基于声场干涉结构的水声目标被动定位技术

摘要

目标辐射声波经由海洋信道传播到达接收点，声纳的接收信号中同时携带了目标声源信息和海洋环境信息，结合水声物理特性的声纳信号处理技术成为了水声技术的研究方向和发展趋势。浅海低频声场存在相对稳定的干涉结构，波导不变量理论用于描述声场干涉条纹，并将干涉条纹参数与目标距离联系起来，在水声目标的被动测距中有着重要的应用价值。然而，现有被动定位技术仍然受到应用平台和水声环境特性等诸多条件的限制。本文深入讨论了干涉结构的形成机理及环境特性对干涉结构的影响，以此为基础，发展适用于不同接收平台和波导环境的被动定位技术。
　　由于模态间相长相消的干涉效应，接收信号声强图中呈现出亮暗相间的干涉条纹。本文对声传播基本理论进行了简要回顾，重点推导了波动声学为基础的简正波理论，按照声传播方式的不同，模态可分为反射模态和折射模态两种类型。文中对比分析了阵元域声强和波束域声强中的干涉条纹，相比于阵元域声强，波束域声强中有着相同斜率的条纹结构，并且能够获得一定的阵列增益，区分不同方位目标，应用范围更加广泛，因此本文研究均采用波束域信号。随后推导了波导不变量基本理论，分析了不同声速剖面、声源深度和接收深度下波导不变量的分布特性，并从模态类型角度分析了反射模态和折射模态对应的波导不变量值的差异，为目标的被动定位方法提供理论基础。
　　在大多数的浅海条件下，波导不变量β≈1，针对这种波导条件，本文对双水平阵被动定位技术和阵不变量被动定位技术进行了仿真验证和分析，提出了一种用于机动接收平台的单水平阵被动定位技术。三种被动定位技术均不需精确已知海洋环境参数，不需事先估计目标速度或借助引导声源信息，但三种定位技术各有其适用条件和优缺点。双阵被动测距算法适用于具有一定距离间隔的双水平阵，要求目标位于接收阵列远场，该算法在正横方向附近存在测距盲区，对双阵间距有一定要求。阵不变量测距算法以波束-时延域中波束最大值的偏移不变性为基础，不要求声场存在多阶模态形成干涉，可用于实时处理，但线谱干扰对其性能影响较大。单水平阵被动测距算法适用于运动过程中发生机动（改变航速或改变航向）的接收平台，该算法要求接收平台的运动参数已知。在实际使用中，可根据应用平台和应用条件对算法进行选择。
　　反射模态对应的波导不变量β≈1，而折射模态对应的波导不变量在很大范围内变化。对于声场由折射模态主导的情况，干涉条纹的描述变得复杂，同时限制了波导不变量被动测距技术的理论基础。而对于低信噪比和强线谱干扰影响的声场，干涉条纹效果变差，基于图像变换方法的条纹轨迹提取精度变差。针对这两个问题，论文提出了减少折射模态影响的简正波水平波数过滤技术，并采用干涉条纹滤波方法来改善条纹效果。简正波水平波数过滤技术利用反射模态和折射模态水平波数分布范围的差异性，在保留反射模态的同时滤除折射模态，保证了波导不变量理论下条纹描述的准确性。干涉条纹滤波技术通过在声强图的二维傅里叶变换域内对信号进行低通滤波，降低高频噪声和线谱的影响，并结合图像空域处理技术，改善条纹效果，提高条纹提取的准确性，为后续目标的被动测距提供基础。
　　针对静止或匀直运动的单水平接收阵条件，论文改进了基于声压互谱的目标径向运动速度估计方法。利用不同时刻声压互谱呈现出的周期性，对目标径向速度进行估计，通过相位差补偿方法解决了算法对信号频率和采样时间间隔的限制，增加了其适用范围。对比分析了窄带处理和宽带处理两种测速方法的有效性和稳健性。以此径向速度估计结果为基础，利用干涉条纹实现了目标运动参数和距离的估计，并结合本文研究的滤波技术，实现了复杂波导环境下单水平接收阵的目标被动定位，通过仿真研究和海试数据分析进行了验证。
　　本文提出的干涉结构滤波技术和目标被动定位技术适用于不同波导环境和接收平台，有望应用于海底固定式声纳、舷侧声纳、拖曳线列阵声纳等被动声纳中，改善被动测距性能，但所须进行的工程应用研究仍任重而道远。

目录

声明

第1章 绪论

1.1 研究背景和意义

1.2 声场干涉结构研究进展

1.3 被动定位技术研究进展

1.4 论文研究内容

第2章 声传播基本理论和声场干涉特性

2.1 水下声传播基本理论

2.2 声场干涉结构

2.3 波导不变量

2.4 本章小结

第3章 水声目标被动测距技术

3.1 引言

3.2 干涉条纹提取方法

3.3 双水平阵被动测距技术

3.4 单水平阵被动测距技术

3.5 阵不变量被动测距技术

3.6 本章小结

第4章 声场干涉结构滤波技术

4.1 引言

4.2 简正波水平波数过滤技术

4.3 干涉条纹滤波技术

4.4 本章小结

第5章 基于声压互谱的被动测速和测距

5.1 引言

5.2 基于声压互谱的被动测速

5.3 运动参数估计和被动测距

5.4 海试数据处理

5.5 本章小结

结论

参考文献

攻读博士学位期间发表的论文和取得的科研成果

致谢