《油田注水井信道及均衡技术仿真开题报告文献综述3000字》

开题报告文献综述题目：油田注水井信道及均衡技术仿真课题的意义随着人类发展的深入海洋油田的开发，水声通信技术成为海洋开发重要技术，例如油田注水井海底井口温度、压力等数据的实时获取和传输。水声通信技术已成为未来高技术研究领域的研究热点之一。但海洋油田注水井通信传输条件差，存在严重的背景噪声，信道的带宽非常有限，从信道中的各种限制因素到时变、频变、空变性，水声信道都远比无线电信道复杂。因此，实现油田注水井环境中高速可靠的水声通信是一项艰巨的任务。采用MIMO技术可以在有限带宽条件下极大地提高通信系统的通信速率，而采用迭代均衡技术则可以有效地抑制信道的多途扩展。针对油田注水井水声通信技术的应用需求，本文开展了油田注水井信道及均衡技术仿真的水声高速MIMO通信技术的研究。2、国内外研究现状（1）水声MIMO技术的发展现状在无线通信领域，使用MIMO技术就是利用多天线来抵抗信道模糊对通信系统的影响。MIMO通信的概念，由诺基亚贝尔实验室在1990年代提出，对高速通信技术产生了很大的影响。MIMO在水声领域面临的主要挑战是水声信道的复杂性。在水声MIMO通信领域，Bong-GeeSong（1996）从理论上研究了已知信道条件下水声MIMO通信产生的均衡增益[1]。1999年，贝尔实验室提出了一种垂直分层的时空结构。V-BLAST结构可以消除平坦衰落信道条件下的信道间干扰[2]。2002年，美国对真正的水声MIMO技术进行了研究，其中MIMO通信技术克服了水声信道可用有限和带宽使用低的问题，显著改善随身水声信道容量[4]。2006年，韩国科学家将时间反转技术与水声MIMO通信技术相结合，在浅水区进行了实验。结果表明，MIMO系统在8.6km的通信距离上可以获得3bits/sec/Hz的信道容量。我国对水声MIMO技术的研究起步较晚。2006年，朴大志等人用单线研究了水声MIMO系统的通道电容。研究表明，当发射阵元和接收阵元之间只有一条声传播路径时，接收阵元之间的距离明显影响对水声MIMO系统的容量[5]。2007，西北工业大学李红娟等提出将时空块编码并应用于水声MIMO系统。结果表明时空块编码的性能计算复杂性使其更适用于实际的水声通信系统[6]。2011，杭州应用声学研究所姜宇等。采用V-BLAST编码[7]，采用具有二阶数字锁相环和时空确定反馈的相干解调技术，实现了水声MIMO系统。均衡接收机，实验表明该方法能有效克服水声信道中的多径干扰和同信道干扰。2015年，厦门大学周悦美等人将干扰抑制技术应用于水声MIMO系统的接收机，通过海试验证了其性能，证明了该方法的可行性[8]。（2）迭代均衡技术研究现状在现代均衡技术中，通常将信道均衡与译码过程联合，形成一个闭环的回路，通过多次迭代消除信号的ISI，迭代均衡技术也称之为Turbo均衡[9]。国外学者对Turbo均衡技术进行了大量的研究，在1993年，C.Berrou和A.Glavieux提出了Turbo码的概念[10]，开启了Turbo理论研究的先河。J.I.Park提出了基于MAP准则的Turbo均衡算法[11-12]，但算法复杂度极高，需要寻找计算复杂度较低的均衡算法代替MAP均衡算法。M.Tuchler等人采用基于MMSE准则的均衡方法代替MAP均衡算法[13-14]，并对其性能进行了大量研究，结果表明在性能略有损失的情况下，采用MMSE准则的Turbo均衡算法极大的降低了计算复杂度。B.Farhang-Boroujeny将统计学的概念引入到均衡算法中，提出了基于马尔科夫蒙特卡洛算法（MarkovChainMonteCarlo，MCMC）的均衡技术[15-16]，并证明MCMC均衡技术的性能比MMSE准则下的均衡算法性能更接近于MAP算法，但MCMC算法目前主要应用在平衰信道条件下。针对M.TüChler,等人给出的基于MMSE准则均衡是算法中DFE算法的性能低于LE算法的性能问题，R.Renato等人利用软信息进行反馈判决，提出了软反馈DFE均衡算法，使得DFE均衡算法的性能优于LE算法[17]。T.Jun等人采用了基于软干扰消除的Turbo均衡算法实现MIMO系统接收机，取得了较好的性能[18-20]。本文采用软干扰消除技术的MMSE准则均衡算法实现水声MIMO系统中的接收机。在国内Turbo均衡起步较晚，国防科技大学的钟华等人将Turbo均衡技术应用到FMT通信中[21]，以提高系统的稳定性。在水声领域，西北工业大学郭淑霞和孟庆辉等人，将Turbo均衡应用到水声领域，并提出了适合水声通信系统的低复杂度的Turbo均衡算法[22-23]。（3）水声信道仿真模型究现状信道一般有两种模型，一种是可以将信号进行调制的调制信道模型另外一种就是对信号进行编码的编码信道模型。对水声信道建模有利于在计算机上进行仿真，针对具体的水下环境，对不同的编/解码技术进行分析和评估，比较各种算法之间的性能，选择最佳的技术方案。Jensen从波动方程出发，对水声信道进行数学建模，将水声信道建模概括成五类模型[20]。目前水声信道建模中应用的较广泛的方法是简正波理论模型和射线理论模型。KilfoyleDB等人集中给出了当前各种射线理论模型的解算方法[21]，AdamZielinski在射线理论的基础上，分析了浅海水声信道的确定性模型和基于时延和幅度衰减的统计特性建立的随机统计模型，但并没有涉及水声信道的多普勒频移特性[22-23]。邓红超等人提出了一种使用瑞利模型对时变水声信道进行模拟的方法[24]。当收、发端之间不存在直达波时，水声信道可以认为服从瑞利分布。利用瑞利信道的多径延迟向量和功率向量，根据多普勒频率扩展对信道的时变性进行仿真，计算量较小，并且在南海进行了水声通信试验验证了仿真信道的有效性。3、毕业设计（论文）的主要内容本课题的研究分为三个部分，第一部分介绍了油田注水井水声信道及均衡技术的研究背景及发展现状，第二部分介绍了水声信道的相关理论，空间编码、MOMO技术介绍SISO\SIMO和MIMO三种模型的信道容量以及性能特点。第三部基于以上理论研究的成果，开展了大量的信道及均衡技术仿真验证工作。4、所采用的方法、手段以及步骤等研究方法学习水声信道理论知识与仿真模型方法。步骤1.对水声信道、均衡技术的背景，及其最新发展状况。2.掌握水声通信中的三种主要模型，均衡技术仿真的基本原理。3.