源致內(nèi)波引起的聲場擾動(dòng)及其檢測方法*

何兆陽 雷波2)? 楊益新

1) (西北工業(yè)大學(xué)航海學(xué)院,西安 710072)

2) (西北工業(yè)大學(xué)青島研究院,青島 266200)

水下目標(biāo)體在密度分層流體中航行時(shí)會(huì)激發(fā)內(nèi)波,這種內(nèi)波常被稱為源致內(nèi)波,具有難以消除的特性.本文對聲波穿過運(yùn)動(dòng)球體激發(fā)內(nèi)波后產(chǎn)生的起伏進(jìn)行研究,結(jié)果表明源致內(nèi)波對聲場的影響范圍遠(yuǎn)大于目標(biāo)體,聲場變化的強(qiáng)度與覆蓋范圍均與目標(biāo)穿越角度呈反比.進(jìn)一步提出了一種基于滑動(dòng)窗主分量分析的處理方法,通過短時(shí)窗信號子空間重構(gòu)對聲場微弱起伏進(jìn)行增強(qiáng)處理,并用湖上實(shí)驗(yàn)證明了所提方法具有穩(wěn)健性.研究結(jié)果表明,基于源致內(nèi)波聲起伏的探測方法可以對目標(biāo)進(jìn)行探測,具有覆蓋范圍廣、穩(wěn)健性高的優(yōu)點(diǎn).

1 引言

水下目標(biāo)的準(zhǔn)確探測是現(xiàn)代海上作戰(zhàn)中的重點(diǎn)[1],隨著消聲技術(shù)的發(fā)展,潛艇輻射噪聲級已降至海洋背景噪聲級以下[2,3],敷瓦技術(shù)的發(fā)展使得潛艇對典型探測頻段具有很強(qiáng)的吸收效果,探測信號的回波強(qiáng)度很低[4-7].這一現(xiàn)狀對主、被動(dòng)聲納的目標(biāo)探測造成了嚴(yán)峻挑戰(zhàn),研究者們開始尋找更加顯著的目標(biāo)特征.

實(shí)際海洋存在溫、鹽分層,最終導(dǎo)致不同深度上的密度差異.研究表明,水下目標(biāo)在密度分層水體內(nèi)運(yùn)動(dòng)時(shí),目標(biāo)體后方由于體積排水效應(yīng)會(huì)產(chǎn)生包含內(nèi)波和湍流等的大幅度水動(dòng)力尾跡,湍流隨流場傳播逐漸破碎消失,而內(nèi)波在重力和浮力作用下往復(fù)振蕩,最終在目標(biāo)體后方遠(yuǎn)場形成扇形內(nèi)波場[8-10].這種內(nèi)波與典型大洋內(nèi)波的擾動(dòng)源不同,為進(jìn)行區(qū)分常被稱為源致內(nèi)波[11-12].這種內(nèi)波具有幅度大、持續(xù)時(shí)間長、難消除的特點(diǎn)[13],可以看作運(yùn)動(dòng)目標(biāo)在水中遺留的“腳印”,包含了目標(biāo)大小、運(yùn)動(dòng)方向等信息.內(nèi)波可以引起聲速剖面變化進(jìn)而影響聲傳播特性,造成聲場強(qiáng)度等特征起伏[14-17],因此源致內(nèi)波有望作為發(fā)現(xiàn)水下目標(biāo)的一種有效手段.研究源致內(nèi)波引起的聲場強(qiáng)度擾動(dòng)機(jī)理和特征提取方法,對水下運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的穩(wěn)健探測具有重要的科學(xué)價(jià)值.

早在20 世紀(jì)60 年代,Hudimac[18]與Yeung和Nguyen[19]就發(fā)現(xiàn)了源致內(nèi)波的存在并從理論上指出了內(nèi)波場分布特征與目標(biāo)尺寸和運(yùn)動(dòng)速度有關(guān).Keller 和Munk[20]推導(dǎo)了源致內(nèi)波的彌散方程與典型傳播模式,并發(fā)現(xiàn)源致內(nèi)波波前存在周期性尖端現(xiàn)象;Robey[21]在球體目標(biāo)拖曳實(shí)驗(yàn)中進(jìn)一步明確了目標(biāo)特征傅汝德數(shù)會(huì)影響內(nèi)波場的時(shí)空結(jié)構(gòu)特征.Voisin[22,23]推導(dǎo)了球體目標(biāo)的源致內(nèi)波場顯式,張效慈[24]采用經(jīng)驗(yàn)公式推導(dǎo)了典型潛艇源致內(nèi)波的海面映波值并對比了公開數(shù)據(jù),結(jié)果表明不同型號潛艇目標(biāo)在深度100 m 以額定航速行駛時(shí)激發(fā)的源致內(nèi)波幅度可達(dá)2—5 m,且內(nèi)波波幅在艇后距1 km 處仍能保留55%.胥炳臣[25]使用二維有限元模型模擬了源致內(nèi)波聲速擾動(dòng)引起的中低頻聲場強(qiáng)度起伏,結(jié)果表明源致內(nèi)波可引起低頻聲場隨距離周期性強(qiáng)度起伏,但基于CFD 的數(shù)值仿真計(jì)算量巨大,難以對大尺度態(tài)勢下的流場與聲場擾動(dòng)進(jìn)行快速計(jì)算.Xue 等[26]通過光學(xué)手段觀測運(yùn)動(dòng)潛體激發(fā)內(nèi)波的海面映波特征并進(jìn)行目標(biāo)狀態(tài)反演,但其仿真環(huán)境是較為理想的淡水、海水強(qiáng)分層環(huán)境,方法實(shí)用性需要進(jìn)一步研究.

目前,源致內(nèi)波在水下目標(biāo)非聲探測領(lǐng)域受到了廣泛關(guān)注[26-33],然而其在水下目標(biāo)聲學(xué)探測機(jī)理及應(yīng)用方面,國內(nèi)外的研究還存在大量空白.因此,本文重點(diǎn)針對源致內(nèi)波引起的聲場強(qiáng)度起伏機(jī)理及探測方法進(jìn)行研究.首先通過對勻速直線運(yùn)動(dòng)球體目標(biāo)的多航向流場仿真確定了以垂直角度穿越探測區(qū)域時(shí)引起的內(nèi)波幅度與范圍最小,在這一“最差情況”下研究了前向聲場強(qiáng)度變化與分布特性并給出機(jī)理解釋,結(jié)果表明源致內(nèi)波場的空間影響范圍遠(yuǎn)大于目標(biāo)體本身,其引發(fā)的局部聲速剖面起伏改變了透射聲線軌跡,干涉疊加后引起了前向聲場的強(qiáng)度變化,并從理論上說明該變化與目標(biāo)穿越收發(fā)連線的角度呈反比;針對微弱聲強(qiáng)起伏的檢測,基于源致內(nèi)波聲場強(qiáng)度起伏特征與背景聲場不相關(guān)的特性,提出了滑動(dòng)窗主分量分析檢測方法,并通過湖試證明了基于源致內(nèi)波的目標(biāo)探測方法具有穩(wěn)健性.

