一种基于warping变换的浅海脉冲声源被动测距方法

针对浅海波导中脉冲声源被动测距问题, 提出了一种利用接收信号的能量密度函数进行warping变换的声源被动测距方法. 对于浅海波导, 接收信号的能量密度函数中不同号简正波相干部分, 经warping变换后输出结果的频谱中包含与声源和接收器位置无关的不变性频率特征. 这些特征频率在数值上等于理想波导中相干的两号简正波的截止频率差, 与海底参数无关, 因此仅需已知海水中的平均声速和海水深度便可计算出特征频率值. 当声源距离未知时, 利用特征频率的提取值与真实特征频率之间的关系可以实现快速测距, 极大地提高了计算速度. 为了验证方法的有效性, 对2011年11月黄海海域水声实验的接收脉冲数据进行了处理, 测距结果与实测距离符合良好, 平均测距误差在8%以内.     

浅海中利用单水听器的声源被动测距

针对浅海声波导中远距离脉冲声源被动测距问题,提出了一种利用单水听器接收信号自相关函数进行warping变换的声源被动测距方法。理想水下声波导中,接收信号warping变换输出的傅里叶变换频谱中具有不变性频率特征,即与声源距离无关的各简正波截止频率;信号自相关函数中不同简正波相干成分也存在不变性频率特征;推导了未知声源距离时特征频率提取值与不变性频率特征之间的近似关系式。这些规律可推广到实际浅海声波导,并用于声源被动测距。利用声场计算模型来提供具有不变性频率特征的频谱,对2011年12月北黄海海域水声实验中单水听器接收的脉冲声数据进行了处理,验证了方法的有效性,测距结果和实际距离符合良好,平均测距误差在10%以内。      

浅海负跃层中利用互相关输出峰值迁移曲线的声源深度判别

针对浅海负跃层波导中的声源深度判别问题,通过研究不同深度声源信号到达接收阵的简正波结构特征,提出了一种利用互相关输出峰值迁移曲线的声源深度判别方法.该方法利用浅海负跃层中主导简正波类型由声源深度决定这一先验信息,根据峰值迁移曲线中互相关时延在0时刻的位置进行声源深度判别.首先,利用垂直线列阵波束输出与单阵元接收信号做互相关处理,得到互相关时延—俯仰角输出二维图.然后,在图中提取不同时延上角度维峰值,根据时延小于等于0、大于0的情况对所提取的峰值点进行分段线性拟合,得到互相关输出峰值迁移曲线.最后,以曲线位于互相关时延为0时的位置进行声源深度判断.理论分析表明,曲线受波导中声速随深度变化的影响较小,互相关时延0时刻位置的判别阈值由低阶简正波决定,区分声源深度的区间由跃层的位置和厚度决定,且跃层上下声速差越大越有利于声源深度判别.仿真实验和海试数据分析结果表明,该方法可有效进行声源深度判别,并且无需模态分离、声源相对接收阵移动、精确声速剖面测量等前提条件.     

浅海波导中简正波干涉特征频率增强

针对浅海波导中水平线列阵接收的低频宽带低信噪比信号，提出了一种利用多拍信号相干累加来提高干涉简正波特征频谱信噪比的方法。这种方法主要针对未知距离和声源形式的运动声源，对不同时刻（或接收距离）处阵列输出信号进行WARPING变换，基于干涉简正波特征频率不变性原理，通过距离和径向速度比值的搜索来使得不同时刻或距离处信号自相关函数WARPING变换后频谱具有近似相同的特征频率，进而通过相干累加来增强信号干涉简正波特征频率。仿真和海上实验数据分析均验证了方法的性能。     

