TELKOM NIKA , Vol.11, No .3, March 2 0 1 3 , pp. 1173 ~ 1180   ISSN: 2302-4 046         1173      Re cei v ed O c t ober 2, 20 12;  Revi se d Ja n uary 6, 2013;  Acce pt ed Jan uary 16, 201 3   Characteristics Analysis of HFM Signal over  Underwater Acoustic Channels      Yuan Fei, Wang We n-J u n, Cheng En Ke y   Lab orator y of Under w a t e r  Acoustic Com m unic a tion a n d  Marine Inform ation   T e chnolog y ( X i a men U n ivers i ty),  Ministr y  of Educati on, P.R . *Corres p o ndi n g  author, e-ma i l : cheng en@ xmu.edu.cn       A b st r a ct   F o r puls e  co mpr e ssio n  ch aracteristics  a nd n o t eas ily  affected by   nois e , lin ear f r equ enc y   mo du latio n  sig nal  are w i de ly  used i n  u n d e rw ater acous tic communic a tion. T h is p a p e r an aly z e s  t h e   character i stics  of hyper bo lic fr equ ency  modu latio n  si g n a l  o v er un derw a ter  acoustic c h a n nels. C o mpar e d   w i th line a r freq uency  modu lat i on si gn al, hyp e rbo lic  freq uen cy mo dul atio has the s a me  perfor m a n ce o f   strong anti-n o i s e and anti- mult ip ath, w hat s  more, hyper b o lic frequ ency  mo du latio n  sig nal is better re sist  the influ enc e o f  doppl er. And  discuss ed the i n flue nce of  d o ppl er on si gn al , simul a tio n  res u lts show  that the   hyper bol ic freq uency  mo du lati on sig n a l  dete c tion rate  is  be tter than lin ear  freque ncy mo dul ation s i gn al  i n   the dop pl er en viron m e n t.    Ke y w ords : LF M, HF M, Doppler, underw a ter  acoustic ch an n e ls      Copy right  ©  2013 Un ive r sita s Ah mad  Dah l an . All rig h t s r ese rved .       1. Introduc tion  Ultra s ou nd formed as hyp e rboli c  modul ation  freque n c y (HFM ) is su ccessfully use d  in   ech o lo cation  by some a n i m als. And  HFM sign al  ha d been  used  in many ap plicatio n su ch as  synchro n ization, ech o  location, medica l enginee rin g  and so on [ 1 -3]. In this paper, an alysi s  of  the LFM  wa s given  as a  cont ra st to discu ss  th e cha r a c teri stic  about  the  HFM sign al over  unde rwater a c ou stic  cha n n e l.      2. HFM sign al charac teri stics   HFM sig nal is different from freque ncy linear  chan ge over time of LFM signal, it’s a  spe c ial  non -li near f r eq uen cy mod u latio n  sig nal , freq uen cy modul ation re gula r i t y for hyperb o lic  function s. HF M signal  can  be expre s sed  as:    1 ln ( 1 / ) () c o s [ 2 ] kt f ct k  (1)     Whe r e k is the signal sl o pe: 12 1 2 () / ( ) kf f T f f  , 1 f is startin g  frequen cy,  2 f is end  freque ncy. If  12 f f , signal rep r e s ent s HFM u p  swe ep si gn al, on the contrary, sign al  is HFM  down swee p sign al. The si gnal in stanta neou s freq ue ncy is      1 1 () 1/ i ft kt f  (2)     Instantan eou s frequ en cy is in the interv al [ 1 f 2 f ] over time to chang e in the hyperb o li c form.   HFM is  a do ppler i n varia n t signal, a s sume th e tra n sceiver  end  oppo site sp eed is v,  spe ed of sou nd is  c, the doppl er fa cto r  is 1/ vc  . The inst antane ou s freque ncy of  HFM  sign al be com e Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