2 源致內(nèi)波引起的聲場變化機(jī)理

實(shí)際海洋是密度和聲速分層的環(huán)境,水下潛航器在航行時(shí)由于體積排水效應(yīng)會(huì)源源不斷地激發(fā)源致內(nèi)波,進(jìn)而引起難以消除的水聲環(huán)境起伏與前向聲場變化.源致內(nèi)波作為攜帶運(yùn)動(dòng)目標(biāo)信息的穩(wěn)定水動(dòng)力特征,為本文的聲場特征提取與檢測提供了物理依據(jù).

2.1 源致內(nèi)波流場仿真

考慮球形目標(biāo)在典型淺海分層環(huán)境中勻速直線運(yùn)動(dòng)所形成的源致內(nèi)波場,海水密度在深度方向可視為由上下較均勻、中間躍變較大的三部分水體組成,修正Holmboe 模式可較好描述該密度分布[34-36],其表達(dá)式為

其中ρ1為連續(xù)變化的水 體密度為躍層中心距水面深度,z′為當(dāng)前位置距水面深度,ρ0為深度處的海水密度,α為地轉(zhuǎn)慣性頻率,β為密度分布參數(shù)并取β=3 ,h為躍層厚度的一半.

采用表1[36]參數(shù)仿真分層水體,環(huán)境密度與浮力頻率的垂向分布如圖1(a)兩黑色虛線所示,海水密度與浮力頻率在上下兩層水體內(nèi)變化較小,躍層內(nèi)的密度變化趨勢接近線性,浮力頻率較為穩(wěn)定且在100 m 深度取得最大值.將80—120 m 內(nèi)的密度變化近似為線性曲線,則該區(qū)間內(nèi)的浮力頻率將保持為恒定值,此時(shí)兩者的分層結(jié)果如圖1(a)的兩實(shí)線所示,可見該線性近似對躍層內(nèi)的密度與浮力頻率垂向分布數(shù)值影響不大.

表1 密度分布參數(shù)的條件Table 1. Conditions of density distribution parameters.

圖1 分層流體垂向分布與隨體坐標(biāo)系 (a) 淺海密度與浮力頻率垂向分布;(b) 隨體坐標(biāo)系Fig.1.Vertical distribution of stratified fluids and dependent coordinate system: (a) Vertical distribution of density and buoyancy frequency in shallow water;(b) dependent coordinate system.

研究表明,源致內(nèi)波公式解與試驗(yàn)結(jié)果、CFD結(jié)果的精度相當(dāng)[37],而公式求解的計(jì)算量遠(yuǎn)低于CFD 計(jì)算.因此基于線性密度分層水體上的分布顯式[22],在仿真水體內(nèi)構(gòu)建了勻速直線運(yùn)動(dòng)球體目標(biāo)的源致內(nèi)波場,并建立了以目標(biāo)位置為原點(diǎn)的隨體坐標(biāo)系(如圖1(b)所示).源致內(nèi)波的空間分布由目標(biāo)半徑、目標(biāo)空間位置和水體浮力頻率共同決定,內(nèi)波幅度[22]可表達(dá)為

其中H(x) 為Heaviside 函數(shù),(x,y,z) 為空間點(diǎn)坐標(biāo),ζ(x,y,z) 為該點(diǎn)內(nèi)波場幅度,ζ0為幅度項(xiàng),φ為相位項(xiàng),N為水體浮力頻率,R為目標(biāo)半徑,U目標(biāo)運(yùn)動(dòng)速度.(1)式表明,內(nèi)波幅度大小由幅度項(xiàng)和相位項(xiàng)共同決定,并且有ζ0/R(Fx/R)-1,即波幅與水平距離x呈反比關(guān)系.

使用和經(jīng)典文獻(xiàn)[23]相同的條件進(jìn)行源致內(nèi)波流場仿真對比: 傅汝德數(shù)Fr=U/NR=1,其中U為航速,N為浮力頻率,R為球源半徑.無量綱數(shù)ζ/R的分布如圖2 所示,其中橫縱軸分別為X/R和Y/R的無量綱數(shù),X和Y為水平面兩個(gè)方向的距離,ζ為源致內(nèi)波垂向幅度.由圖2(a)和圖2(b)的對比可知,仿真結(jié)果與文獻(xiàn)結(jié)果完全一致,可證明本文對源致內(nèi)波仿真的正確性.

圖2 與經(jīng)典文獻(xiàn)結(jié)果對比 (a) 仿真結(jié)果;(b) 文獻(xiàn)結(jié)果Fig.2.Comparison with classical results: (a) Simulation result;(b) classical result.

半徑5 m 的目標(biāo)在100 m 深度上以4 m/s 速度勻速直線運(yùn)動(dòng),源致內(nèi)波在不同深度上的分布如圖3 所示.各深度上的內(nèi)波在x方向的分布范圍均超過1 km,并呈現(xiàn)高低幅度區(qū)交替的形式;在y方向的分布范圍在50—400 m 不等,并形成隨深度絕對值增大的水平夾角;在z方向的分布范圍超過40 m.內(nèi)波幅度在目標(biāo)深度上 (z=0)最大,并隨深度絕對值的增大逐漸衰減.

圖3 源致內(nèi)波多深度切面Fig.3.Multi depth section of source-generated internal waves.

由以上可知,源致內(nèi)波夾角與隨體坐標(biāo)系內(nèi)的深度絕對值|z|有關(guān),該夾角可用流場等相位面表征.在隨體坐標(biāo)系下,等相位面方程可表達(dá)為[38]

其中x′為x軸上某個(gè)點(diǎn)的橫坐標(biāo),N為浮力頻率,φ0為相位,U為運(yùn)動(dòng)速度.

