蛙人水下聲信號特征研究綜述

孫玉臣，陳維義，王平波，姜 斌，王世哲

(1.海軍工程大學(xué)兵器工程學(xué)院，湖北武漢 430033；2.中國人民解放軍92767部隊，山東青島 266102；3.海軍工程大學(xué)電子工程學(xué)院，湖北武漢 430033；4.海軍潛艇學(xué)院航海觀通系，山東青島 266100)

0 引言

隨著海上特種作戰(zhàn)模式的發(fā)展，無人水下航行器、武裝蛙人等水下小目標(biāo)，被越來越多地用于秘密潛入敵方港口、基地等重要水域，執(zhí)行偵查、破壞等一系列軍事任務(wù)。為了保證對己方重要水域的警戒能力，各國多采取雷達(dá)、可見光及熱成像探測等成熟的方式對水面以上進(jìn)行預(yù)警，而水面以下的探測預(yù)警手段卻比較薄弱。

為保證行動的隱蔽性，蛙人大多采取潛入水下的方式秘密接近敵方水域。在雷達(dá)、可見光、熱成像及聲吶等多種常用的物理探測方式中，雷達(dá)、可見光等方式一般采用電磁波作為探測媒介，因其信號在水下衰減極為嚴(yán)重，難以對蛙人等水下目標(biāo)實施有效探測。信號頻率同為30 kHz時，電磁波在水下的輻射損失可達(dá)7 500 dB·km-1，聲波僅為5 dB·km-1[1]，而電磁波實際的頻率遠(yuǎn)高于30 kHz，因此在水下的衰減更為嚴(yán)重。所以與水下雷達(dá)和視頻監(jiān)視等方式相比，探測水下的蛙人等目標(biāo)，主要依靠的是聲吶設(shè)備。

1 反蛙人聲吶研究現(xiàn)狀

蛙人與潛艇等水下目標(biāo)相比體積較小，在潛入任務(wù)目標(biāo)的過程中一般采取水下慢速游泳的方式，目標(biāo)噪聲強(qiáng)度低，而其經(jīng)?；顒拥母劭?、基地等淺海水域，因存在壩體、沉船、礁石等諸多后向散射體，混響噪聲十分嚴(yán)重[2-3]，因此探測水下蛙人具有一定的難度。為了發(fā)現(xiàn)水下小型體積的目標(biāo)并辨別其種類，需要使用高分辨率的高頻聲波；為了增加對目標(biāo)的探測距離，需要目標(biāo)具有較高的回波強(qiáng)度，因此各國普遍使用高頻主動聲吶探測蛙人，其工作頻率范圍主要為60～100 kHz，帶寬為3～20 kHz不等，發(fā)射聲強(qiáng)級范圍為180～210 dB，最遠(yuǎn)探測距離一般為400～2 000 m[4-6]，主要采用吊放或固定的方式部署于大型艦船、港口、基地的船側(cè)、海底或墻體等位置[7]。被動聲吶主要依據(jù)蛙人自身輻射的噪聲信號進(jìn)行目標(biāo)探測，蛙人潛泳裝具的呼吸器減壓閥振動、水下呼吸產(chǎn)生的氣泡在水中的破裂及游泳時的劃水動作，均是蛙人產(chǎn)生輻射噪聲的主要原因。由于港口等淺海環(huán)境噪聲成分復(fù)雜，且蛙人這一小目標(biāo)的信號強(qiáng)度低，被動聲吶對蛙人目標(biāo)的探測難度較大。但與主動探測方式相比，聲吶選用被動方式具有諸多優(yōu)勢，如：對生態(tài)環(huán)境友好，工作方式隱蔽，能耗低，魯棒性強(qiáng)，尤其是配置于重要艦艇平臺周圍時，不易暴露自身，且更易分辨各種目標(biāo)的不同聲學(xué)特性，識別能力較好[8-9]。

經(jīng)過多年發(fā)展，國外自2004年開始列裝各類蛙人探測聲吶裝備，其中主動聲吶型號較多，被動聲吶相對較少，另外還有水下成像等各種蛙人探測聲吶面世[4,10-14]。國內(nèi)雖然起步較晚，但自2008年開始，多型國產(chǎn)蛙人探測聲吶也開始投入實際應(yīng)用，技術(shù)上也逐步縮小與國外的差距[3-4,15-16]。

2 蛙人目標(biāo)聲信號特征研究進(jìn)展

聲吶對蛙人的探測方式主要分為主動和被動兩類。主動方式主要依靠蛙人的反射回波進(jìn)行目標(biāo)確認(rèn)，被動方式則主要依靠蛙人的水下聲輻射信號進(jìn)行目標(biāo)探測。

2.1 國外對蛙人目標(biāo)回波的研究

1976年，美國海軍水下中心的Fish等借鑒探測海豚的方法，利用主動聲吶對蛙人進(jìn)行了水池探測，發(fā)射器工作頻率采用60 kHz，試驗表明主動聲吶對蛙人的探測效果優(yōu)于海豚[17]。

2005年，美國海軍研究生院的Sarangapani等借鑒圓柱模型建立了蛙人目標(biāo)強(qiáng)度的復(fù)雜函數(shù)模型，使用60 kHz工作頻率的FS-3相控陣主動聲吶，對不同方向、不同深度的蛙人進(jìn)行了淺水試驗，利用三維映射的方法，驗證了蛙人目標(biāo)強(qiáng)度與入射波方向及頻率有關(guān)[18]。

