水聲目標(biāo)探測技術(shù)研究現(xiàn)狀與展望

黃海寧 李 宇

1 中國科學(xué)院聲學(xué)研究所 北京 100190

2 中國科學(xué)院先進(jìn)水下信息技術(shù)重點實驗室 北京 100190

1 水聲目標(biāo)探測技術(shù)面臨的挑戰(zhàn)

水聲目標(biāo)探測技術(shù)是指通過接收水聲目標(biāo)輻射噪聲或者散射回波，在一定范圍內(nèi)實現(xiàn)對水聲目標(biāo)的探測、跟蹤、定位與識別的信號處理技術(shù)。水聲目標(biāo)探測技術(shù)是水聲信號處理與聲吶領(lǐng)域的重要研究方向，是環(huán)境感知、目標(biāo)監(jiān)測、資源勘探、情報收集等海洋應(yīng)用領(lǐng)域的核心技術(shù)之一，一直是國內(nèi)外研究學(xué)者重點關(guān)注的熱點問題。

水聲目標(biāo)探測技術(shù)伴隨著現(xiàn)代電子信息、信號處理和海洋船舶技術(shù)的進(jìn)步，不斷演進(jìn)發(fā)展。最初的水聲目標(biāo)探測主要是以回波檢測為手段的主動探測方式。20 世紀(jì)，經(jīng)過兩次世界大戰(zhàn)后，出于對自身隱蔽性的要求，以噪聲檢測為手段的被動探測方式逐漸成為主要的水聲目標(biāo)探測體制。而近幾十年來，隨著現(xiàn)代靜音技術(shù)的發(fā)展，被動目標(biāo)探測距離急劇下降，從而促使主被動聯(lián)合探測的方式成為水聲目標(biāo)探測重要手段[1]。目前，水聲目標(biāo)探測技術(shù)的發(fā)展正面臨 3 個方面的挑戰(zhàn)。

（1）目標(biāo)輻射噪聲與回波強(qiáng)度大幅降低。隨著現(xiàn)代船舶工程技術(shù)的飛速發(fā)展，在過去三四十年內(nèi)，艦船輻射噪聲正以平均每年 0.5—1.0 dB 的速度降低（圖 1）[2]，目前最先進(jìn)艦船的輻射噪聲水平已經(jīng)接近甚至低于海洋環(huán)境噪聲。此外，先進(jìn)消聲材料技術(shù)的進(jìn)步，也使得主動探測傳統(tǒng)工作頻段上的艦船回波強(qiáng)度降低了 5—15 dB。

（2）海洋環(huán)境噪聲大幅提高。隨著人類海洋活動和海底地質(zhì)運動的日益頻繁，過去五六十年來，海洋環(huán)境噪聲尤其是低頻噪聲正以每年 0.2—0.3 dB 的速度增加。美國利用海底觀測聲學(xué)基陣對東北太平洋在 40 Hz 處環(huán)境噪聲級進(jìn)行持續(xù)監(jiān)測，而獲得的數(shù)據(jù)表明，1955—2011 年，東北太平洋海洋環(huán)境噪聲正呈現(xiàn)出不斷增加的變化趨勢（圖2）[3,4]。

（3）海洋環(huán)境水聲效應(yīng)影響顯著。由于受海洋界面和水體介質(zhì)的非均勻性，以及海洋獨特的鋒、渦、流等動力特性的影響，水聲場呈現(xiàn)出復(fù)雜的時空隨機(jī)起伏、環(huán)境不確定、信道不確實、參數(shù)不確知等特點，使得水聲目標(biāo)探測性能隨海區(qū)環(huán)境和時間的變化而劇烈變化，著名的“午后效應(yīng)”便反映了這一現(xiàn)象[5]。

圖1 水下目標(biāo)噪聲性能的改善與目標(biāo)探測性能提高的關(guān)系趨勢[2]

圖2 東北太平洋海洋環(huán)境噪聲長期觀測結(jié)果[3,4]

綜上所述，傳統(tǒng)基于統(tǒng)計探測理論的水聲目標(biāo)探測技術(shù)很難滿足現(xiàn)實需求，亟待發(fā)展水聲目標(biāo)探測新概念、新原理、新方法。本文將重點介紹基于特征的目標(biāo)探測、基于環(huán)境適配的目標(biāo)探測、分布式網(wǎng)絡(luò)化目標(biāo)探測、智能化目標(biāo)探測等水聲目標(biāo)探測技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀與新趨勢。

