基于垂直声强流的水中目标深度分类方法

现有的基于声场干涉结构特征的目标深度分类方法的频率适用范围有限,仅适用于目标线谱频率激发前2阶简正波的情况。针对上述问题,该文提出基于匹配场处理的目标深度分类算法,该算法将垂直复声强无功分量作为匹配量进行目标深度的匹配估计,利用目标深度的粗略估计结果辅助进行目标深度的二元分类。算法适用于线谱频率激发前3阶简正波的情况,有效拓展了算法的频率适用范围。仿真结果验证了算法的可行性和稳健性。该文分析了环境失配情况对算法性能的影响。所提算法具有较高的准确性和稳健性。     

基于匹配场处理的浅海水声目标深度分类方法研究

针对现有的浅海水声目标深度分类方法存在的频率适用范围有限、信噪比要求较高等问题,在已获得有效的测距结果的前提下,该文提出一种基于新匹配量的浅海水声目标深度分类算法。通过分析模态互相关项的深度分布特征,建立以垂直复声强为匹配量的目标深度分类模型。接收深度不同时,算法虽均使用垂直复声强为匹配量,但实际上影响深度分类效果的模态互相关项是不同的。根据目标深度分类需求的不同,通过指定双矢量传感器的接收深度,实现目标深度分类模型匹配量的优化选取,从而实现目标深度分类算法性能的提升。仿真结果表明:该算法适用于目标频率激发3阶简正波的情况,算法的频率适用范围得以扩展。算法在低信噪比(SNR)情况下(SNR= 0 dB)、复杂海洋波导中可以获得有价值的深度分类结果。     

一种基于大孔径水平阵的浅海声源被动测距方法

面向浅海水下声源的被动测距需求,该文提出一种基于大孔径水平阵的简正波分离与测距方法。该方法针对频率波数域模态曲线弯曲导致的同阶简正波分离处理复杂的问题,在各阶简正波截止频率不随信号频率变化的条件下,提出基于波数伸缩的简正波模态对齐方法,实现不同阶简正波的有效分离。通过非线性相位补偿实现多阶简正波的能量聚焦,结合距离遍历、峰值提取实现声源距离的被动估计。该方法可获得空域、频域增益,实现多模态能量的累积,为微弱声源目标的距离估计提供了新的技术途径。最后,结合仿真数据验证了方法的有效性。     

浅海中声源激发的波场成分及特性分析

为更好地认识和利用浅海波导中的声场,该文对浅海中声源激发的波场成分及特性进行了研究.提出了能给出浅海中声场全波解的理论研究方法,给出了声场的复积分表达式,并在复平面上利用围道积分对声场复积分式进行求解,得出了浅海中声源激发出的声场组成部分;同时应用高阶交错网格有限差分法对浅海中声场进行数值模拟,呈现出了不同海水深度、声源频率和声源深度下浅海波导中的波场结构和空间能量分布.研究表明:浅海中声场由离散谱部分和连续谱部分组成;其中离散谱部分包括各阶简正波和Scholte波,连续谱部分包括侧面波;简正波和Scholte波的振幅与水平传播距离的开方成反比,而侧面波的振幅与水平传播距离的平方成反比;海水越浅、声源频率越小、声源深度越大,都会导致海水中的能量越少,越有利于Scholte波的激发,此时声源辐射的能量主要以Scholte波的形式传播出去,能量更多地集中在海底界面处.     

基于辐射噪声干涉条纹斜率分布的声源深度分辨方法研究

针对水中声源深度分辨问题,该文提出一种基于干涉条纹斜率分布的声源深度分辨方法。该方法利用存在负跃层的浅海波导中水面和水下声源简正波激发能力的差异,建立了辐射噪声干涉条纹分布随声源深度变化的模型,分析了水面和水下声源激发的辐射噪声干涉条纹斜率分布差异性的物理机理。利用图像处理算法,将该差异表征为辐射噪声干涉图像Radon变换矩阵列方差向量的峰值个数,并据此进行水面和水下目标辨别。仿真和海试数据验证结果证明,该文提出的方法可应用于存在负跃层的浅海波导中,能有效分辨水面和水下目标,且与传统方法相比,不需要声源距离与海洋声学环境参数的先验信息。     