浅海负跃层条件下的warping变换宽带无源测距方法

夏季浅海波导中常常存在强烈的负跃层,研究warping变换无源测距在这种水文条件下的使用方法具有重要的应用价值。对于上发上收、上发下收和跃层强度较小时下发下收的情况,海面海底反射类简正波对声场起主要作用,可以对接收信号的自相关函数进行时域warping变换,利用特征频率匹配的方法进行无源测距。而对于跃层强度较大时下发下收的情况,水体折射-海底反射类简正波对声场起主要贡献,可以对接收信号的自相关函数进行频域β-warping变换进行无源测距。并且能在事先获得粗略的水体声速剖面参数的情况下,通过设置一个已知距离的引导声源,那么即使估计得到的波导不变量存在一定误差,实际测距结果也可以与真实距离符合得较好。利用warping变换对一次夏季浅海实验接收到的目标发出的宽带信号进行无源测距,估计距离与真实距离符合较好,相对误差在20%以内。      

一种基于单水听器的浅海水下声源被动测距方法

针对浅海波导中宽带脉冲声源的被动测距问题,本文在群延迟理论的基础上,与warping变换处理相结合,提出了一种适用于浅海波导中宽带声源的单水听器被动测距方法.利用warping变换可以实现对脉冲声源接收信号各阶简正波的分离提取,对分离后的简正波进行时频分析处理可以得到各阶简正波到达时刻和频率之间的关系,即各阶简正波的频散曲线,从而得到任意两阶简正波到达接收水听器的时延差.海底相移参数P是描述海底地声参数的一个重要参量,包含了海底地声参数信息,在海底环境参数未知而P已知的情况下,利用P和简正波水平波数之间的关系可以求得任意两阶简正波的?S_(g,mn)(群慢差).根据群延迟理论,利用得到的任意两阶简正波的时延和?S_(g,mn)可实现利用单水听器对水下声源进行被动测距.本文提出的测距方法测量简单、计算方便,具有较强的实用意义.数值仿真和海上实验数据处理结果的测距误差都在10%以内,证明了该方法的有效性.     

一种基于β-warping变换算子的被动声源距离估计方法

基于浅海简正波水平波数差与波导不变量之间的关系, 本文提出了一种适用于水平不变浅海声波导中接收信号自相关函数的频域卷绕变换算子. 该算子可以将接收信号自相关函数中的简正波互相关成分变换为时域上可分离的脉冲序列, 且脉冲序列的相对延迟时间包含声源距离信息. 利用已知距离的引导声源, 由单水听器记录的脉冲信号即可实现被动声源距离估计. 对仿真和实验获得的脉冲信号数据处理结果验证了该变换算子用于被动声源距离估计的有效性.     

利用简正模态相位关系的浅海声源深度分辨方法

针对浅海波导声源深度分辨问题,本文提出了一种利用简正波的相位关系进行声源深度分辨的方法。该方法通过对垂直阵接收到的信号进行简正波分解,得到简正波系数,在已知声源距离的情况下通过对简正波系数项的处理得到各阶简正波的相位关系,根据相位关系估计声源的深度区间。该方法在阵元数较少时依然可以分辨声源深度,而且对宽带信号、窄带信号、连续信号和脉冲信号均适用。理论分析和数值仿真的结果说明:只有近水面处声源激发的简正波满足相位一致的特性,利用此特性可分辨水面水下目标。仿真和海试结果证明:在海水声速随深度不变或缓变的水文环境下,该方法可以准确的分辨声源深度区间,并且在深度采样不充分的情况下仍然适用。      

warping变换提取单模态反演海底衰减系数

为了获得浅海海底地声模型参数,利用warping变换方法分离出单模态简正波.对于接收深度固定、定深爆炸声源情况,以简正波理论为基础定义了距离归一化的简正波传播损失,并且其随传播的距离呈线性关系,故可通过此变化规律得到声压值实部的衰减因子,进而可求得海底地声模型参数:海底衰减系数.为验证此方法的有效性,仿真了warping变换提取单模态简正波的过程,同时将warping变换提取的单模态简正波与数值计算的结果进行比较验证;并针对某次黄海试验数据进行了处理,得到在150—550 Hz频带范围内海底衰减随频率的变化规律为α=0.581f_k~(1.86)(dB/m).通过与其他学者在相同海域试验结果的对比验证,变化规律基本相同.此外不同模态间反演相同频点的衰减系数接近也较好地支撑了结果.     