圖3 各個(gè)子圖中的虛線為等相位線,由外到內(nèi)等相位線的相位值分別為nπ (n=1,2,3),內(nèi)波覆蓋范圍基本在低相位等相線所成角度以內(nèi).同深度上內(nèi)波的覆蓋范圍隨x方向距離的增大而逐漸擴(kuò)大.在不同深度上,當(dāng)|z|較小時(shí),內(nèi)波幅度較高而等相線夾角較小,內(nèi)波影響范圍在x軸附近;隨著|z|擴(kuò)大,內(nèi)波最大幅度逐漸降低而等相線角度增大,覆蓋范圍隨水平距離的增大迅速增大.總體而言,源致內(nèi)波的幅度較大,且空間覆蓋范圍遠(yuǎn)大于目標(biāo)體本身.波幅在目標(biāo)深度達(dá)最高并隨距離增大呈反比降低,覆蓋范圍隨深度和距離迅速增大.

源致內(nèi)波作為內(nèi)波的一種,其頻率fi的大小應(yīng)在慣性頻率與浮力頻率之間,以內(nèi)波在Y=0,Z=20 上沿X軸的波形為例(見圖4),對其做距離維傅里葉變換,其距離維頻率fx成分集中于0.003 m—1.依據(jù)文獻(xiàn)[38],內(nèi)波頻率應(yīng)滿足:

圖4 Y =0,Z =20 的源致內(nèi)波波形Fig.4.Source-generated internal wave at Y =0,Z =20.

其中,k為波數(shù),fx為 距離維頻率,U為目標(biāo)移速(本文為1 m/s),fi為內(nèi)波頻率.依據(jù)(4)式可求得fi=0.003 Hz,屬于高頻內(nèi)波.

以上仿真表明,源致內(nèi)波是一種典型的高頻各向異性流場,擾動(dòng)幅度具有復(fù)雜的空間分布特性.雙基地聲吶的探測區(qū)域在收發(fā)連線形成的垂直平面(以下稱聲屏障平面)附近,水下潛航器可能以各種角度穿越探測區(qū)域,尾隨的源致內(nèi)波可造成復(fù)雜的流場與聲場變化.為研究源致內(nèi)波流場、聲場的特征分布與目標(biāo)航向的關(guān)系,以下針對淺海球目標(biāo)多航向內(nèi)波場開展仿真研究.基于源致內(nèi)波場的分布特性,構(gòu)建探測場景如圖5 所示.聲源與接收陣列的距離6 km,聲源深度30 m.當(dāng)目標(biāo)穿越探測區(qū)域后,激發(fā)的源致內(nèi)波可引起聲屏障平面上的聲速剖面起伏,進(jìn)而造成前向聲場強(qiáng)度擾動(dòng).內(nèi)波場的仿真范圍設(shè)為x方向1 km,y方向± 200 m,z方向± 20 m,定義運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的方向向量與發(fā)射-接收連線向量所成角度為穿越角度a(如圖6(a)所示,單位為(°)).由于角度a上激發(fā)的內(nèi)波分布與角度 1 80-a的鏡像對稱,與 3 60-a的完全一致,因此在 0

圖5 探測場景示意圖Fig.5.Diagram of detection scene.

圖6 各航向的內(nèi)波場在聲屏障平面內(nèi)截面 (a) 穿越示意圖;(b) 聲屏障平面內(nèi)的源致內(nèi)波分布Fig.6.Internal waves in each heading direction within the sound barrier: (a) Diagram of crossing event;(b) distribution of sourcegenerated internal wave within sound barrier.

2.2 源致內(nèi)波引起的聲場變化特征

運(yùn)動(dòng)目標(biāo)激發(fā)的源致內(nèi)波會(huì)引起上下層水體的垂向位移,導(dǎo)致溫鹽物理量的垂向結(jié)構(gòu)發(fā)生變化,進(jìn)而造成隨距離變化的聲速剖面起伏.水質(zhì)點(diǎn)的垂向位移與聲速擾動(dòng)的關(guān)系可以表示為[39]

其中 δc為聲速擾動(dòng),r=(x,y) 為水平方位向量,z為深度,c(z) 為背景聲速剖面,為海洋環(huán)境常數(shù),一般取3.3,ζ(r,z) 為空間上某水質(zhì)點(diǎn)的垂向位移.背景聲速剖面選用Munk 深海聲速剖面在0—200 m 的負(fù)梯度分布,結(jié)果如圖7(a)所示.

圖7 水聲環(huán)境與聲速擾動(dòng)率 (a) 聲速剖面;(b) 聲速擾動(dòng)率垂向分布Fig.7.Underwater acoustic environment and sound speed disturbance rate: (a) Sound speed profile;(b) sound speed disturbance rate.

定義某深度內(nèi)波幅度1 m 時(shí)引起的聲速擾動(dòng)量為該深度的聲速擾動(dòng)率.以上仿真條件得到的垂向分布結(jié)果如圖7(b)所示.在水深100 m 聲速擾動(dòng)率處最高值達(dá)2.52 s—1,即水質(zhì)點(diǎn)的垂向位移為1 m 時(shí)引起的聲速擾動(dòng)為2.52 m/s,在海面與海底則接近0 s—1.結(jié)合圖1 與圖7 分布可知,密度躍層附近的聲速剖面較容易受到源致內(nèi)波的擾動(dòng),這是由于該區(qū)域的浮力頻率較高造成的.

由2.1 節(jié)與2.2 節(jié)結(jié)果可知,當(dāng)目標(biāo)穿越角度越大時(shí),落入聲屏障平面上的源致內(nèi)波引起的聲速擾動(dòng)的幅度與覆蓋范圍便越小,推測其引起的前向聲場的變化也應(yīng)越小,因此以下仿真從檢測難度最大的“最差”情況出發(fā),以穿越角度90°的場景為例構(gòu)建水聲探測環(huán)境.假設(shè)目標(biāo)穿越聲屏障平面時(shí)距離聲源1 km,其他條件不變,提取圖6 中“夾角90°”的內(nèi)波場分布,依據(jù)(5)式計(jì)算源致內(nèi)波引起的聲速剖面擾動(dòng),將其疊加至聲屏障平面的背景聲速剖面,起伏聲速剖面如圖8(a)所示.源致內(nèi)波引起的最大聲速起伏量超過±0.5 m/s,水平覆蓋范圍約150—200 m,垂直覆蓋范圍40 m,遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于目標(biāo)體的影響范圍.

