基于辐射噪声干涉条纹斜率分布的声源深度分辨方法研究

安良; 徐若珺; 曹红丽

doi:10.11999/JEIT211371

基于辐射噪声干涉条纹斜率分布的声源深度分辨方法研究

doi: 10.11999/JEIT211371

安良^{1, 2, ,},
徐若珺^{1, 3},
曹红丽^{1, 2}

1.
东南大学水声信号处理教育部重点实验室南京 210096
2.
东南大学信息科学与工程学院南京 210096
3.
东南大学吴健雄学院南京 210096

基金项目: 国家自然科学基金(91938203)

详细信息

作者简介:
安良：男，1979年生，教授，研究方向为水声被动定位、水声目标识别

曹红丽：女，1985年生，助理研究员，研究方向为水声目标识别

通讯作者:
安良　101011220@seu.edu.cn

中图分类号: TN929.3; O427.1
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出版历程
- 收稿日期: 2021-11-30
- 修回日期: 2022-04-03
- 网络出版日期: 2022-04-21
- 刊出日期: 2022-06-21

Source Depth Discrimination Based on the Interference Striation Slopes Distribution of Radiated Noise

AN Liang^{1, 2
, ,},
XU Ruojun^{1, 3},
CAO Hongli^{1, 2}

1.
Key Laboratory of Underwater Acoustics Signal Processing of MOE, Southeast University, Nanjing 210096, China
2.
School of Information Science and Engineering, Southeast University, Nanjing 210096, China
3.
Chien-Shiung Wu Colledge, Southeast University, Nanjing 210096, China

Funds: The National Natural Science Foundation of China (91938203)

摘要

摘要: 针对水中声源深度分辨问题，该文提出一种基于干涉条纹斜率分布的声源深度分辨方法。该方法利用存在负跃层的浅海波导中水面和水下声源简正波激发能力的差异，建立了辐射噪声干涉条纹分布随声源深度变化的模型，分析了水面和水下声源激发的辐射噪声干涉条纹斜率分布差异性的物理机理。利用图像处理算法，将该差异表征为辐射噪声干涉图像Radon变换矩阵列方差向量的峰值个数，并据此进行水面和水下目标辨别。仿真和海试数据验证结果证明，该文提出的方法可应用于存在负跃层的浅海波导中，能有效分辨水面和水下目标，且与传统方法相比，不需要声源距离与海洋声学环境参数的先验信息。
- 声源深度判别 /
- 辐射噪声 /
- 干涉条纹 /
- Radon变换
Abstract: Focusing on solving the depth discrimination of negative thermocline, an approach based on the slope distribution of interference pattern is present. In this method, a model for the variation of interference pattern distribution of radiated noise with the source depth is established using the difference in the excitation ability of surface and underwater sources of normal mode in shallow water waveguides with negative thermocline, and the physical mechanism of the difference in the slope distribution of interference pattern of radiated noise excited by surface and underwater sources is analyzed. Using the image processing algorithm, the difference is presented as the number of peaks in the column variance vector of the Radon transform matrix of the interference image of radiated noise, and the surface and underwater sources are discriminated accordingly. Simulative and experimental results show that the method can effectively discriminate between surface and underwater sources in shallow water waveguide with negative thermocline, and doesn’t require a priori information about the source distance and ocean acoustic environment parameters compared with the conventional method.
- Source depth discrimination /
- Radiated noise /
- Interference striation /
- Radon transform

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图 1 典型浅海声速剖面

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图 2 频率300 Hz前10阶简正波幅度

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图 3 Radon变换后列方差向量曲线

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图 4 不同深度声源辐射噪声的干涉条纹图像

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图 5 Radon变换后列方差向量曲线

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图 6 负跃层梯度为–1 s^–1时辐射噪声干涉条纹图像及列方差向量曲线

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图 7 负跃层梯度为–2 s^–1时辐射噪声干涉条纹图像及列方差向量曲线

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图 8 信噪比为0 dB时辐射噪声干涉条纹图像及列方差向量曲线

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图 9 信噪比为5 dB时辐射噪声干涉条纹图像及列方差向量曲线

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图 10 信噪比为10 dB时辐射噪声干涉条纹图像及列方差向量曲线

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图 11 不同接收器深度的峰值个数计数结果

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图 12 不同接收深度覆盖范围的峰值个数分布

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图 13 不同频带、距离范围的峰值个数分布

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图 14 南海声速剖面

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图 15 深度判别处理流程图

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图 16 实际数据的干涉条纹图像

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图 17 实际数据的列方差向量曲线

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表 1 频率250～350 Hz各阶简正波相干项波导不变量的标准差svar_mn

阶数	1	2	3	4	6	7	8	9
1	–	10.84	16.27	21.69	32.54	37.97	43.39	48.81
2	10.84	–	32.56	43.42	65.13	75.98	86.84	97.69
3	16.27	32.56	–	65.13	97.90	113.99	130.27	146.56
4	21.69	43.42	65.13	–	130.28	151.99	173.71	195.42
6	32.54	65.13	97.70	130.27	–	228.00	260.57	293.14
7	37.97	75.98	113.99	151.99	228.00	–	304.00	342.00
8	43.39	86.84	130.27	173.71	260.57	304.00	–	390.86
9	48.81	97.69	146.56	195.42	293.14	342.00	390.86	–

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表 2 目标深度分辨结果

目标类型	水面目标判别结果	水下目标判别结果
水面目标	9	1
水下目标	8	58

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表 3 接收深度覆盖范围为负跃层以上的目标深度分辨结果

目标类型	水面目标判别结果	水下目标判别结果
水面目标	6	4
水下目标	11	55

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表 4 接收深度覆盖范围为负跃层以下的目标深度分辨结果

目标类型	水面目标判别结果	水下目标判别结果
水面目标	10	0
水下目标	11	55

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表 5 100～400 Hz频带范围的目标深度分辨结果

目标类型	水面目标判别结果	水下目标判别结果
水面目标	8	2
水下目标	11	55

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表 6 9.0～10.6 km距离范围的目标深度分辨结果

目标类型	水面目标判别结果	水下目标判别结果
水面目标	8	2
水下目标	2	64

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