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随着自然资源消耗的加剧,海洋资源的开发和利用对于人类的可持续发展具有十分重要的现实意义。声源定位在海洋中应用十分广泛,包括渔业开发、军事、导航和海底地质测绘等领域。海洋波导中的声源深度和距离定位是一个经典研究课题,许多学者使用常规波束形成(Conventional Beamforming,CBF)算法和它的衍生方法做了大量的工作。与静止声源的定位相比,运动声源的定位更为复杂,并且与实际问题更相关。众所周知,匹配场处理(Matched Field Processing,MFP)依赖于声场的精确建模,尤其是其相位。当声学环境信息未知或者不完整时,相位对于环境失配非常敏感。实际上,由于涡流、内波、湍流等造成的海洋不均匀性,声场的相位随距离和时间波动。这给使用MFP进行声源定位带来了严重的问题。本文提出了两种相位独立的鲁棒声源定位方法。对于长距离声源定位,传统匹配场处理方法存在相位不准确的问题。本论文提出了非相干MBP(Matched Beam Processing,MBP),对垂直线阵(Vertical Line Array,VLA)数据在波束域中进行声源深度估计。声源基本上可以通过将复波束数据与建模的复波束数据进行匹配定位。本文提出的方法仅使用低角度(<±30°)处的波束强度(而不使用波束的相位),从而消除来自高角度的噪声。此方法假定知道VLA与声源的距离(即主动源定位)。对于被动源定位,假设基于两个水平线阵可以估计x y平面中的声源位置。如果声源距离完全已知,则可以使用一个数据快拍来估计声源深度。对于运动声源来说,非相干MBP在声源运动范围内累加可以得出合理准确的运动声源深度估计。该方法已被SWell Ex-96仿真数据和实验数据证实。本文还分析了不同距离范围内的运动声源深度估计性能。对于短距离(例如1 km)声源定位,对接收信号进行CBF来估计波束强度,将波束强度视为角度的函数,然后将波束强度作为指向性声源使用Bellhop程序时反波束强度。声能最高的地方就是声线相交的地方,由此可知声源的距离和深度。该方法的技术问题是CBF获得的波束较宽,使得指向性声源的能量扩散。本文提出使用解卷积算法来解决这个问题。波束强度的时反传播与匹配波束强度处理(非相干MBP)在理论上是相同的,波束强度的时反传播在概念上更加直观。该方法适用于自主水下航行器(Autonomous underwater vehicle,AUV)回坞问题。当前回坞方法搜索坞站垂直方位角时会遇到一个问题:当信噪比低时,AUV通常找不到坞站,这是因为传播损失和深度相关。本方法寻找高信噪比路径以便AUV直接到达坞站,大大提高了对接的成功率。它适用于漂浮式、拖到船后或者固定在海底的坞站。该方法被限制在短距离内,因为声线在1km外会被污染。本方法已被SWell Ex-96仿真数据证实。总之,本文提出非相干MBP进行鲁棒的声源深度估计。此方法的两个应用已被仿真数据或者实验数据证实。