略選擇輸出，研究自適應調制和編碼方案，動態(tài)調整調制方式、編碼率和調制深度來適應所述策略選擇輸出；
6、利用機器學習技術，基于所述調制編碼配置預測信號包括路徑損失、多徑效應的傳播特性，進行信號的實時校正，輸出信號優(yōu)化效果報告；
7、結合所述信號優(yōu)化效果報告，用可見光通信技術的多色通道傳輸方式，選擇不同色彩的光信號頻率，以增加信號的傳輸容量和帶寬，構建多頻光通信流；
8、在接收端利用水聲光纖通信技術，接收所述多頻光通信流，再結合深度學習模型進行信號解碼和數(shù)據(jù)解析，獲取實時水下通信數(shù)據(jù)。
9、作為本專利技術的進一步方案，采用深度學習方法，對水下環(huán)境中的各種干擾、水質變化、傳播特性等進行建模和學習，獲取海域特征映射的步驟具體為：
10、使用多傳感器同步采樣方式，不間斷采集包括水溫、鹽度、流速的原始環(huán)境數(shù)據(jù)集；
11、使用均值濾波和標準化處理所述原始環(huán)境數(shù)據(jù)集，獲取預處理后的數(shù)據(jù)集；
12、基于所述預處理后的數(shù)據(jù)集，利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡構建環(huán)境特征提取，建立深度學習模型框架；
13、基于所述深度學習模型框架，利用adam優(yōu)化器進行梯度下降，生成訓練完成的深度學習模型；
14、將所述深度學習模型運用于最新的原始環(huán)境數(shù)據(jù)集，獲取海域特征映射。
15、作為本專利技術的進一步方案，結合所述海域特征映射，進行多模式混合傳輸模式的選擇，獲取最佳傳輸策略，作為策略選擇輸出的步驟具體為：
16、聚類分析所述海域特征映射進行環(huán)境劃分，生成環(huán)境特點分析報告；
17、基于所述環(huán)境特點分析報告，采用遺傳算法，對不同模式進行適應性分析，生成傳輸模式適應性評估；
18、基于所述傳輸模式適應性評估，采用多臂老虎機算法選擇混合策略，整合作為混合傳輸模式策略；
19、基于所述混合傳輸模式策略，采用權重評分法確定最終策略，得到最佳傳輸策略輸出。
20、作為本專利技術的進一步方案，基于所述策略選擇輸出，研究自適應調制和編碼方案，動態(tài)調整調制方式、編碼率和調制深度來適應所述策略選擇輸出的步驟具體為：
21、基于所述最佳傳輸策略輸出，分析選擇調制方式，包括qam、bpsk、fsk、ask，生成推薦調制方式列表；
22、基于所述推薦調制方式列表，采用啟發(fā)式算法確定編碼率和調制深度，作為編碼調制參數(shù)配置；
23、通過所述編碼調制參數(shù)配置，使用蒙特卡洛模擬測試實際性能，生成模擬測試報告；
24、基于所述模擬測試報告，采用貝葉斯優(yōu)化選擇最佳方案選定最佳調制編碼策略。
25、作為本專利技術的進一步方案，利用機器學習技術，基于所述調制編碼配置預測信號包括路徑損失、多徑效應的傳播特性，進行信號的實時校正，輸出信號優(yōu)化效果報告的步驟具體為：
26、利用傳感器網(wǎng)絡收集路徑損失和多徑效應數(shù)據(jù)，獲取原始信號傳播數(shù)據(jù)集；
27、對所述原始信號傳播數(shù)據(jù)集使用支持向量機進行信號預測，建立機器學習信號預測模型；
28、基于所述機器學習信號預測模型的輸出結果，采用kalman濾波器進行實時校正，獲取校正后的傳輸信號；
29、使用均方誤差和信號噪聲比指標對校正后的傳輸信號進行評估，評估校正后的傳輸信號與原始信號的差異和優(yōu)化效果，獲取信號校正效果報告。
30、作為本專利技術的進一步方案，結合所述信號優(yōu)化效果報告，用可見光通信技術的多色通道傳輸方式，選擇不同色彩的光信號頻率，以增加信號的傳輸容量和帶寬，構建多頻光通信流的步驟具體為：
31、基于信號優(yōu)化效果報告，選擇藍綠色led可見光通信技術，獲取選定的光通信技術；
32、采用所述選定的光通信技術，確定多色通道的頻率，作為多色頻道配置；
33、根據(jù)所述多色頻道配置，調制信號以適應各色彩的光信號頻率，生成調制后的多頻光信號；
34、將所述調制后的多頻光信號整合，構建完整多頻光通信流。
35、作為本專利技術的進一步方案，在接收端利用水聲光纖通信技術，接收所述多頻光通信流，再結合深度學習模型進行信號解碼和數(shù)據(jù)解析，獲取實時水下通信數(shù)據(jù)的步驟具體為：
36、使用水聲光纖接收器，捕獲所述完整多頻光通信流中的光信號，作為原始接收光信號；
37、對所述原始接收光信號進行初步的放大和濾波處理，削減噪聲影響，獲取增強后的光信號；
38、將所述增強后的光信號傳入深度學習解碼器，進行解碼處理，輸出初步解碼信息；
39、基于所述初步解碼信息，進一步進行數(shù)據(jù)格式化和解析，提取有用信息和內容，獲取實時水下通信數(shù)據(jù)輸出；
40、對所述實時水下通信數(shù)據(jù)輸出進行完整性和準確性檢驗，生成質量檢驗報告；
41、基于所述質量檢驗報告，對接收系統(tǒng)進行微調和優(yōu)化，獲取優(yōu)化后的接收系統(tǒng)配置。
42、一種水下信號實時傳輸?shù)南到y(tǒng)用于執(zhí)行水下信號實時傳輸?shù)姆椒ǎ鲆环N水下信號實時傳輸?shù)南到y(tǒng)是由海域特征提取模塊、傳輸策本文檔來自技高網(wǎng)...