             ISSN: 2302-4 046   TELKOM NIKA  Vol. 11, No . 3, March 20 13 : 1173 – 1 180   1174 1 () 1 () 21 / r r dt ft dt k t f    (3)     The ph ase  is 1 () 2 l n ( 1 / ) / r tk t f k  ,make delay 1 /( ) tv f k c  ,s () ( ) ri f tt f t  This prove that while HFM  signal have frequ en cy shif ted, there is a length of delay t , s o  that  the freque ncy - shifted  sign a l  with the origi nal sig nal ma tching.       0 0. 05 0. 1 -1 0 1 Ti m e ( s ) A m plit u d e LF M 0 0. 05 0. 1 -1 0 1 Ti m e ( s ) A m plit ud e HF M 0 0. 05 0. 1 0 500 1000 Ti m e ( s ) F r equ enc y ( Hz ) LF M 0 0. 05 0. 1 0 500 1000 Ti m e ( s ) F r equ enc y ( Hz ) HF M     Figure 1. Time domain of u p  sweep  sign al      3. The chara c teris t ics of  HFM signal i n  under w a t e r  acous tic c h annels    3.1. White G a ussian nois e    As we all kn o w , LFM sign a l  has a stron g  resi stan ce t o  white Gau s sian noi se, b e ca use   of  it s self - c o r relat i on [ 4 ,  5]  cha r a c t e ri st i cs.  A nd  HFM  sign al also h a ving a go od  self-co rrel a tion  cha r a c teri stic. As can be seen from Fig u re 2,  the co ntrast effect betwe en HF M signal and  LFM  sign al is b a si cally the sa me, the self-correl a tion  p eak of o u tput  matchin g  si gnal is  evide n t at  highe r SNR,  and  side l obe  is cl ean. At l o w SNR,   sid e  lobe  ene rg y beco m e la rge, but the  si gnal  self-co rrel a tio n  pea k is  still evident. It shows that  wh ite Gaussia n  noise only influen ce the si de   lobe of the ou tput matching  signal, self-correlation p e a k  is still evide n t.    3.2. Multipath   The influe nce  of multipath are very  seri o u in u nde rwater a c ou stic  comm uni cati on [6], it  cau s e s  ampl itude attenu ation and in ter-symbol  i n terferen ce. Signal whi c h  pass throu gh  multipath ch a nnel may be  expre s sed a s  [7]      1 0 1 () () ( ) N ii i yt a c t a c t   (6)     The first com pone nt is the  signal  of first  arrive  at the  receiving en d, the other  N-1  co mpon e n ts  that amplitud e attenuation i a , delay i Figure 3 sh o w s u nde rwater acou stic li ne and im p u l s e re sp on se  of multipath simulation   cha nnel, tran smissio n  sig nal pass through si m u lat i on cha nnel  will become multipath del ay  sign als. Figu re 4 sho w s wi th the influen ce of  multipa t h [8], the matchin g  outpu t effect of HFM  sign al and LF M signal is b a si cally the same. T herefo r e HFM  signa l and LFM sig nal have alm o st  the same anti-multipath  capability.  Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
TELKOM NIKA   ISSN:  2302-4 046     Cha r a c teri stics Analysi s  of HFM Signal o v er   Und e rwat er Aco u sti c  Chann els (Y UAN Fei)  1175 0 500 10 00 150 0 2000 0 0. 2 0. 4 0. 6 0. 8 1 1. 2 LF M  s e l f -c orr e l a t i on pea k ( 1 0dB ) N o r m al i z ed a m pl i t ude 0 50 0 100 0 1 500 20 0 0 0 0. 2 0. 4 0. 6 0. 8 1 1. 2 H F M  s e l f - c o r r e l a t i on  pe ak (10d B ) N o r m al i z ed a m pl i t ude 0 500 10 00 150 0 2000 0 0. 2 0. 4 0. 6 0. 8 1 1. 2 L F M  s e l f - c or rel a t i on peak ( - 20d B ) N o r m al i z ed am pl i t ude 0 50 0 100 0 1 500 20 0 0 0 0. 2 0. 4 0. 6 0. 8 1 1. 2 H F M  s e l f -c orr e l a t i on  pea k ( - 2 0 d B ) N o r m al i z ed am pl i t ude   Figure 2. The  influence of noise on self-correl a tion pe ak    0 50 0 10 00 1 500 -1 2 0 -1 0 0 -80 -60 -40 -20 0 20 U n de r w a t er  ac o u s t i c   l i n e di s t anc e (m ) dept h ( m ) 0 0. 01 0. 02 0. 03 0. 0 4 0. 05 0. 0 6 0 1 x 1 0 -4 Ti m e ( s ) A m pl i t ud e I m pu l s e res p ons e     Figure 3. Und e rwater a c o u s tic Lin e  and i m pulse re sp o n se      3.3. Doppler   The influen ce  of dopple r  on signal is fre quen cy offset and time expan sion/ com p re ssi on  [9], it change s sign al mod u lation frequ ency rate an d cau s e s  sig nal mismat ch  with the local   correl ation si gnal. If doppler is small, the si gn al is a narrow-b and ra nge, time expan sio n comp re ssion  has little in fluence on  signal, do pple r  effect sho w  only th e frequ en cy shi ft.  Assu me LFM  signal h a s a  freque ncy offset  d w , the expression i s      2 0 ( , ) c os[( ) / 2] / 2 / 2 dd d ct w w w t u t T t T   (7)   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
