文献类型：期刊文章

作　　者：陈友淦[1,2,3] 许肖梅[1,2,3]

CHEN Yougan;XU Xiaomei(Key Laboratory of Underwater Acoustic Communication and Marine Information Technology(Xiamen University),Ministry of Education,Xiamen 361005,China;College of Ocean and Earth Sciences,Xiamen University,Xiamen 361102,China;Shenzhen Research Institute of Xiamen University,Shenzhen 518000,China)

机构地区：[1]厦门大学水声通信与海洋信息技术教育部重点实验室,福建厦门361005 [2]厦门大学海洋与地球学院,福建厦门361102 [3]厦门大学深圳研究院,广东深圳518000

出　　处：《哈尔滨工程大学学报》

基　　金：国家自然科学基金项目(41976178,41676024,41476026);深圳市科技计划基础研究面上项目(JCYJ20190809161805508).

年　　份：2020

卷　　号：41

期　　号：10

起止页码：1536-1544

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2017、CAS、CSCD、CSCD2019_2020、EI、IC、JST、MR、PROQUEST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：海洋环境大动态变化特性导致水声信道复杂的时-空-频变,传统水声通信技术难以有效地与之自适应匹配。目前仍无法研制出一种能在各类海洋环境下均满足水声业务指标的水声通信机,更难以在全天候条件下实现大规模、稳健可靠的水声通信组网应用。近年来,人工智能和大数据的迅速发展,为突破传统水声通信技术瓶颈、建设海洋物联网带来新思路。本文对国内外利用人工智能技术解决水声通信难题的研究状况进行了概述,结合水声信道特性梳理了水声通信领域应用人工智能技术的主要思路,围绕人工智能技术从水声通信物理层和网络层两方面进行归纳,最后对未来的人工智能与水声通信交叉研究进行总结展望。

关 键 词：水声 声通信 水声通信 人工智能 水下通信 机器学习  深度学习  海洋物联网  

分 类 号：TN929.3] O427.9]