Симулятор подводной акустической коммуникации

(широкополосный LFM chirp, корреляционный приём)

1. Назначение и цель разработки

Симулятор предназначен для моделирования подводной акустической связи с использованием широкополосных линейно-частотно-модулированных (LFM, chirp) сигналов и корреляционного приёма.

Основная цель симулятора — оценка требований к аппаратной части ("железу") подводной системы связи:

требуемая акустическая мощность передатчика;
динамический диапазон приёмного тракта;
параметры трансдусера, LNA, VGA, ADC;
параметры TGC (Time Gain Compensation);
допустимые дальности и скорости передачи.

Симулятор используется на этапе НИОКР и предварительного проектирования аппаратуры.

2. Общая структура симулятора

Симулятор должен иметь модульную архитектуру и включать следующие блоки:

Генератор LFM chirp-сигналов
Модель подводного акустического канала
Модель потерь в воде
Модель приёмного тракта
Корреляционный приёмник
Блок оценки характеристик и визуализации

3. Сигналы и кодирование информации

3.1 Тип сигнала

линейно-частотно-модулированный сигнал (LFM, chirp);
широкополосный режим.

3.2 Частотный диапазон

нижняя частота: 18 кГц;
верхняя частота: 34 кГц;
полоса сигнала: 16 кГц.

3.3 Длительность chirp-сигнала

минимальная длительность: 2 мс;
максимальная длительность: 200 мс;
длительность задаётся параметром симуляции.

3.4 Кодирование данных

Информация кодируется наклоном chirp-сигнала:

Бит	Тип chirp	Частотный ход
1	Восходящий	18 → 34 кГц
0	Нисходящий	34 → 18 кГц

4. Дискретная модель сигнала

4.1 Дискретизация

Частота дискретизации:

$$ f_s \geq 2.5 \cdot f_{max} \quad (f_{max} = 34 \text{ кГц}) $$

Период дискретизации:

$$ T_s = \frac{1}{f_s} $$

4.2 Дискретная модель chirp

$$ s[n] = A \cos\left(2\pi\left(f_0 n T_s + \frac{k(n T_s)^2}{2}\right)\right) $$

где:

$f_0$ — начальная частота;
$k = \frac{f_1 - f_0}{T_{chirp}}$ — наклон chirp;
$T_{chirp} = N T_s$.

5. Модель подводного акустического канала

5.1 Импульсная характеристика

Канал моделируется как многолучевая система:

$$ h[n] = \sum_{i=1}^{L} a_i \delta[n - d_i] $$

где:

$a_i$ — амплитуда i-го луча;
$d_i = \lfloor r_i / (c T_s) \rfloor$ — задержка;
$c$ — скорость звука в воде.

Принятый сигнал:

$$ x[n] = (s * h)[n] + w[n] $$

6. Потери при распространении в воде

6.1 Геометрические потери

Сферическое распространение:

$$ L_{geo}(r) = 20 \log_{10}(r) $$

6.2 Частотно-зависимое поглощение

Используется формула Thorp:

$$ \alpha(f) = \frac{0.11 f^2}{1 + f^2} + \frac{44 f^2}{4100 + f^2} + 2.75 \times 10^{-4} f^2 + 0.003 $$

где $f$ — в кГц, $\alpha$ — дБ/км.

Полные потери:

$$ TL(f, r) = L_{geo}(r) + \alpha(f) r $$

7. Модель приёмного тракта

7.1 Акустический преобразователь (Transducer)

полосовая характеристика 18–34 кГц;
коэффициент преобразования задаётся параметром модели.

7.2 LNA (Low Noise Amplifier)

$$ x_{LNA}[n] = G_{LNA} x[n] + w_{LNA}[n] $$

7.3 VGA и TGC

$$ x_{VGA}[n] = G_{TGC}[n] x_{LNA}[n] $$

Типовая модель TGC:

$$ G_{TGC}[n] = G_0 e^{\alpha n T_s} $$

7.4 ADC

разрядность: 12–16 бит;
учитываются квантование и насыщение:

$$ x_{ADC}[n] = Q(x_{VGA}[n]) $$

8. Корреляционный приём

8.1 Опорные сигналы

$s_{up}[n]$ — восходящий chirp;
$s_{down}[n]$ — нисходящий chirp.