圖8 聲速剖面起伏與聲場分析 (a) 聲屏障平面內(nèi)的聲速剖面起伏;(b) 無內(nèi)波時(shí)聲線分布;(c) 有內(nèi)波時(shí)聲線分布;(d) 聲線幅度起伏倍數(shù);(e) 限制聲源開角后的聲場強(qiáng)度起伏;(f)聲源全向開角的聲場強(qiáng)度起伏Fig.8.Fluctuation of sound speed profile and sound field: (a) Fluctuation of sound speed profiles within the sound barrier;(b) distribution of acoustic ray with internal wave;(c) distribution of acoustic ray without internal wave;(d) amplitude fluctuation multiple of acoustic ray;(e) fluctuation of sound field intensity of source with limited opening angle;(f) fluctuation of sound field intensity of omnidirectional source.

依據(jù)聲源頻率、聲速與水深條件可知,仿真滿足聲學(xué)高頻近似條件[40]f=1000 Hz>10×c/H=75 Hz,因此采用射線聲學(xué)模型[41]對有無源致內(nèi)波場影響下的前向聲場進(jìn)行聲線路徑分析,海面視為真空,海底視為彈性半空間.海底底質(zhì)為沙,密度為1.9 kg/m3,聲速為1650 m/s,縱波衰減0.8 d B/λ,橫波衰減2.5 d B/λ.為方便對比,限制聲源出射角度為±5°,并設(shè)置跟蹤的聲線條數(shù)為100 條,結(jié)果如圖8(b)和圖8(c)所示.強(qiáng)負(fù)梯度聲速剖面使得聲線在信道內(nèi)彈射前進(jìn),并淺層深度上出現(xiàn)方向翻轉(zhuǎn)現(xiàn)象.此時(shí)由源致內(nèi)波引起的聲線軌跡變化區(qū)域如圖8(c)黑色實(shí)線所形成范圍,聲線路徑從源致內(nèi)波所在的水平距離1 km 處開始偏折,一直延伸至前方全部聲場范圍.軌跡差異現(xiàn)象在海面附近聲線翻轉(zhuǎn)處較為顯著,在海底反射前后較為微弱.為分析該現(xiàn)象對聲線幅度的影響,在1—10 km 聲場上以距離0.1 km 和深度0.5 m 為間隔設(shè)置接收機(jī),計(jì)算有(i=1)、無(i=0)內(nèi)波時(shí)到達(dá)聲線幅度差ai=si_max-si_min(i=0,1)以表征該點(diǎn)接收聲線的幅度結(jié)構(gòu)離散度,其中si_max與si_min分別為某接收點(diǎn)到達(dá)聲線的最高與最低幅度,并定義起伏倍數(shù)(a1-a0)/a0表征該點(diǎn)聲線結(jié)構(gòu)受源致內(nèi)波影響的起伏程度,其分布結(jié)果如圖8(d)所示.起伏倍數(shù)的分布范圍與聲線軌跡畸變范圍一致,其最大幅值超過1,這表明源致內(nèi)波的存在使得聲線幅度差達(dá)到原本的2 倍以上,聲線離散度顯著增大.起伏倍數(shù)在海面附近的聲線翻轉(zhuǎn)處達(dá)最強(qiáng),這是由于翻轉(zhuǎn)區(qū)域的聲線高度聚集,起伏聲線彼此相干疊加造成的;而海底反射區(qū)域的聲場傳播損失較大,因此起伏也不顯著.

依據(jù)射線聲學(xué)理論,聲場內(nèi)某點(diǎn)的接收信號是由多條幅相不同的聲線干涉疊加而成,因此當(dāng)聲波穿越源致內(nèi)波場的聲速變化區(qū)域時(shí)聲傳播路徑發(fā)生偏轉(zhuǎn),改變了到達(dá)接收機(jī)處聲線的幅度與時(shí)延,使得源致內(nèi)波前方的聲場開始出現(xiàn)聲場強(qiáng)度變化.當(dāng)該聲源頻率為1 kHz 時(shí),對10 km 內(nèi)有無內(nèi)波時(shí)的聲場強(qiáng)度結(jié)果作差后取絕對值,得到了源致內(nèi)波引起的聲強(qiáng)變化分布,結(jié)果如圖8(e)所示.聲強(qiáng)起伏在海面附近的聲線翻轉(zhuǎn)處達(dá)最強(qiáng),這是由聚集的起伏聲線相干疊加造成的,此時(shí)起伏幅度可達(dá)5 dB 以上.但其分布范圍局限于聲線路徑畸變范圍內(nèi),覆蓋面積較小,檢測難度較大.

為增大聲場起伏特征的影響范圍,將聲源開角增大至全向,此時(shí)聲場變化范圍幾乎覆蓋了源致內(nèi)波前方的全部聲場(圖8(f)),但由于大量幅度起伏的聲線相互疊加,圖8(f)相比于圖8(e)聲場強(qiáng)度起伏較高區(qū)域的變化強(qiáng)度與覆蓋范圍反而降低,僅兩次聲線翻轉(zhuǎn)區(qū)域的起伏強(qiáng)度較高,該區(qū)域與圖8(d)中的起伏倍數(shù)高幅度區(qū)一致,其聲場強(qiáng)度最高,受源致內(nèi)波影響最高.

以上結(jié)果表明,源致內(nèi)波引起的透射聲場強(qiáng)度起伏與無內(nèi)波時(shí)透射聲場(以下稱背景聲場)在該處的強(qiáng)度呈正比,這是由于該聲強(qiáng)起伏并非由獨(dú)立聲信號傳播產(chǎn)生的,而是起伏聲線相干疊加引起的背景聲場波動(dòng).在聲波穿越源致內(nèi)波區(qū)域時(shí),反射次數(shù)較少的高能量聲線對聲場強(qiáng)度變化的貢獻(xiàn)較大,而反射次數(shù)多的聲線影響較小.由于各位置上透射聲線的反射次數(shù)與路徑等均不相同,因此目標(biāo)在不同位置上引起的聲場起伏強(qiáng)度與分布特征將有顯著差異,后文將結(jié)合實(shí)驗(yàn)具體分析.