2 水聲目標(biāo)探測技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀與趨勢

2.1 基于特征的目標(biāo)探測技術(shù)

在復(fù)雜海洋環(huán)境下，面向越來越低的目標(biāo)輸入信噪比條件，如何提高水聲目標(biāo)探測性能是水聲信號處理領(lǐng)域亟待解決的問題。而從目標(biāo)角度出發(fā)，通過研究目標(biāo)信號在產(chǎn)生、傳播與接收過程的特征，并利用目標(biāo)特征進(jìn)行高增益處理，以提高對目標(biāo)信號偵察與探測性能是一種自然的選擇。目前，基于特征的目標(biāo)探測技術(shù)發(fā)展主要包括 4 個方面。

（1）基于固有特征量的目標(biāo)探測技術(shù)。所謂固有特征量，就是指目標(biāo)輻射噪聲中受海洋信道長距離傳輸影響變化較小，或即使有變化，但變化規(guī)律已知或者是可控的那一部分分量[6]。根據(jù)目標(biāo)輻射噪聲形成和傳播機(jī)理，固有特征量往往集中在低頻、甚低頻段，因此此類目標(biāo)探測技術(shù)主要聚焦在目標(biāo)的低頻、甚低頻特征探測上。例如，李啟虎等[7]提出的帶有自適應(yīng)線譜增強(qiáng)的單頻特征信號探測技術(shù)，能夠獲得比傳統(tǒng)能量探測方法更高的處理增益，有效探測具有線譜特征的微弱目標(biāo)，從而有效提高了被動目標(biāo)探測作用距離。

（2）矢量信號處理方法。水聲場既有聲壓場，也有振速場，隨著矢量水聽器在工程上的日臻成熟，通過矢量水聽器同時獲取聲壓和質(zhì)點振速矢量，為水聲目標(biāo)探測提供了更多維度上的目標(biāo)聲場特征。在自由場條件下，通過聲場聲壓標(biāo)量和質(zhì)點振速矢量聯(lián)合測量，可對聲壓、振速、振動加速度、位移、聲波強(qiáng)度等特征進(jìn)行單獨或者組合檢測，有效區(qū)分目標(biāo)和噪聲矢量場，從而達(dá)到提高目標(biāo)探測能力的目的。矢量信號處理一直是水聲領(lǐng)域備受關(guān)注的熱點問題，國內(nèi)外學(xué)者在矢量陣列高分辨方位估計、左右舷分辨、低頻和甚低頻檢測等方面進(jìn)行了深入研究并確定良好效果，根據(jù)研究表明，探測信噪比可提高 5—10 dB[8]；未來研究重點主要集中在運動多目標(biāo)估計、非自由場條件下矢量處理等方面。

（3）基于非高斯、非線性特征提取的目標(biāo)探測技術(shù)。利用 Wigner-Vill 分布、小波變換、高階統(tǒng)計、非線性等現(xiàn)代信號處理工具對接收數(shù)據(jù)進(jìn)行分析與特征提取，然后進(jìn)行探測也是基于特征探測的一個較為活躍的研究課題。其中，非高斯信號處理包括高階統(tǒng)計（高階譜估計、基于高階累積量的 ARMA 模型估計、超定遞推輔助變量法參數(shù)估計、隨機(jī)梯度法參數(shù)估計等）、盲解卷、非監(jiān)督自適應(yīng)濾波（盲均衡器、碼率盲均衡器、常數(shù)模算法）等方面[9]。非線性信號處理則包括隨機(jī)共振理論[10]、基于隨機(jī)統(tǒng)計學(xué)理論的非線性時間序列分析（非參數(shù)化模型估計、非線性 ARMA 模型參數(shù)估計等）、基于混沌動力學(xué)理論的非線性時間序列分析（嵌入維估計、相空間重構(gòu)技術(shù)、分形維和 Lyapunov 指數(shù)估計、全局與局部動力學(xué)模型估計、非線性預(yù)測與降噪等）、自相似隨機(jī)信號模型（分?jǐn)?shù)布朗運動、分?jǐn)?shù)高斯噪聲、分?jǐn)?shù) Lévy 穩(wěn)定運動）等方面的工作。比如，Haykin 和 Thomson[11]提出了一種新的非平穩(wěn)信號探測的思路，即非平穩(wěn)環(huán)境下的信號探測問題可以轉(zhuǎn)化為自適應(yīng)模式識別的問題，利用 Wigner-Vill 分布等時頻分析工具對數(shù)據(jù)進(jìn)行二維時頻分析，進(jìn)行特征提取，并用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行探測。Shin 和 Kil[12]利用時頻分析方法，提出了全譜信號探測方法，也是一種新思路。