【技術保護點】
1.一種水下信號實時傳輸?shù)姆椒ǎ涮卣髟谟冢ㄒ韵虏襟E：
2.根據(jù)權利要求1所述的水下信號實時傳輸?shù)姆椒ǎ涮卣髟谟冢捎蒙疃葘W習方法，對水下環(huán)境中的各種干擾、水質變化、傳播特性等進行建模和學習，獲取海域特征映射的步驟具體為：
3.根據(jù)權利要求1所述的水下信號實時傳輸?shù)姆椒ǎ涮卣髟谟冢Y合所述海域特征映射，進行多模式混合傳輸模式的選擇，獲取最佳傳輸策略，作為策略選擇輸出的步驟具體為：
4.根據(jù)權利要求1所述的水下信號實時傳輸?shù)姆椒ǎ涮卣髟谟冢谒霾呗赃x擇輸出，研究自適應調制和編碼方案，動態(tài)調整調制方式、編碼率和調制深度來適應所述策略選擇輸出的步驟具體為：
5.根據(jù)權利要求1所述的水下信號實時傳輸?shù)姆椒ǎ涮卣髟谟冢脵C器學習技術，基于所述調制編碼配置預測信號包括路徑損失、多徑效應的傳播特性，進行信號的實時校正，輸出信號優(yōu)化效果報告的步驟具體為：
6.根據(jù)權利要求1所述的水下信號實時傳輸?shù)姆椒ǎ涮卣髟谟冢Y合所述信號優(yōu)化效果報告，用可見光通信技術的多色通道傳輸方式，選擇不同色彩的光信號頻率，以增加信號的傳輸容
7.根據(jù)權利要求1所述的水下信號實時傳輸?shù)姆椒ǎ涮卣髟谟冢诮邮斩死盟暪饫w通信技術，接收所述多頻光通信流，再結合深度學習模型進行信號解碼和數(shù)據(jù)解析，獲取實時水下通信數(shù)據(jù)的步驟具體為：
8.一種水下信號實時傳輸?shù)南到y(tǒng)，其特征在于，所述一種水下信號實時傳輸?shù)南到y(tǒng)用于執(zhí)行權利要求1-7所述的水下信號實時傳輸?shù)姆椒ǎ鲆环N水下信號實時傳輸?shù)南到y(tǒng)是由海域特征提取模塊、傳輸策略決策模塊、自適應調制編碼模塊、信號預測與校正模塊、光通信構建模塊、信號接收與解析模塊組成。
9.根據(jù)權利要求8所述的水下信號實時傳輸?shù)南到y(tǒng)，其特征在于，所述海域特征提取模塊包括數(shù)據(jù)采集單元、數(shù)據(jù)預處理單元、特征學習單元；
10.一種水下信號實時傳輸?shù)慕K端，其特征在于，所述水下信號實時傳輸?shù)慕K端具體為AquaticComm終端，所述AquaticComm終端用于搭載權利要求8-9所述的水下信號實時傳輸?shù)南到y(tǒng)，所述AquaticComm終端包括水下環(huán)境數(shù)據(jù)采集設備、可見光通信裝置、水聲光纖接收器、高性能處理器、內存單元、電源單元。
...【技術特征摘要】
1.一種水下信號實時傳輸?shù)姆椒ǎ涮卣髟谟冢ㄒ韵虏襟E：
2.根據(jù)權利要求1所述的水下信號實時傳輸?shù)姆椒ǎ涮卣髟谟冢捎蒙疃葘W習方法，對水下環(huán)境中的各種干擾、水質變化、傳播特性等進行建模和學習，獲取海域特征映射的步驟具體為：
3.根據(jù)權利要求1所述的水下信號實時傳輸?shù)姆椒ǎ涮卣髟谟冢Y合所述海域特征映射，進行多模式混合傳輸模式的選擇，獲取最佳傳輸策略，作為策略選擇輸出的步驟具體為：
4.根據(jù)權利要求1所述的水下信號實時傳輸?shù)姆椒ǎ涮卣髟谟冢谒霾呗赃x擇輸出，研究自適應調制和編碼方案，動態(tài)調整調制方式、編碼率和調制深度來適應所述策略選擇輸出的步驟具體為：
5.根據(jù)權利要求1所述的水下信號實時傳輸?shù)姆椒ǎ涮卣髟谟冢脵C器學習技術，基于所述調制編碼配置預測信號包括路徑損失、多徑效應的傳播特性，進行信號的實時校正，輸出信號優(yōu)化效果報告的步驟具體為：
6.根據(jù)權利要求1所述的水下信號實時傳輸?shù)姆椒ǎ涮卣髟谟冢Y合所述信號優(yōu)化效果報告，用可見光通信技術的多色通道傳輸方式，選擇不同色彩的光信號頻率，以增加信號的傳輸容量...
【專利技術屬性】
技術研發(fā)人員：楊炳杰，林小玲，
申請(專利權)人：廣州華夏匯海科技有限公司，
類型：發(fā)明
國別省市：
還沒有人留言評論。發(fā)表了對其他瀏覽者有用的留言會獲得科技券。