利用时域波形快速反演海底单参数的方法

海底单参数反演由于反演维数少, 较之多维反演具有实施简单快捷的优点. 首先定义小掠射角下反射损失随掠射角变化率F_dB为单个参数描述海底性质, 构建单参数反演模型; 其次, 从简正波与射线理论出发, 对时域脉冲波形与海底反射性质之间的关系进行了推导, 并讨论衰减机制; 最后, 基于该关系设计出利用最小二乘法对时域波形进行反演的方法. 对北黄海实验数据进行了实际反演, 通过海底采样验证反演结果对海底性质估计的正确性, 同时基于反演结果的传播损失预报值与实测值符合良好. 该方法实施仅需要单个水听器, 待测物理量少, 所获结果较为可靠, 且能满足大多数应用的需要. 关键词： 单参数 地声反演 浅海 海底反射损失     

基于大掠射角海底反射特性的深海地声参数反演

海底声学参数的获取对于海洋声学研究有着重要意义.通过推导分层吸收介质下的海底反射系数,理论分析了大掠射角条件下吸收系数对海底反射系数的影响.海底反射系数随频率振荡过程中,将其等于海水-沉积层界面反射系数模时所对应的频点定义为1/4振荡周期频率.在该频率下,沉积层吸收系数与基底地声参数的耦合程度小于其他频点.本文基于大掠射角下的海底反射特性,提出一种深海地声参数分步反演方法.首先,利用相关法提取得到海底反射系数的干涉周期,利用干涉周期反演了沉积层声速和厚度.声速的反演结果结合Hamilton经验公式反演密度.第二步,通过结合基底声速的穷举边界,给出沉积层吸收系数的假设值,利用1/4振荡周期频率下的海底反射系数对基底声速进行一维反演.最后利用半波层频率下的海底反射系数对沉积层吸收系数进行一维反演.大掠射角海底反射特性结合分步反演,实现了基底声速和沉积层吸收系数一定程度的解耦合.实验结果表明,在大掠射角测量条件下,该方法反演的地声参数可有效应用在一定范围内的传播损失预报.     

基于等效密度流体近似反射模型反演海底参数

为了获取海底沉积物的物理和地声特性,根据等效密度流体近似反射模型得到的不同掠射角下的海底反射损失,利用差分进化算法和粒子群算法相结合的两级混合优化算法以及Bayesian反演方法对海底沉积物的孔隙度、平均颗粒粒度、颗粒质量密度以及颗粒体积弹性模量进行反演,再根据这4个物理参数的估计值进一步计算出海底地声参数,包括声速和衰减。通过反演结果与仿真真值的比较可以看出,除颗粒体积弹性模量外,得到的估计结果是令人满意的,特别是这种间接反演海底地声参数的方法对地声参数的估计具有较高的精确性和较强的稳健性,相对误差分别为0.092%和17%。最后,对实验室水池池底沙质沉积物的反射损失数据进行处理,给出了沙质沉积物各参数的估计值、不确定性和相关性,并通过反演结果与部分实测参数值的比较验证了反演方法的可行性。      

一种海洋环境噪声分步反演地声参数方法

分析不同海底参数对环境噪声垂向空间特性的敏感度,根据海底密度对环境噪声垂直指向性的小掠射角部分不敏感,而对等效海底损失的大掠射角部分相对敏感的特点,提出了一种海洋环境噪声分步反演地声参数方法:先用环境噪声垂直指向性小掠射角部分反演海底声速、衰减;之后利用大掠射角部分来反演海底密度。仿真算例和海上实验数据处理结果验证了该方法的有效性。结果表明:分步反演加强了匹配物理量对海底参数敏感部分的关注,在反演结果精度(海底密度)以及反演效率上都有所改善,具有一定可行性。      

利用传播损失反演海底单参数

根据地声反演复杂性随着待反演参数的个数减少不断降低的原理,提出一种利用传播损失反演海底单个参数的方法。通过对海底声阻抗的推导,利用声速、密度和衰减系数拟合出海底反射损失对掠射角的斜率F。基于简正波理论推导了用F描述声场的公式,并据此设计出对传播损失数据进行最小二乘法处理的反演方法。得益于将待反演参数减少至一个,该方法只需单个水听器,避免了复杂测量及多维寻优。对东海实验数据进行了实际反演,并介绍了利用反演结果F进行传播损失预报和海底性质估计的步骤。所获结果与多参数混合反演方法及实测真值进行比较,其一致性验证了方法的有效性。      