2006年，意大利的Hollett等分別計算了開式和閉式呼吸器在特定頻率的目標(biāo)強(qiáng)度，利用海上試驗發(fā)現(xiàn)在100 kHz頻率聲吶信號的照射下，蛙人攜帶閉式呼吸器時目標(biāo)強(qiáng)度范圍為-20～-25 dB；攜帶開式呼吸器時目標(biāo)強(qiáng)度約為-15 dB，主要源于蛙人呼出氣泡的反射[19]。

波蘭格但斯克技術(shù)大學(xué)和波蘭海軍學(xué)院的Kozaczka等分別使用側(cè)掃聲吶對閉式呼吸蛙人、使用被動式線列陣對開式呼吸蛙人進(jìn)行了探測，通過建立氣瓶目標(biāo)強(qiáng)度模型，計算出在15、60、450 kHz三種工作頻率中，15 kHz時氣瓶的目標(biāo)強(qiáng)度最大；使用450 kHz側(cè)掃聲吶可以通過聲吶成像分辨出蛙人呼出的氣泡群、氣瓶及腿部；使用被動方式可以明顯分辨開式呼吸蛙人的周期性水下呼吸，開式呼吸蛙人的目標(biāo)聲信號的頻率主要集中于10 kHz以內(nèi)，其中2 kHz附近能量最為集中，水下噪聲能量級的分布范圍為10～15 dB[20]。

2013年，美國佐治亞理工學(xué)院的Demarco等使用經(jīng)過訓(xùn)練的隱馬爾可夫(Hidden Markov Models，HMM)模型對蛙人聲吶圖像進(jìn)行識別，并運用于水下無人航行平臺中。實際效果顯示，此方法對于運動中的蛙人識別效果比較顯著[21]。

2019年，克羅地亞薩格勒布大學(xué)的Kvasi?等將圖像識別中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法引入對蛙人的水下聲吶圖像識別，研究了一種魯棒可靠的聲吶圖像處理方法，通過對多種相關(guān)模型的研究，驗證了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法在聲吶圖像識別中用于蛙人檢測和跟蹤的可行性[22]。

2019年，Islam等借助于簡單卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Network，CNN)算法的水下圖像識別模型，對泳池及海洋中的蛙人目標(biāo)進(jìn)行識別和跟蹤，利用人體姿態(tài)檢測模型來識別運動的蛙人，識別模型能夠兼顧準(zhǔn)確率和機(jī)器計算時間，具有較好的魯棒性。在圖像清晰的前提下，模型對蛙人的識別率可達(dá)96%以上，并能準(zhǔn)確識別水下無人航行器[23]。

2.2 國內(nèi)對蛙人目標(biāo)回波的研究

國內(nèi)對蛙人水下聲學(xué)信號特征的研究雖然起步較晚，但進(jìn)展較快，并取得了一系列成果。

2009年9月，聶東虎等在松花湖通過試驗測量了蛙人的目標(biāo)信號，在理論建模、仿真、水池試驗和湖試的基礎(chǔ)上，分析出蛙人的主要信號源為潛水裝具和呼出的氣泡，肺部是次要信號源。在20～70 kHz頻率范圍內(nèi)，攜帶呼吸氣瓶的潛水蛙人目標(biāo)強(qiáng)度范圍為-25.3～-15.1 dB；蛙人呼吸聲的能量主要集中于30～300 Hz范圍內(nèi)，蛙人吸氣引起的氣瓶振動噪聲主要集中于3～20 kHz頻段，在11.03 kHz頻率附近譜峰明顯，蛙人呼氣導(dǎo)致的氣泡破裂聲主要集中于10 Hz～2 kHz頻段，水下衰減小且包絡(luò)比吸氣明顯[9]。

姜衛(wèi)等用動物的肺部組織來模擬蛙人的肺部，使用比較測量法發(fā)現(xiàn)，在20～40 kHz頻段主動聲吶作用下，動物肺部的目標(biāo)回波強(qiáng)度約-25.3 dB[24]。

張波等通過仿真和試驗，對開式和閉式呼吸的蛙人目標(biāo)強(qiáng)度進(jìn)行了分析，試驗采用了頻率為75 kHz的主動聲吶進(jìn)行聲波照射。依據(jù)試驗結(jié)果中蛙人目標(biāo)回波強(qiáng)度的高低，蛙人的回波信號依次來源于：開式呼吸呼出的氣泡(不小于-16.9 dB)、干式潛水服(約-17 dB)、開式呼吸氣瓶(約-24 dB)、蛙人的身體(約-27.2 dB)。試驗還發(fā)現(xiàn)，身穿濕式潛水服并采取閉式呼吸的蛙人目標(biāo)回波強(qiáng)度僅不到-25 dB。另外，試驗中動物充氣肺部組織的目標(biāo)強(qiáng)度在125 kHz頻率聲波照射時約為-25.9 dB，且肺部組織的聲速隨頻率變化明顯[2,25-27]。