3 聲場強(qiáng)度變化增強(qiáng)檢測原理

以上研究表明源致內(nèi)波可引起局部水體波動(dòng)進(jìn)而使背景聲場產(chǎn)生強(qiáng)度起伏,該起伏并非由新的散射信號干涉疊加產(chǎn)生,而是由原本穩(wěn)定的背景聲場在局部時(shí)空上的起伏導(dǎo)致的.此時(shí)將源致內(nèi)波聲起伏特征視為穩(wěn)定背景上的擾動(dòng)量,則總接收聲場可視為由穩(wěn)定背景聲場與等效聲強(qiáng)起伏疊加而成,物理上描述為I=Id+ΔI,其中I為總接收聲場,Id為穩(wěn)定背景聲場,ΔI為源致內(nèi)波引起的等效聲強(qiáng)起伏.背景信號Id是聲源發(fā)射后未受源致內(nèi)波影響而到達(dá)接收機(jī)的信號,在多個(gè)周期內(nèi)保持穩(wěn)定且強(qiáng)度最高.圖8(f)表明在某些區(qū)域 ΔI與Id疊加可引起5 dB 以上強(qiáng)度差,這些區(qū)域上 ΔI與Id強(qiáng)度相當(dāng),但高起伏區(qū)域面積較小.多數(shù)區(qū)域上的聲場強(qiáng)度起伏 ΔI在1.0—1.5 dB,因此對于大多數(shù)檢測場景,背景聲場Id的強(qiáng)度比 ΔI高15—20 dB,此時(shí)Id成為強(qiáng)干擾,ΔI被其掩蓋.

由以上分析可知,強(qiáng)背景干擾Id掩蓋了聲強(qiáng)起伏特征 ΔI使其難以被檢測,信道多徑傳播引起的起伏聲線疊加進(jìn)一步削弱了 ΔI的幅度.針對強(qiáng)干擾下微弱聲場起伏特征的提取,本文提出了一種基于主分量干擾抑制的聲強(qiáng)變化特征提取與檢測方法,其實(shí)現(xiàn)過程與原理如下.

為激發(fā)目標(biāo)不同頻率特征常使用具有一定帶寬的發(fā)射信號,線性調(diào)頻(LFM)信號因兼具良好的脈沖壓縮特性和抗環(huán)境起伏特性常被選為發(fā)射信號.淺水環(huán)境下多途效應(yīng)嚴(yán)重,信號因幅-相起伏的多徑疊加而產(chǎn)生嚴(yán)重波形展寬.為提升時(shí)域分辨率并降低環(huán)境起伏的影響,對接收信號進(jìn)行帶通濾波僅保留發(fā)射信號所在頻段附近的信號,而后使用發(fā)射信號對其進(jìn)行脈沖壓縮處理,并提取包絡(luò)信號作為新的處理對象.依據(jù)信號周期T將包絡(luò)信號整理為數(shù)據(jù)矩陣,矩陣的行數(shù)和列數(shù)分別為探測周期個(gè)數(shù)和一個(gè)周期內(nèi)的采樣點(diǎn)數(shù).此時(shí)多周期信號沿時(shí)間軸對齊,背景干擾Id保持穩(wěn)定的多幀強(qiáng)相關(guān)性,隨目標(biāo)運(yùn)動(dòng)產(chǎn)生的聲強(qiáng)起伏特征 ΔI具有多幀非相關(guān)性.主分量分析法將數(shù)據(jù)集視為多個(gè)正交特征維度的疊加,數(shù)據(jù)的強(qiáng)相關(guān)成分在高維空間中將集中在一條穿過原點(diǎn)的直線附近,特征分解后將分布于某個(gè)特定維度.因此從強(qiáng)相關(guān)干擾抑制的角度出發(fā),使用主分量分析法剔除背景聲場Id所在維度,同時(shí)保留聲強(qiáng)起伏特征 ΔI的維度進(jìn)行特征提取與檢測.

特征維度剔除與提取的本質(zhì)是降維處理,對某一數(shù)據(jù)點(diǎn)x(i)∈Rn找到一個(gè)對應(yīng)的編碼向量c(i)∈Rl(l

去除與c無關(guān)的xTx并代入g(c)=Dc,目標(biāo)函數(shù)轉(zhuǎn)化為

使用向量微分法求解該最優(yōu)化問題,則有

因此編碼矩陣為矩陣DT,編碼函數(shù)為f(x)=c=DTx.將數(shù)據(jù)矩陣視為多個(gè)向量x的疊加并記為X′ ∈Rn×m,特征重構(gòu)矩陣Y可表示為

其中矩陣D由X′HX′(協(xié)方差矩陣)的最大的l個(gè)特征值對應(yīng)的特征列向量組成,這些特征向量指向數(shù)據(jù)的最大方差方向,使得在數(shù)據(jù)重構(gòu)時(shí)更有效的信息被保留.

由此可見,準(zhǔn)確提取矩陣X′的特征向量是提取聲強(qiáng)起伏特征 ΔI的關(guān)鍵,為增大數(shù)據(jù)量以提升特征分解的穩(wěn)定性,在無目標(biāo)時(shí)采集大量背景信號Id,進(jìn)行脈沖壓縮、包絡(luò)提取和矩陣整理后構(gòu)建基底矩陣B.對實(shí)時(shí)接收信號進(jìn)行相同處理,形成脈沖矩陣M.為構(gòu)建實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)矩陣,使用長度w的滑動(dòng)窗沿采集時(shí)間依次讀取M中w行信號,將其放入基底矩陣B的后方共同組成輸入矩陣X.此時(shí)X中包含的n個(gè)樣本,每個(gè)樣本包含m個(gè)觀測值,每次處理時(shí)X中第n—w—n個(gè)樣本為滑動(dòng)窗讀入的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù),其他樣本為基底數(shù)據(jù).為減少聲源性能不穩(wěn)定與接收器件直流電平的影響,對X各行進(jìn)行去均值和歸一化預(yù)處理,得到標(biāo)準(zhǔn)矩陣Z.以上過程如 (11)式和(12) 式所示:

為求得特征向量矩陣D,對Z做相關(guān)處理得到相關(guān)矩陣R:

其中矩陣R是實(shí)對稱矩陣,其i行j列元素rij反映了Z矩陣第i行與第j行樣本序列的相關(guān)性.R特征值均為非負(fù)數(shù),設(shè)其特征值為λ1≥λ2≥λ3≥···≥λn≥0,它們對應(yīng)的正交化后的特征向量可寫為ai=[ai1,ai2,···,ain]T,i=1,2,···,n.

