随着人类对海洋战略地位、海洋资源开发、海洋科学研究价值认识的深化，世界各国都将对海洋的关注度提高到前所未有的战略高度。尽管我们可以通过卫星、舰船和潜艇等手段来实现海洋资源勘测、海洋环境监测和海域安全保障等重要任务，但是这些手段都无法长时间、近距离、无缝隙和实时地完成这些任务。近来随着科技的发展，水下传感器网络为完成这些重要任务提供了可能的解决方案。水下无线传感器网络主要以声波为无线传输的物理载体，通过散布在广阔水域的各类静态动态传感器节点收集信息，集数据获取、传输、处理和融合等功能为一体，是分布式智能化的网络系统。通信和定位是支撑水下传感网的两大核心关键技术。水声通信为节点间的信息交互提供链接渠道。水声定位为节点提供位置标定。另一方面，水下无人潜航器作为水下传感网的动态节点，可以搭载多种设备执行水下任务，其机动灵活性大大扩展了水下传感网的应用领域。由此，本中心的研究方向主要聚焦于水声通信、水声定位跟踪和无人潜航器三大方向。
跨介质传输
目前常用的水下无线通信方式包括水下声通信、水下光通信和水下电磁波通信。水声通信以其通信距离远、通信范围大的特点成为了水下无线通信最常用的选择，然而由于声音在水下传输速率只有1500m/s，还有水声无线信道时变性强、多普勒效应和多径效应严重的特性，导致陆地常用的无线通信算法和网络协议不能很好的直接应用在水声通信中。
本中心研发的水声通信系统针对水下环境存在的挑战，对陆地端的无线通信算法和网络协议进行了改进，实现了无线信息在水下的全方向、可靠、低功率传输。
通信算法研究
水声通信算法一般包括同步方案、信道编解码、调制解调方案、信道估计与均衡和上下变频几个部分，由于我们采用了多种调制解调方案，因此需要对每种调制方式进行单独的通信算法设计。
首先针对MFSK调制方式，我们采用了卷积码和哈达玛码联合编码的方案，在保证误码率要求的基础上兼顾了码率的灵活性，采用软解码的方式进一步提高了系统性能，由于MFSK抗干扰能力比较强，因此对于MFSK调制方式并不需要进行信道估计均衡。
对于OFDM调制方式，我们采用了LDPC编码方式，这种编码方式具有更强的纠错性能，可以针对不同的相位调制方式采用不同长度的LDPC编码以保证性能，信道估计方案中考虑到水声信道的稀疏性，我们采用了OMP算法来正交匹配稀疏信道，并利用时域均衡的方法消除信道的影响。
水声通信系统实现
本中心研发的ISEA水声通信机是一款基于OMAPL138（ARM+DSP）双核芯片的软件定义的水声调制解调器，其体积小巧可内置于水下设备中作为水下设备的无线通信模块。目前硬件板卡支持2路发送4路接收的功能，可以实现简单的水下MIMO通信。用户可以通过网线/无线与板卡的ARM端进行通信，通过ARM端来控制DSP端实现信号的收/发。
目前板卡已实现的物理层算法四种，分别为多载波MFSK、OFDM-QPSK、OFDM-QAM16和OFDM-QAM64，每种调制方式的性能指标如下：
跨介质海空协同系统
对于水下作业需要取回数据的问题，现有常用的方法是布置水下光缆网，或者将数据存在设备中，与设备一起取回。前者消耗大量人力物力，成本高昂，且灵活性差；后者无法将数据及时回传给工作人员，实时性差。针对这一问题，我们提出了一种跨介质的信息传输方案，能实现水下终端与陆上终端的实时数据交互。其基本思路是：潜器等水下终端在水下采集信息，通过水声通信机与水面上的浮标通信，将信息传到浮标中继，也可从浮标处获取来自陆地的指令；水面浮标作为中继，向下通过水声通信机与水下终端通信，向上通过无线模块与无人机通信；无人机在空中飞行拍摄，可以从空域做信息采集工作。同时，它还承担着陆上基站与海上浮标的中继作用；陆上基站是总控制室，负责处理水下传来的数据以及向水下终端发送控制指令。
在水下端，我们针对自主研发的水声通信机进行了优化，提出了一种自适应调制的方案，根据接收的信噪比情况反馈给发送端一段特殊的波形，发送根据反馈信息确定应该使用的调制方式和发射功率，这种方式在可以保证信息的可靠传输的条件下尽可能的降低系统的功耗；
在空中端，采用了Parrot无人机作为空中信息采集中心，通信方式为Wifi方式，通过对Parrot应用层的修改去除掉了与水下协议不兼容的Zeroconfig协议，提高了整个系统的传输效率，无人机具有两种功能，通过Ftp协议发送图片和直接通过Socket传输控制信息；