             ISSN: 2302-4 046   TELKOM NIKA  Vol. 11, No . 3, March 20 13 : 1173 – 1 180   1176 0 0. 0 2 0. 0 4 0. 06 0. 08 0 1 2 x 1 0 -4 R e l a ti v e  d e l a y( s) A m pl i t ude LF M 0 0. 02 0. 0 4 0. 0 6 0. 0 8 0 1 2 x 1 0 -4 R e l a ti v e  d e l a y ( s) A m pl i t ude HF M     Figure 4. The  influence of multipath on  self-co rrel a tio n  pea     After pass through the mat c he d filt er, the resulting si gnal is       0 sin 2 2 co s 2 d d d wu t Tt w u wt T t T wu t         (8)     That  2 uM , M for modulatio n freque ncy rate  of LFM sign al . The doppl er freque ncy sh ift will  cau s e the match output sign al’s lobe s br oa den, the peak am plitude attenuation and p eak  loc a tion offs et. If  s e / d wu , frequen cy offset cau s e the a m plitude of  match o u tput  peak  redu ce   and the pea k po sit i on offset  T .   If Doppler is  strong, it not only cause the fr equency shift, as  well  as time expansion /  comp re ssion.  Assum e  the Dopple r  cau s e freq uen cy  shift of signal in transmi ssi on, that the  relative veloci ty between sendin g  and receivin g end  is  v, speed of  soun d is c, the dop pler fa ctor  for 1/ vc  . For LFM sign al, unde r the influence of freque ncy shift and time com p ressed,  the insta n tan eou s fre que ncy be co me   0 () ' d f tf M t  2 ' M M  , s y mbol  time is  / T , and si gnal  n o  long er m a tch with the  ori g inal  sign al[10]. HFM si gn al is diffe rent  from LFM   sign al, according to formul a (3), HFM si gnal c an effe ctively resi st the influen ce  of dopple r .   As can be se en from Figure5, delay time T1 and T2 of LFM signal  is not equal, and the   modulatio n freque ncy rate  chang es si g n ificantly, si g nal no longe r match. Dela y time T1 an d T2   of HFM signa l are equal that prove the modulatio n freque ncy rate doe s not cha nge, HFM sig nal   can find a d e l a y time to match the origi n al sign al.  Figure 6 sh o w sign al self -co r relation p eak h a ve different level of  amplitude  ch ange a nd  pea k po sition  offset, the modulatio n fre quen cy  rate  of HFM si gn al doe s not chang e und er  the  influen ce of  doppl er,  whil e LFM  sig nal  no lo nge r m a tch,  so the   self-co rrel a tio n  pea of HFM  sign al ch ang es smalle r than LFM si gna l.      Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
TELKOM NIKA   ISSN:  2302-4 046     Cha r a c teri stics Analysi s  of HFM Signal o v er   Und e rwat er Aco u sti c  Chann els (Y UAN Fei)  1177 0 T/ D T fm i n fm i n * D fm a x fm a x * D T2 T1 LF M Ti m e F r eq uen c y 0 T/ D T fm i n fm i n * D fm a x fm a x * D T2 T1 HF M Ti m e F r eq uen c y     Figure 5. The  influence of Dop p ler o n  m odulatio n freq uen cy rate     0 0. 005 0. 01 0. 01 5 0. 02 0 0. 1 0. 2 0. 3 0. 4 0. 5 0. 6 0. 7 0. 8 0. 9 1 R e l a ti v e  d e l a y ( s ) N o m a l i z ed a m pl i t ude     up- L F M dow n - L F M 0 0. 005 0. 01 0. 015 0. 02 0 0. 1 0. 2 0. 3 0. 4 0. 5 0. 6 0. 7 0. 8 0. 