ahoi：用于水下传感器网络和 μ自主水下航行器的低成本、低 功耗通信与定位

贝恩德‐克里斯蒂安·伦纳，扬·海特曼，和法比安·施泰因梅茨，德国汉堡工业 大学

小型廉价自主水下航行器的近期发展使得大量近岸和岸边水下应用成为可能。这些应用包括风力发 电场监测、污染源检测、水质检查以及在灾害管理期间为潜水员提供支持。这些任务受益于在线报 告、控制和自主水下航行器集群交互；但它们需要水下通信。然而，商用设备价格过高且通常为闭 源系统，阻碍了其在经济型产品和科研中的应用。因此，我们开发了开源1 ahoi声学调制解调器。该 调制解调器（i）体积足够小，可由微型自主水下航行器携带；（ii）功耗足够低，不会缩短主机的 运行时间；（iii）单台成本极具吸引力，低于600美元；（iv）能够在150米及更远距离上实现可靠 通信；（v）无需额外硬件即可支持测距。由于采用模块化结构，该调制解调器可定制化，适合作为 研究平台用于分析MAC和路由协议等。我们开展了广泛的实地研究，展示了通信距离、分组接收率、 测距精度以及高效可靠的自主定位结果。最后，我们针对使用低成本、低功率设备进行声学通信、 测距和定位的问题得出了超越特定设备的一般性结论。因此，本研究涵盖了通用的见解、观察结果 和建议。

CCS概念: •网络→网络实验; •计算机系统结构→嵌入式硬件;机器人组件;固件; •硬件→无线设备;

声学、水下、通信、定位、自主水下航行器、集群、ahoi、调制解调器

ACM引用格式：Bernd‐ChristianRenner,JanHeitmann,和FabianSteinmetz.2020.ahoi： 用于水下传感器网络和 μ自主水下航行器的廉价、低功率通信与定位。ACM传感器网络汇刊，16, 2,第18篇文章(2020年1月)，46页。https://doi.org/10.1145/3376921

1参见www.ahoi-modem.de。

本工作部分由德国联邦教育与研究部（BMBF）资助编号13N14153、德国联邦经济和能源部（BMWi）资助编号 03SX463C以及ERA‐NET共筹项目MarTERA（合同号728053）支持。作者地址：B.‐C.伦纳、J.Heitmann和 F.Steinmetz，汉堡工业大学，阿姆施瓦岑贝格校园1号，汉堡，汉堡，21073，德国；电子邮件： christian.renner@tuhh.de，jan@heitmann.it，fabian.steinmetz@tuhh.de。允许为个人或教学使用而制 作本作品全部或部分的数字或纸质副本，无需费用，前提是不得出于盈利或商业优势目的制作或分发副本，且副 本须在首页注明本声明和完整引用。对于本作品中版权属于非作者方的组成部分，必须予以尊重。注明引用地摘 要允许。如需以其他方式复制、重新发布、发布到服务器或重新分发到列表，则需要事先特别许可和/或支付费用。 请向p ermissions@acm.or g申请权限。©2020版权由所有者/作者持有。出版权利授权给ACM。 1550‐4859/2020/01‐ART1815.00美元htt p s://doi.or g /10.1145/3376921

《ACM传感器网络汇刊》，第16卷，第2期，文章18号。出版日期：2020年1月

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1引言

无线网络传感在过去二十年中已经征服了许多应用领域，目前正扩展到近岸和沿海水下监 测与控制领域。从固定式水下传感器网络[17, 32, 39, 45, 54, 55],开始，学术界和工业界最近 的关注重点已转向协作式自主移动水下机器人集群[20, 30, 36, 47, 60, 61]。新型微型移动水 下机器人已经问世，其长度远低于1米，单台成本在几百到几千美元之间。[30,34, 48, 59]由 于其尺寸小、成本低，这些机器人通常被称为微型自主水下航行器（μAUV）。它们通常 配备廉价的惯性测量单元（IMU）以及低成本的专用传感器。

这些 μ自主水下航行器最终将实现自动化、无人监管的近岸和近海水下环境监测、检 测以及与环境交互。应用范围从自动水质监测、桥梁和风电场检测到在危险任务中辅助潜 水员。我们在为MoSAIk[57]研究项目访谈汉堡地方管理部门时确定的具体需求如下： 及时发现公共健康危害， •由船舶或工业设备的燃油泄漏及其他污染物排放引起的生物危害， •对船体和钢板桩的检查，以及 •灾害管理支持。

这些任务通常需要快速响应时间，并且从多个机器人的协作中获益巨大。 这种协作的一大优势 是，执行水下任务的机器人无需上浮至水面即可与控制中心通信。虽然通信可以通过固定 的浮标进行中继，但集群交互是一种可降低对基础设施需求的替代方案。然而，这两种方 式均有其存在的合理性及相应的应用场景。

无论哪种方式，水下通信作为一项使能技术都是必不可少的要求。由于无线电波在水中会 受到严重衰减，且许多水域的能见度低，排除了光学方法的可行性，因此只有声学通信似乎适 用。不幸的是，我们发现现有的声学调制解调器[10, 16, 24, 26, 27, 50, 65, 70, 72, 86]难以集成到μ 像MONSUN这样的自主水下航行器中[48]或HippoCampus[30]，因为这些平台在尺寸、电 池容量、可修改性和成本方面存在严格限制（我们在第2节中对此进行详细说明），或者由于可 用性问题。此外，涉及声学通信的实际实验——例如参考文献[21, 52]中所进行的实验——对于 开发和评估实用的媒体访问控制和路由协议，以及分布式水下定位和集群算法至关重要。然而， 关于这些技术在 μ自主水下航行器中的使用及其性能方面的实践经验仍然缺乏。最近在参考文 献[71],中提出了一项初步研究，该研究分析了定制声学调制解调器在静态和移动情况下的通信 质量，但未包含声学测距和移动 μ自主水下航行器定位。

为了实现上述目的，需要相对便宜、可定制且易于复制的声学调制解调器，而这类设备目前尚 不可用或难以获得。因此，我们设计并构建了ahoi声学调制解调器，用于水下通信，该调制解调器具 有两个用途。首先，

1.1贡献

我们的贡献主要围绕ahoi声学调制解调器展开，但通过大量户外实验，得出了关于浅水区 域声学水下通信、测距和定位的普遍性结论。

我们推出了ahoi调制解调器，这是一款廉价且低功率的设备，专为实际评估水下通信与定位算法及协 议而设计的研究工具，并针对自主水下航行器的需求进行了优化，符合其在价格和尺寸方面的要求。 •我们将在第3节中讨论调制解调器的设计决策及其架构，包括硬件和软件两方面，特别关注模块化和 可扩展性。 •我们在实验室中对硬件进行了广泛的评估，以评估其功耗和模拟电路的质量，详见第4节。 •我们报告了一项广泛的实地实验，以展示ahoi调制解调器在通信距离、数据包接收率 以及静止状态下的测距精度方面的性能，详见第5节。我们还报告了浅水区域声学信道 的一般发现和挑战。 •我们将ahoi调制解调器集成到HippoCampus μ自主水下航行器中，并展示了在一 次移动式户外测量任务中的结果，其中我们分析了通信质量——与静态情况相比——并 在第6节中检验了水下声学定位的能力。我们还对研究结果进行了推广。

