北冰洋地区被范围广大的冰层所覆盖,由于北极的声速为正梯度分布,在声传播过程中,声线将不断地向上弯折,粗糙冰层会对声波产生强烈的散射作用,导致强烈的冰下混响。当主动声纳工作在极地冰下时,冰下混响是典型的干扰,强烈的冰下混响干扰严重地限制了主动声纳的探测性能,因此为了预报及评估主动声纳在冰下工作时的探测性能,非常有必要建立合适的冰下混响强度模型,从而有效地预报冰下混响强度;此外,极地冰下起伏粗糙度信息对充分认知极地冰层的特性、预测全球气候的变化具有重要意义。通常采用走航式和原位式测量冰下起伏粗糙度。但是这两种方式都存在不足,走航式受到船舶冰区航行能力的限制,原位式不但费时费力,而且无法快速获取大范围区域内的极地冰下起伏粗糙度信息,对在北极地区开展高效准确的科学考察造成了极大的困难。采用声学方法获取冰下起伏粗糙度信息具有测量方法简单、不受航线限制并且测量范围大、效率高等优势,因此如何采用合适的声学方法获取冰下起伏粗糙度信息成为当前亟需解决的问题。针对以上研究目的,本文分析了北极冰下起伏粗糙度谱,结合粗糙冰层声散射和冰下声传播模型,建立了北极冰下混响强度模型,从而实现了冰下混响强度的预报以及分析;在冰下混响强度模型的基础上,结合反演理论和优化算法,构建了基于冰下混响强度的冰下起伏粗糙度参数反演方法,为快捷、有效和大范围地获取北极冰下物理信息提供了有力的手段。针对冰下混响强度建模的问题,本文首先通过分析历年冰下起伏的实测数据,发现了其粗糙度遵循Von Karman谱,从而建立了不同频率、组态的粗糙冰层声散射模型。其次,针对不同的频段,结合射线理论和简正波理论,建立了冰下混响强度模型;此外,推导了水平分置声纳冰下混响强度的解析表达式,满足了快速计算的要求。再次,给出了3种冰下混响强度模型的计算算例,重点分析了冰层物理参数对冰下混响强度的影响。最后,利用第九次北极科考实测混响数据对本文冰下混响强度模型进行了验证,理论计算与试验数据的衰减趋势基本吻合,均方根误差小于3d B。针对利用混响强度反演粗糙度参数的问题,在冰下混响强度模型的基础上,结合神经网络、支持向量机、粒子群算法构建了3种反演方法,对冰下起伏粗糙度参数进行了反演研究。文中首先给出了反演方法的思路以及关键参数的取值策略。然后重点分析了存在观测误差时,冰下起伏粗糙度参数反演方法的反演性能,结果表明,3种冰下起伏粗糙度参数的反演方法均可行,观测误差较小时,神经网络和支持向量机方法反演粗糙度参数的正确率较高;观测误差较大时,粒子群方法反演的更为准确,可靠性更高。最后利用第九次北极科考实测混响数据对冰下起伏粗糙度参数反演方法进行了验证,结果显示,反演的粗糙度参数非常接近北极实测值,相对误差分别在4%和8%以内。本文的冰下混响模型研究结果,可为冰下主动声纳设计及性能预报提供理论基础;而基于该模型的冰下起伏粗糙度参数声学反演方法,可以为极地科考中快捷、准确地获取大范围冰层物理信息提供新的技术支撑。