Bellhop 模型在水聲網絡仿真中的實現和應用

劉奇佩 ,劉 琨 ,羅逸豪 ,吳鑫瑩 ,周河宇

(1.中國船舶集團有限公司 第710 研究所,湖北 宜昌,443003;2.國家計算機網絡應急技術處理協調中心 黑龍江分中心,黑龍江 哈爾濱,150001;3.華東理工大學 藝術設計與傳媒學院,上海,200030)

0 引言

水聲網絡(underwater acoustic networks,UANs)可以用于海洋資源探索、輔助導航、自然災害預警以及海域監控等多個領域[1-5],在軍事和民用方面表現出巨大潛力,近年來受到各國研究人員的廣泛關注。UANs 底層協議的設計關乎整個網絡的性能,而水聲信道的特性又是UANs 不同于其他形式傳感器網絡的關鍵,因此,一個接近真實情況的水聲信道模型(underwater acoustic channel model,UACM)對于UANs 協議的開發極為關鍵,能夠具備理論UACM 難以做到的對于多徑效應、聲影區等的仿真,從而使UANs 協議的前期開發更加準確快捷。

針對UACM 的真實建模問題,國外機構開發了Bellhop 水聲信道模型[6],利用射線聲學追蹤水聲信號在不同水域條件下的每條聲線,進而計算出更為真實的信道參數。但不足是該模型自成體系,只提供了若干可執行文件供用戶使用,無法直接用于現有的網絡仿真軟件,限制了其在UANs仿真中的應用。

基于上述問題,文中研究了Bellhop 水聲信道模型在UANs 仿真中的實現和應用,通過配置Bellhop 信道參數、解析Bellhop 中間文件、定制UACM 接口等操作,成功擴展了NS3 水聲信道模塊[7],取得了較為精準的結果。

1 相關研究

1.1 NS3 水聲網絡框架

網絡仿真技術主要利用數學建模的方法來模擬網絡行為,通過對網絡性能的統計和分析來衡量網絡協議在特定網絡結構下的性能表現,其高效、靈活、低成本和快捷性成為協議開發的重要手段。

得益于技術發展,近年來可用于UANs 的仿真工具層出不窮,其中一個較為突出的便是NS3,該工具以C++編寫和開源的特性廣受研究人員青睞。NS3 是一個面向對象的離散事件網絡仿真工具,在運行時,其時間線并不以現實時間為準,而是提前將所有事件按時間順序存儲在一個事件隊列中,在一個事件執行完畢后直接跳轉到下一個事件,因此執行效率取決于協議的復雜程度。NS3雖然開源,但有一個穩定的官方團隊不斷對軟件進行管理和升級,同時還有著龐大的社區不斷貢獻開發者的代碼。到目前為止,已具備多達數十個功能模塊,涵蓋了Internet、802.11 及WiMAX等主流研究方向。

除此之外,NS3 還提供了一個專用于UANs 仿真的工具包uan,具備對水聲網絡層協議和多路訪問控制(multiple access control,MAC)協議的仿真能力,其數據包的基本流向如圖1 所示。

圖1 uan 框架和數據流向Fig.1 Framework and data flow direction of the uan

該UACM 能夠設置噪聲模型和傳播模型,進而通過計算節點間的距離求得數據包在目的節點的接收信噪比,再求得丟包概率。可以看出,在上述過程中數據包的投遞是廣播的,符合水聲信道的無線特性,但其他過程使用了理論模型,無法有效針對節點的部署位置和海洋環境的時-空變化進行精準分析,限制了其用于實際環境仿真時的精確度。

1.2 解決方案探索

針對上述問題,國內外學者進行了不同方面的技術探索。李莉等[8]研究了將世界海洋仿真系統(world ocean simulation system,WOSS)[9]與NS-Miracle 進行結合的擴展UACM,能夠在網絡仿真中考慮真實海洋環境,實現了較為精準的信道建模。WOSS 是一個由帕多瓦大學SIGNET 實驗室推出的海洋環境模擬系統,收集了世界各地海洋包括聲速剖面、等深線剖面和海底沉積物類型等具體參數,并使用數據庫技術進行封裝,用戶可以使用官方提供的接口獲得較為精準的水聲信號衰減、功率延遲分布和時延,進而將其用于水聲信道建模。然 而,NS-Miracle 是一個基于NS2 的擴展版本,已有20 年歷史且早已不再更新,使用OTcl 和C++進行編程的特點也使得其門檻較高,不利于學習和使用。此外,WOSS 的數據庫大小接近4G,其配置和使用為用戶來帶來較大不便,且需不斷進行調試,嚴重阻礙了協議開發進程。蘇毅珊[10]和Zeng[11]等另辟蹊徑,從半實物仿真的角度入手,嘗試將仿真平臺接入真實水聲信道,利用波形級調制解調算法計算聲信號在水下環境中的傳播時延和誤碼情況,進而對UANs 協議進行衡量和改進,開創了一條新思路。但該方法只能用于實驗室測量,小范圍的水池和水箱環境無法模擬出海洋對水聲信號的復雜作用,且實現起來網絡規模受限,無法適應日益增長的大規模UANs 仿真需求。