1.2开源发布

调制解调器硬件、固件和工具的所有源代码均在宽松的开源许可证下发布。简要概述和指 向公共仓库的链接位于www.ahoi-modem.de。

2背景与相关工作

首先，我们重新审视典型的水下应用场景，并将我们的调制解调器与现有设备进行定位对比， 以说明其开发的必要性。我们提供了声学（水下）通信的理论背景，并强调了其特殊性。

2.1应用

对水下环境的勘探与监测正受到越来越多的关注[25,32]。大量研究和工业界的努力已投入 到深海应用中，例如参考文献[58]；然而，对于浅水环境（如沿海和近岸环境监测以及深 度通常为两位数或最多数百米的灾害管理）所投入的努力相对较少。现有应用包括利用微 型水下机器人研究亚中尺度涡旋（参考文献[47],）、在港口使用水下传感系统进行船舶追 踪[55],以及一种名为HydroNode的低成本水下传感器节点[54]。最近，欧盟资助的研究 项目SUNRISE[53]和SUNSET[39]推动了水下物联网（IoUT）的发展。近岸和浅水应用 的示例包括饮用水[87]和水质[57]的观测。另一个预计将获得广泛普及并被工业界采纳的 应用场景是储罐检测[43]。

细粒度测量需要由固定传感器构成的密集网络[45, 54],移动设备——由于其小型化，被称 为微型自主水下航行器（μAUV）[30, 34,48, 59]，或两者的生态系统。 μ自主水下航行器可以独 立运行，也可以以集群形式协作[36]。在这两种情况下， μ自主水下航行器都依赖于水下通信和 自主定位来进行导航，并及时向控制中心报告读数。这使得操作员（例如公共机构）在发现污 染源时能够采取应对措施，或指示 μ自主水下航行器对异常区域进行详细检查和探索。固定式 水下传感器也受益于无线通信，减少了电缆使用量和成本，同时提高了安装灵活性。

通常，声学通信是首选方法，因为它能提供数百米的通信距离，并且能够很好地适应 各种水体条件。有关声学通信的优势以及与其他方法的比较详情，读者可参考例如参考文 献[29]。

2.2声学调制解调器

在过去十年中，多个研究团队和公司设计并推出了用于水下声学通信的调制解调器。我们 将我们的声学调制解调器与最突出的设备进行对比。附录A中的详细比较表格提供了简明 概述，参考文献[63]中也可查阅一项全面且非常近期的研究。

商用调制解调器是现成的解决方案，理论上只需几根电线、手动读取以及（通常是串行的）与 机器人的接口连接。然而，其单台成本可能数倍于主机成本，因此对于（集群）研究而言缺乏吸引 力；例如，EvologicsS2CMHS[24]每台售价约为1万美元。我们的调制解调器材料成本为600美 元，加上组装费用，大多数研究机构均可以极低的成本实现生产。其他调制解调器——例如 TeledyneATM‐903[72], Sonardyne Modem 6 Sub-Mini[65], AppliConSeaModem[16],以及 develogicHAM.BASE[19]——尺寸过大，难以轻松集成到 μ自主水下航行器中。我们的调制解 调器专为适配MONSUN和HippoCampus而设计，这两者是目前最小的 μ自主水下航行器之一。相比 之下，AquacommGen2[22]即使对于HippoCampus这样较大的 μ自主水下航行器也过于笨重。 此外，所有商业解决方案均不允许访问固件，使得诸如新型调制或媒体访问控制协议等真实环境实 验变得困难甚至不可能。大多数设备还将网络规模限制在15或64个节点，并且在传输期间功耗高达 10瓦至100瓦。TritechMicron[86]的数据速率极低，仅为40比特/秒，这可能会严重阻碍集群通信。 我们的调制解调器根据配置不同，数据速率提升了六倍或更高。SeaTracX110[11]的数据速率为 100比特/秒，仅略快一些，但接收模式下的功耗相对较高，达500毫瓦，且尺寸相似。

由于这些问题，学术界已经开发了相当数量的声学调制解调器。然而，它们也存在局限性， 因此我们最终决定为 μ自主水下航行器集群构建自己的调制解调器。与我们的调制解调器相比， WHOI微型调制解调器在接收模式下的功耗相当，在传输时功耗更高，但提供了低于1毫瓦的休 眠模式。然而，该微型调制解调器对于 μ自主水下航行器而言相对较大（长度是我们调制解调器 的1.6倍），且价格与Evologics设备相当。本森等人在其UW调制解调器中使用了自制的换能 器[10]。尽管他们实现了低至50美元的单台成本，但我们的调制解调器基于现成的换能器，无 需额外手工制作。此外，如我们将在第3节中概述的那样，将我们的调制解调器的换能器更换为 定制换能器相对容易。他们的调制解调器使用FPGA作为处理单元，而我们则依赖微控制器。我 们有意选择此方案以提高实现的便利性（参见第3.1节）。在通信性能相近的情况下，我们的调 制解调器功耗也更低。诺什恩等人在参考文献[50] 中提出了一种基于FPGA的软 件定义声学调制解调器，其解调器仅在Matlab中可用。德米罗斯在参考文献[18]中提出了一种 类似但改进的概念。这两种解决方案均提供了每秒数k比特的高数据速率，但由于使用通用 FPGA开发套件，它们无法作为独立设备提供，且体积庞大、功耗高。ITACA调制解调器[70] 对于静态和移动的水下低功率网络非常有前景。然而，所使用的压电电子换能器具有高度方向 性，且其在比特或数据包误码率方面的通信性能尚不明确。

近年来，研究界提出了大量廉价、低功率且小型的水下调制解调器。因德里亚托等人利用超声波汽车 距离传感器和Atmega328[35]构建了一种声学水下调制解调器。尽管这是一个显著的尝试，但其误码率较 高 误码率.7米距离下达到35%目前使其无法投入实际应用。Zia等人使用自制的换能器、商业压 电陶瓷圆筒、树莓派和Atmega328，外加一个用于解调的音频解码器[90]。在这两种情况下， 系统设计均提供了低成本且低功耗的调制解调器。然而，已发表的测试仅在极短的距离（最多 2米）下进行，对于实际的 μ自主水下航行器应用场景而言过短。Moros等人使用 Nanomodem评估了新的媒体访问控制协议[49]。该调制解调器采用二进制啁啾键控，直径 为42毫米，长度为60毫米，通信距离可达2公里。另一种小型水下调制解调器（直径80毫 米，长度100毫米），用于 μ自主水下航行器通信，由陶等人在参考文献[37, 71]中提出。他们 的调制解调器通信距离为200米。与我们的调制解调器相比，Nanomodem和陶等人的调制 解调器数据速率较低，分别为40比特/秒和55比特/秒。