穆志海通過湖試，對開式呼吸蛙人分別在主被動探測方式下的信號特征進(jìn)行了研究。在主動探測方式下，使用20～60 kHz頻段的連續(xù)波(Continuous Wave，CW)照射，測量了蛙人正面、側(cè)面和平躺方向的目標(biāo)強(qiáng)度，發(fā)現(xiàn)正面目標(biāo)強(qiáng)度平均值為-8.9 dB，側(cè)面目標(biāo)強(qiáng)度平均值為-9.2 dB，平躺時目標(biāo)強(qiáng)度平均值為-19.8 dB，說明蛙人的目標(biāo)反射主要來源于胸腔、呼吸器和呼出的氣泡，平躺方向的目標(biāo)反射面積相對正面和側(cè)面要小得多；在被動探測方式下，發(fā)現(xiàn)蛙人的呼吸聲頻率為0.3～0.4 Hz，呼氣時主要產(chǎn)生低頻分量(2 kHz以下)，吸氣時主要產(chǎn)生高頻分量(2～20 kHz)，且吸氣時的高頻成分比較規(guī)則，可用于蛙人探測。蛙人呼吸聲信號的輻射聲源級為116 dB，利用矢量水聽器可在70 m處有效探測到蛙人吸氣過程產(chǎn)生的高頻段成分[28]。2 kHz以下蛙人呼吸聲功率譜如圖1所示。

圖1 2 kHz以下蛙人呼吸聲功率譜[28]Fig.1 Power spectrum of frogman breathing sound below 2 kHz[28]

2014年，Yang等針對中心頻率為70 kHz、帶寬為10 kHz的蛙人探測聲吶，對抑制寬帶聲吶系統(tǒng)混響的算法進(jìn)行了改進(jìn)，提出了基于小波交叉譜的寬帶分束形成后的時空穩(wěn)定性估計，討論了小波域中的估計算法。實驗結(jié)果表明，其所提出的相差幅值和時空方差的融合處理方法能夠有效抑制混響[29]。

文獻(xiàn)[30-33]利用圖像聲吶，提出了基于蛙人形態(tài)特征的水下小目標(biāo)識別算法，并進(jìn)行了聲吶圖像處理，其中濾波去噪、背景相減、偽彩色圖變灰度圖等算法被應(yīng)用于圖像的預(yù)處理，骨架提取和閉合運算的算法則被應(yīng)用于形態(tài)學(xué)處理；另外針對青島某港口的多波束聲吶探測數(shù)據(jù)，使用了基于區(qū)域生長和圖像二值化的自適應(yīng)雙幀差法。之后他們又使用支持向量機(jī)(Support Vector Machine,SVM)的方法，根據(jù)蛙人平均尺寸、游速、形狀、游動方向和角度等五個特征因素，通過200張圖像的訓(xùn)練，使蛙人目標(biāo)的識別準(zhǔn)確度達(dá)到了94.5%。

Zhu等提出了一種基于顯著性聲吶圖像的蛙人探測方法，該方法通過對原始聲吶圖像進(jìn)行分解和中值濾波，基于頻率分析的顯著性探測技術(shù)，對圖像中的亮區(qū)進(jìn)行分割，從而提高對水下不同姿態(tài)和運動方向的蛙人目標(biāo)的定位精度[34]。

2012年，Liu等基于蛙人等水下小目標(biāo)的聲吶成像，提出了一種基于目標(biāo)局部圖像的全局近似數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)算法，可以根據(jù)目標(biāo)的形狀和運動軌跡提高檢測效率，以解決混響區(qū)域中的虛警問題。試驗驗證了該算法具有魯棒性高、快速、準(zhǔn)確的優(yōu)點[35]。

2.3 國外對蛙人聲輻射信號的研究

英國伯明翰大學(xué)的Chapman是最早研究水下蛙人聲輻射信號的學(xué)者之一。1974年，他們發(fā)現(xiàn)蛙人呼吸產(chǎn)生的呼吸閥噪聲具有周期性，其呼氣產(chǎn)生的噪聲主要集中于30 Hz～110 Hz頻段，此頻段的蛙人輻射噪聲對水下魚類的活動能夠產(chǎn)生一定影響[36-37]。

2002年秋季，美國海軍在圣地亞哥灣使用被動方式探測開式呼吸蛙人，驗證了被動方式探測蛙人的可行性，并對蛙人的輻射噪聲信號特征進(jìn)行了分析，但結(jié)果未予公布[38]。

2005年，新西蘭沃克沃斯奧克蘭大學(xué)的Radford等在標(biāo)準(zhǔn)聲壓和參考距離條件下，對水下不同裝具類型的蛙人聲輻射信號進(jìn)行了測量，發(fā)現(xiàn)蛙人的輻射噪聲能量主要集中于低頻(頻率＜200 Hz)，且全閉式呼吸蛙人、半閉式呼吸蛙人和開式呼吸蛙人的聲源級依次為(108±1)、(131±2)和(161±1)dB，攜帶呼吸器的蛙人能夠被探測的距離因環(huán)境噪聲級的不同而有所差異[39]。

