【摘 要】
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浅海波导中的多径效应和频散特性一直是水声学领域的一个重要研究内容。简正模理论是研究海洋声信道传播特性的主要理论之一,尤其适用于浅海低频声压场的计算。该理论用不同的简正模刻画浅海波导的多径传播效应,每个简正模水平波数随频率的变化反映浅海波导的频散特性。宽频信号在浅海波导中传播时会携带丰富的海洋环境、声源位置等信息,通过分离接收信号中的简正模并估计相应的水平波数,可以有效获取浅海波导中的环境参数及目标
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浅海波导中的多径效应和频散特性一直是水声学领域的一个重要研究内容。简正模理论是研究海洋声信道传播特性的主要理论之一,尤其适用于浅海低频声压场的计算。该理论用不同的简正模刻画浅海波导的多径传播效应,每个简正模水平波数随频率的变化反映浅海波导的频散特性。宽频信号在浅海波导中传播时会携带丰富的海洋环境、声源位置等信息,通过分离接收信号中的简正模并估计相应的水平波数,可以有效获取浅海波导中的环境参数及目标信息。对于水平阵列（Horizontal Line Array,HLA）接收场景,估计一个单频声压信号的水平波数可以视为谱估计问题,利用空间傅里叶变换（Spatial Fourier Transform,SFT）得到信号的波数谱。将不同频率下通过SFT得到的波数谱组合成频率-波数（f-k）二维分布,即可在变换平面上实现宽频信号的简正模分离。SFT方法简单直接,但是受限于奈奎斯特采样定理和Rayleigh极限,只有足够大的水平阵列孔径以及足够小的阵元间距才能保证得到具有足够分辨力的估计结果。本文主要研究如何在阵列孔径较小的情况下得到具有足够分辨力的水平波数估计结果。首先利用声压场中只存在少数几个传播模,即信号在波数域具有稀疏性的特性,使用压缩感知（Compressive Sensing,CS）算法进行高分辨力的水平波数估计。其次,将信号的波数域功率谱视为一个点扩展函数（Point Spread Function,PSF）和水平波数分布的卷积结果,使用解卷积（Deconvolution）算法得到具有高分辨力特性的水平波数估计结果。同时比较分析压缩感知和解卷积算法在不同情况下水平波数估计的性能,并分析影响算法准确性的原因。此外,本文利用浅海波导的频散特性建立起水平波数随频率变化的关系,在压缩感知算法的框架中加入一种无网格梯度下降算法,利用上一频率的水平波数估计值决定下一频率的搜索区间,对离散化的估计结果进行优化。另一方面,将解卷积算法与粒子滤波算法相结合,根据波导的物理性质得到状态方程和观测方程,实现对水平波数的跟踪估计。最后,本文通过以上两种方法将频散关系应用于宽频信号的水平波数估计,从而提高估计结果的准确性。仿真实验以及Shallow Water 06实验的数据处理结果验证了所提出算法的准确性和有效性。
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