考慮到上述方案的局限性,文中設計并開發了一個基于Bellhop 的NS3 水聲信道模型,通過用戶根據需求自定義聲速剖面和海底、海面類型,然后調用Bellhop 模型生成聲線文件并存入數據庫,再通過信道模型根據目的節點的位置查詢相關衰減和時延信息,最終根據數據包的接收信噪比決定是否進行丟包。

該方案優勢為: 1) 可完全兼容NS3 原有框架,兼顧了模型精確度與協議開發效率;2) 提供了詳細的設計思路和算法流程,方便進行移植開發。

2 Bellhop 模型在NS3 水聲網絡仿真中的實現

2.1 Bellhop 水聲傳播模型

在水聲信道和水下聲場的計算和仿真中,Bellhop 是一個常用工具,可以用來預測海洋環境中的聲壓場[12]。Bellhop 利用射線理論計算聲線在海洋環境中的傳播行為[13],以獲得聲信號的本征聲線和傳播損失等實用數據,其基本原理是,圍繞聲源中心射線構建的波束具有以下聲壓場表達式

式中:s為沿中心射線的弧長;n為鄰域接收位置到中心射線的法向距離;ω為聲信號角頻率;τ (s)為聲信號相位延遲。

對于具有高斯形態的波束,A(s)和 ?(s,n)可 表示為

式中:A0為常數,與聲源類型相關;p(s)和q(s)分別為由高斯波束束寬和曲率導出的復弧長及其相對變化。

基于高斯射線理論的波束傳播衰減情況如圖2 所示。

圖2 基于高斯射線理論的波束傳播衰減Fig.2 Transmission loss for a geometric Gaussian beam

使用時,Bellhop 會綜合考慮聲速剖面、海底地貌以及聲線在海洋界面中的反射和折射情況,計算得到較為精準的傳播損失和功率延遲分布信息,其運行流程如圖3 所示。

圖3 Bellhop 使用流程Fig.3 User flow of the Bellhop model

Bellhop 的輸出文件主要有聲線追蹤文件、傳播損失文件及聲線延遲和幅度文件3 類,分別通過在環境文件中指定不同的仿真類型獲得。其中,聲線追蹤文件記錄了從聲源能夠抵達目的位置的所有本征聲線傳播路徑;傳播損失文件記錄了聲信號在觀測區域內的衰減;聲線延遲和幅度文件記錄了聲線到達觀測區域各個位置的延遲、幅值及相位等信息。

2.2 基于Bellhop 的NS3 UACM

可以看出,Bellhop 產生的聲線延遲和幅度文件包含了進行網絡仿真時信道模型需要的所有信息,如信號的時延、衰減以及功率延遲分布信息,這些信息有些可直接獲得,有些則需要進行簡單處理。文中設計并開發的基于Bellhop 的UACM主要流程如圖4 所示。

圖4 基于Bellhop 的UACM 流程圖Fig.4 Flow chart of the UACM based on Bellhop

具體步驟如下。

1) 根據需求配置Bellhop 環境文件*.env。

當該文件包含聲速剖面、海底/海面反射系數、波束指向性以及運行類型等信息時,只需提供該文件即可運行Bellhop 內核。如果模擬的環境具有較復雜的聲速剖面和海底深度,則可以分別提供,這一點與Bellhop 正常使用無異。

需要注意的是,在環境文件中還指定了聲場區域大小和分辨率,通過設置聲源和觀測點的數量以及分布來確定,它們共同構成一個網格狀平面,最后由Bellhop 內核計算網格點位置的聲線信息。通過這種方式可將連續問題離散化,達到計算資源和精度的平衡。

2) 調用Bellhop 內核處理步驟1)中產生的環境描述文件,生成相應的聲線追蹤文件*.ray。

3) 解析步驟2)產生的聲線追蹤文件,根據信號的接收位置提取到達該位置每條聲線的主要信息,計算得到該信號的分組數據協議(packet data protocol,PDP)和衰減信息,并將上述信息存入數據庫。

在該步驟中,主要提取的信息有幅值(mMag)、相位(mPha)、時延(mDel)、發射角度(mSrcAng)和接收角度(mRcvAng),然后通過圖5 所示算法偽代碼對這些信息進行處理,得到所需結果。