9 1 R e l a t i v e  del ay ( s ) N o m a l i z ed a m pl i t ude     up -HF M do wn -HF M     Figure 6. The  influence of 30m/s relative velocity on self-co rrel a tio n  pea     Furthe r study  the amplitude variation of the  self-co r relation pea k unde r the influen ce of   Dop p ler, ana lyze the ch ange s of se lf-co rrel a tion  peak by the influence of time-varying,  freque ncy offset and both  cau s e d  by Dopple r . Fi gure7 sho w s HF M signal is capabl e of strong   resi stan ce to  the influence of Doppler.  Ev en under the influence of strong dopple r , the peak  amplitude is  still large. Howeve r, the peak  amplitude of LFM  decreased  rapi dly with doppler  enha nced, which  seri ou sly affect the sig nal demo dula t ion judgme n t.  Acco rdi ng to  formula (8 ),  shorte n sy mbol time wi ll redu ce the  chan ge of LFM self- correl ation  peak caused by  frequ ency shift. For LFM si gnal,  shor ten symbol time effectively  resi st the influen ce of Do ppler, and sh orten symb ol  time has almost no effect of resista n c e to   Dop p ler fo r H F M sign al.    Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
             ISSN: 2302-4 046   TELKOM NIKA  Vol. 11, No . 3, March 20 13 : 1173 – 1 180   1178 0 10 20 30 40 0. 6 0. 7 0. 8 0. 9 1 () R e l a ti v e  v e l o ci t y m / s N o r m a l i z ed  p eak   am pl i t u d e () L F M B = 5 kH z,T = 2 0 m s     D oppl er F r e quenc y  of f s e t Ti m e  v a r y 0 10 20 30 40 0. 9 0. 92 0. 94 0. 96 0. 98 1 () R e l a t i ve  ve l o c i t y m / s N o r m a l i z ed  p eak   am pl i t u d e () H F M B = 5 k H z , T = 20m s     D oppl er F r eq uenc y  of f s et Ti m e  v a r y 0 10 20 30 40 0. 8 0. 85 0. 9 0. 95 1 () R e l a ti v e  v e l o ci t y m / s N o r m al i z ed peak  am pl i t ude () L F M B = 5 kH z,T = 1 0 m s     D oppl er F r e quenc y  of f s e t Ti m e  v a r y 0 10 20 30 40 0. 9 0. 92 0. 94 0. 96 0. 98 1 () R e l a t i ve  ve l o c i t y m / s N o r m al i z ed peak  am pl i t ude () H F M B = 5 k H z , T = 10m s     D oppl er F r eq uenc y  of f s et Ti m e  v a r y   Figure 7. Amplitude of self -co r relation p eak  cha nge  with frequ en cy offset      4. Simulation  The system para m eters  f o the simul a tion  are indi cated in T able 1  and  used t he BOK  system, up  swee p sig nal repre s e n t the symbol "1 ",  down sweep si gnal  re pres en t the symbol "0".      Table 1. System simul a tio n  para m eters  Parameter  value  Signal sw eep f r e quenc S y mbol time  band w i dth   Sampling rate   Relative velocity   15kHz-20kHz  20ms  5kHz  40kHz  30m/s      Figure 8 sho w s the sim u l a tion re sults  of det ection  perfo rman ce  unde r the influen ce of  Dop p ler. Bet w ee n -24 d B to -10dB, the  HFM si gnal d e tection  rate i s  better tha n  LFM sig nal. T h e   detectio n  rate of HF signal  rea c he s the maximu m at -1 2dB, LFM  sign al  backwa r d 2 d B   comp ared  with HFM  sig nal , reache s the  maximum at  -10dB. It sh o w s th at HFM  sign al dete c tion  rate is  supe ri or to LFM si g nal und er the  influen ce of Dopple r Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
TELKOM NIKA   ISSN:  2302-4 046     Cha r a c teri stics Analysi s  of HFM Signal o v er   Und e rwat er Aco u sti c  Chann els (Y UAN Fei)  1179 -2 6 -2 4 -2 2 -2 0 -1 8 -16 -14 -1 2 -10 -8 0. 5 0. 55 0. 6 0. 65 0. 7 0. 75 0. 8 0. 85 0. 9 0. 95 1 S NR/ d B D e t e c t i on r a t e     LF M - doppl er H F M - doppl er   Figure 8. Det e ction p e rfo r mance cu rve  unde r the influen ce of Do p p ler      Table2  sho w s that with the influen ce of Dopple r , the minimum  value of SN R while   detectio n  rat e  above 95% . By compari ng with LF M  signal, the p e rform a n c e o f  HFM sig nal  is  better tha n   LFM si gnal,  with the in cre a se of re lative velocit y , the impro v ement of HFM  perfo rman ce i s  more obvio usly.      