在完成对现有设备的研究后，我们意识到有必要利用现成组件设计并开发一个开放式 调制解调器平台，并以宽松的开源许可证发布。

2.3声学水下通信和信号传播

对于水下声学通信，电信号被转换为声音，反之亦然；通常使用水听器或压电换能器实现。 发射电压响应（TVR）表示在指定参考距离Ltx处，相对于每伏特均方根输入电压、参考压 力为 1 μ帕斯卡时所产生的声压级（SPL）d0。自由场电压灵敏度（FFVS）描述了在输入 压力为 1 μ帕斯卡时，输出均方根电压相对于1伏特参考电压的关系。 结合这两个图，可以推导出在距离d0处接收器 的输出电压，该接收器接收来自发送器在给定频率f下以输入电压Vtx发送的信号。例如， 对于频率为f= 50千赫兹、电压为Vtx= 1伏特的输入信号，接收器处的输出信号约为V rx= 0。1毫伏。根据水听器的类型和特性，FFVS和TVR可能具有指向性。然而，在许多应 用中，通过正确安装和仔细定位水听器，可以在很大程度上忽略指向性的影响。

路径损耗取决于距离和环境，但也受频率相关吸收的影响[14, 69]。声学信号的简化衰减模型为 L(d, f)= 20 · n · log10(d/d0) ︸︷︷︸ spread loss L d +(d − d0) · α(f) ︸︷︷︸ absorption loss L f dB, (1) 其中L(d, f)表示频率为f的正弦信号在距离发送器d处接收到的信号电平相对于在距离d0 (f)处的参考值L0的衰减。路径损耗指数n取决于所考察的物理量和环境；例如，在自由场 假设和球面扩展条件下，声压的n= 1。这是水下场景中的典型情况。然而，在浅水区域， 该假设仅适用于信号的视距（LOS）部分，而水面和其他反射会导致发散。尽管如此，公 式（1）仍可为给定通信距离下的预期接收信号电平和系统设计提供一种可行的近似方法。

文献中讨论了几个关于 α（f）的实证模型，例如参考文献[88]中所述，这些模型基 于盐度、深度（或静水压力）和水温。舒尔金和马什提出了一种相对简单但精确的模型。 对于设想的淡水场景——甚至在邻近的波罗的海（盐度低于10‰）以及通信距离达100米 的情况下，在所示频率范围内，吸收最多为3dB。

最后，接收器处的声压级（SPL）和均方根电压可以表示为 Lrx= Ltx − L(d, f) ⇒ Vrx= Vtx · 10 Lrx 20. (2) 多个正弦波的组合通过叠加得到（由于篇幅限制，解释省略）。对于前面的例子，在发送器距 离d= 100米（10◦℃，10‰盐度）处，接收器的输出电压将小于 1 μV，路径损耗约为41分贝。 与无线电通信相比，声学通信由于声波在水中的传播速度较低（约为1400米/秒到 1550米/秒），其传播延迟较高c。如参考文献[14, 88,89],所述，c的实际值主要取决于水 温、盐度和压力。已有多种模型被提出用于根据这些因素计算c，其中参考文献[89]中提 出的所谓联合国教科文组织方程被广泛使用，例如在商用潜水传感器[62]中。

遗憾的是，所提出的模型仅为简化模型。在实际应用中，路径损耗受到其他现象的显 著影响，例如换能器方向性（如水听器）、气泡、不同水层、湍流、障碍物以及反射（在 浅水通信中主要发生在水面）。 凹口由相消干涉引起，而尖峰则源于相长干涉。除了这些问题外，当两个通信伙伴中至少 有一个在移动时，多普勒效应将导致频率偏移。有关更详细的讨论，请参见参考文献 [14, 69]。

2.4调制技术

从第2.2节可以看出，水下声学通信中的调制主要由频移键控(FSK)和相移键控(PSK)主导。 差分相移键控(DPSK)缓解了PSK的严格同步要求。然而，PSK和DPSK需要更复杂的资源 和计算密集型解调技术来评估相位[41],特别是对于接近奈奎斯特频率的载波。相比之下， FSK可以在传输频带内使用低成本、低功耗硬件高效地进行解调，即使在移动情况下也是 如此。一种有前景的方法是使用啁啾扩频(CSS)进行调制——可能与FSK或PSK结合——以 使通信更具弹性。CSS在水下声学中的优势在参考文献[40]和[66]中进行了讨论；其主要 缺点是解调的计算复杂度。虽然调制是通信的一个重要组成部分，但我们认为，我们的目 标不是提出最佳的声学调制解调器，而是提供一个研究平台，能够促进并激发例如针对水 下通信最佳调制方案的基于实践的研究。

为了提高数据速率，正交频分复用(OFDM)和用于声学的多输入多输出(MIMO)已在例如 参考文献[13, 31, 51]中被研究。OFDM专注于利用多个具有低串扰（由于正交性）的载波，并 且兼容并可实现在包括我们调制解调器在内的低成本、低功耗调制解调器中。然而，MIMO需 要换能器（通常是压电）阵列——显著增加成本和尺寸——以及额外的计算能力——要求更高性 能的硬件、更高的功耗和更大的尺寸。因此，MIMO在本研究中未被考虑。

2.5水下定位

除了通信之外，声学信号还可用于距离测量。作为昂贵的独立系统（如长基线（LBL）和 超短基线（USBL））的替代方案，可以采用声学调制解调器。额外的优势包括通过利用 配备GNSS单元的水面航行器来缩减所需基础设施，以及避免干扰。后者通常通过利用常 规数据流量（及相应的链路层确认）进行双向飞行时间测距（TWR）来实现距离测定。 如参考文献[23],所述，可以通过移动节点与已知位置的锚节点之间的多次测距测量进行多 边定位来实现定位。在参考文献[9],中，Behrje等提出了一种控制器，可使一个或多个浸没的 自主水下航行器基于双向测距跟随两个水面航行器。他们的方法是基于轮次的，要求每个浸没 的 μ自主水下航行器每轮进行一次到两个水面航行器的距离测量。参考文献[21]的作者将双向 测距与随机梯度下降或粒子滤波相结合，以利用 μ自主水下航行器寻找目标。