（4）基于信號或噪聲寬容性特征的處理方法，依賴于較少的傳播信道先驗知識，通過信號或噪聲的依靠鑒別性特征進(jìn)行處理，改善其寬容性。例如，Gingras[13]提出了一種利用傳統(tǒng)的模閃爍指數(shù)的非確定性分量分析的方法，利用簡正波模態(tài)能量的閃爍來描述在隨機(jī)起伏海洋波導(dǎo)中的聲波傳播特性，并通過模態(tài)分解和利用模態(tài)閃爍指數(shù)的統(tǒng)計特性實現(xiàn)水面和水下目標(biāo)的分辨。Ephraty 等[14]提出了一種基于空間穩(wěn)定性的水下聲源的探測方法，該探測方法只應(yīng)用了較少的先驗知識，即信道的邊界性和加性噪聲較低的空間非平穩(wěn)性。

2.2 基于環(huán)境適配的目標(biāo)探測技術(shù)

海洋環(huán)境的復(fù)雜性和變異性，使得經(jīng)典的信號探測與估計理論很難在實際海洋信道中獲得良好穩(wěn)定的性能，因此需要發(fā)展與水聲物理場相結(jié)合、相適配的信號處理技術(shù)。匹配場處理（MFP）就是其中一種代表性技術(shù)[15]，它是通過水聲傳播模型計算出的拷貝場與測量數(shù)據(jù)之間互相關(guān)，來實現(xiàn)對目標(biāo)的探測與定位。MFP 與之后演化出的匹配模處理（MMP）、?；ヅ錇V波（MBMF）等方法構(gòu)成了聲場空時匹配處理方法的基礎(chǔ)[16]。由于考慮到海洋環(huán)境要素，匹配處理的性能理論上要優(yōu)于傳統(tǒng)基于統(tǒng)計特性的探測方法。但是，早期的 MFP 均是基于確定模型的，與實際海洋環(huán)境在時間與空間上的動態(tài)隨機(jī)變化不相適應(yīng)。因此近幾十年來，各國研究人員一直在致力于研究能夠適配實際海洋環(huán)境、寬容自適應(yīng)的 MFP 方法，主要有 4 個研究方向。

（1）從海洋聲學(xué)建模方向出發(fā)，建立較好表征環(huán)境不確實性的聲學(xué)模型。通過研究海洋學(xué)與水聲學(xué)的隨機(jī)建模、水聲學(xué)與海洋學(xué)模型耦合等問題，分析水聲信道不變特征和不確定性的表征和評估，利用海洋環(huán)境不確定性建模和聲傳播模型的輸出，通過統(tǒng)計分析和概率描述等手段，建立能夠較好表征環(huán)境不確實性的聲學(xué)模型，以期減少模型失配對探測性能的影響[17]。如針對主動聲吶探測中所遇到的信道畸變，給出了 2 種信道模型（快速衰減模型、時間擴(kuò)散模型）及其探測性能的比較；提出了適用于不同條件的 3 種模型（參數(shù)確知模型、環(huán)境變量隨機(jī)模型、環(huán)境變量和源位置隨機(jī)模型）及其探測方法，在低信噪比失配情況下取得了較好的探測性能。

（2）研究寬容性處理方法，通過自適應(yīng)處理、環(huán)境參數(shù)搜索優(yōu)化等方法，解決水聲信道不確實與環(huán)境參數(shù)不確知情況下環(huán)境失配、統(tǒng)計失配和系統(tǒng)失配等問題[18]。針對寬容性處理的探測能力分析，提出了一種度量寬容性性能的量化指標(biāo)，可以分析不同環(huán)境下寬容性探測能力。針對確定性失配問題，提出了多約束匹配場處理方法（MCM）、簡化最小均方差方法（RMV）和鄰域約束最小均方差方法（MV-NLC）等；針對不確知參數(shù)的失配情況，提出了不確定場優(yōu)化處理方法（OUFP）、利用子空間特征提取的寬容性 MFP 方法、貝葉斯匹配場處理、Minimax 匹配場處理等。

