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.     

浅海复杂环境下等效声速剖面的构建方法*

针对浅海复杂环境声速剖面水平变化情况下的声传播损失预报及目标定位问题,提出了一种基于遗传算法的等效声速剖面重构算法。首先,将声速剖面进行时间和空间上的分解,从而将声速剖面抽象为对声速剖面前三阶正交函数系数的反演;其次,利用遗传算法,以先验声速剖面集为基础,进行参数反演。仿真结果表明,在浅海复杂条件下,传播损失预报受声速剖面及海洋参数的影响,不能直接运用接收或发射位置处的声速剖面进行传播损失预报,否则会对预报结果造成误差。通过构建具有声传播累积效应的等效声速剖面可以提高匹配场定位精度,完成目标定位,且在构建等效声速剖面时,接收位置处即本地声速剖面所占权重较大。     

声速剖面对深海远程声脉冲结构的影响

利用东印度洋和南海海域进行的深海远程声传播实验数据,比较分析了声道轴附近深度发射的声信号在两个海域不同声速剖面结构下的远程传播损失和脉冲时间到达结构。通过对比观测发现,两海域的深海声传播损失特性存在一定的差异,声脉冲时间到达结构差异性显著。首先,在东印度洋实验中观测到潜标垂直阵同一接收距离上,靠近声道轴传播的声能量较大,且声道轴附近声速较小但沿其传播的声信号却最先到达,而偏离声道轴传播的声信号延后到达,在整个接收深度上呈现出声道轴附近接收波形早于其他深度到达的分支结构,这与南海典型深海环境下的脉冲时间到达结构存在显著差异。其次,结合深海声道的参数化数学模型,分析了声速剖面对远程脉冲传播时间到达结构的影响机理,并理论解释了两个海域实验中观测到的脉冲声信号时间到达结构现象,其形成原因在于深海声道中决定声速剖面结构的声道轴系列参数的差异。该研究结果对通信声呐在不同海域深海远程环境下的应用具有一定的参考意义。     

浅海声速剖面与移动声源的跟踪定位

在水平非均匀分布的浅海环境中,针对移动声源跟踪时,声速剖面的变化会对声场产生影响,提出了一种利用集合卡尔曼滤波算法的声速剖面跟踪反演和移动声源跟踪定位的方法。首先,将声速剖面进行距离和深度的参数化表示,从而将对声速剖面的跟踪转化为对声速剖面前3阶经验正交函数系数的跟踪;其次,通过将声源状态信息和声速剖面信息表示为状态变量,而将垂直线列阵接收到的声场信息作为测量值建立状态-测量模型,然后利用集合卡尔曼滤波方法对模型状态变量进行跟踪。仿真结果得出:声速剖面跟踪反演的均方根误差和移动声源跟踪定位的绝对误差都非常小,对声源的跟踪定位精度很高。并且通过增加集合样本数、增加接收信号信噪比以及增加接收阵元数目都可以提高跟踪定位结果精度。最后,利用东海实验数据对本方法进行了验证。     

经验正交函数与广义数值环境模式重构声速剖面的比较

本文利用Argo资料对经验正交函数(EOF)和GDEM模式拟合声速剖面的效果进行了比较。结果表明,两种方法都能较好地重构局地声速剖面。EOF方法的拟合精度与选取的EOF阶数有关,阶数越高,精度越高;GDEM模式的拟合精度介于EOF的前5阶到前10阶之间。EOF易受到样本数量和采样深度的限制,难以提供完整的声速剖面;而GDEM模式能够将剖面扩展到更深的深度,与仅有上层海洋采样数据的声速剖面相比,结合深海水团的信息可使拟合结果达到更高的精度。     

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。     

采用小生境遗传算法反演浅海声速剖面研究

针对浅海声速剖面反演问题,采用小生境遗传算法,结合声线搜索的最快本征声线匹配反演,实现浅海负跃层条件下的声速剖面估计.利用经验正交函数对声速剖面的多参数不确定性降维,依据声场计算模型获取的最快特征声线传播时延与观测声传播时长进行匹配,采用小生境遗传优化算法,获取最优经验正交函数估计,实现声速剖面反演.按上述方法反演处理...     

浅水声速剖面用经验正交函数(EOF)表示的可行性研究

本文研究利用经验正交函数（ＥＯＦ）及少量参数以近似表示实测浅水声速剖面的方法,研究了 样本数,不同浅水域的样本和算法的关系,并得出结论：一定区域的浅水声速剖面,以经验正交函数 （ＥＯＦ）近似表示,仍可以达到较好的精度。这对于声场层析及被动定位问题有着很重要的意义。     

浅水声速剖面用经验正交函数(EOF)表示的可行性研究

本文研究利用经验正交函数（Ｅ０Ｆ）及少量参数以近似表示实测浅水声速剖面的方法,研究了样本数,不同浅水域的样杜和算法的关系,并得出结论：一定区域的浅水声速剖面,以经验正交函数（Ｅ０Ｆ）近似表示,仍可以达到较好的精度,这对于声场层析及被动定位总理２有着很重要的意义。     

Tracking-positioning of sound speed profiles and moving acoustic source in shallow water

An ensemble Kalman filter(EnKF) approach is proposed to perform sequential tracking of water column sound speed profile(SSP) using a moving acoustic source. First,the SSPs are discretized in depth and range, and are expressed by the empirical orthogonal functions(EOFs). Second, the acoustic source state information and the first three orders of EOF coefficients are expressed as the state variable, and the acoustic field information received by the vertical line array are the measured values. Successively, the state variables and measured values are used to establish the state-measure model. Last, the EnKF is utilized to track the state variables. The simulation results show that the root mean square error of SSP and the absolute error of source are all small, and thus the acoustic source tracking-positioning has high accuracy. Moreover, increasing the number of sample collection, the signal-to-noise ratio and the number of receiving elements can improve the tracking-positioning results. The method is verified using the experimental data of the East China Sea.     

基于改进变分模态分解的北极海域声速剖面分类

应用支持向量机对北极声速剖面进行分类,特征量提取是关键.该文采用一种基于经验模态分解的改进变分模态分解算法,以准确提取声速剖面特征量.算法首先对声速剖面信号进行经验模态分解,依据最大类间方差原则划分各分量边际谱主频带,以相似度作为最小分解层数判断标准,获得最小分解层数,进行变分模态分解.对北极区海水声速实测数据(信号)...