另一种技术是通过水听器阵列添加角度信息，但这会带来硬件更复杂且成本更高的缺 点。该技术通常应用于（声源）定位[84]。文献[20],中提出了一种不同的方法，利用信标 信号的螺旋波前的到达时间差来确定位置。这种方法能够实现无源定位，但要求接收器具 备精确的时间同步能力。为此，作者建议使用芯片级原子钟，其成本几乎是ahoi调制解调 器的10倍，因此我们不再进一步考虑此方案。

3系统概述

声学调制解调器的软硬件协同设计具有一个固有的庞大设计空间。接下来，我们将阐述我 们的基本考虑，并介绍ahoi调制解调器的硬件实现、软件架构和通信协议栈。

3.1考虑因素与基本设计选择

水下传感器网络与其水面counterparts一样，需要部署策略[8]，建议建立包含数十到 数百个节点的测试平台[12]，以弥合仿真与现实世界之间的差距。 因此，我们的主要目标是设计一种低功率、低成本、微型化、开放yet可靠的设备，以实 现浅水环境下通信距离约为100米的水下通信与定位协议的实际研究。目前尚无此类设备（参见 第2.2节）。我们瞄准了将其应用于 μ自主水下航行器（AUVs），例如MONSUN[48]和 HippoCampus[30]以及固定的微型水下传感器。我们力求在硬件和软件方面都具备高度的可 定制、可配置和可修改性，旨在提供一个开放、可扩展且inexpensive的平台，主要面向但不 仅限于科研用途。我们努力从研究人员的角度做出所有设计决策，以使该设备尽可能灵活和多 功能。最后，各项设计选择之间存在极高的相互影响程度，这 使得多功能研究设备的设计变得困难；例如，频段的选择会影响采样频率，进而影响集成电路选型 （价格、功耗等）。

因此，我们决定在软件中实现大部分功能，并选择微控制器（μC）作为处理核心，以在通 用性和低功耗之间取得良好平衡。我们还假设大多数用户具备 μC编程经验，因此相较于使用数 字信号处理器（DSP）或现场可编程门阵列的系统，该设计能够扩大潜在用户群体。所有与编 码和调制相关的功能均通过软件实现，仅将模拟滤波和信号放大作为硬件实现。这种方案带来 了两个积极的副作用：高度的灵活性（大多数功能可通过软件更改）以及组装时所需的工作量 和成本较低。此外，由于我们硬件的模块化设计，后续可以添加数字信号处理器（DSP）或现 场可编程门阵列功能；同时，也可以用性能更强的微控制器替换现有的低成本、低功率 μC。甚 至还可以省略 μC，将调制解调器的模拟部分连接至示波器或函数发生器，例如用于开展声学信 道的研究。

我们选择了不带变压器的发射电路，以实现紧凑设计并保持较低的发射功耗，代价是 接收端需要更高的放大。对于典型的水听器和目标通信距离，根据公式（2）所需的放大倍 数大约为40分贝至100分贝。由于经济型模数转换器集成电路的输入范围有限，因此需要 采用可调增益放大器结合自动增益控制（AGC）。 通信频率频段需要与水听器特性（例如，最大声压级、平坦的FFVS）以及所需的调制 方案相匹配。该ahoi调制解调器兼容多种水听器和频段。通过更换接收模块上的少数几个 电容器并调整查找表，即可实现相应调整。所提出的硬件和软件针对AS‐1水听器进行了优 化（参见第3.3节）。默认频段为50千赫兹至75千赫兹（可扩展至87.5千赫兹），这是为了 同时满足奈奎斯特准则和实时信号处理等相互矛盾的需求而做出的折中选择。

早期实验表明，需要结合多种技术来应对浅水声学信道的挑战，如第2.3节所述。在浅 水中，由于水面强烈的反射，多径传播是一个严重的问题。特别是在几米的短距离内， （水面）回波会导致符号间干扰甚至符号内干扰，因此需要采取应对措施。后续将讨论并 评估相应的解决方法。μ自主水下航行器的运动由于多普勒效应会引起频率偏移；例如，当 两个 μ自主水下航行器以2米/秒的速度相向而行时，75千赫兹的信号将偏移200赫兹。相比 之下，在通信距离达100米且频率低于100千赫兹的情况下，淡水中的吸收可忽略不计（小 于1分贝），海水中最多为4分贝。

3.2声学通信栈

为了在我们正在进行的研究中为 μ自主水下航行器实现基本的通信和定位功能，我们实现 了一个参考通信栈，涵盖从调制到编码的各个环节。我们将在下文讨论该通信协议栈，并 在第5节和第6节中提供详细评估。由于构建一个完全可运行的通信协议栈较为复杂，我们 仅选用了一些鲁棒性强的技术，而将优化（例如其他调制技术）留待后续工作；例如，我 们目前正在研究啁啾扩频[66]，并在参考文献[67]中对调制技术进行了比较。沿着这一路 径，可支持从调制、介质访问到定位的研究，也可应用于实际场景。

我们实现了正交二进制频移键控（BFSK）。它非常适合移动设备之间的通信，并且 可以在接收器和发送器之间无需严格同步的情况下实现，从而使硬件和软件更加简单。频 率间隔为781.25Hz，符号持续时间Ts为1.28毫秒的整数倍，以实现正交性。后者尤其有用 减轻典型回波对信道的影响。为了正常运行，我们使用调制指数为2（Ts= 2.56毫秒）， 以降低数据速率的代价来改善相邻频率的分离。频率间隔还考虑了快速移动机器人在典型 自主水下航行器速度高达1米/秒到2米/秒时的多普勒效应。在选定的配置中，在2米/秒 和90千赫正弦波条件下，频率偏移低于250赫兹。

信号合成与检测基于查找表在软件中完成。接收器采用非相干检测。发送和接收的采 样率为200kHz。为了提高数据速率，每个符号同时传输C比特，因此每个符号由C个叠 加的正弦波形组成。该方法比M‐FSK更带宽高效，但代价是幅度较小。默认值为C= 4， 也可选择使用C= 6。更大的数值是可行的，但会降低每个频率上的信噪比，并可能导致实 时信号解码失败。发送器会对这些符号组成部分的幅度进行缩放，以在接收器端实现均衡 的电平（幅度）。因此，我们补偿了滤波器和水听器的非平坦传递函数。

我们采用跳频（FHSS）来应对符号间干扰。为了对抗由多径传播和混响引起的频率和 时间相关衰减，我们添加了一种冗余机制，该机制将每个符号（C比特）重复S次。接收器 根据检测到的幅度之间的最大差异，从每个比特的S次重复中做出最终判决。这种重复结合 FHSS在不增加带宽的情况下，通过利用FHSS并将数据速率降低（因子为S），实现了比 特（和符号）在信道上的分布（扩展）。该方法有效提升了分组接收率（见第5.4节），且 具有非常低的计算复杂度，同时可在运行时无缝调整。