（3）研究自適應(yīng)模基處理（MBP）方法，這是基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的動態(tài)模型匹配方法（圖 3）[19]。此類方法首先建立一些參數(shù)不確定的模型集，利用水聲時空數(shù)據(jù)根據(jù)一定處理準(zhǔn)則進(jìn)行遞歸估計所構(gòu)建模型的參數(shù)，從而得到一個與“環(huán)境場”相匹配的“拷貝場”模型，所構(gòu)建的“拷貝場”模型可以隨著環(huán)境的變化而進(jìn)行相應(yīng)的調(diào)節(jié)，在此基礎(chǔ)上進(jìn)行目標(biāo)信號的探測，從而提高了方法對環(huán)境的適配性。?；幚碇饕?3 方面優(yōu)勢：① 它是遞歸的，因此可以序貫地修正對聲吶和環(huán)境參數(shù)的估計；② 可以包含系統(tǒng)和測量噪聲，這里的噪聲不僅指聲學(xué)噪聲，也包括模型參數(shù)的輸入誤差；③ 其輸出之一是新息序列，可以在線測試模型與數(shù)據(jù)的匹配程度，通過分析新息序列的統(tǒng)計特性評價處理器的整體性能。例如，Sullivan 和 Candy[16]等提出了基于序貫探測的?；幚矸椒ǎ梢栽趨?shù)未知環(huán)境下自適應(yīng)地探測微弱目標(biāo)。

圖3 ?；幚矸椒ㄔ韴D

（4）利用信道特征（如波導(dǎo)不變性、時反不變性等）處理增強(qiáng)不確實環(huán)境下的目標(biāo)探測性能。例如，D’Spain 和 Kuperman[20]研究的基于波導(dǎo)不變量、利用干涉結(jié)構(gòu)的環(huán)境適配探測方法等，對環(huán)境參數(shù)具有較好的寬容性。時反處理也是一種適用于海洋環(huán)境不確定條件的信號處理方法，其利用基于聲場的空間互易性和時反不變性，通過海洋環(huán)境本身來“自適應(yīng)”地進(jìn)行匹配處理，對模型失配問題具有較好的寬容性。

總之，水聲環(huán)境適配處理是保證不確實海洋環(huán)境下目標(biāo)探測性能穩(wěn)定性的有效途徑，也是今后水聲目標(biāo)探測技術(shù)的一個重要研究方向。

2.3 分布式目標(biāo)探測技術(shù)

面對復(fù)雜海洋環(huán)境下低信噪比目標(biāo)探測問題，基于現(xiàn)有的單平臺、單基陣水聲目標(biāo)探測技術(shù)，難以滿足當(dāng)前需求。由于水聲場是一種三維結(jié)構(gòu)，使用在空間上分散布置的多個聲基陣能夠獲取目標(biāo)不同觀測角度與傳播路徑的數(shù)據(jù)，有利于克服聲場時空非均勻傳播所導(dǎo)致的目標(biāo)信噪比起伏問題，因此使用多平臺、多基陣進(jìn)行分布式探測是水聲目標(biāo)探測的一個發(fā)展趨勢。分布式探測技術(shù)的發(fā)展主要包括 3 個方面。

