基于扩散模型的时变 underwater 声道替代模型

准确建模时变 underwater 声道是设计、评估和部署可靠 underwater 通信系统的关键。传统物理模型需要详细的环境参数，而随机重放方法受限于测量声道的有限多样性，往往难以泛化到未见情形，限制了实际应用。为此，我们提出 StableUASim，一个预训练的条件潜在扩散替代模型，能够捕捉 underwater 声道通信时序动态。利用生成式建模，StableUASim 能产生多样且统计上真实的声道实现，并支持从特定测量样本进行条件生成。预训练使可利用最小额外数据快速适配新环境，自动编码器潜在表示便于高效的声道分析与压缩。实验结果表明，StableUASim 准确再现关键声道特征和通信性能，提供了可扩展、数据高效且物理一致的替代模型，适用于系统设计和机器学习驱动的 underwater 应用。