自2000年以來，美國史蒂文斯理工學(xué)院(Stevens Institute of Technology)在使用被動聲吶探測水下開式呼吸蛙人方面，做了許多工作，在領(lǐng)域內(nèi)得到了高度認(rèn)可。文獻(xiàn)[40-43]使用多頻帶匹配濾波(Multiband Matched Filter,MMF)算法，運用參考信號對蛙人輻射聲進(jìn)行了子帶能量匹配運算，通過估算主頻的方式對蛙人進(jìn)行了是否存在的有效檢測，該方案可提供固定檢測閾值，并在哈德遜河進(jìn)行了多次蛙人試驗；2006年，該學(xué)院海事系統(tǒng)中心的Chen等研究了強(qiáng)噪聲干擾下的蛙人被動聲探測技術(shù)，用單個水聽器測量出蛙人基礎(chǔ)呼吸聲頻率為0.2 Hz～0.4 Hz，提出了干擾抵消的多頻帶匹配濾波算法并進(jìn)行了試驗數(shù)據(jù)處理[40-41]，史蒂文斯理工學(xué)院采集的蛙人信號頻譜圖如圖2所示[42]。2006年，Stolkin為檢測水下不同呼吸頻率的多個蛙人目標(biāo)，提出了基于Swimmer number的已知參考頻譜向量算法，并在哈德遜河進(jìn)行了湖試，試驗結(jié)果表明隨著檢測距離的增大，Swimmer number近似線性減小，且不同的探測距離需要調(diào)整不同的檢測閾值，另外該算法對特殊呼吸頻率的蛙人檢測效果并不理想[43-45]；2007年之后，該學(xué)院的海上安全實驗室(Marine Security Laboratory)提出了基于蛙人呼吸特征信號的多頻帶匹配濾波等優(yōu)化的被動探測方法，通過試驗，驗證了蛙人水下聲輻射信號的影響因素包括聲源帶寬級、頻譜功率密度、呼吸周期和調(diào)制頻率，其中聲源主要來源于第一級(高壓)呼吸閥及其使用壽命，其次是潛水員的訓(xùn)練經(jīng)驗，最后是攜帶的氣瓶內(nèi)空氣壓力和周圍環(huán)境，這些都可以作為探測、定位水下蛙人的關(guān)鍵點[11,38,42,44,46-50]。史蒂文斯理工學(xué)院提取的蛙人聲輻射信號周期圖如圖3所示[44]。荷蘭應(yīng)用科學(xué)研究所(Netherlands Organisation for Applied Scientific Research,TNO)的Fillinger等于2010年與史蒂文斯理工學(xué)院在荷蘭港合作開展了被動蛙人探測的海試，驗證了兩種不同的非專用水聽器也可實現(xiàn)蛙人目標(biāo)的二維定位，水聽器的探測范圍受環(huán)境因素影響很大[51]；該學(xué)院數(shù)學(xué)科學(xué)系的Molyboha等則于2012年提出了一種對蛙人水聽器布放位置的隨機(jī)優(yōu)化算法[52]。

圖2 史蒂文斯理工學(xué)院采集的蛙人信號頻譜圖[42]Fig.2 Spectrum diagram of diver signal collected by Stevens Institute of Technology[42]

圖3 史蒂文斯理工學(xué)院提取的蛙人聲輻射信號周期圖[44]Fig.3 Periodogram of a diver radiated acoustic signal extracted by Stevens Institute of Technology[44]

瑞典國防研究所(Swedish Defence Research Agency)對蛙人的水下被動探測技術(shù)進(jìn)行了多年研究。2008年，Lennartsson等[8]采用被動方式對開式呼吸蛙人進(jìn)行了水下聲信號采集試驗，試驗的地點分別位于背景噪聲較少的斯德哥爾摩群島海域和人類干擾較多的哥德堡港口進(jìn)行，在干擾較少的港口對蛙人進(jìn)行了水聽器性能測試和算法調(diào)教，在干擾較多的港口進(jìn)行了雙蛙人水下信號測試，驗證了蛙人的水下呼吸頻率為0.3～0.7 Hz，同時發(fā)現(xiàn)在30～35 kHz頻段，環(huán)境噪聲對蛙人信號的影響最小，信噪比較高，信號采集的窗口時間取10 s時最佳，在噪聲背景嘈雜的港口中，水聽器對蛙人的最遠(yuǎn)探測距離可達(dá)25 m。2009年，Lennartsson等[53]在哥德堡港利用被動水聲(虛警率1%時的有效探測距離為30 m)和電(虛警率1%時的有效探測距離為10 m)融合的方式對蛙人進(jìn)行水下探測，提高了對蛙人探測的可靠性。2010年Johansson等[54]針對蛙人的被動探測提出了基于預(yù)白化的檢測算法，該算法使用參考頻譜向量算法，并提前對背景噪聲進(jìn)行白化處理，可以在拓寬檢測范圍的基礎(chǔ)上降低虛警率，并減小瞬態(tài)信號對檢測帶來的影響。

2012年，荷蘭應(yīng)用科學(xué)研究所在接近運輸航道的港口中，使用被動式10元隨機(jī)線列陣，并利用波束形成的方法，在距離120 m處成功探測到穿著閉式呼吸裝具的蛙人，且同時檢測到的目標(biāo)個數(shù)超過5個。這也首次驗證了使用被動方式探測閉式呼吸蛙人的巨大潛力[55]。