射线理论下的浅海环境噪声场空间相干性分析及海底声学参数反演

基于射线理论,以简化海底模型为基础,获得了浅海噪声场空间相干性在频域上的表示方法,并用于海底声学参数反演。将风关海洋噪声看作分布在无限大平面上的点源,通过计算噪声场垂直方向上的能量分布,进一步获得空间两点噪声场频域相干性表达式。利用数值仿真验证了模型对于不同海底类型的敏感性。并结合噪声场空间两点的频域相干性海上实验数据,反演得到该处海域的底质类型,进一步获得海底声速、密度和声衰减系数。结果表明,反演得到的海底参数与实际情况符合较好,文中提出采用的这种计算方法能够有效的反映海底反射对于噪声场空间相干性的影响,并且可在一定程度上提高反演海底声学参数效率。      

一种低声速沉积层海底参数声学反演方法

软泥底环境下沉积层参数的声学反演是国际水声领域的一个研究热点.浅海中,当高声速基底和海水之间存在一层低声速(小于海水声速)的沉积层时,小掠射角情况下不同频率声传播损失会出现周期性增大现象.基于此现象,提出一种适用于低声速沉积层的海底参数声学反演方法.首先,推导给出小掠射角情况下传播损失周期增大的频率间隔与沉积层声速、厚度及近海底海水声速之间的解析表达式;其次,利用一次黄海实验中软泥底环境下的宽带声传播信号,提取了小掠射角下传播损失增大的频率周期;再次,把该解析表达式作为约束条件,结合Hamilton密度与声速的经验公式,采用匹配场处理反演给出沉积层的声速、密度、厚度及基底的声速、密度;然后,利用声传播损失数据反演得到泥底环境下不同频率的声衰减系数,通过拟合发现泥底声衰减系数随频率近似呈线性关系;最后,给出了双层海底模型和半无限大海底模型等效性的讨论.反演结果为低声速沉积层海底声传播规律研究与应用提供了海底声学参数.     

考虑噪声源深度分布的海洋环境噪声模型及地声参数反演

考虑到海洋环境噪声源深度分布不集中,建立了噪声源随深度分布的海洋环境噪声模型,分析了源深度对噪声场垂向特征的影响并从简正波角度予以解释,发现海底声阻抗和声源深度都显著影响由海洋环境噪声获得的等效海底反射损失大掠射角部分,进而将该模型用于地声参数反演.两段实测噪声数据200—525 Hz频段的反演结果表明:基于海洋环境噪声的地声参数反演最优值与声传播的反演结果相近;源平均深度最优值随频率增加有变小的趋势,说明随频率增加环境噪声主要贡献源逐渐由航船转为风浪;当海况大于3级时,400 Hz以上频段噪声源深度平均值很小,与Monahan气泡理论的描述一致.     

海底反射损失的高分辨率估计方法

在海洋声学中,海底反射损失是一个重要的物理量,不仅可以用于传播损失的计算,也可以用来反演海底参数(如声速、密度、吸收系数等)。海底反射损失与声波频率和掠射角有关,近年来出现了多种估计方法,其中一种简单的被动方法是对环境噪声做垂直波束形成,来自海底与来自海面的噪声比例能够反映出海底反射损失的大小[1]。该方法的一个主要优点是能够直接得到反射损失,不需要任何反演机制。但有一个明显的缺点,当垂直接收     

基于简化海底模型的浅海环境噪声垂直指向性及参数反演

提出了一种以简化海底模型为基础的浅海环境噪声垂直指向性的计算方法,并用于海底参数反演。小掠射角时,采用简正波法;大掠射角时,采用虚源法。数值仿真结果与经典的K/I噪声模型相近;分析某浅水区的一次噪声试验数据,提出分段反演方法,并将反演得到的参数较好的用于噪声场强度预报。结果表明,该方法引入的简化海底模型,能反映出海底反射对噪声场垂直指向性的影响,但由于不需要精确的海底分层结构,便于理论分析声场。      

基于Gammatone滤波器组时频谱和 卷积神经网络的海底底质分类*

为了有效利用海底底质信号完成海底底质的分类识别,本文提出一种将深度学习方法和底质信号相结合实现底质分类识别的方法。首先利用Gammatone滤波器组计算底质侧扫图像信号的时频谱,最后利用卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)对得到的时频谱进行分类识别完成底质分类。实验结果表明该方法的底质分类准确率平均达到97.64%,相对于其他方法,分类性能更加优越;同时利用该方法分类海试数据,结果证明该方法具有一定的泛化能力。本文研究结果对实际的海底底质分类具有一定参考意义。     

联合特征选择与改进集成学习模型的海底底质分类

针对侧扫声呐获取类型复杂的海底底质数据分类问题,提出联合特征选择与改进Stacking模型的数据自驱动分类方法。该方法首先在海底散射数据多域态特征的基础上采用ReliefF算法提取有效的低维度特征,然后将人工鱼群算法与Stacking模型结合形成改进集成学习分类器,完成海底底质分类。海上数据处理结果表明该方法可对多种海底底质类型进行分类,分类准确率、Kappa系数和F1-score分别达到85.55%,0.857和0.887,证明了该方法的有效性。      

