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随着陆地资源的枯竭,人类逐渐把目光转向了蓝色海洋。水声通信网络（Underwater Acoustic Communication Network,UACN）能够有效实现水下信息交互,是认识、开发、利用海洋的重要工具,并在推动“智慧海洋”建设中发挥着重要作用。但是,水下节点的发射功率、转发中继、通信信道等通信资源严重受限,这将无法满足UACN长期且有效作业的需求。资源分配技术能够在不提升网络硬件成本的情况下有效改善网络能量效率、抗干扰性等相关性能,在水下信息交互需求激增的背景下具有极高的研究意义与应用价值。因此,如何对有限的网络资源进行合理分配已成为UACN领域的研究热点之一。首先对UACN系统进行了简要介绍,然后研究分析了UACN资源分配技术及意义,并重点指出了其资源分配的发展现状、趋势和面临的挑战。 相似文献
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在无线通信中,调制分类是非协作通信的重要组成部分,很难使用常规方法同时兼顾识别准确率和低复杂度对各种调制方案进行高效分类。深度学习方法用来处理这个问题,可以取得良好的效果。在水声通信的环境下,由于通信环境的特殊性,导致信号的调制分类比陆地通信更加困难。创新采用了深度学习网络的改造残差结构形式来区分多种水声通信中的各种常用调制方法,通过合理地选用深度残差网络的超参数,有效克服了模型过拟合问题,取得了良好识别效果。 相似文献
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波浪动力滑翔机是一款新型海洋环境观测平台,具有大尺度长时序海洋环境观测能力。利用C#.net开发环境,并结合GPS北斗双模技术和Google Earth COM API为波浪动力滑翔机开发了导航定位岸基监控应用程序,该程序主要包含卫星定位与数据传输、矢量地图的轨迹显示和路径设定、环境监测数据的分类存储与管理、平台运行状态可视化查询等功能。利用该岸基监控程序可实现在岸站对波浪动力滑翔机及其搭载的仪器进行全时段的可视化监视与控制,并完成对监测环境数据的接收、分类存储和可视化展示等操作。 相似文献
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