基于离焦光栅的最小二乘波前复原算法

基于离焦光栅的波前传感器具有全光学测量、光路简单、使用方便和受机械振动影响小等优点,在波前传感领域有着巨大的应用潜力。然而传统基于离焦光栅的波前复原算法仅适用于点目标的场合,对扩展目标的波前无能为力。为了扩展该技术的应用领域,提出一种基于离焦光栅的最小二乘波前复原算法,该算法不仅适用于点目标的波前复原,而且适用于扩展目标的波前复原与目标像的重建。给出了波前复原过程的数值仿真,在理想情况下,复原结果的均方根误差为0.18%。另外分析了影响复原精度的主要因素,并与传统算法进行对比分析。结果表明,新算法能够准确地对点目标和扩展目标进行波前复原。     

基于匹配场处理的天波雷达高度估计算法

天波超视距雷达通常采用距离-多普勒处理来检测海面上的目标.距离-多普勒处理可以获得目标的斜距和多普勒频率,而不能获得目标的高度信息.该文提出一种基于匹配场处理的算法来估计目标高度,算法利用单个驻留周期的回波数据来进行估计.仿真表明,在给定的仿真场景下,目标高度估计精度可达2000m左右.与已提出的对数似然函数算法相比,该算法具有更好的稳健性.     

起伏声场,拖曳线列阵目标定位

该文讨论了起伏声场下,拖曳线列阵目标定位问题.首先得到了声速起伏下的拖曳线列阵接收的散射声场方程,利用简正波滤波方法和MV-SPC波束形成方法,通过短线阵的水平移动,实现远程目标深度及距离的定位.数值仿真结果表明,拖曳线列阵,利用简正波滤波方法和MV-SPC波束形成方法可以很有效地实现对目标深度及距离的估计.     

浅海中声源激发的波场成分及特性分析

为更好地认识和利用浅海波导中的声场,该文对浅海中声源激发的波场成分及特性进行了研究。提出了能给出浅海中声场全波解的理论研究方法,给出了声场的复积分表达式,并在复平面上利用围道积分对声场复积分式进行求解,得出了浅海中声源激发出的声场组成部分;同时应用高阶交错网格有限差分法对浅海中声场进行数值模拟,呈现出了不同海水深度、声源频率和声源深度下浅海波导中的波场结构和空间能量分布。研究表明:浅海中声场由离散谱部分和连续谱部分组成;其中离散谱部分包括各阶简正波和Scholte波,连续谱部分包括侧面波;简正波和Scholte波的振幅与水平传播距离的开方成反比,而侧面波的振幅与水平传播距离的平方成反比;海水越浅、声源频率越小、声源深度越大,都会导致海水中的能量越少,越有利于Scholte波的激发,此时声源辐射的能量主要以Scholte波的形式传播出去,能量更多地集中在海底界面处。     

内孤立波环境下稳健降阶自适应匹配场定位方法研究

海洋内孤立波的存在会引起海水混合,温盐结构改变,从而导致声速在时间和空间上的不均匀分布,而在匹配场定位中则表现为声速失配,定位不准确。该文提出一种内孤立波下稳健的降阶自适应匹配场定位方法(RR-AMFP)。在传统自适应匹配场定位算法的基础上,融合了主分量抑制波束形成方法,通过特征分解对拷贝协方差矩阵进行降阶,抑制噪声空间,同时采用抑制系数和权重因子来计算匹配过程中的权向量,监测失配的拷贝向量。因此该算法可以在内孤立波环境下保持更好的稳健性,而且阶数的降低也缩短了计算时间。仿真结果表明:该算法可以实现单个内孤立波下的准确定位,但大振幅的内孤立波波列仍然会造成较大的定位误差。在南海开展了内孤立波环境下的声源定位实验,估计距离误差为3.7%,深度误差为1.6%,验证了该算法在实际海洋内孤立波环境下的有效性。