Table 2. The  minimum val ue of SNR while dete c tion  rate above 9 5 Relative velocity  \ signal  HFM   LFM   10m/s  20m/s  30m/s  40m/s  -16dB   -15dB   -15dB   -14dB   -15dB   -14dB   -13dB   -11dB       5. Conclusio n   In this pap e r , by comp a r isin g the  chang e of HFM sig nal a nd LFM  sig nal over  unde rwater a c ou stic  simul a tion cha nnel , it s hows tha t  HFM signal  and LFM si g nal have stro ng  anti-noi se a n d  anti-multip a t h capa bility,  simulatio n  prove that HF M signal i s  m o re effe ctively to   resi st the influen ce of doppler. And  HFM sig nal   is more  suit able for und erwater a c ou stic  comm uni cati on with mob ile platform or und erwat e r acou stic  cha nnel with  strong d o p p ler  influen ce.       Ackn o w l e dg ement  This work was supp orte d by the National Natu ral Scien c Found ation  of China  (610 011 42, 6 1071 150, 61 0010 72, 612 7124 2), and i n  part by Fundamental  Re sea r ch Fund s for   the Central Universitie s  (2 0111 2105 0, 2 0121 2102 8).         Referen ces   [1]    Zhang  X u eSen, KONG Fa nHui, Feng HaiHo ng. Achieved  w i th HF Signal Frequenc y  Offset   Estimation of  Under w a ter  Acoustic Com m unic a tion a n d  S y nc hro n iza t ion.  Journ a l of  T e chnica l   Acoustics.  201 0; 29(2): 21 0-2 13.   [2]    F u  Jin, Liang  GuoLo ng. H y p e rbo lic frequ en c y   mod u late d sign al detecti o n  base d  on in stantane ou s   freque nc y  esti mation.  Jour na l of Nanch a n g  Han g kon g  Un i v ersity.  2007; 2 1 (4): 61-6 5 [3]    Yang C han gS hen g, Che n  Hang. A Detecti on Metho d  of W i deb and HF M Signal B a se d on W a vel e t- Rad on T r ansform.  Journal of  T o rped o T e chn o lo gy.  200 9; 17(1): 18-2 1 Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
             ISSN: 2302-4 046   TELKOM NIKA  Vol. 11, No . 3, March 20 13 : 1173 – 1 180   1180 [4]    Nasar udd in S y afi e , Meli nda  Melind a , Ells a F i tr ia Sari. A Model to Investig ate Per f ormance o f   Orthogon al F r equ enc y   Cod e  Division Multi p le xi ng.  T E LKOMNIKA Indonesi a  Journa l of Electrica l   Engi neer in g.  2012; 10( 3): 579 -585.   [5]    Ly dia Sari. Effects of Puncturing  Patterns  on Puncture d Conv olu n tio nal Co des.  TEL K OMNIKA  Indon esi a  Jour nal of Electric al  Engin eeri n g . 2 012; 10( 4): 752 -762.   [6]    Stojan ovic M,  Preisig  J. Un d e r w ater Ac ous tic Commu nic a tion  Ch ann el s: Propag atio n  mode ls a n d   Statistical Ch ar acterizati on.  C o mmunic a tio n s  Maga z i n e .  20 09; 47(1): 8 4 -8 9.  [7]    Shi W e iXin, Z han g Xi n. An  anti-multi pat h techn i qu e-S w e ep-Spr ead Car r ier modul atio n.  Journal o f   Technic a l Acoustics.  2011; 3 0 (4): 369- 37 2.  [8]    W ang Jian, Li Z h iShu n, Ma Yan. Dela y-Sc al Performance  of W i deban d Sign als in Multipath Oce a n   Enviro nment.  Journ a l of Co mputer Si mu latio n . 2006; 2 3 (1): 280- 282.   [9]    Z hang  Xi ang.  Simulatio n  Rese arch on  Doppl er C o mpe n satio n  for Under w a t e r Acousti c   Communications.  Journa l of System Si mu la tion.  200 5; 17( 5): 1172- 11 74.   [10]    Den g  Bin g , T a o Ran, Pi ng D i anF a. Stud on  Ch irp-R a te  Modul atio n a nd Dem o d u lati on Bas ed  o n   F r actiona l F our ier T r ansform.  Journ a l of Acta  Electronic a  Si nica.  20 08; 36( 6): 1078- 10 83.   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.