在浮标端，由于空中和水下带宽差距极大，因此作为中继的浮标需要针对带宽问题进行协议上的优化，考虑到无人机向下传输图片时，如果浮标直接按照Ftp协议向下转发数据，那么水下信道可能会在相当长的一段时间被占用为发图片信息状态，这样的话水下端既不能接受到控制信息，也不能向上反馈状态信息或控制信息，因此我们对浮标转发协议进行了重新的设计，采用了基于TDMA的转发方式，在发送图像数据的中间添加部分时间段来传输控制信息，以此保证系统的实时性。
水声定位
水声定位，作为支撑水下传感器网络的一大核心技术，能够为节点提供位置标定，从而使得由传感器采集的信息具有现实的意义。同时水下目标跟踪，通信路由以及协同作业的进行也离不开水声定位技术的发展。
水下环境与陆地环境间存在巨大区别。深海中难以布置参考节点，节点的漂移以及同步问题等都不可避免地影响着水声定位的开展。同时，水下声信号的传播时延，多径，时变以及节点能量消耗等问题也对水声定位技术的发展提出了新的挑战。目前，我国仅有少数机构在进行水声定位技术的研究，并且受人力，资金，市场需求的限制，与国外的发展水平存在一定的差距。
本中心“水下组”对水声定位的研究主要分为联合同步定位，机会式定位以及测距算法三个部分：
1）联合同步定位：基于时延的测距定位算法的实施，通常以节点间的同步为前提。而节点的同步也依赖于节点的位置信息。通过有效的联合同步定位算法，同时解决节点定位和同步问题，已成为“水下组”在水声定位中的一个研究方向；
2）机会式定位：锚节点的移动性，造成待定位节点仅在有限时间段内处于锚节点的通信范围内。而定位的成功性是由待定位节点是否接收到充分的数据来衡量的。因此节点的定位是机会式的。通过对机会式定位成功率的分析，进行定位算法优化，已成为“水下组”的另一研究方向；
3）测距算法：目前的水声定位多围绕测距定位算法展开，通过测量待定位节点与参考节点间的距离实现定位。在测距定位算法中，以RSSI，TDoA，ToA几种算法的应用最为广泛。这些算法主要通过接收信号的强度，信号传输时延实现测距。而如DV-Hop，DHL等的非测距定位算法，由于其较低的定位精度，应用并不广泛。目前，“水下组”主要采用ToA以及TDoA算法实现测距定位。
水下自主无人航行器
水下航行器可以分为自主式水下航行器（Autonomous Underwater Vehicle，AUV）、有缆遥控水下航行器（Remotely Operated Vehicles，ROV）和载人水下航行器等。相比于ROV，AUV活动范围更广、潜水深度更大、能适应更为复杂的工作环境以及不需要水面平台提供支持； AUV与载人水下航行器相比具有安全、结构简单、尺寸小、造价低等优点。AUV依靠自动控制系统与自身能源动力系统，在水下自主完成预设的目标和任务，在军事和民用方面均得到了广泛的应用。
近些年来，虽然水下航行器得到空前发展，但仍有大量难点需要突破。比如，AUV智能控制系统、精确的定位导航、水下通信等。本中心“水下组”致力于自主式水下航行器相关技术与难点的研究，主要研究内容分为理论和AUV研发两部分：理论研究主要包括如下几个方面：
1）AUV动力学建模：要实现AUV的自动控制，其自身动力学模型的建立是基础且重要的工作。此方向的工作主要是针对本中心自主研制的多款AUV进行模型建立、测试以及优化。
2）AUV多源信息融合技术：多源信息融合技术主要是对AUV接收或采集到的信息进行数据融合处理，从而得到有用信息。信息源主要包括AUV挂载的多个传感器以及水下无线网络中的其它节点。此方向工作主要是进行信息融合算法的设计与研究，以应对水下各种应用需求。
3） 除上述两个研究方向，本中心还在了包含水动力学分析，AUV机构设计优化，水下无线网络等多个AUV相关领域开展研究工作。理论研究的同时，本中心还自主研制了多款AUV：
AUV内部动力来自大容量电池，尾部配置4螺旋桨动力系统，内有压水仓可实现上浮与下潜，头部布置X型稳水姿态翼板，自身无舵，可实现水下各种姿态控制。AUV的研制工作和理论研究相辅相成，理论研究可以促进和带动AUV的研制工作，AUV可以作为实验平台为理论研究提供硬件支持。随着AUV相关研究的逐步深入，本中心后续还会开展多AUV水下组网等研究。