對矩陣R進(jìn)行特征分解處理,并依據(jù)各信號成分的性質(zhì)差異進(jìn)行子空間特征提取.接收信號中背景干擾Id的能量最高且多幀強(qiáng)相關(guān),在特征分解后必定分布于最大特征值(主特征值)維度,因此為抑制背景干擾應(yīng)剔除λ1的對應(yīng)維度;源致內(nèi)波聲場變化特征 ΔI的幅度小于背景干擾且不穩(wěn)定,特征分解后將落入次大特征值及其之后的維度,因此指定2—k號特征值λ2,λ3,···,λk所在維度作為目標(biāo)特征子空間,其中k為截止維度數(shù),取值依賴于目標(biāo)特征在子空間中的分布情況,為充分提取目標(biāo)特征并同時(shí)減小干擾,一般可取值4—10.此時(shí),編碼矩陣D可表示為

將矩陣Z與(13)式代入(10)式得(15)式,依據(jù)(15)式對矩陣Z進(jìn)行子空間特征重構(gòu),得到重構(gòu)特征矩陣E:

至此,矩陣E通過去除主特征值維度抑制了強(qiáng)相關(guān)的背景干擾Id,同時(shí)提取了2—k號特征維度上源致內(nèi)波引起的聲強(qiáng)變化特征 ΔI.計(jì)算矩陣E各行重構(gòu)信號序列ei=[ei1,ei2,···,eim],i=1,2,···,n的二階累積量(L2 范數(shù))以衡量信號ei的能量,并將l1—ln中的最大值作為當(dāng)前時(shí)段的實(shí)時(shí)輸出結(jié)果:

方法實(shí)現(xiàn)過程整體可分為3 個(gè)模塊,流程如圖9 所示.源致內(nèi)波幅度與其聲場檢測輸出均是與目標(biāo)運(yùn)動(dòng)時(shí)間t有關(guān)的函數(shù),若發(fā)射信號周期為T,則探測時(shí)段被分為若干個(gè)時(shí)長為T的區(qū)間.經(jīng)過方法處理后,每一個(gè)區(qū)間會(huì)得到一個(gè)輸出數(shù)值,進(jìn)而形成隨探測時(shí)間變化的目標(biāo)檢測曲線.

圖9 特征提取與目標(biāo)探測流程Fig.9.Characteristics extraction and target detection process.

滑動(dòng)窗長度即為單次讀取脈沖矩陣的周期個(gè)數(shù),窗長取整數(shù)并設(shè)置滑動(dòng)步長等于窗長,其取值影響檢測輸出的精度和速度.窗長的最小值為1,此時(shí)方法將逐次提取各個(gè)周期接收信號的特征強(qiáng)度 ΔI并形成檢測曲線,檢測輸出的時(shí)間分辨率為T;當(dāng)窗長增大至w(w >1) 時(shí),對累積的w個(gè)周期接收信號同時(shí)進(jìn)行檢測,持續(xù)輸出該時(shí)段內(nèi)特征強(qiáng)度 ΔI的最大值,形成時(shí)間分辨率為w×T的檢測曲線.可見隨著窗長取值的增大,檢測速度提高w倍,但窗長過大易受野值的影響,該時(shí)段某周期的局部極大值會(huì)掩蓋其他周期內(nèi)的目標(biāo)特征,使檢測精度逐漸下降.可見滑動(dòng)窗長的取值應(yīng)根據(jù)環(huán)境背景場起伏取值.

數(shù)據(jù)矩陣X的樣本量越多,相關(guān)矩陣R的準(zhǔn)確度越高,特征向量的方向也越準(zhǔn)確,因此主分量分析在被處理數(shù)據(jù)量(基底數(shù)據(jù)+實(shí)時(shí)讀入數(shù)據(jù))較大時(shí)效果較好.實(shí)際被測環(huán)境中無目標(biāo)的情況占大多數(shù),可取得足夠多穩(wěn)定的背景聲場信號Id作為基底數(shù)據(jù).

總體而言,背景聲場Id受源致內(nèi)波的擾動(dòng)產(chǎn)生聲場起伏特征 ΔI,使得部分能量從1 號特征值空間內(nèi)“泄露”至高維度空間,并由主分量分析法的滑動(dòng)特征提取過程所“捕獲”.基于以上原理將該方法命名為滑動(dòng)窗主分量分析法,該方法有效實(shí)現(xiàn)了低維子空間干擾抑制和高維子空間聲強(qiáng)變化特征的快速提取.

4 試驗(yàn)驗(yàn)證

4.1 試驗(yàn)配置與過程

為了對所提方法進(jìn)行驗(yàn)證,開展了小目標(biāo)湖上探測試驗(yàn),試驗(yàn)布置如圖10(a)所示,試驗(yàn)區(qū)域湖底底質(zhì)以泥沙為主,收發(fā)連線上的試驗(yàn)水深由72 m緩慢變化至65 m.使用中心頻率50 kHz 的高頻換能器作為發(fā)射聲源,其垂直指向性為—30°—30°.為保證收發(fā)之間有高能量直達(dá)聲線透射源致內(nèi)波,將聲源由發(fā)射船吊放至40 m 深度.在平臺(tái)上采用單水聽器采集聲信號,水聽器深度與聲源相同,收發(fā)距離 1.1 km.運(yùn)動(dòng)目標(biāo)采用外徑324 mm 的 AUV(尺寸如圖10(b)所示),航行深度40 m,航速為4 節(jié).試驗(yàn)過程中AUV 做定深勻速航行(AUV 入水如圖10(c)所示),按照預(yù)定航跡多次穿越收發(fā)連線(如圖10(d)實(shí)線所示),內(nèi)置慣性導(dǎo)航系統(tǒng)記錄了目標(biāo)運(yùn)動(dòng)軌跡.探測時(shí)間覆蓋了4 次AUV 穿越事件,如圖10(d)紅實(shí)線框所示.

圖10 試驗(yàn)布置 (a) 試驗(yàn)布置圖;(b) AUV 目標(biāo);(c) 試驗(yàn)場景圖;(d) AUV 航跡Fig.10.Experiment arrangement: (a) Diagram of experiment;(b) AUV target;(c) experiment scene;(d) trajectory of AUV.