8.2 Корреляция

$$ C_{up}[m] = \sum_n x_{ADC}[n] s_{up}[n - m] $$

$$ C_{down}[m] = \sum_n x_{ADC}[n] s_{down}[n - m] $$

8.3 Принятие решения

$$ M_{up} = \max |C_{up}[m]|, \quad M_{down} = \max |C_{down}[m]| $$

если $M_{up} > M_{down}$ → бит 1;
иначе → бит 0.

9. Оцениваемые параметры аппаратуры

Симулятор должен позволять оценить:

требуемый уровень источника (SL, dB re 1 µPa @1м);
требуемую электрическую мощность передатчика;
динамический диапазон приёмника;
требования к LNA (NF, усиление);
диапазон усиления VGA и TGC;
минимальную длительность chirp для заданной дальности;
BER в зависимости от SNR и дальности.

10. Рабочие диапазоны (ориентиры)

дальность связи: 0.5–10 км;
оптимальная длительность chirp:
- до 5 км: 20–100 мс;
- 5–10 км: 100–200 мс;
ориентировочная мощность передатчика:
- 5 км: единицы–десятки Вт;
- 10 км: десятки–сотни Вт.

11. Требования к реализации

дискретная модель на всём тракте;
параметризуемость всех блоков;
поддержка пакетного моделирования;
экспорт результатов (CSV, MAT);
возможность упрощённого и полного режима моделирования.

12. Назначение результатов моделирования

Результаты симуляции используются для:

выбора параметров передатчика и приёмника;
оценки реализуемости заданной дальности;
формирования требований к аппаратной платформе;
оптимизации длительности и параметров chirp-сигнала.

13. Статус реализации в SonarCore

Условные обозначения статуса реализации:

✅ Реализовано - модель/функция уже есть в SonarCore
❌ НЕ реализовано - требуется реализация
⚠️ Частично реализовано - есть базовая версия, требуется расширение

Сводная таблица статуса реализации:

Компонент	Статус	Модуль SonarCore	Примечание
Генератор LFM chirp
- Генерация LFM chirp	✅	`core/signal_model.py`	`SignalModel.generate_chirp()`
- Оконные функции (Rect, Hann, Tukey)	✅	`core/signal_model.py`	Реализовано
- Дискретная модель	✅	`core/signal_model.py`	Реализовано
- Кодирование данных (up/down chirp)	❌	-	Требуется реализация логики выбора chirp по биту
Модель канала
- Геометрические потери	✅	`core/water_model.py`	`calculate_spreading_loss()`
- Частотно-зависимое поглощение	✅	`core/water_model.py`	`calculate_absorption_loss()` (Francois-Garrison)
- Формула Thorp	❌	-	Используется Francois-Garrison вместо Thorp
- Многолучевая модель	❌	-	Требуется реализация импульсной характеристики $h[n]$
- Задержка распространения	✅	`core/channel_model.py`	`apply_channel_response()`
Приёмный тракт
- Трансдусер	✅	`core/transducer_model.py`	Базовая модель
- LNA	✅	`core/receiver_model.py`	`ReceiverModel.process_signal()`
- VGA	✅	`core/receiver_model.py`	Реализовано
- ADC	✅	`core/receiver_model.py`	Квантование и насыщение
- TGC (Time Gain Control)	⚠️	`core/signal_calculator.py`	Есть расчет TGC кривой, но нет временной модели $G_{TGC}[n]$
Корреляционный приём
- Согласованная фильтрация	✅	`core/dsp_model.py`	`DSPModel.matched_filter()`
- Корреляция с опорными сигналами	✅	`core/dsp_model.py`	Реализовано
- Принятие решения (up/down)	❌	-	Требуется реализация сравнения $M_{up}$ и $M_{down}$
Оценка параметров
- Уровень источника (SL)	⚠️	`core/signal_path.py`	Частично (через TX sensitivity)
- Электрическая мощность передатчика	❌	-	Требуется реализация
- Динамический диапазон приёмника	⚠️	`core/receiver_model.py`	Частично (через VGA диапазон)
- Требования к LNA	✅	`core/receiver_model.py`	NF, усиление
- Диапазон усиления VGA и TGC	✅	`core/signal_calculator.py`	`calculate_tgc_curve()`
- Минимальная длительность chirp	⚠️	`core/optimizer.py`	Частично (через оптимизацию Tp)
- BER в зависимости от SNR	❌	-	Требуется реализация
Реализация
- Дискретная модель	✅	Все модули	Реализовано
- Параметризуемость	✅	Все модули	Через DTO
- Пакетное моделирование	❌	-	Требуется реализация
- Экспорт результатов (CSV, MAT)	❌	-	Требуется реализация
- Упрощённый и полный режим	⚠️	`core/simulator.py`	Частично (через `absorption_only` флаг)

