淺海主動聲吶混響干涉結(jié)構(gòu)特性及增強(qiáng)方法

唐浩 王方勇

（聲納技術(shù)重點(diǎn)實驗室 第七一五研究所，杭州，310023）

海洋信道中傳播的聲信號受色散效應(yīng)影響，在空頻域具有明暗相間的干涉結(jié)構(gòu)。隨著實驗技術(shù)的提高和聲場理論的發(fā)展，已通過實驗觀測到海洋聲場的干涉結(jié)構(gòu)并通過理論解釋其產(chǎn)生機(jī)理。干涉結(jié)構(gòu)最早在被動聲吶的距離-頻率域被發(fā)現(xiàn)，由于其包含了信道和目標(biāo)的參數(shù)信息，并且自身可用波導(dǎo)不變量β簡潔地刻畫[1]，因此眾多學(xué)者開展了基于被動聲吶干涉結(jié)構(gòu)的水聲物理和水聲信號處理方面的研究，主要包括海底參數(shù)反演、海洋參數(shù)檢測和聲源定位等[2-5]。

近年來，Goldhahn[6]和李風(fēng)華[7-8]分別利用不同的理論推導(dǎo)出主動聲吶混響信號在時間-頻率平面同樣具有干涉結(jié)構(gòu)，并且理論預(yù)測結(jié)果與海試實驗結(jié)果能夠較好地吻合。隨后，不同學(xué)者利用主動聲吶接收信號的干涉結(jié)構(gòu)，提出了一些目標(biāo)探測和跟蹤方法。Goldhahn提出了一種基于混響干涉條紋的恒虛警檢測方法，其性能優(yōu)于常規(guī)距離平滑恒虛警檢測方法。Quijano和Zurk[9-11]等研究了主動聲吶目標(biāo)回波的空頻干涉結(jié)構(gòu)，通過在狀態(tài)向量中增加從干涉條紋中提取的動態(tài)頻率，提出一種基于干涉條紋的改進(jìn)擴(kuò)展卡爾曼濾波方法，跟蹤結(jié)果優(yōu)于常規(guī)擴(kuò)展卡爾曼濾波。郭國強(qiáng)[12]將海底混響的干涉結(jié)構(gòu)和譜相減的思想結(jié)合，提出了一種混響預(yù)測對消方法用于提高主動聲吶的目標(biāo)檢測能力。

以上方法性能的優(yōu)劣取決于清晰混響干涉結(jié)構(gòu)的獲取，本文根據(jù)主動聲吶混響信號的特點(diǎn)，結(jié)合時頻分析獲取干涉條紋的方法，提出一種基于變窗長短時傅立葉變換的干涉條紋增強(qiáng)算法。通過該方法所獲得的混響干涉結(jié)構(gòu)更加清晰，有利于提高基于干涉結(jié)構(gòu)的目標(biāo)探測和跟蹤方法的性能。

1 理論模型

1.1 基于簡正波理論的主動聲吶混響模型

海底混響是淺?；祉懙闹饕M成部分，圖1為海底混響示意圖，S為收發(fā)合置的主動聲吶，小黑點(diǎn)為面積微元內(nèi)的散射體，混響信號可表示為面積微元dA內(nèi)所有散射體回波信號之和，

圖1 海底混響示意圖

利用分離變量法求解亥姆霍茲方程，聲壓函數(shù)可以表示成一系列簡正波的和，假定時間因子為exp(-jωt)，單程傳播遠(yuǎn)場聲壓可表示為

式中，zs和zr分別為發(fā)射元和接收元的深度，km和ψm分別為第m階模態(tài)的水平波數(shù)和本征函數(shù)，，后文公式中省略此系數(shù)。主動聲吶接收的回波信號為雙程聲傳播信號，利用式（2）結(jié)果和互易原理，深度zs處的收發(fā)合置聲吶接收到(r,zi)處的散射體回波信號為