接收處實(shí)測聲速剖面如圖11(a)所示,在10—30 m 深度上具有強(qiáng)躍層.發(fā)射信號為中心頻率45 kHz,帶寬10 kHz 的線性調(diào)頻脈沖信號,脈沖寬度30 ms,周期0.5 s.由于該聲傳播過程滿足高頻近似條件f=45 kHz>10×(1500/65)≈231 Hz,因此可采用射線聲學(xué)模型進(jìn)行分析.聲波在信道中先后有多簇幅度較大的多徑到達(dá)接收點(diǎn),如圖11(b)所示,其中前四簇分別為水面反射聲線、兩簇水底反射聲線和直達(dá)聲線,而經(jīng)多次界面反射的聲線則最后到達(dá)且能量較小.已知源致內(nèi)波引起的聲強(qiáng)變化幅度與透射聲線幅度絕對值呈正比,因此選取幅度最高的聲線簇上進(jìn)行處理,如圖11(b)中紅虛線框所示.經(jīng)脈沖壓縮后的信號矩陣如圖11(d)所示,其中620 s附近儀器故障導(dǎo)致信號異常,在處理中將其去除.前向散射目標(biāo)強(qiáng)度可以依據(jù)目標(biāo)的尺寸、聲入射角、聲散射角和入射聲波頻率求得[42],仿真得到AUV穿越過程的目標(biāo)強(qiáng)度變化結(jié)果如圖11(e)所示,其中AUV 上的紅色虛線圖案為對準(zhǔn)接收機(jī)位置的目標(biāo)強(qiáng)度分布.當(dāng)AUV 位于聲屏障平面上時(shí),其與收發(fā)裝置形成的分置角為180°,前向散射目標(biāo)強(qiáng)度主瓣對準(zhǔn)接收機(jī),強(qiáng)度值高于20 dB;當(dāng)AUV離開聲屏障平面后,目標(biāo)強(qiáng)度旁瓣對準(zhǔn)接收機(jī),散射強(qiáng)度值迅速降低,目標(biāo)體引起的聲場起伏變得非常微弱.聲屏障平面上的本征聲線分布如圖11(f)所示,其中聲源位置為距離0 m 處,藍(lán)虛線為未經(jīng)水面反射的聲線,能量相對較高,黑實(shí)線為經(jīng)過水面水底反射的聲線,能量相對較低.由左至右的①—④號紅色虛線框依次為1—4 次穿越位置,可見各穿越位置的本征聲線組成不同,其影響將結(jié)合下文檢測結(jié)果分析.

圖11 聲速剖面與接收聲場 (a) 湖試聲速剖面;(b) 仿真信道沖激響應(yīng);(c) 接收信號脈沖壓縮結(jié)果;(d) 信號矩陣;(e) 穿越過程與目標(biāo)強(qiáng)度變化;(f) 本征聲線Fig.11.Sound speed profile and received sound field: (a) Sound speed profile of lake experiment;(b) simulation of channel impulse response;(c) pulse compression results of received signals;(d) signal matrix;(e) target strength variations during a crossing event;(f) distribution of eigenray.

4.2 試驗(yàn)結(jié)果

對實(shí)時(shí)采集數(shù)據(jù)進(jìn)行脈沖壓縮、包絡(luò)提取和矩陣整理處理形成脈沖矩陣,采用0.5 s 的時(shí)間窗將脈沖矩陣數(shù)據(jù)讀入至基底矩陣中形成數(shù)據(jù)矩陣,對數(shù)據(jù)矩陣去均值與歸一化預(yù)處理后進(jìn)行特征分解處理.上文結(jié)果表明強(qiáng)相關(guān)的背景干擾集中分布于1 號特征維度,與干擾不相關(guān)的源致內(nèi)波微弱聲起伏特征分布于2 號及之后的特征維度,截止維度可取值4.因此為充分抑制干擾并同時(shí)提取目標(biāo)特征,取2—4 號特征維度進(jìn)行特征重構(gòu).為提取特征變化的趨勢以減小檢測誤差,計(jì)算相鄰5 s 內(nèi)檢測值的均值作為當(dāng)前時(shí)刻的檢測輸出,特征矩陣與目標(biāo)檢測曲線分別如圖12(a)和圖12(b)虛線所示.而以未處理信號強(qiáng)度(信號矩陣行L2 范數(shù))為檢測量時(shí),檢測結(jié)果如圖12(b)的“未處理結(jié)果”(實(shí)線)所示,整個(gè)檢測過程內(nèi)接收信號強(qiáng)度起伏約為1.5 dB,強(qiáng)背景干擾掩蓋了聲場起伏特征.特征矩陣在紅虛線框內(nèi)呈現(xiàn)顯著聲場起伏特征,將特征矩陣沿行取L2 范數(shù)進(jìn)行能量累積,處理后檢測曲線(圖12(b)紅虛線)幅度在10—70 s,340—420 s,570—660 s,740—780 s 內(nèi)均有明顯提升(點(diǎn)劃線框內(nèi)),這表明該時(shí)段有運(yùn)動(dòng)目標(biāo)穿越探測區(qū)域,這4 個(gè)時(shí)段均與航跡記錄結(jié)果相吻合.其他時(shí)段內(nèi),檢測輸出在基底數(shù)據(jù)的作用下穩(wěn)定保持在背景值附近,相比可見目標(biāo)引起的檢測量增幅最高可達(dá)4.6 dB.由于檢測輸出為5 s 內(nèi)瞬時(shí)輸出的均值,因此無法從時(shí)間上直接區(qū)分出目標(biāo)體和源致內(nèi)波引起的聲場變化.但經(jīng)計(jì)算目標(biāo)距離收發(fā)連線4 m 時(shí)分置角變化約等于1°(如圖11(e)),此時(shí)目標(biāo)強(qiáng)度由20 dB 降至0 dB 以下,定義起伏信號強(qiáng)度Is與背景干擾強(qiáng)度Id之比 1 0 lg(Is/Id) 為信干比,經(jīng)計(jì)算信干比低于—40 dB.因此目標(biāo)體引起可觀聲場變化的時(shí)間窗口不足3 s,無法形成持續(xù)50—100 s 的輸出增強(qiáng)特征.因此可以推斷這種長時(shí)間持續(xù)的聲場變化必然是由AUV 運(yùn)動(dòng)產(chǎn)生的源致內(nèi)波等流場擾動(dòng)造成的.這也說明在目標(biāo)探測中聲場起伏是由目標(biāo)體和目標(biāo)尾流場共同作用導(dǎo)致的.

圖12 信號處理結(jié)果 (a) 聲場變化特征提取矩陣;(b) 目標(biāo)檢測曲線Fig.12.Signal processing results: (a) Characteristic extraction matrix of acoustic strength aberration;(b) target detection curves.

源致內(nèi)波引起的聲場強(qiáng)度變化分布在能量較高且穿越源致內(nèi)波影響區(qū)域的本征聲線軌跡上,因此當(dāng)目標(biāo)處于不同位置時(shí),透射聲線的組成及強(qiáng)度差異使得4 次穿越過程的檢測輸出強(qiáng)度和持續(xù)時(shí)間存在顯著不同.對比圖10(d)與圖11(f)可知,當(dāng)源致內(nèi)波影響區(qū)域經(jīng)過多條高能量本征聲線時(shí)(如圖11(f)的①,②,④均有多條反射次數(shù)較少的透射聲線),檢測輸出的強(qiáng)度與持續(xù)時(shí)間會(huì)相對較大;反之,當(dāng)透射聲線的數(shù)量少且經(jīng)歷多次反射次數(shù)較多時(shí)(如圖11(f)的③,圖11(b)的600 s 附近),則輸出強(qiáng)度與持續(xù)時(shí)間較小.