每包同步通过一个包含Ps个符号的前导码以及随后的起始帧定界符（SFD）来实现。接收 器在接收到Pr< Ps个前导码符号后确定符号窗口。我们并非简单地在两个不同频率的正弦波形 （空号与传号）之间交替，而是按如下方式应对时间和频率相关的衰减：每个前导码符号由两 个正弦波形组成（通常来自所用频段中的一个较高频率和一个较低频率），这些频率每四个符 号才重复使用一次。这些频率不用于数据传输，并且在整个使用的频段内均匀分布。默认数值 为Ps= 16、Pr= 11，以及一个四符号的SFD，以便接收器有机会再次进行同步。

在默认设置（S= 3，C= 4，Ts= 2.
2.56ms）下，净数据速率为260比特/秒（总数据速率为520比特/秒），带宽为25千赫。当前最大数据速率为2.35千比特/秒（净），对应配置为S= 1，C= 6，Ts= 1. 28ms，带宽为37.5千赫。

由于预期信号幅度随距离变化的范围较大，约为40dB（参见第2.3节），我们在软件 中实现了一种轻量级的自动增益控制（AGC）算法。该算法计算整流后的接收信号的移动 平均值——我们发现320 μ秒的窗口大小在响应速度和稳定性之间达到了良好平衡。如果平 均值超过或低于预设目标值加减一个阈值，则相应地降低或提高增益（一级）。如果禁用 AGC，则接收增益固定，可手动调节。

通信是基于数据包的。一个数据包由六字节头部和有效载荷组成。头部包含寻址信息、序 列号、有效载荷长度和一个标志字段。后者包含一个请求自动确认的标志，以及一个基于双向 飞行时间测距请求距离测量的标志。由于篇幅限制，更多细节请参见参考文献[56]我们采用扩 展汉明码、交织以及两个校验和（数据包头部使用CRC‐8，有效载荷使用CRC‐16）。

为了更好地理解和说明，图4从接收器的角度展示了通信协议栈默认设置下的理想数 据包（无路径损耗、吸收等）。该频谱图使用长度为Ts的窗口和25%重叠生成。伪影源于 频率的急剧变化。相比之下，图5展示了一个在小型环境中接收到的数据包的频谱图

水箱环境，明显显示出干扰（主要由反射引起），并强调了如前所述采取应对措施的必要 性。特别是，干扰会导致特定频率的选择性衰减，从而造成高误码率。结合跳频扩频（ FHSS）与比特重复可显著减少比特错误并提高数据包接收率（参见第5.4节）。与完全静 态的水箱环境相比，在户外环境中，衰减具有高度动态性。

3.3硬件实现

硬件设计在（i）小型化、（ii）模块化设计和（iii）低成本科研应用及商业产品的合理价 格之间进行了重要权衡。最终，我们采用了一种长度为50毫米的矩形形状，该形状可缩减 为圆形。这两种形状均能直接集成到Hippocampus中，而Hippocampus是目前最小的 通用型 μ自主水下航行器之一。通过堆叠式结构实现模块化，其中三个功能单元（主板、 接收器、发射器）分别具有专用电路板或层。各电路板之间的连接与通信通过一个31针 HiroseDFS连接器实现。组装后的调制解调器堆叠高度仅为25毫米。图6展示了单个 ahoi调制解调器的所有部件。输入电压范围为6伏至16伏。后续将提供具体实现细节。

系统的低成本和小尺寸特性源于多个设计选择： 我们使用了具有适当规格、价格低廉的现成组件。 •发射电路保持低复杂度设计，并且适用于多种廉价换能器，这些换能器能够提供足够的输出功率以 满足中等距离的通信需求。 我们假设调制解调器将集成到自主水下航行器或传感器节点中，从而避免了昂贵（钛 合金）外壳的额外成本；然而，在许多情况下，一个廉价的防水外壳就已足够。 •我们使用了 μC而非FPGA或DSP；这虽然降低了处理能力，但减小了尺寸和占用空间， 并减少了对专业知识的需求。所用 μC的整个硬件抽象层均在开源许可证下提供，并且得 益于我们的软件架构（参见第3.4节），所有算法和驱动程序均可根据需要在不同的 μC上 重复使用。相比之下，FPGA需要厂商专用工具，从而导致许可证的长期成本较高。 所有电路板均采用双层设计，元件数量少且无超小型封装，因此可快速手工焊接，并降低 生产成本。 最后，该调制解调器是作为公共资助研究项目的一部分开发的，侧重于科学而非商业输出。 因此，我们决定将其开源，电路布局、固件和文档将免费提供。

主板。主板上集成了 μC、主数字电源、用于与主机进行串行通信的隔离集成电路，以 及状态指示灯。我们选用了一款最高时钟频率为180兆赫兹的CortexM4 μC，以在保证低 功耗的同时，以合理的价格提供充足的计算资源。为了便于调试和评估，通过连接器可访 问11个通用输入输出引脚。高效的TPS 54202[83] DC/DC电压调节器为主板上的 μC及其它 板卡上的数字外设提供3.3V的数字电源。连接器上还提供了串行外设接口（SPI）和I2C 通信接口。三个专用的通用输入输出引脚被保留并分别用于启用接收和发送电路，以及在 发送和接收模式之间切换，从而使单个水听器可同时作为发送器和接收器使用。主板还配 备了一个2千比特的电可擦除可编程只读存储器，用于持久化存储配置数据。

接收滤波器和放大器。接收板由模拟放大器和滤波器、专用模拟电源以及模数转换器组成。我 们的设计采用单端5伏电源——由TPS62120直流‐直流转换器[78]和TPS73150低压差稳压器[73]构 成——并通过AD8031[3]运算放大器提供分轨供电（虚拟地为2.5伏）。该板支持完全关断。

图7显示了基本架构。该架构包含一个结型场效应管水听器驱动器和一个基于低功耗、高 带宽ADA4807‐1[5]运算放大器的前置放大器，通过开关控制的增益路径实现两级电子可选增 益。一个16阶带通滤波器用于抑制因所需高增益而产生的环境和电路噪声。高通和低通部分分 别在独立模块中实现，以支持模块化设计（例如，通过单个电容值独立调节截止频率），并使 用两种不同的四路运算放大器[76, 77]以降低成本和功耗。最终增益级通过反馈路径中的IC控制 电位器[2]在OPA365[81]的反馈路径中实现18级增益，每级步进2分贝。后者结合了低价格、低 噪声和低偏移电压与高带宽的优点。然而，该IC最显著的特点是其极低的偏置电流，仅为10皮 安，这有助于在存在因电位器引起的输入阻抗失配的情况下，仍保持稳定且较小的输出偏移误 差。

最后，使用了一个12位的ADC121S101[80]。我们选择这款器件是因为它兼具低价格、 高采样率（最高可达1兆赫兹）以及简单的电气实现：它具有内部参考源，并且可通过单一 5V电源兼容3.3V逻辑。结合我们的发射器和水听器，该放大范围设计用于支持从1米到至 少200米的通信距离。