圖5 PDP 和衰減計算方法Fig.5 Method to calculate the PDP and attenuation

在該算法中,聲線的數量可以通過聲線追蹤文件進行提取,位置信息由環境文件設置,以一定分辨率在整個海域呈網格狀,如圖6 所示。

圖6 網格狀聲場數據Fig.6 Mesh grid shaped data of acoustic field

4) 使用步驟1)的相同參數對NS3 水聲信道模塊進行配置。

由上文可知,數據庫中存儲的聲線信息也是離散的,以三維變量觀測點位置信息(聲源深度、接收深度和水平距離)為索引,分辨率由垂直步長和水平步長決定,因此,該信道模塊在提取所需信息時,需要以相同的索引進行檢索。

5) 建立仿真腳本,使用步驟4)配置的水聲信道模塊進行仿真。

仿真過程中,大多數情況下接收節點位置未能位于網格點,因此無法直接讀取數據庫中存儲的該點位置聲場信息。為有效提取精確的聲場信息,使用最鄰近網格點取值法進行近似,以一個點最近的網格點位置代替該點位置信息進行檢索。

該過程可以表示為

式中:L′為數據接收節點的位置,包含深度和水平距離;L為數據庫中保存的所有網格點位置。

檢索后可得該位置的所有聲線信息,視其中幅度最高的聲線為直達聲,得到其傳播延遲,就可以使用信道模塊在該時延后將數據包分發給相應接收節點,實現數據在水聲信道中的無線傳輸。

3 仿真結果分析

對上文描述的基于Bellhop 的NS3 水聲信道模型進行性能驗證,對比該模型和理論信道模型對于網絡仿真的影響,所使用的具體仿真參數如表1 所示。

表1 網絡仿真參數Table 1 Network simulation parameters

所得整個網絡區域的衰減信息與理論模型的仿真對比如圖7 和圖8 所示。可以看出,使用理論模型的信號衰減以聲源為中心呈近似圓周分層,說明信號的空間衰減只與接受位置到聲源的距離相關;而使用文中采用的Bellhop 信道模塊時,信號的空間衰減還與接受位置的深度和水平距離相關,并出現了較為明顯的信號加強現象(位置在水平距離300～450 m),究其原因,是因為信號在海底產生了反射(即多徑效應問題),說明該方法確實得到了相比傳統理論模型更為精準的衰減結果。

圖7 理論信道模型的衰減Fig.7 Attenuation of the Thorp theoretical UACM

圖8 Bellhop 信道模型的衰減Fig.8 Attenuation of the Bellhop UACM

除此之外,在相同參數下使用MATLAB 對Bellhop 信道模型進行仿真,得到的信號衰減如圖9 所示。可以看出,其信號衰減趨勢與圖8 接近,也在水平距離300～450 m 形成密集的亮點,說明此處的信號存在疊加。

圖9 MATLAB 下Bellhop 信道模型的衰減Fig.9 Attenuation of the Bellhop UACM in MATLAB

使用CW 協議在不同信道模型條件下的性能表現如圖10 所示。不難發現,使用Bellhop 水聲信道模塊時,協議吞吐量趨勢與傳統模型基本一致,但整體性能差異較大,對比圖8 可以看出,這是由于信號在Bellhop 水聲信道條件下整體衰減較小,使得一些節點的接收信噪比較高,進而減小了誤碼率和丟包率。

圖10 不同UACM 條件下CW 協議吞吐量Fig.10 Throughputs of the CW protocol for different UACMs

結合上述結果可知,相對于理論模型衰減僅由距離決定,文中所開發的Bellhop 水聲信道模塊計算得到的信號衰減與聲源深度、接收深度及傳播距離等均有直接關系(實際上根據前文可知,影響聲線傳播的關鍵因素還有聲速剖面、海面海底反射系數等復雜因素,而聲源深度和接收深度是影響聲速剖面的主要參數),較好地模擬了聲線在水下復雜的傳播過程,因此在不同聲場區域具有與理論模型截然不同的傳播衰減,較大影響了協議的性能表現,對水聲網絡協議前期的開發和評估具有重要意義。

4 結束語

基于Bellhop 設計并開發了用于NS3 網絡仿真的UACM,將高斯射線理論用于水聲網絡協議仿真。結果表明,該模型能夠較為準確地模擬水聲信號在海洋環境中的傳播衰減和反射,可用于對傳統信道模型無法適用的特定水文情況(如淺海、深海聲影區)下水聲網絡協議進行前期開發、評估及改進,并為水聲網絡協議的開發和落實提供依據。