式中，Smn為第m號入射簡正波激發(fā)第n號散射簡正波的單元散射強(qiáng)度，采用Lambert海底散射模型，，μ為海底散射系數(shù)。

當(dāng)發(fā)射信號的頻域為S()ω時，利用傅里葉逆變換得到單個散射體散射回波的時域，再帶入式（1），可得到主動聲吶接收的海底混響，

本研究采用問卷調(diào)查法，通過方便抽樣，對廣東某高校的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)實踐教學(xué)體系進(jìn)行調(diào)查。問卷分為學(xué)生問卷和教師問卷兩類，共發(fā)放學(xué)生問卷400份，回收381份，回收率為95.3%。教師問卷主要對象為創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)授課教師，共發(fā)放60份，回收53份，回收率為88.3%。問卷含人口學(xué)資料、25道選擇題、1道主觀附加題。問卷主要聚焦對目前高校創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育課程體系的態(tài)度和教師創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教學(xué)能力評價。從師生兩個角度的互評中揭示創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育的現(xiàn)實并且根據(jù)數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)教學(xué)體系存在的不足。

1.2 主動聲吶混響干涉結(jié)構(gòu)

根據(jù)式（3）可以得到任意散射體回波的聲強(qiáng)：

2 混響干涉結(jié)構(gòu)增強(qiáng)方法

推導(dǎo)式（8）所示的混響波導(dǎo)不變量時，直接利用式（3）所示的任意距離處散射體回波的頻域公式。在實際信號處理中，需要對混響時域信號進(jìn)行時頻分析，一般采用短時傅立葉變換（Short Time Fourier Transform，STFT）求得，因此STFT采用的窗函數(shù)的非零區(qū)間將影響所提取的干涉結(jié)構(gòu)的清晰度。對式（4）所示的時域混響信號進(jìn)行STFT：

其中

式（12）中ω、τ、T只出現(xiàn)于積分外和積分上下限中，若ω′=αβ ω，τ′=ατ，T′=αT，α為正實數(shù)，積分上下限不變，可得

式（13）表示，混響序列經(jīng)過以時刻τ為中心、T為窗長的STFT得到的聲強(qiáng)，近似等于其經(jīng)過以時刻ατ為中心、Tα為窗長的STFT得到的聲強(qiáng)，即STFT采用的窗長隨窗中心時刻等比例增加時，可以對得到的干涉條紋進(jìn)行增強(qiáng)。

3 仿真分析

利用式（3）可仿真混響在ω-r域的干涉結(jié)構(gòu)，仿真一采用的海洋信道參數(shù)為：Pekeris均勻波導(dǎo)，等聲速剖面，聲速1500 m/s，海深100 m，海底密度1.77 g/cm3，海底聲速1637 m/s，海底衰減系數(shù)1.7 dB/λ。聲吶和混響位置參數(shù)：收發(fā)合置聲吶深度50 m，海底混響距離2.5～12 km。根據(jù)上述模型及參數(shù)，收發(fā)合置主動聲吶的混響信號在ω-r域的干涉結(jié)構(gòu)如圖2所示，不同顏色代表不同強(qiáng)度的聲強(qiáng)（下同），干涉條紋與單向傳播相同，仿真結(jié)果與理論公式推導(dǎo)的結(jié)論一致。

圖2 混響ω-r域干涉結(jié)構(gòu)

根據(jù)已建立的基于簡正波理論的主動聲吶混響模型，利用與上述參數(shù)相同的信道參數(shù)及聲吶位置參數(shù)，當(dāng)發(fā)射信號頻率為 50～150 Hz、脈寬 1 s的雙曲調(diào)頻信號時，接收到的混響序列仿真結(jié)果如圖3所示，圖4為發(fā)射信號及混響序列的頻譜。

