使用深度学习的多通道水下目标识别

为解决低信噪比条件下水下目标识别率低的问题,提出一种适用于多通道水听器阵列的深度学习水下目标识别方法。首先是采用子通道特征级联的方法利用多通道信息;在特征提取方面,采用对信号的不同频率区间进行加权的特征提取器,并对提取的特征进行正则规整;最后采用深度神经网络(Deep Neural Network,DNN)实现目标识别。实验首先在仿真条件下对所提出方法的有效性进行验证,结果表明在-15 dB信噪比条件下的五目标识别任务中,使用多通道级联特征的深度神经网络的识别正确率达到96.7%,显著高于基于支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的方法。在后续的湖上试验中,深度神经网络的平均正确率达到96.0%,进一步验证了所提出方法的有效性。      

海洋环境噪声中的α稳定分布模型

针对海洋环境噪声的非高斯特性,将α稳定分布模型应用到噪声统计建模中。基于模型特征指数与样本峰度物理意义的相似性,建立了二者的对应关系,并推导得出相互独立的两个随机变量之和的峰度。通过数值仿真,表明了α稳定分布对尖峰态噪声建模的可行性和适应性。以安静环境、气枪干扰、航船干扰3种典型环境下的海上实测数据为样本,借助分位数图判断了样本的非高斯特性,并利用分位数法和特征函数法联合估计了模型的参数,得出了特征指数的统计规律:安静环境下特征指数接近2.0,趋近于正态分布;气枪干扰下特征指数介于1.2~1.7之间,具有尖峰厚尾特性;航船干扰下与航速、干扰源到接收位置距离有关,航船影响越显著,特征指数越小,该现象恰好与干扰噪声的峰度变化在物理意义上一致。模型验证结果表明,α稳定分布对3类样本均表现出良好的建模效果,尤其对具有尖峰特性的气枪干扰噪声,效果远远优于正态分布。      

基于盲解卷积的水声信号恢复技术

信号在环境复杂多途严重的水声波导中传输后,接收到的信号时间长度被拉长,信号是失真的。在许多实际应用中,常常希望从已失真的接收信号中把原始信号波形恢复出来。本文利用盲解卷积技术对水声信号恢复进行研究。理论推演表明,在垂直阵条件下用人造的格林函数可成功地代替水声信道真实的格林函数,可以把非线性关系化解为线性关系,从而推导出依靠基阵记录下的信息去确定声源宽带信号原始波形和环境传播特征的公式和步骤。声场数值计算对6种海底类型进行,恢复后的宽带信号与原始信号的归一化相关系数均大于0.945,对硬海底多途严重的情况,收效特别明显,证明该方法的有效性。在青岛海试中恢复后信号的相关系数平均值为0.933,在青岛海试中利用这种解卷积技术去恢复信号是成功的。     

利用海洋环境噪声估计浅海海底表层声速

为提高反演效率,提出一种快速估计浅海海底表层声速的方法。根据噪声能流理论,垂直阵接收的海洋环境噪声数据能够用于无源提取海底反射损失,反射损失曲线中具有明显的临界角效应,从而接估计海底表层声速。以射线模型为基础,推导了噪声提取的反射损失与理论值之间的差异,并讨论实际阵列波束形成在不同角度和频率下的性能。考虑到非等声速环境下声线会发生弯曲,需对角度进行修正以提高方法的广泛适用性。不同频率的临界角与有效深度之间存在对应关系,黄海某海区数据处理结果表明,在临界角不变的有效深度内,海底表层可以视为等声速层,该海区海底表层0.5 m内声速估计结果为1547 m/s,与有源反演结果相近。      

水下声传播的发展及其应用

文章介绍了水声学中的基础研究领域水下声传播影响因素和研究进展,分析了海洋环境因素对水下声传播的影响机理,给出了不同类型海域以及不同季节的水下声传播特征。文章还列举了目前水下声传播研究的热点问题:水下三维声传播和复杂海洋环境下的水下声传播不确定性研究,并阐述了它在目标探测研究中的应用。最后文章着重讨论了水下声传播的重要应用之一——自适应匹配场处理技术。     