针对MIMO模型均衡器技术的仿真研究，给出了线性均衡器、判决反馈均衡器、分数间隔均衡器、盲均衡器等的仿真性能评估。5、阶段进度计划序号时间内容11月10日-1月20日明确任务,了解相关理论知识21月21日-2月15日深入学习水声信道和均衡技术32月27日-3月3日完成外文翻译43月4日-3月18日查阅文献，准备并完成开题报告53月19日-4月14日继续调、仿真、整理资料和分析结果64月15日-5月12日撰写毕业论文初稿75月11日-6月1日检查、修改并不断完善论文86月2日-6月11日提交论文，设计成果验收96月12日-6月16日论文答辩6、参考文献[1]B.G.Song，A.James,andRitcey,SpatialdiversityequalizationforMIMOoceanacousticcommunicationchannels[J].IEEEJournalofOceanicEngineering，vol.21，no.4，1996，pp.505-512.[2]G.J.Foschini，G.d.Golden，R.A.Valenzuela,andP.W.Wolniansky,Simplifiedprocessingforhighspectralefficiencywirelesscommunicationemployingmulti-elementarrays[J].IEEEJournalonSelectedAreasinCommunications，vol.17，no.11，1999，pp.1841-1852.[3]D.B.Kilfoyle,J.C.Preisig,andA.B.Baggeroer.,Spatialmodulationexperimentsintheunderwateracousticchannel[J].IEEEJournalofOceanicEngineering,2005,30(2):406-415.[4]H.C.Song,P.Roux,W.S.Hodgkiss,etal.,Multiple-input/multiple-outputcoherenttimereversalcommunicationsinashallowwateracousticchannel[C].IEEEJ.OceanicEng.2006:170--178.[5]朴大志，孙长瑜等.单声线水声MIMO信道容量的研究[J].应用声学，第25卷第2期，2006：76-81.[6]李红娟,孙超.基于空时分组编码的水声MIMO通信系统仿真研究[J].系统仿真学报,2007,19(11):2539-2542.[7]姜煜，白兴宇.基于V-BLAST的水声MIMO高速通信技术研究[J].应用声学，第30卷第4期，2011：345-348.[8]周跃海,曹秀岭,童峰.一种采用干扰消除的水声MIMO通信接收机[C].中国声学学会水声学分会2015年学术会议论文集.2015.刘东华,刘东华,梁光明.Turbo码设计与应用[M].电子工业出版社,2011.C.Berrou,A.Glavieux,andP.Thitimaishima,NearShannonlimiterrorcorrectingcodinganddecodingTurbo-codes[C].IEEEInternationalConferenceonCommunications,2002,2(2):1064-1070.J.TanandG.L.Stuber,SoftoutputViterbialgorithm(SOVA)fornon-binaryturbocodes[C].IEEEInternationalSymposiumonInformationTheory,2000,483.J.HagenauerandP.A.Hoeher,Viterbialgorithmwithsoft-decisionoutputsanditsapplications[C].IEEEGlobalTelecommunicationsConference,1989,3(3):1680-1686.B.Farhang-Boroujeny,AdaptiveFilters:TheoryandApplications[J].2013,631-641.B.Farhang-Boroujeny,H.Zhu,andZ.Shi,MarkovchainmontecarloalgorithmsforCDMAandMIMOcommunicationsystems[J].SignalProcessingIEEETransactionson,2006,54(5):1896-1909.R.R.LopesandJ.R.Barry,Thesoft-feedbackequalizerforturboequalizationofhighlydispersivechannels[J].IEEETransactionsonMedicalImaging,2006,27(11):1631-42.Tao,OnLow-complexitysoft-Inputsoft-outputlinearequalizers[J].IEEEWirelessCommunicationsLetters,2016,5(2):132-135.Tao,Onlow-complexitysoft-inputsoft-outputdecision-feedbackequalizers[J].IEEECommunicationsLetters,2016,20(9):1737-1740.Tao,J.Wu,Y.R.Zheng,etal.,EnhancedMIMOLMMSEturboequalization:Algorithm,simulations,andunderseaexperimentalresults[J].IEEETransactionsonSignalProcessing,2011,59(8):3813-3823.钟华.滤波多音调制（FMT）系统均衡技术研究[D].长沙：国防科学技术大学研究生院，2010年3月.PaulC.Etter,蔡志明.水声建模与仿真(第三版)[M].北京:电子工业出版社,2005.KilfoyleDB,BaggeroerAB.Thestateoftheartinunderwateracoustictelemtry[J].IEEEJou