发射功率放大器。我们设计了两种发射机，一种用于短距离（约100米内）的低功率设备，另一 种用于长距离的高功率设备。在两种放大器的设计中，我们通过避免使用大型变压器实现了小型化。

低功耗发射机采用OPA172[82]运算放大器作为输出级。电源由LTC 3265[44]双电荷泵提 供，其集成两个低压差稳压器，可在最小11V输入下提供 ±18 V电压和50mA电流。该电源足 以驱动所有电路以及水听器，在最大输出幅度为15V且容性负载最多为6nF的情况下正常工作。 来自 μC的数字信号通过由主板提供的3.3V供电的AD562112比特[4]数模转换器进行转换。一 个四阶低通滤波器用作重建滤波器。一个可数字控制的高压模拟开关IC[6]与一个低导通电阻 的结型场效应管配合，将水听器连接至发送或接收端

电路。开关电路位于功率放大器上，因为它在传输期间需要完整的（输出）电源。当放大 器电路不使用时会被禁用，仅消耗几微瓦的功率。

高功率发射器采用由OPA551/2[79]运算放大器对组成的桥式拓扑输出驱动器，在200 mA峰值电流下可实现约40V的最大输出幅度。这使得通信距离提升了2.7倍或8dB，但基础功 耗也相应增加（参见第4.2节）。电源由一个升压转换器（LMR61040[74]）和一个反相拓扑的降 压转换器（LMR16006[75]）组成。输出电压为 ±22 V，输出电流可达几百mA。该放大器具有 电子可调输出电平，分为9个3dB步进，并具备关断模式。与其类似型号一样，它有一个开关， 可通过不同的IC将水听器连接至发送或接收电路，这是由于图8中的桥式拓扑结构所致。

换能器。我们选用AquarianAudio微型AS‐1水听器[7]作为默认配置，既充当发送 器也充当接收器。它尺寸非常小（∅12毫米 × 40毫米），价格仍属实惠，为400美元，并 且可轻松少量购得。它提供近100千赫兹的高带宽，具有平坦的FFVS和相对较高且准线性 的TVR（见图9）。AS‐1具有良好的全向性，这对于自主水下航行器群至关重要。其电容 约为6nF，可承受最高150V（峰峰值）的输入电压。在此需要指出的是，我们的调制解 调器可根据用途和预算适配市场上多种水听器。通过更换接收板上的几个电容器并修改查 找表，可调整通信频率频段；而收发响应则可通过增益补偿系数进行配置（参见第3.2节）。

3.4软件架构和通信接口

软件架构通过分层方法实现了软件和硬件组成部分的开发与替换（见图10）。主要目标是让研 究人员能够：

•透明地替换所有软件组成部分（例如编码或调制），以开展水下通信不同方面的研究， •修改、适配或添加板卡时几乎无需进行软件开发工作，并 •在其他硬件上或甚至用于仿真时使用所有算法。

所有与硬件无关的软件——包括程序逻辑、库和用户界面——都位于应用层。硬件抽象层 (HAL)定义了与硬件相关的软件接口，例如 μC、输入/输出以及各个板卡（参见第3.3节）。 设备驱动程序、 μC特定实现以及仿真环境均作为设备层的一部分来实现。针对特定目标 平台和板卡版本的适当模块选择在编译时通过make目标进行处理。该架构允许对不同的 板卡版本、 μC以及甚至仿真环境使用相同的应用代码，同时支持设备驱动程序在不同板 卡之间的复用。

主机（μ自主水下航行器）与调制解调器之间的通信是基于数据包(UART)的，并且是 透明的——即声学通信和串行通信的数据包格式完全相同。从主机发送到调制解调器的数 据包会立即被放入声学信道，而调制解调器接收到的数据包也会立即转发给主机。数据链 路层服务（如退避、重试等）由主机完成，或可在当前通信协议栈之上实现。我们定义了 一组由调制解调器处理（而不在声学信道上传输）的特殊数据包（类型）。这些特殊数据 包用作命令，用于读取当前噪声水平或数据包统计等数值，以及更改增益水平、S和C等 参数。因此，它们便于对调制解调器进行控制，并在进行实验时调整参数。

4硬件评估

我们对硬件进行了评估和验证，重点是接收滤波链和功率放大器的功耗及质量。为此，我们构 建并分析了六块主板(MB)、八个接收器(RX)、七个默认(TX)发射器以及七个桥接(TXB)发射器。

4.1接收器分析

测试设置。我们通过实验室测试验证了接收器的增益和滤波器特性。首先，我们确定 了从接收器输入到输出（ADC输入）的传递函数。其次，我们将水听器连接到接收器输入 端，并测量输出端的噪声水平。我们在第二级的所有增益设置下（第一级固定在较高增益） 进行了所有测量[...]。我们对一个接收器连接不同发射机的情况重复了这两项测量，以 评估信号路径切换的影响。

采用该配置后，预期增益范围为60dB至96dB，通信距离超过100米，并在约2米的距 离上无信号削波（对于最低增益水平）。所有测量均使用TiePieHandyscopeHS5完成， 我们对其编程以向分压器提供正弦信号，并通过100dB的信号衰减获得输入

实际场景中预期的电压（参见第2.3节）。分压器的输出通过一个5.6 nF2 去耦电容连接到接 收器/发射器输入端。一个Python脚本自动运行所有测试，通过设置接收器增益并调节函 数发生器输出，使模数转换器输入端的目标电压在通带内达到大约2V至3V的峰峰值幅度。 随后，该脚本生成频率从0kHz到500kHz的正弦信号，频率步长为390.625Hz（FSK频 率间隔的一半；参见第3.2节），低于100kHz时采用此步长，高于100kHz时步长为6.25 kHz。所有测试信号持续时间为2.56ms，在信号前后各有0.2ms的短暂时静音期（0V直 流输出）。函数发生器和示波器的采样率为5MHz。我们通过将输入和输出信号与输入衰 减因子进行缩放后做互相关，确定每个频率的增益。通带内的平均增益由此获得。噪声系 数根据交流有效值输出计算，使用14位分辨率和1V量程。

传递函数。图11显示了一个接收器的传递函数。结果具有代表性。这些图清楚地表 明了传递函数相对于理想行为的正确形状。在上限截止区域存在一些偏差（实际低通的截 止频率略高于理想值），这是由于电容公差造成的（我们使用了5%元件，并确认其数值与 标称值存在几个百分点的偏差）。然而，所观察到的偏差仍在所用滤波器设计工具显示的 预期偏差范围内。对于高通部分，这种影响较小，因为实际电容值更接近标称值（我们通 过测量也证实了这一点）。末级放大器中运算放大器的增益带宽积会降低高增益时的带宽， 从而限制了可实现的最大增益。