2012年，澳大利亞國防科技研究所海洋作戰(zhàn)部的Lo等[56]，將8元被動式蛙人探測聲吶間隔14 m布置于距海底1 m處，開式呼吸蛙人沿陣列軸線從上方以恒定游速和深度游過，所提出的算法可以有效提取目標(biāo)的多項運動參數(shù)，并可廣泛運用于港口等嘈雜環(huán)境。

2012年，葡萄牙機(jī)器人與系統(tǒng)科學(xué)工程實驗室(Laboratory of Robotics and Systems in Engineering and Science，LARSyS)將水下蛙人探測聲吶安裝于水面自主航行器對水下開式呼吸蛙人進(jìn)行探測和追蹤，采用基于擴(kuò)展卡爾曼濾波的方法，顯著提高了對目標(biāo)位置的估計[57]。

2013年美國夏威夷馬諾大學(xué)的Gemba對蛙人的聲輻射信號時頻特征進(jìn)行了試驗研究，試驗中蛙人使用Scuba Pro MK 25開式呼吸氣瓶潛入水下，該團(tuán)隊對采集到的18組試驗數(shù)據(jù)首先使用11～15 kHz的Kaiser帶通濾波器進(jìn)行濾波，之后進(jìn)行了包絡(luò)譜檢波處理，實驗結(jié)果表明，在白噪聲背景下，當(dāng)信噪比為-11 dB時，能夠?qū)崿F(xiàn)對蛙人的100%檢測[58]。

2013年7月，加拿大維多利亞大學(xué)的Lohrasbipeydeh等[59]，在桑尼奇港口附近的開放海洋環(huán)境中，使用水聽器對攜帶BLIZZARD和APEKS兩類呼吸裝具的開式呼吸蛙人進(jìn)行了不同距離(1、2、5、10 m)和不同深度(5、10、15、20、25 m)的聲輻射信號采集試驗，試驗結(jié)果表明蛙人的水下聲輻射信號主要分布于100 Hz～10 kHz頻率范圍，信號周期與生理性呼吸大致同步(3～5 s)，吸氣能量主要分布于2～12 kHz頻率范圍(0.8～19 MPa，主要由減壓閥振動產(chǎn)生)，呼氣能量主要集中于200 Hz～1 kHz頻率范圍(低于0.04 MPa，主要由呼出的氣泡在水中爆裂產(chǎn)生，受排氣口幾何形狀影響較大)，呼氣造成的低頻信號能量高于吸氣造成的高頻信號，預(yù)告能量算子比平方能量算子更適合蛙人被動探測。Lohrasbipeydeh等采集到的蛙人聲輻射信號的高頻部分及低頻部分分別如圖4、5所示。

圖4 Lohrasbipeydeh等采集到的蛙人聲輻射信號的高頻部分[59]Fig.4 Spectrogram of the high frequency components of a diver inhaling and exhaling signal in the ocean[59]

圖5 Lohrasbipeydeh等采集到的蛙人聲輻射信號的低頻部分[59]Fig.5 Spectrogram of the low frequency components of a diver inhaling and exhaling signal in the ocean[59]

2016年，羅馬尼亞海軍研究中心的Slamnoiu等[60]在消聲水池中采用被動方式對開式呼吸蛙人進(jìn)行了探測，并使用多種DEMON優(yōu)化算法對蛙人信號進(jìn)行分析，結(jié)果表明所提出的DEMON優(yōu)化算法可以更少占用計算資源。

2016年，俄羅斯的Gorovoy等在淺水灣中使用全向水聽器對閉式呼吸的蛙人水下聲信號進(jìn)行了測量，蛙人目標(biāo)靜止于距水聽器3 m處，目標(biāo)信號包含明顯的準(zhǔn)周期分量，通過包絡(luò)譜估計，吸氣頻率約為0.3 Hz，整個呼吸周期的頻率約為0.6 Hz；當(dāng)使用腳蹼游動時，蛙人運動信號也呈現(xiàn)頻率接近的準(zhǔn)周期分量[61]。

2016年，澳大利亞科廷大學(xué)的Erbe等，利用水聽器分別對開式呼吸蛙人、水面沖浪、皮劃艇、自由泳、蛙泳、潛泳等人類水中活動的聲信號進(jìn)行測量，分析了蛙人吸氣和呼氣的聲信號特征，為不同人類目標(biāo)活動的水下識別提供了依據(jù)[62]。Erbe測量的開式呼吸蛙人呼吸信號頻譜圖如圖6所示。

圖6 Erbe測量的開式呼吸蛙人呼吸信號頻譜圖[62]Fig.6 Spectrum diagram of open frogman breathing signal measured by Erbe[62]

2.4 國內(nèi)對蛙人聲輻射信號的研究

2010年，張偉豪等采用被動探測技術(shù)，通過水池試驗和在三亞的湖試，分析出了開式呼吸蛙人的水下聲信號主要來源于呼吸的聲輻射信號，蛙人水下呼吸頻率約0.3 Hz，每個呼吸周期內(nèi)包含高頻信號成分，吸氣比呼氣的信號頻率更高，能量也更大，試驗結(jié)果表明匹配濾波法的檢測性能優(yōu)于帶通濾波法，匹配濾波法可使蛙人在40 m有效探測距離的檢測概率達(dá)到90%，而帶通濾波法能檢測到蛙人的最遠(yuǎn)距離為20 m[36]。

