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基于匹配场处理的浅海水声目标深度分类方法研究

毕雪洁 惠娟 赵安邦 王彪 马林 李晓曼

毕雪洁, 惠娟, 赵安邦, 王彪, 马林, 李晓曼. 基于匹配场处理的浅海水声目标深度分类方法研究[J]. 电子与信息学报, 2022, 44(11): 3917-3930. doi: 10.11999/JEIT210848
引用本文: 毕雪洁, 惠娟, 赵安邦, 王彪, 马林, 李晓曼. 基于匹配场处理的浅海水声目标深度分类方法研究[J]. 电子与信息学报, 2022, 44(11): 3917-3930. doi: 10.11999/JEIT210848
BI Xuejie, HUI Juan, ZHAO Anbang, WANG Biao, MA Lin, LI Xiaoman. Research on Acoustic Target Depth Classification Method Based on Matching Field Processing in Shallow Water[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 2022, 44(11): 3917-3930. doi: 10.11999/JEIT210848
Citation: BI Xuejie, HUI Juan, ZHAO Anbang, WANG Biao, MA Lin, LI Xiaoman. Research on Acoustic Target Depth Classification Method Based on Matching Field Processing in Shallow Water[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 2022, 44(11): 3917-3930. doi: 10.11999/JEIT210848

基于匹配场处理的浅海水声目标深度分类方法研究

doi: 10.11999/JEIT210848
基金项目: 国家自然科学基金(11574120, 12004143),国防科技重点实验室基金(6142108190907),江苏科技大学科研启动基金(1032932003, 1032931907, 1032932007),海洋智能装备与系统教育部重点实验室开放基金(MIES-2020-09)
详细信息
    作者简介:

    毕雪洁:女,博士,讲师,研究方向为水声信号处理

    惠娟:女,博士,教授,博士生导师,研究方向为矢量信号处理

    赵安邦:男,博士,教授,博士生导师,研究方向为水声目标定位

    王彪:男,博士,教授,博士生导师,研究方向为水声通信

    马林:男,博士,讲师,研究方向为水声通信

    李晓曼:女,博士,讲师,研究方向为水声物理

    通讯作者:

    赵安邦 zhaoanbang@hrbeu.edu.cn

  • 中图分类号: O427

Research on Acoustic Target Depth Classification Method Based on Matching Field Processing in Shallow Water

Funds: The National Natural Science Foundation of China (11574120, 12004143), The Science and Technology Foundation of State Key Laboratory (6142108190907), The Scientific Research Staring Foundation by Jiangsu University of Science and Technology (1032932003, 1032931907, 1032932007), The Open Foundation of Key Laboratory of Marine Intelligent Equipment and System, Ministry of Education (MIES-2020-09)
  • 摘要: 针对现有的浅海水声目标深度分类方法存在的频率适用范围有限、信噪比要求较高等问题,在已获得有效的测距结果的前提下,该文提出一种基于新匹配量的浅海水声目标深度分类算法。通过分析模态互相关项的深度分布特征,建立以垂直复声强为匹配量的目标深度分类模型。接收深度不同时,算法虽均使用垂直复声强为匹配量,但实际上影响深度分类效果的模态互相关项是不同的。根据目标深度分类需求的不同,通过指定双矢量传感器的接收深度,实现目标深度分类模型匹配量的优化选取,从而实现目标深度分类算法性能的提升。仿真结果表明:该算法适用于目标频率激发3阶简正波的情况,算法的频率适用范围得以扩展。算法在低信噪比(SNR)情况下(SNR= 0 dB)、复杂海洋波导中可以获得有价值的深度分类结果。
  • 图  1  测距误差对模态互相关项相关系数分布的影响

    图  2  不同测距误差条件下的目标深度分类结果

    图  3  接收深度存在小幅度起伏时,${\boldsymbol{I}}_{z{\text{A}}}^{\text{S}}({z_0},r)$的相关性与其在理想接收状态下的相关性的差异

    图  4  不同接收深度条件下的目标深度分类结果

    图  5  不同声源频率条件下的目标深度分类结果

    图  6  不同信噪比条件下的目标深度分类结果

    图  7  不同线谱出现率条件下的目标深度分类结果

    图  8  不同负梯度条件下的声速剖面及目标深度分类结果

    图  9  不同跃层强度条件下的目标深度分类结果

    图  10  不同跃层厚度条件下的目标深度分类结果

    图  11  不同的顶界深度条件下的目标深度分类结果

    图  12  海水层声速分布失配情况下的目标深度分类结果

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出版历程
  • 收稿日期:  2021-08-18
  • 录用日期:  2021-12-14
  • 修回日期:  2021-12-10
  • 网络出版日期:  2021-12-25
  • 刊出日期:  2022-11-14

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