在實(shí)際應(yīng)用背景下,環(huán)境起伏或干擾也會(huì)引起信道內(nèi)的流場與聲場波動(dòng),但其影響范圍和時(shí)間上與源致內(nèi)波有很大不同.當(dāng)受到水面艦船干擾時(shí),其激發(fā)的海面波浪向水下傳播時(shí)在理論上遵循指數(shù)衰減規(guī)律[43],因此難以影響水下探測區(qū)域;當(dāng)探測區(qū)域受流作用時(shí),水體起伏具有時(shí)間更長、范圍更大的特點(diǎn),引起接收信號波形調(diào)制現(xiàn)象,這與源致內(nèi)波特征有著顯著區(qū)別.此外,通過及時(shí)更新所提方法中的基底數(shù)據(jù),匹配新的時(shí)空環(huán)境信息,也可以有效應(yīng)對慢變的環(huán)境起伏.

4.3 多深度數(shù)據(jù)處理

為研究試驗(yàn)深度對檢測性能的影響,以下對收-發(fā)-目標(biāo)深度(以下稱系統(tǒng)深度)分別為6 m 和25 m 的試驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,并與系統(tǒng)深度40 m 時(shí)的處理結(jié)果對比.

AUV 依據(jù)設(shè)定航跡反復(fù)穿越收發(fā)連線,依據(jù)慣導(dǎo)記錄分別繪制系統(tǒng)深度為6 m 與25 m 試驗(yàn)航跡,結(jié)果如圖13(a)和圖13(b)所示.由圖可知,在兩個(gè)深度上AUV 均有6 次穿越(航跡圖實(shí)線框).對兩個(gè)深度的接收數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,當(dāng)系統(tǒng)深度為6 m 時(shí),以未處理數(shù)據(jù)的能量為檢測量,檢測結(jié)果如圖13(c)的“未處理結(jié)果”(實(shí)線)所示,整個(gè)檢測過程內(nèi)接收信號強(qiáng)度起伏超過3 dB,強(qiáng)干擾和環(huán)境起伏掩蓋了目標(biāo).以本文所提方法處理后,檢測曲線(虛線)在251—308 s 和1234 —1308 s 共2 個(gè)時(shí)段(點(diǎn)劃線框)內(nèi)提升較大,這兩個(gè)時(shí)段與航跡記錄相吻合,這表明在6 m 深度上檢測到2 次目標(biāo)穿越事件.在500—1200 s 內(nèi)的檢測指數(shù)出現(xiàn)多次小起伏,這可能是由于該時(shí)段環(huán)境起伏較為劇烈造成的.當(dāng)系統(tǒng)深度為25 m 時(shí),整個(gè)過程接收信號強(qiáng)度起伏(圖13(d) “未處理結(jié)果”)約為2 dB,以所提方法處理后,檢測曲線(虛線)在141—192 s,1003—1056 s 和1355—1429 s 共3 個(gè)時(shí)段(點(diǎn)劃線框)內(nèi)均有顯著提升,這些時(shí)段與航跡記錄相吻合,表明系統(tǒng)深度為25 m 時(shí)共檢測到3 次目標(biāo)穿越事件.

圖13 其他兩深度試驗(yàn)結(jié)果 (a) 深度6 m 的航跡;(b) 深度25 m 的航跡;(c) 深度6 m 的檢測曲線;(d) 深度25 m 的檢測曲線Fig.13.Results on other two depths: (a) Trajectory on depth of 6 m;(b) trajectory on depth of 25 m;(c) detection curves on depth of 6 m;(d) detection curves on depth of 25 m.

以上結(jié)果表明,試驗(yàn)深度對檢測性能有著顯著影響,相比于深度6 m 和25 m 的試驗(yàn)結(jié)果,系統(tǒng)深度40 m 時(shí)的試驗(yàn)結(jié)果的檢測成功率更高且干擾更少,該現(xiàn)象說明檢測性能是源致內(nèi)波幅度與透射聲線強(qiáng)度綜合作用的結(jié)果.當(dāng)系統(tǒng)深度位于混合層內(nèi)時(shí),密度與溫度分層效應(yīng)較弱,直達(dá)透射聲線的能量較強(qiáng)但源致內(nèi)波幅度小;當(dāng)系統(tǒng)深度位于躍層時(shí)分層效應(yīng)較強(qiáng),源致內(nèi)波幅度較大,但聲線彎曲嚴(yán)重使得經(jīng)過界面反射的透射聲線能量較低.因此系統(tǒng)深度的選擇需要根據(jù)實(shí)際的分層狀況選取.

5 結(jié)論

本文研究了運(yùn)動(dòng)球體目標(biāo)的源致內(nèi)波引起的前向聲場強(qiáng)度變化特征,采用內(nèi)波控制方程進(jìn)行源致內(nèi)波流場幅度仿真,并結(jié)合射線聲學(xué)模型建立了內(nèi)波影響下的聲速起伏水聲環(huán)境,構(gòu)建了運(yùn)動(dòng)目標(biāo)與聲場的聯(lián)系.多種典型角度下的仿真結(jié)果表明:當(dāng)目標(biāo)遠(yuǎn)離收發(fā)連線時(shí)源致內(nèi)波仍可引起聲場強(qiáng)度變化特征,以垂直角度穿越引起的聲場起伏最小;進(jìn)一步針對強(qiáng)背景干擾下的微弱聲起伏特征提取,利用源致內(nèi)波引起的聲擾動(dòng)特征與背景聲場不相關(guān)的特性,提出一種基于滑動(dòng)窗主分量分析的干擾抑制與目標(biāo)探測方法,通過子空間特征重構(gòu)法進(jìn)行強(qiáng)干擾抑制與特征提取同步處理,并通過湖上試驗(yàn)進(jìn)行了驗(yàn)證.研究結(jié)果表明,水下運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的前向聲場起伏特征是目標(biāo)體與目標(biāo)流場共同作用的結(jié)果,源致內(nèi)波可以作為一種新的目標(biāo)聲學(xué)探測對象.

值得注意的是,源致內(nèi)波聲場變化特征源于信道局部擾動(dòng),因此所提方法在水聲環(huán)境起伏不劇烈時(shí)更為有效.此外,源致內(nèi)波的聲場變化特征與目標(biāo)運(yùn)動(dòng)參數(shù)的關(guān)系也需要進(jìn)一步研究.