利用波导不变量的浅海负跃层声源深度判别

在夏季负跃层水文条件下,声源激发的声场同时存在折射类和反射类简正波,导致通过分离简正波进行深度判别的方法性能下降甚至失效·提出了一种利用波导不变量判别声源深度的方法。当接收器位于负跃层以下时,水面声源和水下声源的波导不变量数值不同。在本文的仿真条件下,水面声源波导不变量约等于1,当声源位于负跃层以下时,波导不变量大于1.利用频域warping变换从干涉结构中提取与实际距离成线性关系的时域脉冲,可以在未知声源距离的情况下,从声场干涉结构中获得声源激发声场的波导不变量,从而在夏季负跃层水文条件下进行声源深度判别。方法无须声源与接收器存在最近经过距离,可适用于单水听器或水平阵波束形成后输出的LOFAR谱.仿真结果证明,方法可以提取水面目标和水下目标的时延轨迹并计算干涉条纹的波导不变量。最后,对海试实验数据进行分析处理,从水面声源的干涉条纹中提取波导不变量,证明了方法的有效性。      

Extraction of acoustic normal mode depth functions using vertical line array data

A method for extracting the normal modes of acoustic propagation in the shallow ocean from sound recorded on a vertical line array (VLA) of hydrophones as a source travels nearby is presented. The mode extraction is accomplished by performing a singular value decomposition (SVD) of individual frequency components of the signal's temporally averaged, spatial cross-spectral density matrix. The SVD produces a matrix containing a mutually orthogonal set of basis functions, which are proportional to the depth-dependent normal modes, and a diagonal matrix containing the singular values, which are proportional to the modal source excitations and mode eigenvalues. The conditions under which the method is expected to work are found to be (1) sufficient depth sampling of the propagating modes by the VLA receivers; (2) sufficient source-VLA range sampling, and (3) sufficient range interval traversed by the source. The mode extraction method is applied to data from the Area Characterization Test II, conducted in September 1993 in the Hudson Canyon Area off the New Jersey coast. Modes are successfully extracted from cw tones recorded while (1) the source traveled along a range-independent track with constant bathymetry and (2) the source traveled up-slope with gradual changes in bathymetry. In addition, modes are successfully extracted at multiple frequencies from ambient noise.     

基于频散特征的单水听器模式特征提取及距离深度估计研究

针对浅海环境中低频宽带水声脉冲信号, 研究基于频散特征结合时频分析的单水听器距离和深度估计方法. 以简正波理论为依据, 将单水听器上的接收信号表示成一系列传播模式之和的形式, 分析了经典波导环境下的频散现象, 采用自适应径向高斯核函数的时频分析方法来表征接收信号的频散特征. 为提高时频分辨率, 采用自适应径向高斯核函数的时频分布来提取频散关系曲线中传播模式的到达时间差, 利用模式的到达时间差估计声源的距离. 采用多模式联合匹配的方式, 通过二值掩模滤波的时频滤波方法, 提取所需的模式. 通过计算实际提取出的模式能量与预测的模式能量之间的误差, 建立代价函数, 并通过模式能量匹配的方式, 确定声源的深度. 通过对基于Pekeris波导模型的浅海环境进行仿真验证, 结果表明: 自适应径向高斯核函数的时频分析方法能够很好地反映信号本身的频散特征, 具有较高的时频分辨率, 克服了传统短时傅里叶变换时频表征的限制, 使得模式在时频域更加容易辨识和分离; 从测距效果来看, 不同模式组合下的距离估计结果不同, 采用在时频面上具有较高能量的模式, 可得到较为准确的距离估计; 选用高能量的模式所得的距离估计的相对误差小于2%. 在定深方面, 参与联合匹配的模式个数越多, 代价函数的峰值更加地尖锐, 同时具有低的伪峰, 深度估计的性能会进一步有所提升. 该工作对于研究低频水声脉冲信号的分离和提取具有重大意义. 关键词： 频散信道 时频分析 单水听器 定位     