鄭航等在2012年秋季的水池試驗中，使用多種方法對開式呼吸蛙人的聲輻射信號進(jìn)行了處理，檢驗了無參考頻譜向量檢測和有參考頻譜向量的匹配檢測等多種算法用于蛙人被動探測的可行性，并指出蛙人呼氣聲信號頻譜能量主要集中于0～2.5 kHz頻段，吸氣聲信號頻譜能量主要集中于2.5 kHz～12 kHz頻段，蛙人的水下聲輻射信號與生理呼吸過程的周期基本一致，頻率約為0.3 Hz[63]。

章佳榮等以開式呼吸蛙人為研究對象，在湖試中采用被動方式采集了蛙人的呼吸聲信號，對信號進(jìn)行分析后發(fā)現(xiàn)蛙人呼氣聲信號能量主要集中于2 kHz頻率以下，來源于水中破裂的氣泡；吸氣聲信號能量主要集中于頻率2 kHz以上，來源于減壓閥的振動，且吸氣信號包絡(luò)周期性明顯，約為3 s，是進(jìn)行蛙人識別的重要依據(jù)，使用包絡(luò)譜法提取信號特征時，為達(dá)到較好效果，需連續(xù)采集10個周期以上的信號[64]。

2012年，周威存利用矢量水聽器，采用被動方式，在泳池試驗中對水下開式呼吸和半閉式呼吸蛙人的水下聲輻射信號進(jìn)行了采集，提取了輕潛蛙人的呼吸頻率與重潛蛙人的排氣頻率作為蛙人聲信號的特征，并對開式呼吸蛙人和半閉式呼吸蛙人的聲輻射噪聲產(chǎn)生的機(jī)理進(jìn)行了分析，提出了基于多子帶匹配濾波(Multiband Matched Filter,MF)算法輸出包絡(luò)譜計算的Gamma作為蛙人檢測的參考依據(jù)，仿真驗證了矢量信號下的多子帶匹配濾波算法在低信噪比下獲取穩(wěn)定有效的蛙人聲能量包絡(luò)的可行性[65]。

朱知萌等在2014年9月進(jìn)行的湖試中，使用水聽器對開式呼吸蛙人的呼吸聲信號進(jìn)行了測量，試驗中蛙人懸浮于水下3 m，使用基于美爾頻率倒譜系數(shù)(Mel Frequency Cepstrum Coefficient,MFCC)提取了蛙人呼吸聲信號的特征，通過研究蛙人相鄰周期、相隔周期呼吸的聲信號，并與艦船噪聲和環(huán)境噪聲進(jìn)行比對，表明了從參數(shù)分布線性擬合的MFCC輻射角和MFCC距離中得到的MFCC參量匹配結(jié)果可以作為辨別蛙人呼吸聲與噪聲的依據(jù)[66-67]。

王萍等在2016年通過光纖線列陣和壓電換能器的湖試試驗，對開式呼吸和閉式呼吸蛙人分別進(jìn)行呼吸聲信號采集，發(fā)現(xiàn)開式呼吸蛙人的包絡(luò)聲信號周期性明顯，約為3 s，聲信號包絡(luò)譜在0.3～0.4 Hz頻段之間十分突出，而閉式呼吸蛙人的信號包絡(luò)不具備明顯的包絡(luò)特征；蛙人呼出的氣泡聲信號能量集中于頻率2 kHz以下且信號比較突出，蛙人吸氣造成的減壓閥振動能量主要集中于2 kHz以上且蛙人識別信號比較突出，試驗驗證了被動聲吶可靠探測蛙人呼吸聲信號的可行性[67-69]。

2015年，Zhang等在吉林松花湖采用被動方式，對濕式潛水衣、開式呼吸蛙人進(jìn)行了湖試，發(fā)現(xiàn)蛙人信號主要分為高頻(2 kHz以上，主要來源于減壓閥振動)和低頻(2 kHz以下，主要來源于排出的氣泡)，低頻段信號(呼氣氣泡)隨距離衰減劇烈，而高頻段信號(呼吸器減壓閥振動)隨距離衰減緩慢，且特征顯著，是較為理想的被動探測頻段。信號采集過程至少需要10個呼吸周期，且周期越多，信號特征越明顯[70]。

2016年，宋宏健等在淺海水域?qū)λ麻_式呼吸的蛙人進(jìn)行了被動探測試驗，其設(shè)計的信號處理算法實現(xiàn)了對蛙人的被動探測，有效探測距離為60 m，利用4個水聽器組成十字陣可在二維平面內(nèi)確定蛙人的準(zhǔn)確方位[71]。

2017年，涂強(qiáng)等根據(jù)Stolkin的蛙人被動探測試驗，建立了蛙人的水下聲信道模型，并進(jìn)行了被動方式采集開式呼吸蛙人水下聲信號的水池試驗。通過基于塊的閾值算法(Block-based Threshold Algorithm,BTA)和改進(jìn)的最小值控制遞歸平均算法(Improved Minima-controlled Recursive Averaging Algorithm,IMCRA)進(jìn)行噪聲抑制和濾波，提取去噪后的蛙人信號包絡(luò)譜特征，發(fā)現(xiàn)蛙人吸氣頻率集中于2～25 kHz頻段，呼氣頻率低于2 kHz，且13～18 kHz頻段的吸氣聲信號特征可作為蛙人目標(biāo)探測的依據(jù)，被動探測距離接近40 m[43,72-73]。

