水平阵信号压缩感知用于简正波分离

针对水平阵信号简正波分离过程中常规波束形成分辨率低以及warping模态滤波不适用于复杂声信号的问题,提出水平阵信号压缩感知用于简正波分离的方法。利用压缩感知在方位估计中的高分辨特性,通过估计水平阵接收信号在频率方位角上的二维分布,分离得到各阶简正波的方位谱,并逆Fourier变换得到时域波形。仿真孔径1 km、阵元间隔10 m水平阵接收20~200 Hz伪随机声信号和脉冲声信号,所提方法分离出的各阶简正波与理论波形的相关系数在0.97~1.0。对2011年北黄海声学实验中的海底28元水平阵接收的气枪信号,在合成至1 km孔径后使用压缩感知方法分离简正波,其与warping模态滤波分离得的前5阶简正波相关系数在0.82~0.93。仿真与实验都说明了水平阵信号压缩感知简正波分离方法的有效性。      

浅海非均匀水平阵宽带声场信号无源孔径扩展

大孔径水平阵对于浅海低频水声物理实验研究和应用至关重要,然而受实际情况制约,通常使用的水平基阵孔径十分有限,通过孔径扩展处理来扩展基阵孔径是一条重要途径。传统的无源孔径扩展方法是建立在均匀线阵、匀速相对运动和相干窄带连续信号的基础上的,难以适用于非均匀阵以及非连续宽带声源的情况。针对这些问题,提出了非均匀阵宽带声场信号的无源孔径扩展方法。使用静止布设在海底的非均匀水平短阵接收运动声源重复发射的宽带声信号,先开展均匀空间插值,然后在阵元域和波束域进行宽带扩展孔径处理。仿真和实验结果表明,在水深约70 m的浅海波导环境中,纵向间隔27.5 m的2个阵元接收20~200 Hz宽带声场,其空间插值结果与真值的相关系数大于0.99,说明宽带声场插值方法的合理性。在水平非均匀、纵向孔径250 m的短阵接收声场无法分析简正波频散特征的情况下,仿真和实验数据经过宽带无源孔径扩展处理得到孔径大于1 km的均匀线阵的声场,能高分辨区分各阶简正波,证明所提方法是有效的。      

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。      

孔径扩展中相位修正因子估计的改进算法

传统的扩展拖曳阵列尺寸算法(Extended Towed Array Measurement,ETAM)在信噪比不够高、相位修正因子的相位角处于以间断点为中心的"跳变区间"时,扩展孔径均有可能失效。针对传统的ETAM算法中互相关相位角的间断点导致的算法不稳定问题,提出了一种相位修正因子估计的改进算法。该算法使用归一化互相关复向量的统计平均值作为相位修正因子的最小二乘估计,消除了互相关相位角的间断点带来的不利影响。数值仿真和实验数据分析结果表明:对于相位稳定甚至相位随机的单目标信号,改进算法均能有效扩展孔径,获得相对于常规波束形成(Conventional Beamforming,CBF)更高的方位分辨率和检测信噪比;相比于传统的ETAM算法,改进算法提高了相位修正因子的估计准确性,从而有效提高了算法的稳定性。