Geoacoustic inversion for bottom parameters in a thermocline environment in the northern area of the South China Sea

Bottom acoustic parameters have important influence on the application of underwater acoustic propagation and source location.The acoustic parameters of the seabed in the northern of the South China Sea(SCS) were inversed using the experiment data from an acoustic experiment in 2015.Based on the comprehensive analysis of the influence of the sound speed fluctuation and the geoacoustic model on seabed inversion,the multi-parameter hybrid acoustic inversion scheme is improved by selecting the equivalent mean sound speed profile(SSP) and half-infinite liquid bottom model to save the inversion dimensions in the matched field processing(MFP) inversion.The inverted bottom sound speed and density are in good agreement with the core sampling measurements.The nonlinear empirical relationship of the attenuation coefficient with frequency is given out.The inversion results are meaningful to the sound propagation research and application in the northern area of the SCS.     

结合卷积神经网络的浅海有源探测信道匹配

信道匹配方法在有源探测领域是一种重要的提升检测信噪比的方法。针对非确知海底参数环境下的有源探测信道匹配问题,提出一种结合卷积神经网络进行信道匹配的算法。该算法基于海底参数扰动开展声场仿真生成卷积网络训练数据;首先通过分类网络将信号按照海底底质类型分类,在每个分类区间内采用单独的卷积网络反演海底参数;然后结合声场模型估计信道传递函数,进行信道匹配,从而在非确知环境下抑制多途影响,提升回波检测能力。仿真与实验结果表明,该算法能够在不确知海底环境条件下,有效估计信道传递函数,实现信道最优化匹配,在实验条件下可提高回波检测信噪比4 dB左右。相比传统方法,该算法可以在海底参数不确知条件下对低接收信噪比的信号实现信道匹配,同时不需要高信噪比的实验参考信号,有效提高了信道匹配方法的环境宽容性。      

南海北部负跃层环境下海底参数声学反演

利用2015年南海北部声学实验的实验数据,对海底声学参数进行反演。在综合分析声速起伏及海底模型对海底反演影响的基础上,通过选择等效的海水声速剖面和海底模型,改进了多参量联合地声反演方法,使得其不仅能解决反演中的多值性问题,还能适用于负跃层起伏环境下的声学反演。即当用匹配场反演海底声速和用传播损失反演海底衰减时,如果温跃层内有内波等随机起伏,可使用传播路径上平均声速剖面和单层等效海底进行声场计算。反演得到的海底声速和密度结果与海底采样测量符合较好,拟合给出了海底衰减系数随频率的非线性经验关系式。反演结果可为南海北部声传播规律研究与应用提供海底参数。      

The effects of ignored seabed variability in geoacoustic inversion

Geoacoustic inversion using a matched-field inversion algorithm is a well-established technique for estimating the geoacoustic parameters of the seabed. This paper demonstrates how parameter estimation can be affected by unknown or wishfully ignored random range dependence of the true environment when the inversion model is--for practicality--assumed to be range independent. Simulations with controlled statistics were carried out using a simple shallow water model: an isospeed water column over a homogeneous elastic halfspace. The inversion parameters included water depth, compressional speed in the seabed, seabed density, and compressional wave attenuation. On average the environment is range independent: some parameters are constant while other parameters are random with range-independent means and variances. A Parabolic Equation underwater acoustic propagation model is used to calculate the simulated data fields for the range-dependent environment as well as to calculate the model fields for the range-independent inversion model. The Adaptive Simplex Simulated Annealing inversion algorithm is used to estimate the best-fit solution. It is found that ignoring the variability of even a single geoacoustic parameter leads to significant and correlated uncertainty (bias and variance) in the estimation of all inverted parameters. Results are presented for range variation of compressional sound speed and water depth.     

Full wave-field reflection coefficient inversion

This paper develops a Bayesian inversion for recovering multilayer geoacoustic (velocity, density, attenuation) profiles from a full wave-field (spherical-wave) seabed reflection response. The reflection data originate from acoustic time series windowed for a single bottom interaction, which are processed to yield reflection coefficient data as a function of frequency and angle. Replica data for inversion are computed using a wave number-integration model to calculate the full complex acoustic pressure field, which is processed to produce a commensurate seabed response function. To address the high computational cost of calculating short range acoustic fields, the inversion algorithms are parallelized and frequency averaging is replaced by range averaging in the forward model. The posterior probability density is interpreted in terms of optimal parameter estimates, marginal distributions, and credibility intervals. Inversion results for the full wave-field seabed response are compared to those obtained using plane-wave reflection coefficients. A realistic synthetic study indicates that the plane-wave assumption can fail, producing erroneous results with misleading uncertainty bounds, whereas excellent results are obtained with the full-wave reflection inversion.