图中还显示，由于高通和低通滤波器的级联，实际的3dB截止频率发生了偏移。结果， 通带比通常期望的更宽，但也更加平坦。对于低于10kHz的频率，由于电路噪声与可用示 波器分辨率的共同作用，传递函数实际上被截断。

发射器的影响很小，如图11(b)所示。总体放大略有下降，可能是由寄生电阻和电容引 起的。对于高增益，表现出低通特性，导致通带内出现轻微但无害的负斜率。

增益与噪声。根据传递函数，我们计算了通信频带内的平均增益，如图12所示(a)。该图 显示了各个接收器之间的偏差较小，并且

放大特性一致，偏移量小于2分贝。值得注意的是，增益步长接近期望的6分贝（三步长）， 仅有轻微衰减——在最高增益设置下，大约差1分贝。连接发射器后，增益略微降低1分贝 至2分贝，但在不同增益级别和不同发射机板之间表现非常一致。

图12(b)以对数尺度显示噪声系数。噪声在不同接收器和增益级别之间保持一致，并 遵循6dB步进，在高增益设置下呈现出增益与噪声比增加的趋势，因为在较高增益时，末 级放大器表现出低通特性——其截止频率随增益增加而降低。连接发射器后，噪声的降低 程度与增益降低程度相似，意味着信噪比不受影响。对噪声频谱的进一步观察（未显示） 表明，模拟电源和SPI芯片选择是噪声的主要来源。尽管低压差稳压器有效降低了整体电 源噪声，但转换器相对较低的开关频率（略高于100千赫兹）在频谱中仍然可见。100千赫 兹整数倍处的尖峰来自SPI芯片选择线。尽管可能还有改进空间，但当前噪声水平可以接 受。

4.2发射机分析

传输质量是实现成功通信的关键因素，因此我们通过安捷伦MSOX3014T示波器连接 AS‐1水听器对发射机的输出进行了分析。输出电压直接在发射机的输出端测量，即跨接在 水听器两端。调制解调器以最大幅度生成正弦测试信号。图13（a）展示了通信频带内三个 频率下的结果。同类型设备之间的输出电压一致性良好，变化最多为1分贝（对于TX‐4和 TX‐5），这源于元件差异（我们在放大部分使用了新的一批电阻）。在50千赫兹时，所有 输出电压均在理论值的1分贝范围内。对于桥式放大器，差距略大，主要原因是由于输出电 压和电流较大，导致收发切换开关中的损耗更高。随着频率升高，输出电压衰减是预期现 象，这是由于重建（低通）滤波器造成的1分贝至2分贝的衰减。桥式放大器产生具有预期 衰减的纯净正弦输出。然而，对于低功耗发射机，我们在75千赫兹处观察到 −3分贝，在 87.5千赫兹处几乎达到 −5分贝，分别如图所示。其原因是我们使电源工作在其最大电流 输出附近，同时数模转换器也接近其在建立时间和压摆率方面的物理极限。然而，如果发 射信号由多个正弦波组成——如我们的

第3.2节所述的传输方案——此时伪影变得不显著，低功耗发射机可无限制使用。图13（b） 显示了一个前导码和一个数据包中两个符号的频谱。每个前导码符号包含两个正弦波，每 个数据符号包含六个（C= 6）。该图表明，在实际应用中，除了预期的主导频率成分外， 并未出现其他伪影。幅度衰减是由均衡引起的。

4.3功耗

一个主要的设计方面是实现整体低功耗，以便ahoi调制解调器可以通过小型专用（可充电） 电池或 μ自主水下航行器的主电源供电，而不会影响任务时间。为了更详细地了解功耗情 况，我们对各个组成部分进行了单独分析。除非另有说明，我们使用两个Voltcraft VC270万用表测量供电电压和电流消耗，以计算功耗。所有测量结果均包括开关转换器引 入的损耗。

主板。在200千赫的采样频率下，所分析的六块主板在监听模式下的功耗范围为195毫 瓦至205毫瓦，平均为200毫瓦。考虑到所有信号处理均由 μC完成，该功耗处于商用调制 解调器的范围内（参见第2.2节）。接收和传输期间的功耗受并行比特数量的影响C但与监 听模式下的功耗相近。由于监听占主要部分，且传输功耗主要由发射板的功耗决定，因此 我们未对这些状态下主板的确切功耗进行更详细的检查。

接收器。在睡眠和监听模式下测量了接收器的功耗。将水听器连接到接收器，并将增 益设置为3级（66分贝）。通过额外的测量，我们确认增益水平对功耗影响极小，因为使 用电位器不会改变相应增益级的输出负载阻抗。平均功耗为99毫瓦，在六块电路板之间的 范围为98毫瓦至101毫瓦。所有情况下的睡眠功耗均低于0.2毫瓦，与未浸入水中的 μ自主 水下航行器即使在待机时也消耗数瓦相比，可忽略不计。功耗数据显示，该接收器在具备 良好滤波器和增益性能的同时具有极低的功耗。监听模式下总功耗中仅有三分之一来自接 收器本身。

发射器。对于两种发射器类型，睡眠模式下的功耗均低于1毫瓦，因此当调制解调器处于 监听模式时，该功耗可以忽略不计。然而，在空闲模式下，功耗的

低功耗发射机平均功耗上升至339毫瓦，而桥式放大器消耗791毫瓦，由于公差原因，功耗范围在 768毫瓦到821毫瓦之间。

接下来，我们分析了每种发射器类型的一个原型在连接AS‐1水听器并浸没于水中时传 输过程中的功耗。我们发送了一个启用了均衡的短数据包，同时使用安捷伦 MSOX3014T示波器记录通过2.1Ω分流电阻的供电电压和电流消耗。根据这些波形，我们 计算了前导码（两个正弦波）和有效载荷（四个正弦波）传输期间调制解调器及发射机部 分的平均功耗。图14展示了调制解调器与发射机功耗的分解情况。在数据传输过程中，桥 式放大器的总功耗从1.1W（最低输出级别）增加到2.1W（最高输出级别），而低功耗放 大器的功耗为740mW。对于短距离应用（最远100米；见第5.7节），从功率效率角度而 言，低功耗发射机是更优的选择。因此，通信距离的增加带来了显著的功耗代价，在数据 传输和前导码传输中分别高达190%和230%。其中仅有很小一部分功率消耗是由于水听器 输出增加所致。在输出级别3时，两种发射器类型的输出几乎相等，但功耗代价仍分别达到 83%和85%。

