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BELLHOP模型在水声网络仿真中的实现和应用

刘奇佩 刘琨 罗逸豪 吴鑫莹 周河宇

刘奇佩, 刘琨, 罗逸豪, 等. BELLHOP模型在水声网络仿真中的实现和应用[J]. 水下无人系统学报, 2024, 32(1): 1-6 doi: 10.11993/j.issn.2096-3920.2023-0015
引用本文: 刘奇佩, 刘琨, 罗逸豪, 等. BELLHOP模型在水声网络仿真中的实现和应用[J]. 水下无人系统学报, 2024, 32(1): 1-6 doi: 10.11993/j.issn.2096-3920.2023-0015
LIU Qipei, LIU Kun, LUO Yihao, WU Xinying, ZHOU Heyu. Implementation and Application of the BELLHOP Model in Underwater Acoustic Network Simulation[J]. Journal of Unmanned Undersea Systems. doi: 10.11993/j.issn.2096-3920.2023-0015
Citation: LIU Qipei, LIU Kun, LUO Yihao, WU Xinying, ZHOU Heyu. Implementation and Application of the BELLHOP Model in Underwater Acoustic Network Simulation[J]. Journal of Unmanned Undersea Systems. doi: 10.11993/j.issn.2096-3920.2023-0015

BELLHOP模型在水声网络仿真中的实现和应用

doi: 10.11993/j.issn.2096-3920.2023-0015
详细信息
    作者简介:

    刘奇佩(1988-), 男, 博士, 工程师, 主要研究方向为水声网络技术及水声信号处理

  • 中图分类号: TN929.3; TN911.5

Implementation and Application of the BELLHOP Model in Underwater Acoustic Network Simulation

  • 摘要: 随着水声技术的发展, 水声网络因其在海洋监视、灾害预警和海洋安全等领域的表现而备受关注。水声信道是影响水声网络性能的重要因素之一, 其复杂特性直接影响着水声网络相关协议的前期设计和评估, 对于协议走向实际应用至关重要。有别于传统理论模型, BELLHOP水声信道模型通过跟踪射线计算海洋声场, 提供了一种更准确的获得不同海洋环境下信道特性的方法, 但该方法不能直接用于网络仿真。针对此, 文中在目前主流的网络仿真平台NS3上实现了基于BELLHOP的水声信道模型, 将高斯射线模型用于水声网络仿真。对比结果表明, 该模型能够有效仿真声信号在水下的传播特性, 可为实际水声网络协议开发提供参考。

     

  • 图  1  uan框架和数据流向

    Figure  1.  Framework and data flow direction of the uan

    图  2  基于高斯射线理论的波束传播衰减

    Figure  2.  Transmission loss for a geometric Gaussian beam

    图  3  BELLHOP的使用流程

    Figure  3.  User flow of the BELLHOP model

    图  4  基于BELLHOP的UACM流程图

    Figure  4.  Flow chart of the UACM based on BELLHOP

    图  5  网格状声场数据

    Figure  5.  Mesh grid shaped data of acoustic field

    图  6  理论信道模型的衰减

    Figure  6.  Attenuation of the Thorp theoretical UACM

    图  7  BELLHOP信道模型的衰减

    Figure  7.  Attenuation of the BELLHOP UACM

    图  8  MATLAB下BELLHOP信道模型的衰减

    Figure  8.  Attenuation of the BELLHOP UACM in MATLAB

    图  9  CW协议吞吐量

    Figure  9.  Throughput of the CW protocol for different UACMs

    表  1  PDP和衰减计算方法

    Table  1.   Method to calculate the PDP and attenuation

    算法: CalPdpAtten
    输入: 声线追踪文件s.arr
    输出: 功率延迟分布m_pdp、衰减m_atten
    1. Arrs←读取s.arr中每个观测点L的声线信息
    2. for arr in Arrs:
    3. 计算声线复数域幅值
     $ {A_{L,\;{\text{arr}}}} = mMag*\cos (mRcvArg) + j*mMag*\sin (mRcvArg) $
     m_pdp.push_back(AL,arr,m_Delarr)
    4. 计算位置L的传播损失
     $ m\_atte{n_L} =\displaystyle \sum\limits_{{\text{arr}}}^{{\text{Arrs}}} {\left| {{A_{L,{\text{arr}}}}} \right|} $
    5. 以L为键, 将m_pdp和m_atten存入数据库
    下载: 导出CSV

    表  2  网络仿真参数

    Table  2.   Network simulation parameters

    参数
    海洋环境类型Munk
    网络范围/m21 000*1 000
    节点数量15
    节点分布均匀随机分布
    源节点深度/m10
    目的节点深度/m50
    信号频率/Hz15 000
    MAC协议CW
    协议时隙/s0.2
    CW长度10~400
    数据率/(b/s)80
    仿真时间/s2 000
    仿真次数3
    下载: 导出CSV
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出版历程
  • 收稿日期:  2023-02-20
  • 修回日期:  2023-05-10
  • 录用日期:  2023-05-22
  • 网络出版日期:  2024-01-18

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