基于小波包与码分多址的水声传感器网络信号处理系统设计

本文主要探讨了人工智能和机器学习在水声传感器网络信号处理软件系统设计中的应用。该系统是水中爆炸效能参数测试系统的关键组件，旨在通过异地多模式传感阵列基站收集和处理水下爆炸信号，实现信号的高效分析、定位和管理。文章的核心技术集中在以下几个方面： 1. 水声信号处理： - 水声信号具有非平稳特性，因此采用了小波包变换来应对这一挑战。小波包提供了对信号进行精细频率分析的能力，作者研究了如何选择合适的基函数、分解级数以及优化压缩阈值，以确保对水声信号的有效压缩。实验验证显示，这种方法能够可靠地压缩信号，提高数据传输效率。 2. 信号编码与解码： - 在主控端区分各个传感器信号的过程中，文章提出了整周期滑动相关法的伪码捕获和解码算法。通过码分多址（CDMA）技术，定位信号被编码和解码，以抵抗多径干扰。选取了伪随机码作为基站地址码，通过比较相关函数值来识别其他基站的地址码。 3. 伪随机码的应用： - 文献使用n=5的伪随机码作为基站的唯一标识符，通过移位操作和其他复杂逻辑，确保了码分多址系统的正确工作。编码和解码过程在MATLAB平台上进行了仿真验证，结果显示伪码同步性和解码准确性达到了预期。 4. 软件开发环境： - 设计过程中，利用Visual C++ 6.0作为开发工具，这体现了对成熟且稳定软件环境的选择，有助于实现高效的信号处理算法和系统集成。 这篇论文详细阐述了基于人工智能和机器学习的水声传感器网络信号处理软件系统的设计策略，包括信号压缩、编码、解码和多址通信技术，旨在提升水下爆炸效能参数测试系统的性能和可靠性。其研究成果对于推动水声通信技术的发展和实际应用具有重要意义。