（1）基于信息融合的分布式探測技術(shù)。通過對分布式節(jié)點所獲取的數(shù)據(jù)和信息進(jìn)行關(guān)聯(lián)與融合，是經(jīng)典的分布式探測技術(shù)途徑。但由于聲音在水中傳播慢，水聲傳播時延的影響在水聲目標(biāo)分布式探測過程中不可忽略，因此分布式水聲信息融合探測有其特殊性，不同于陸上基于無線電傳感器網(wǎng)絡(luò)的信息融合探測方法。此類方法主要可分為目標(biāo)級融合探測和特征級融合探測 2 種。其中，目標(biāo)級融合探測以各分布式節(jié)點目標(biāo)探測信息為基礎(chǔ)，結(jié)合各節(jié)點的位置、概率統(tǒng)計模型等信息進(jìn)行加權(quán)與關(guān)聯(lián)分析，再按一定的優(yōu)化融合規(guī)則（如最大似然、N-P 準(zhǔn)則等）進(jìn)行全局最優(yōu)判決[21]。特征級融合探測則是先提取各分布式節(jié)點數(shù)據(jù)中的相關(guān)特征與參數(shù)，再利用特征關(guān)聯(lián)進(jìn)行目標(biāo)的聯(lián)合探測。國內(nèi)外研究還主要集中在目標(biāo)級融合探測方面，特征級融合研究尚處在起步階段。

（2）基于物理基處理的分布式探測技術(shù)。在空間分布較遠(yuǎn)的多個聲基陣可以增加在三維聲場空間采樣的差異性和多樣性，以此為基礎(chǔ)能夠進(jìn)行多節(jié)點之間的空間上和時間上的物理場匹配處理，分布式匹配場是其中最典型的一類方法[22]。其根據(jù)海洋環(huán)境信息和聲場預(yù)報模型，對感興趣的目標(biāo)（目標(biāo)簇）的空間分布范圍進(jìn)行掃描，計算不同空間分布的各聲基陣節(jié)點處預(yù)報的目標(biāo)聲場信號特征矢量，與相應(yīng)的測量場信號特征矢量進(jìn)行相關(guān)匹配處理，再按照一定的規(guī)則如最小二乘、最大似然比等計算全局相關(guān)匹配模糊度平面，最后進(jìn)行目標(biāo)的探測與定位。由于分布式物理基匹配處理技術(shù)能夠在更大的空間尺度上進(jìn)行“全場”匹配處理，理論上可以獲得更高的空間和時間處理增益以及更高的三維定位分辨力，因此是未來最有潛力的分布式探測技術(shù)。

（3）多基地主動目標(biāo)探測技術(shù)。分布式探測系統(tǒng)工作在主動模式下即是多基地。多基地概念最初來自雷達(dá)領(lǐng)域，引入到水聲領(lǐng)域已有數(shù)十年時間，但在應(yīng)用上很難與雷達(dá)領(lǐng)域相比，究其原因主要是水聲傳播速度慢、時延不可忽略、信道時空起伏嚴(yán)重，基于概率統(tǒng)計與忽略時延的多基地雷達(dá)探測與估計理論很難適用。因此，相關(guān)研究主要集中在利用簡單聲學(xué)模型（主要基于聲吶方程）、結(jié)合經(jīng)典統(tǒng)計理論與數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)融合方法優(yōu)化系統(tǒng)配置、探測與定位性能方面，其中探測方法與基于目標(biāo)級關(guān)聯(lián)融合的被動探測方法類似，未考慮主動觀測周期、傳播時延等的影響，其性能還是依賴于單基地探測能力，很難利用多基地特性獲取額外增益。未來應(yīng)關(guān)注多基地聯(lián)合探測技術(shù)，利用多基地目標(biāo)與信道特性，獲取聯(lián)合探測增益，提高弱目標(biāo)探測能力。另外，目前多基地主要是“一發(fā)多收”模式，水聲信道的頻率選擇性在一定程度上會影響主動目標(biāo)探測的穩(wěn)健性，而近年來興起的“多發(fā)多收”技術(shù)，為解決這類問題提供了一個較為有效的技術(shù)途徑[23]?！岸喟l(fā)多收”技術(shù)，一方面通過不同發(fā)射節(jié)點上的波形設(shè)計和發(fā)射控制，可以減少信道選擇性衰落和目標(biāo)散射強(qiáng)度起伏對探測性能的影響，提升探測穩(wěn)健性；另一方面通過能量發(fā)射分散、接收集中，可以在保證目標(biāo)探測范圍的同時，減少被截獲的概率。

因此，隨著目標(biāo)探測設(shè)備由單平臺集中處理向多平臺協(xié)同處理方向發(fā)展，分布式目標(biāo)探測技術(shù)由于融合了信號處理、分布式計算、通信網(wǎng)絡(luò)等交叉領(lǐng)域技術(shù)，已經(jīng)成為水聲目標(biāo)探測領(lǐng)域內(nèi)日益關(guān)注的一個研究方向。

