【摘 要】
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海洋环境噪声是一种水声信道的干扰背景场,分析其特性对提高声纳系统的探测性能与潜艇的隐匿性能有着重要意义。由于海洋环境噪声在不同时空下均存在差异,对其特性进行分析则需要进行大量的数据观测。相较于传统观测平台,水下滑翔机可以实现海洋环境噪声长时序、大范围的可控观测。结合水下滑翔机的观测优势,本文在对海洋环境噪声的特性与相关影响因素深入研究的基础上,提出了一种基于遗传算法（Genetic Algorit
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海洋环境噪声是一种水声信道的干扰背景场,分析其特性对提高声纳系统的探测性能与潜艇的隐匿性能有着重要意义。由于海洋环境噪声在不同时空下均存在差异,对其特性进行分析则需要进行大量的数据观测。相较于传统观测平台,水下滑翔机可以实现海洋环境噪声长时序、大范围的可控观测。结合水下滑翔机的观测优势,本文在对海洋环境噪声的特性与相关影响因素深入研究的基础上,提出了一种基于遗传算法（Genetic Algorithm,GA）、LM算法（Levenberg-Marquardt,LM）与误差逆向传播（Back Propagation,BP）神经网络的海洋环境噪声谱级预测模型。该模型实现了在风速、降雨率、温度、盐度、深度已知的条件下,对海洋环境噪声频谱特性的预测分析。本文的主要研究内容与成果包括:（1）针对海洋环境噪声特性与不同观测方案进行研究。分析总结了海洋环境噪声的相关特性。分析对比不同海洋环境噪声特性观测方案,发现相较于传统测量船、潜标与浮标等观测平台,基于水下滑翔机进行海洋环境噪声观测具有明显的优越性。（2）针对海洋环境噪声相关影响因素进行研究。基于简正波理论对海洋环境噪声谱级模型进行构建,讨论了声速剖面、海面风速以及海面降雨率对海洋环境噪声谱级的影响。研究发现声速剖面对海洋环境噪声谱级随深度的变化趋势有着较大影响,而风速与降雨率对海洋环境噪声谱级大小有着显著影响。结合水下滑翔机海洋环境噪声观测数据进一步分析了海洋环境噪声与风速、降雨率之间的相关性。研究发现海洋环境噪声与风速具有明显的相关性,与降雨率之间基本无相关性。（3）针对海洋环境噪声谱级预测技术进行研究。利用仿真数据集构建了基于LM-BP神经网络的海洋环境噪声谱级预测模型,并采用GA算法对模型进行优化。优化后的GA-LM-BP模型平均相对误差为0.427%,较LM-BP神经网络模型性能提升30%。证明了利用风速、降雨率、温度、盐度、深度数据预测海洋环境噪声谱级的可行性。（4）针对GA-LM-BP神经网络海洋环境噪声谱级预测模型进行验证。结合水下滑翔机海洋环境噪声观测数据,CTD传感器温度、盐度、深度数据以及ERA5再分析风速与降雨率数据,对GA-LM-BP神经网络海洋环境噪声频谱特性预测模型进行构建。评估发现该模型预测性能优于LM-BP神经网络模型以及理论模型。利用该模型对海洋环境噪声在不同频率、深度、风速以及降雨率下的频谱特性进行预测分析。分析结果表明,GA-LM-BP神经网络模型预测值与观测值量级与变化趋势基本一致,预测最大平均相对误差为3.019%,最大均方差为2.354。
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