圖3 混響時間序列仿真結(jié)果

圖4 發(fā)射信號及混響序列的頻譜

利用STFT提取圖2所示混響序列的干涉結(jié)構(gòu)，圖5為變窗長STFT和固定窗長STFT的提取結(jié)果。為突出干涉結(jié)構(gòu)，下圖為上圖增加白色輔助線的效果。圖5（a）窗長的選擇與窗中心距離成正比，最小窗長為0.08 s，最大窗長0.58 s，重疊率為50%；圖5（b）的窗長與窗中心距離無關(guān)，統(tǒng)一采用0.2 s，重疊率為50%。對比發(fā)現(xiàn)，近距離處（3～7 km），變窗長與固定窗長的處理結(jié)果差別不大，但遠(yuǎn)距離處（7～11 km），變窗長所提取的干涉結(jié)構(gòu)比固定窗長更加清晰，利用Hough變換處理圖5提取的干涉結(jié)構(gòu)，（a）得到的 Hough矩陣的最大值比（b）大1.4%，說明采用變窗長方法增強(qiáng)了提取的干涉結(jié)構(gòu)，條紋的直線信息更加突出。

圖5 混響仿真一干涉結(jié)構(gòu)提取結(jié)果

仿真二的聲速剖面采用典型淺海聲速，20～35 m存在躍變層，如圖6所示，其他參數(shù)與仿真一相同。同樣利用變窗長和固定窗長STFT的提取干涉結(jié)構(gòu)，變窗長STFT的窗長的選擇與窗中心距離成正比，最小窗長為0.08 s，最大窗長0.58 s，重疊率為50%；固定窗長STFT的窗長與窗中心距離無關(guān)，統(tǒng)一采用0.2 s，重疊率為50%，結(jié)果如圖7所示。

圖6 仿真二的聲速剖面

圖7 混響仿真二干涉結(jié)構(gòu)提取結(jié)果

觀察發(fā)現(xiàn)非等聲速水文條件下，混響干涉結(jié)構(gòu)受水文影響變?nèi)酰疚奶岢龅淖兇伴LSTFT方法同樣在遠(yuǎn)距離處具有增強(qiáng)效果，利用Hough變換處理圖7提取的干涉結(jié)構(gòu)，（a）的Hough矩陣最大值比（b）大0.9%。

4 實驗數(shù)據(jù)分析

利用本文提出的基于變窗長STFT的干涉條紋增強(qiáng)算法和固定窗長STFT提取方法分別處理某次海試采集的混響數(shù)據(jù)（發(fā)射信號為1.5～2.0 kHz的雙曲調(diào)頻信號），提取結(jié)果如圖8所示。圖8（a）窗長的選擇與窗中心距離成正比，最小窗長為0.04 s，最大窗長0.21 s，重疊率為50%；圖8（b）的窗長與窗中心距離無關(guān)，統(tǒng)一采用0.05 s，重疊率為50%，為突出干涉結(jié)構(gòu)，下圖為上圖增加白色輔助線的效果。兩種提取方法處理海試數(shù)據(jù)的效果與處理仿真數(shù)據(jù)的效果相同，近距離處二者相差不大；遠(yuǎn)距離處變窗長方法所提取的干涉結(jié)構(gòu)更加清晰。利用Hough變換處理圖8提取的干涉結(jié)構(gòu)，分析其中的直線信息，（a）的Hough矩陣的最大值比（b）大1.1%，說明采用變窗長方法增強(qiáng)了提取的干涉結(jié)構(gòu)，條紋的直線信息更加突出。

圖8 混響實驗數(shù)據(jù)干涉結(jié)構(gòu)提取結(jié)果

5 結(jié)論

主動聲吶混響信號具有干涉結(jié)構(gòu)，實際處理混響信號時，需要對時域信號進(jìn)行時頻分析獲取干涉條紋。本文提出的基于變窗長STFT的干涉條紋增強(qiáng)算法，充分利用主動聲吶具有明確時間信息的優(yōu)勢，采用的窗長隨窗中心時刻等比例增加。變窗長的處理方法所提取的混響干涉結(jié)構(gòu)更加清晰，尤其是遠(yuǎn)距離處的條紋增強(qiáng)效果更明顯。本文主要通過窗長的改變增強(qiáng)提取的混響干涉結(jié)構(gòu)，為進(jìn)一步提高干涉條紋清晰度，可嘗試?yán)貌煌拇昂瘮?shù)或者其他時頻分析方法。