13.1 Детальные замечания по разделам

3. Сигналы и кодирование информации

📌 Статус реализации в SonarCore:
✅ Реализовано: Генерация LFM chirp-сигналов в core/signal_model.py
❌ НЕ реализовано: Кодирование данных наклоном chirp (восходящий/нисходящий для битов 1/0)

Реализовано:

Генерация LFM chirp с параметрами f_start, f_end, Tp
Оконные функции: Rect, Hann, Tukey
Дискретная модель сигнала

Требуется реализация:

Логика выбора типа chirp (up/down) в зависимости от передаваемого бита
Генерация двух опорных сигналов: $s_{up}[n]$ и $s_{down}[n]$
Модуль кодирования/декодирования битов в chirp-сигналы

4. Дискретная модель сигнала

📌 Статус реализации в SonarCore:
✅ Реализовано: Дискретная модель chirp в SignalModel.generate_chirp()
✅ Реализовано: Частота дискретизации задаётся через sample_rate в DTO

Реализовано:

Формула дискретной модели: $s[n] = A \cos(2\pi(f_0 n T_s + k(n T_s)^2/2))$
Параметризация через f_start, f_end, Tp, fs

5. Модель подводного акустического канала

📌 Статус реализации в SonarCore:
✅ Реализовано: Модель канала с затуханием в core/channel_model.py
❌ НЕ реализовано: Многолучевая модель с импульсной характеристикой $h[n] = \sum_{i=1}^{L} a_i \delta[n - d_i]$

Реализовано:

Затухание сигнала (transmission loss)
Задержка распространения (TOF)
Частотно-зависимое затухание для CHIRP

Требуется реализация:

Многолучевая модель канала с несколькими лучами
Импульсная характеристика $h[n]$ с параметрами $a_i$ и $d_i$
Свёртка сигнала с импульсной характеристикой: $x[n] = (s * h)[n] + w[n]$

6. Потери при распространении в воде

📌 Статус реализации в SonarCore:
✅ Реализовано: Геометрические потери в core/water_model.py
✅ Реализовано: Частотно-зависимое поглощение (Francois-Garrison)
❌ НЕ реализовано: Формула Thorp (используется более точная Francois-Garrison)

Реализовано:

Геометрические потери: $L_{geo}(r) = 20 \log_{10}(r)$
Частотно-зависимое поглощение по формуле Francois-Garrison
Полные потери: $TL(f, r) = L_{geo}(r) + \alpha(f) r$

Примечание:

В документации указана формула Thorp, но в коде используется более точная формула Francois-Garrison
Это улучшение, но стоит отметить в документации

7. Модель приёмного тракта

📌 Статус реализации в SonarCore:
✅ Реализовано: LNA, VGA, ADC в core/receiver_model.py
⚠️ Частично реализовано: TGC (есть расчет кривой, но нет временной модели $G_{TGC}[n]$)

Реализовано:

LNA: усиление $G_{LNA}$, шум $w_{LNA}[n]$
VGA: переменное усиление
ADC: квантование $Q(x_{VGA}[n])$ и насыщение
Трансдусер: базовая модель с чувствительностью

Частично реализовано:

TGC: есть расчет оптимальной кривой VGA gain vs distance в core/signal_calculator.py
Нет временной модели $G_{TGC}[n] = G_0 e^{\alpha n T_s}$ для применения к сигналу
TGC кривая отображается в GUI, но не применяется автоматически к сигналу

Требуется реализация:

Временная модель TGC для применения к сигналу
Автоматическое применение TGC в зависимости от времени/дальности

8. Корреляционный приём

📌 Статус реализации в SonarCore:
✅ Реализовано: Согласованная фильтрация в core/dsp_model.py
❌ НЕ реализовано: Принятие решения на основе сравнения $M_{up}$ и $M_{down}$

Реализовано:

Согласованная фильтрация: DSPModel.matched_filter()
Корреляция с опорным сигналом
FFT-based correlation для больших массивов