摘要。在空闲和接收模式下的总功耗平均为300毫瓦，在睡眠模式下为几毫瓦，因此ahoi 调制解调器与商用设备相当。在传输期间，功耗会根据所使用的发射板上升至2.1瓦或750毫 瓦。对于数百米的通信距离，我们认为较高的功耗是可以接受的。根据这些数据以及典型任务 持续时间最长为5小时的情况，使用额定电压为11.1伏特、容量低至135毫安时的锂聚合物电 池，即可使我们的调制解调器运行于监听/接收模式。若使用11.1伏特、1000毫安时的电池并 采用混合模式操作——例如每30秒进行一次短时间传输，即大约5%的发射时间——桥接发射 机的工作寿命约为28小时，而低功耗发射机则为34小时。当使用像MONSUN这样的 μ AUV主电源供电、配备11.1伏特、4.5安时的锂聚合物电池执行5小时任务时，调制解调器仅 消耗其主机能量预算的4%。若为调制解调器配备专用电池，则175毫安时的容量就已足够。 低功耗发射机的相关数值要小17%。

4.4处理延迟

信号处理是实时进行的。提供给数模转换器的所有样本都是即时计算的。在接收过程中，每个符号 在下一个符号结束前完成解码。最终数据包处理需要 46 μ秒（用于头部）加上每字节有效载荷额外 的 5 μ秒；例如，一个96字节的数据包 有效载荷在 520 μ秒内被解码，远低于所使用的12毫秒收发转换时间（用于稳定电源以及安 全切换水听器连接的输入和输出模式）。对于数据包接收，我们使用了256个样本的小缓冲 区来补偿短暂的延迟，例如在解码符号时。每个调制解调器都会记录缓冲区溢出情况；在 我们进行的实验中，传输或接收期间从未发生过这种情况。

5实际水下通信实验

我们报告了在静态场景下通过广泛的通信实验获得的关于声学调制解调器的实际经验。移 动情况下的通信质量将在第6节中进行评估。本研究旨在展示我们调制解调器的基本功能， 解释实际现象，并将预期与实际观察结果相对照。我们还希望展示水下通信及算法开发的 研究方向。

5.1实验设置

经过数天的初步测试后，我们于2018年11月11日上午10点至下午6点，在汉堡南部图斯·芬 肯韦尔德码头开展了一整天的户外实验。该码头位于易北河的一条支流上，深度根据潮汐 情况在约3.5米至7.5米之间变化。实验当天高潮时间约为下午2点，水温为99◦℃，水面波 浪稀少且轻微。盐度为0.68‰，由此计算出声速为= 1447.7米/秒。环境数据由Sea&Sun技 术公司生产的专业CTD‐48探头记录[62]。

我们共部署了六个调制解调器，其中一个作为发送器（位置 S），其余五个作为接收 器（位置 A到 E）。位置和视距距离如图15所示。我们使用卷尺布置调制解调器，并利用 徕卡DistoA5激光测量仪测量精确的视距距离。调制解调器的电子设备部署在码头上，水 听器则浸没在水面以下1.5米处。所有调制解调器均通过串行线各自连接一台笔记本电脑， 接收端笔记本电脑通过无线网络由发送端笔记本电脑控制。除非另有说明，

•位于位置 S的发送器每隔750毫秒发送200个数据包，每个数据包的有效载荷为8字节 （在传输之间留出150毫秒信道冷却阶段）；

•我们采用了第3.2节中详细说明的默认频率配置（在50千赫兹至75千赫兹频段B内，32个正交等 距频率，Ts= 2.56毫秒，且S= 3），以及 •调制解调器配备了桥接发射机。

我们使用了长度为Ps= 16个符号的前导码，接收器需要成功检测到Pr= 11个符号后，才运 行同步算法并等待帧定界符（SFD）。如果启用了自动增益控制（AGC），则在接收期间 将其目标电平设置为25%（整流平均），阈值分别为0.6和1.6（对应±4 dB或两个增益步长）。 这些参数是在早期实验中通过经验确定的。在大多数情况下，该配置使得接收期间的相对 信号幅度保持在30%–50%，在因噪声和反射引起短期幅度变化时留有足够的余量，以防止 过载，同时为成功解码提供足够的分辨率。在所有实验中，我们根据发射和接收电路以及 水听器的频率响应应用了发射均衡。由于在短距离下频率相关吸收的影响较小，因此未将 其纳入考虑。

请注意，结果是按照逻辑论证顺序排列的，而不是按时间顺序。遗憾的是，由于笔记本电脑电 池耗尽，部分结果无法获取，因为测试持续了超过8小时；这对我们的部分笔记本电脑来说时间过长。 我们并未在其他日期重复这些测试，也未从一开始就选择在不同日期进行测试，因为正如我们接下 来将展示的那样，即使在同一天，由于环境和条件的变化，比较和匹配结果已经十分困难。

5.2指标和记录的数据

以下评估中使用的主要指标是数据包接收率(PRR)，它表示接收到的数据包占发送数据包 的百分位数。我们使用该指标来量化整体通信质量，并比较不同的配置和设置。我们还记 录了每个数据包的归一化响度和接收信号强度指示(RSSI)。前者定义为（去均值后）信号 功率的平方根除以（去均值后）完美信号（全范围、无噪声、所有频率成分具有相等幅度） 的信号功率。从技术上讲，该值由一个无符号8位整数以百分位数形式报告，因此其范围被 限制在255%以内（超过此限制的数值将被截断），分辨率为1%。请注意，在接收机饱和 或过载的情况下，（模拟）信号会被截断，这意味着高于100%的数值实际上低于无范围限 制时应有的数值。RSSI是解码信号（比特）的平均相对幅度，以百分比表示。在扩频情况 下，仅使用最强的信号（比特），即用于解调判决的那个信号。对于具有均匀接收幅度的 无噪声信号，RSSI与响度相等；在存在噪声和回波的情况下，响度通常高于RSSI；而在接 收频谱严重非均匀的情况下，RSSI可能超过响度。请注意，为了提高结果的清晰度，我们 将响度和RSSI相对于100%以分贝表示（即100%=ˆ 0 dB）。

在每次实验中，所有调制解调器均统计了同步次数（前导码检测）、SFD（前导码之 后的SFD）以及成功接收的数据包数量。它们通过计数后续检测到的前导码符号数量（直 到接收到完整前导码或不再检测到后续前导码符号为止），来跟踪前导检测过程，以分析 同步过程并评估前导码长度的选择。在此需要指出的是，在同步失败或SFD检测失败后， 信道上针对数据包包头和有效载荷的后续信号可能由于频率串扰而产生关于前导码符号检 测的误报。通常情况下，在一次数据包传输过程中出现包含SFD的完整前导码的概率很低。 如果错误地检测到了包含SFD的完整前导码，则该情况会在数据包接收过程中因出现过多 比特错误或校验和错误而被处理。这意味着完全解码的数据包（以极大概率）是有效的。

5.3距离、位置和接收增益

首先，我们研究了距离、位置和接收增益水平对包接收率的影响。图16展示了所有接收器位置 在自动增益控制下的包接收率和平均增益分布结果。

分组接收率。对于