趙武等在標(biāo)準(zhǔn)游泳池中，使用標(biāo)準(zhǔn)水聽器水平直線陣對穿戴開式呼吸器的蛙人進(jìn)行了呼吸信號的采集和處理，蛙人在試驗中基本懸停于水下1 m處。試驗發(fā)現(xiàn)懸停的開式呼吸蛙人輻射噪聲包含高頻與低頻成分，但高頻成分(49～51 kHz)能量比較顯著，其主要來源于蛙人吸氣時呼吸器減壓閥的振動，蛙人的呼吸聲信號具有明顯的周期性，頻率大約為0.3 Hz，與噪聲及其他目標(biāo)信號區(qū)別較大，可作為水下識別蛙人的依據(jù)；同時提出了一種基于向量機(jī)的信號識別方法，通過與歸一化多頻帶濾波方法的對比，發(fā)現(xiàn)基于向量機(jī)的方法精度更高[11,74]。

3 反蛙人聲吶系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)

在技術(shù)方面，為使蛙人探測聲吶的工作性能得到增強(qiáng)，一般需要在提高主被動聲吶的目標(biāo)檢測識別能力、優(yōu)化信號處理技術(shù)和探索新的組陣形式等方向開展進(jìn)一步研究。

3.1 選擇適合目標(biāo)識別的頻帶

由本文可知，蛙人目標(biāo)聲輻射信號的頻帶范圍為200 Hz～35 kHz從低頻覆蓋到高頻，現(xiàn)有被動聲吶主要采用窄帶與寬帶譜特征、倒譜特征等方法對水下蛙人目標(biāo)進(jìn)行識別。這些識別方法的前提是被動聲吶能夠獲取足夠帶寬的目標(biāo)信號。但一般現(xiàn)代被動聲吶的頻率越低，其帶寬越窄，導(dǎo)致譜形、譜中心與帶寬譜等特征幾乎失去意義，傳統(tǒng)的識別方法性能會有所降低。這對蛙人被動探測聲吶的識別技術(shù)提出了新的挑戰(zhàn)。所以在選擇合適的水下蛙人探測方法的同時，要選擇適當(dāng)?shù)穆晠阮l帶及帶寬等特性[75-77]。

3.2 提高主動聲吶的有效檢測概率

目前，主動聲吶探測蛙人主要依靠蛙人肺部空腔、氣瓶以及呼出的氣泡，蛙人作為小目標(biāo)，其輻射噪聲功率低，有效目標(biāo)回波信號強(qiáng)度弱，且反蛙人聲吶通常布置于淺海近岸，實際水下混響等干擾多，導(dǎo)致聲吶系統(tǒng)對目標(biāo)檢測的難度較大。要改善對蛙人等小目標(biāo)的檢測能力，降低虛警，增加聲吶的有效作用距離，就需要提高其信噪比。為此，可以從兩個方面降低混響的干擾：一是改變信號的發(fā)射形式，使用寬帶信道替代傳統(tǒng)常用的連續(xù)波(Continous Wave,CW)信道，通過發(fā)射寬帶、長脈沖來消除CW長脈沖與分辨率的矛盾，提高信噪比。二是抑制混響，降低背景噪聲干擾，寬帶信號本身有利于抑制體混響等隨機(jī)干擾，并可使信號更加穩(wěn)定，從而拓展聲吶的有效探測距離。

在主動聲吶探測目標(biāo)的過程中，除了發(fā)射傳統(tǒng)的水平波束，還可以發(fā)射可調(diào)節(jié)角度的垂直窄波束，依靠垂直窄波束的垂直指向性，可以降低來自海面、海床等混響的干擾，增強(qiáng)聲吶對蛙人的三維探測定位能力。另外，依靠相關(guān)算法及聲吶性能仿真建模、降低垂直波束的旁瓣級，也是一種聲吶系統(tǒng)減小淺?；祉懹绊懙挠行侄蝃68]。

3.3 自動跟蹤和識別目標(biāo)

目前，一般通過分離目標(biāo)動靜算法，實現(xiàn)在復(fù)雜噪聲環(huán)境下自動跟蹤蛙人等小目標(biāo)。該算法首先分離靜止和運動目標(biāo)，并使多波束信號始終對準(zhǔn)目標(biāo)，以提高信噪比。然后使用交互式濾波方法，將目標(biāo)的運動軌跡以聲圖的形式顯示于屏幕等設(shè)備；對于多目標(biāo)的情況，則采用極大似然濾波算法或多信息聯(lián)合貝葉斯濾波算法，能夠?qū)Χ鄠€運動目標(biāo)實現(xiàn)同時跟蹤，這兩種算法已成熟應(yīng)用在雷達(dá)探測中[7]。大數(shù)據(jù)和人工智能處理方法也逐步引入蛙人的識別分類中，基于大量實測數(shù)據(jù)可以構(gòu)造目標(biāo)水下運動特征大數(shù)據(jù)庫，基于人工智能可以構(gòu)建算法規(guī)則庫，采用極大似然的原理可以提取和檢測目標(biāo)的特征進(jìn)行統(tǒng)計和估計，實現(xiàn)蛙人自動識別[78]。