Требуется реализация:

Генерация двух опорных сигналов: $s_{up}[n]$ и $s_{down}[n]$
Параллельная корреляция с обоими опорными сигналами
Принятие решения: если $M_{up} > M_{down}$ → бит 1, иначе → бит 0
Модуль декодирования битов из корреляционных максимумов

9. Оцениваемые параметры аппаратуры

📌 Статус реализации в SonarCore:
⚠️ Частично реализовано: Большинство параметров оцениваются частично
❌ НЕ реализовано: BER в зависимости от SNR и дальности

Реализовано:

Требования к LNA (NF, усиление): через ReceiverModel
Диапазон усиления VGA и TGC: через calculate_tgc_curve()
Частично: уровень источника через TX sensitivity

Частично реализовано:

Уровень источника (SL): частично через TX sensitivity, но нет прямого расчета SL
Электрическая мощность передатчика: не рассчитывается напрямую
Динамический диапазон приёмника: частично через VGA диапазон
Минимальная длительность chirp: частично через оптимизацию Tp

Требуется реализация:

Прямой расчет SL (Source Level) в дБ re 1 µPa @1м
Расчет электрической мощности передатчика
Расчет BER в зависимости от SNR и дальности
Модуль оценки параметров аппаратуры с выводом всех требуемых метрик

11. Требования к реализации

📌 Статус реализации в SonarCore:
✅ Реализовано: Дискретная модель, параметризуемость
❌ НЕ реализовано: Пакетное моделирование, экспорт результатов

Реализовано:

Дискретная модель на всём тракте: все модули работают с дискретными сигналами
Параметризуемость всех блоков: через DTO (Data Transfer Objects)
Частично: упрощённый режим через флаг absorption_only в симуляторе

Требуется реализация:

Пакетное моделирование: возможность запуска множества симуляций с разными параметрами
Экспорт результатов в CSV: таблицы с результатами симуляций
Экспорт результатов в MAT (MATLAB): для совместимости с MATLAB
Полный режим моделирования: расширенная модель с многолучевостью, шумом и т.д.

13.2 Приоритеты реализации

Высокий приоритет:

❌ Кодирование данных (up/down chirp для битов) - необходимо для коммуникации
❌ Принятие решения в корреляционном приёмнике - необходимо для декодирования
❌ BER в зависимости от SNR - ключевая метрика для оценки качества связи

Средний приоритет: 4. ❌ Многолучевая модель канала - улучшает точность моделирования 5. ⚠️ Временная модель TGC - автоматическое применение TGC к сигналу 6. ❌ Пакетное моделирование - полезно для анализа параметров

Низкий приоритет: 7. ❌ Экспорт результатов (CSV, MAT) - удобно, но не критично 8. ⚠️ Расчет электрической мощности передатчика - дополнительная метрика 9. ❌ Формула Thorp - уже используется более точная Francois-Garrison

FilesExpand file tree

connection.md

Latest commit

History

connection.md

File metadata and controls

Симулятор подводной акустической коммуникации

1. Назначение и цель разработки

2. Общая структура симулятора

3. Сигналы и кодирование информации

3.1 Тип сигнала

3.2 Частотный диапазон

3.3 Длительность chirp-сигнала

3.4 Кодирование данных

4. Дискретная модель сигнала

4.1 Дискретизация

4.2 Дискретная модель chirp

5. Модель подводного акустического канала

5.1 Импульсная характеристика

6. Потери при распространении в воде

6.1 Геометрические потери

6.2 Частотно-зависимое поглощение

7. Модель приёмного тракта

7.1 Акустический преобразователь (Transducer)

7.2 LNA (Low Noise Amplifier)

7.3 VGA и TGC

7.4 ADC

8. Корреляционный приём

8.1 Опорные сигналы

8.2 Корреляция

8.3 Принятие решения

9. Оцениваемые параметры аппаратуры

10. Рабочие диапазоны (ориентиры)

11. Требования к реализации

12. Назначение результатов моделирования

13. Статус реализации в SonarCore

13.1 Детальные замечания по разделам

3. Сигналы и кодирование информации

4. Дискретная модель сигнала

5. Модель подводного акустического канала

6. Потери при распространении в воде

7. Модель приёмного тракта

8. Корреляционный приём

9. Оцениваемые параметры аппаратуры

11. Требования к реализации

13.2 Приоритеты реализации