一种基于简正波模态消频散变换的声源距离深度估计方法

针对浅海环境中传播的低频宽带水声脉冲信号,基于简正波水平波数差和波导不变量之间的关系,本文提出了一种利用距离-频散参数二维平面聚焦测距与匹配模态能量定深的目标声源定位方法.首先,通过将由频散参数和波导不变量表示的前几阶模态相速度与由环境模型计算的相速度进行对比分析,从而估计出前几阶模态的频散参数和环境的波导不变量.其次,利用估计出的频散参数值和波导不变量对接收信号进行消频散变换处理,只有当接收信号的距离参数等于目标声源距离时,各号简正波的幅度均达到最大值,在距离-频散参数二维平面上,出现声压聚焦的现象,利用此现象可以估计目标声源的距离.不仅如此,消频散变换后的接收信号,前几阶模态在时域上明显地分离开来,可以准确地估计出前几阶模态的能量,采用多模态能量匹配的方式,可以估计出目标声源的深度.最后,通过对仿真和冬季获得的气枪信号数据处理结果验证了本文方法的有效性.     

Necessary conditions for a maximum likelihood estimate to become asymptotically unbiased and attain the Cramer-Rao lower bound. Part I. General approach with an application to time-delay and Doppler shift estimation.

Analytic expressions for the first order bias and second order covariance of a general maximum likelihood estimate (MLE) are presented. These expressions are used to determine general analytic conditions on sample size, or signal-to-noise ratio (SNR), that are necessary for a MLE to become asymptotically unbiased and attain minimum variance as expressed by the Cramer-Rao lower bound (CRLB). The expressions are then evaluated for multivariate Gaussian data. The results can be used to determine asymptotic biases. variances, and conditions for estimator optimality in a wide range of inverse problems encountered in ocean acoustics and many other disciplines. The results are then applied to rigorously determine conditions on SNR necessary for the MLE to become unbiased and attain minimum variance in the classical active sonar and radar time-delay and Doppler-shift estimation problems. The time-delay MLE is the time lag at the peak value of a matched filter output. It is shown that the matched filter estimate attains the CRLB for the signal's position when the SNR is much larger than the kurtosis of the expected signal's energy spectrum. The Doppler-shift MLE exhibits dual behavior for narrow band analytic signals. In a companion paper, the general theory presented here is applied to the problem of estimating the range and depth of an acoustic source submerged in an ocean waveguide.     

利用信号自相关函数warping变换的浅海水下移动观测平台机动优化方法

水下移动观测平台的机动航路对纯方位目标运动分析方法的使用性能具有重要的影响。针对此问题,提出了一种利用信号自相关函数warping变换的浅海水下移动观测平台机动优化方法。该方法利用warping变换从接收信号自相关函数中提取与目标距离相关的简正波相干项的特征频率,进而估计距离特征量,再根据预估的目标初始距离范围估计目标运动态势范围。针对观测平台机动方式为匀速转弯运动的情况,以目标方位变化率为评价指标得到了观测平台在所估计的目标运动态势范围下的最优转弯角速率。在浅海Pekeris波导环境下的数值仿真结果和实验数据处理结果表明:方位变化率与纯方位扩展卡尔曼滤波算法的性能密切相关;利用warping变换可以有效地估计距离特征量;观测平台根据以方位变化率为评价指标得到的最优转弯角速率进行机动可以获得较好的目标跟踪性能,收敛时间较短,目标位置估计误差较小。