2.4 智能化目標(biāo)探測技術(shù)

傳統(tǒng)的水聲目標(biāo)探測，其目標(biāo)判決性能受操作員的能力影響較大，有經(jīng)驗的操作員往往更容易檢測判斷出低信噪比背景下的目標(biāo)。近年來，隨著水下無人航行器（UUV）、水面無人艇（USV）等無人系統(tǒng)在水中逐漸應(yīng)用，一方面，如何使無人系統(tǒng)在無人操作或者少人參與條件下自主探測并發(fā)現(xiàn)目標(biāo)成為水聲目標(biāo)探測新問題；另一方面，伴隨著以深度學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)等為代表的人工智能技術(shù)迅猛發(fā)展，也為水聲目標(biāo)探測技術(shù)向智能化方向發(fā)展提供了契機(jī)。目前，研究方向主要有 2 個。

（1）基于特征學(xué)習(xí)的自主探測技術(shù)。面向無人系統(tǒng)的應(yīng)用，傳統(tǒng)的依賴于先驗知識與人類經(jīng)驗的人工判決很難在線實現(xiàn)，而水聲目標(biāo)與環(huán)境的時空起伏特性使得傳統(tǒng)基于統(tǒng)計模型的恒虛警自動判決的方式，很難在復(fù)雜多目標(biāo)環(huán)境下獲得理想的檢測性能。因此，目前研究主要集中在基于特征學(xué)習(xí)的自主探測技術(shù)上，即通過對具有一定規(guī)律性的目標(biāo)和環(huán)境特征的自適應(yīng)學(xué)習(xí)，在多特征聯(lián)合概率模型下檢測判決[24]。例如，對于微弱目標(biāo)檢測，采用跟蹤或分類置前檢測思想，利用目標(biāo)方位、幅度、頻譜等多維度特征，通過粒子濾波等算法進(jìn)行基于關(guān)聯(lián)學(xué)習(xí)，然后根據(jù)行為、特征差異性來進(jìn)行自主探測，從而能夠在低信噪比條件下獲得高檢測概率和跟蹤精度。

（2）主動認(rèn)知探測技術(shù)。在傳統(tǒng)主動探測中，由于缺乏知識反饋機(jī)制，在復(fù)雜變化的水下環(huán)境很難獲得理想的探測效果。而所謂認(rèn)知過程就是將感知、處理、學(xué)習(xí)與反應(yīng)密切結(jié)合的知識形成過程，因此主動認(rèn)知探測技術(shù)將智能認(rèn)知與主動目標(biāo)探測相結(jié)合，提出了一種基于知識反饋的智能探測架構(gòu)和處理形式，即通過借鑒智能認(rèn)知過程，利用發(fā)射水聲信號主動感知水聲環(huán)境和目標(biāo)信息的特點，形成對環(huán)境與目標(biāo)的認(rèn)知學(xué)習(xí)，并將這種知識實時反饋給探測過程中的發(fā)射和接收環(huán)節(jié)，使之與環(huán)境和目標(biāo)狀況相適配形成正向反饋環(huán)路，從而能夠在復(fù)雜環(huán)境下獲取最優(yōu)主動聲目標(biāo)探測性能[25]。雖然主動認(rèn)知探測研究尚處在起步階段，但是為主動探測提供了新思路。

3 結(jié)語

歷經(jīng)數(shù)十年的發(fā)展，我國的水聲目標(biāo)探測技術(shù)不論在理論研究還是工程應(yīng)用方面都有了長足的進(jìn)步，但是與國際先進(jìn)水平相比還有不小的差距。然而，因為水聲目標(biāo)探測技術(shù)在保護(hù)國家海上安全發(fā)揮著不可或缺的作用，所以“加快技術(shù)創(chuàng)新、趕超先進(jìn)水平”顯得更為迫切。黨的十八大提出“建設(shè)海洋強(qiáng)國”的基本方針，為水聲目標(biāo)探測技術(shù)的加速發(fā)展提供了新契機(jī)，相信隨著國家在人才與資金上的大力支持，通過廣大科研人員砥礪奮進(jìn)，能夠?qū)崿F(xiàn)水聲目標(biāo)探測技術(shù)的跨越式發(fā)展。