南海北部海洋环境噪声谱级空间差异性分析

为研究中国近海海洋环境噪声的空间差异性,揭示其形成原因,以同一海域同一季节两个测量站位的长期观测数据为研究对象,对比两个站位噪声谱级的差异.结合海洋信道和噪声源特性的影响,分析港口强噪声源到噪声采集站位的传播损失,发现在50~500 Hz频段传播损失差值和噪声谱级差值呈现较强相关性;对港口航船噪声源级的分析发现,该频段内源级相差20 dB左右,与休渔期前后航船密度差异相对应。试验分析和研究结果表明,南海北部海域50~500 Hz频段内海洋环境噪声与航船噪声源密切相关,两站位噪声空间差异由海区传播条件差异与航船噪声源级差异共同引起。      

岛礁区域斜坡地形对深海环境噪声级深度分布的影响

考虑岛礁区域斜坡地形的影响,从理论上分析了南海深海区域噪声级随深度增加而变大的现象。南海北部深海区域环境噪声测量实验表明:大部分时间内噪声谱级随深度变化较小(160~800 m),但是在一些时间里,噪声谱级会出现随深度增加而变大的现象。考虑南海岛礁区域斜坡地形对声传播的影响,建立了南海深海区域的环境噪声模型,当航船经过岛礁附近时,航船噪声由于岛礁附近斜坡地形的作用进入深海声道,使远距离噪声谱级随深度增加而变大。利用模型计算噪声谱级随深度的分布,结果与实验数据符合较好。验证了南海深海区域噪声在岛礁斜坡地形影响下的复杂的变化特性。      

确定峰度非高斯海洋环境噪声模型研究

针对非高斯海洋环境噪声仿真问题,利用对衰减正弦信号均匀采样方法,产生了具有特定谱特性同时具有特定峰度值的非高斯海洋环境噪声序列。在理论仿真条件下,通过对低峰度值和高峰度值的分别讨论发现,当峰度值高于3.0时总可以仿真得到较好的结果,而当峰度值低于3.0时,需通过降采样或降阶的方法解决不能仿真的问题。4种海上试验条件下的仿真结果表明,在安静环境、单一航船干扰环境、气枪声源干扰环境以及冲击性干扰环境下,都可以产生与目标谱特性、统计特性几乎相同的非高斯海洋环境噪声序列。      

海面波浪对海洋环境噪声垂直空间相关性的影响

研究了由海浪谱导得的噪声源的相关函数对海洋环境噪声垂直空间相关性的影响。常用的海洋环境噪声空间相关性模型一般假设海面噪声源是非相关的,这种假设可以解释一些物理现象,但是与真实情况并不符合。考虑到风成噪声与海浪运动的相关性,引入海浪谱,得到噪声源的相关函数,利用Kuperman-Ingenito (K/I)噪声模型,计算海洋环境噪声的垂直相关性。通过仿真结果与实验数据对比可以看出,在高风速下,假设噪声源不相关时计算得到的噪声场垂直相关性与实验结果相差较大,而利用由海浪谱导得的噪声源的相关函数计算得到的噪声场的垂直相关性与实验结果符合较好。      

海洋环境噪声研究发展概述及应用前景

海洋环境噪声是海洋声场的背景场,通常被当作干扰项。在传统的水声学和海洋声学中,对海洋环境噪声的研究目的大多是为了降低或抑制环境噪声对水下设备的干扰,提高水下设备的性能和作用距离。目前,许多国家纷纷投入力量,开展海洋环境噪声数据获取、分析及噪声场建模工作。从另一个角度考虑,海洋环境噪声是海洋中永恒存在的声场,包含了水体及海底海面等环境特性信息。因此,可利用海洋环境噪声来研究海洋环境物理特性,通过低代价换取丰富的海洋声学信息。若能对海洋环境噪声的宽频带和任意时间存在的特性加以利用,则可以从海洋环境噪声中提取出相关的海洋环境参数。