3.4 垂直相控發(fā)射匹配技術(shù)

反蛙人聲吶布置的淺海環(huán)境一般都不是簡單的平坦開闊地，要在各類復(fù)雜的水底仍能發(fā)揮正常的探測性能，避免混響的過多影響，聲吶就需要對環(huán)境具備一定的自適應(yīng)能力。垂直相控發(fā)射技術(shù)在國內(nèi)的使用，使聲吶可以更好地適應(yīng)崎嶇復(fù)雜的水下地形，該技術(shù)使用寬波束拓展聲吶在水底的探測范圍，并通過算法降低混響干擾，可以解決大束寬引起的能量發(fā)散問題，能夠同步實現(xiàn)聲吶盲區(qū)和混響的雙重抑制，使地形環(huán)境問題不會過多影響蛙人探測聲吶的性能[1]。

3.5 新形式組陣技術(shù)

由于相控和束控處理技術(shù)的進(jìn)步，聲吶陣列正逐步向更復(fù)雜的組陣形式發(fā)展：組成上由相同陣元發(fā)展為多種不同性能陣元，陣元間距由等間隔發(fā)展為變化間隔，布陣形式由平面布陣發(fā)展為立體布陣，激勵方式由同等施加發(fā)展為非同等施加。這些技術(shù)上的進(jìn)步能夠顯著拓寬基陣的頻帶等工作性能，有利于擴(kuò)大基陣的應(yīng)用范圍。同時，在常用的波束形成等陣列信號處理過程中，經(jīng)常會伴隨出現(xiàn)陣元位置誤差、時延估計精度限制等，導(dǎo)致無法準(zhǔn)確分類目標(biāo)，在技術(shù)處理過程中需要引起注意[79-80]。

4 結(jié)論

本文在介紹反蛙人聲吶裝備技術(shù)現(xiàn)狀的基礎(chǔ)上，考察了國內(nèi)外對蛙人水下主被動聲信號特征的研究進(jìn)展，提出了反蛙人聲吶裝備系統(tǒng)發(fā)展的主要技術(shù)問題，綜合分析表明，反蛙人聲吶裝備系統(tǒng)技術(shù)難度較大，涉及的學(xué)科門類和技術(shù)問題較多，發(fā)展途徑也具有多樣性。綜合國內(nèi)外研究成果，本文總結(jié)出蛙人的水聲探測的發(fā)展情況主要有：

(1)主動聲吶主要以水中氣泡等水下空腔的回波作為探測的依據(jù)。在75 kHz主動聲吶作用下，蛙人目標(biāo)的回波信號強(qiáng)度介于-16.9～-27.2 dB，且由強(qiáng)到弱依次來源于：開式呼吸的氣泡排出、干式潛水服、開式呼吸氣瓶、蛙人的身體，其中蛙人身體的目標(biāo)回波由強(qiáng)到弱依次來源于肺部、骨骼和其他軟體組織，身穿濕式潛水服并采取閉式呼吸的蛙人目標(biāo)回波強(qiáng)度也十分微弱，約-25 dB。

(2)被動聲吶主要以開式蛙人的水下呼吸作為探測和識別的依據(jù)。開式蛙人水下呼吸的聲輻射信號覆蓋了200 Hz～13 kHz頻段，其中吸氣信號的頻率(2～13 kHz)比呼氣信號(200 Hz～2 kHz)高。吸氣信號主要來源于呼吸器減壓閥的振動發(fā)聲，呼氣信號主要來源于排入水中的氣泡破裂。吸氣信號的能量比呼吸信號更不容易衰減，成分也更加規(guī)則，且信號特征明顯，是蛙人被動探測的理想信號；蛙人水下聲輻射信號的包絡(luò)周期(約3～5 s)與其生理性呼吸基本一致，其中吸氣持續(xù)0.7～0.8 s，呼氣持續(xù)1.2～1.5 s。在標(biāo)準(zhǔn)的聲壓和參考距離條件下，全閉式呼吸蛙人、半閉式呼吸蛙人、開式呼吸蛙人的聲源級依次為(108±1)、(131±2)、(161±1)dB。

(3)圖像聲吶主要以蛙人的水下聲學(xué)圖像作為探測和識別的依據(jù)。許多研究機(jī)構(gòu)將大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)引入蛙人等水下目標(biāo)的探測和識別，為蛙人等水下探測領(lǐng)域開辟了新的途徑。

國外同行較早研究了聲吶對水下蛙人的探測，他們在蛙人水聲信號特性分析、蛙人探測聲吶裝備研制和蛙人反制武器方面取得了較多成果。我國經(jīng)過多年的技術(shù)攻關(guān)，在蛙人探測領(lǐng)域，正逐步縮小與國際領(lǐng)先團(tuán)隊之間的差距，對蛙人水下聲信號特征的研究日趨完善，所列裝的主動聲吶性能已接近國際先進(jìn)水平，反蛙人武器系統(tǒng)也比較完備。但對復(fù)雜條件下的蛙人被動探測以及基陣部署等方面還需要投入更多的技術(shù)和精力，這也是守護(hù)我國“水下國門”的重要方向之一。