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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参考文献(22)

[1]	杨坤德, 马远良, 邹士新, 等. 基于环境扰动的线性匹配场处理方法[J]. 声学学报, 2006, 31(6): 496–505. doi: 10.15949/j.cnki.0371-0025.2006.06.004 YANG Kunde, MA Yuanliang, ZOU Shixin, et al. Linear matched field processing based on environmental perturbation[J]. Acta Acustica, 2006, 31(6): 496–505. doi: 10.15949/j.cnki.0371-0025.2006.06.004
[2]	王奇, 陈航, 王英民, 等. 基于最小二乘的短垂线阵匹配场处理[J]. 电子与信息学报, 2017, 39(6): 1355–1362. doi: 10.11999/JEIT160727 WANG Qi, CHEN Hang, WANG Yingmin, et al. Matched field processing based on the least squares algorithm for short vertical linear array[J]. Journal of Electronics &Information Technology, 2017, 39(6): 1355–1362. doi: 10.11999/JEIT160727
[3]	YANG T C. Source localization in range-dependent and time-varying shallow water: The Shallow Water 2006 experimental results[J]. The Journal of the Acoustical Society of America, 2019, 146(6): 4740–4753. doi: 10.1121/1.5138595
[4]	LIN Yonggang, ZHU Min, WU Yanqun, et al. Frequency-difference matched field processing for broadband source localization with one hydrophone in shallow ocean environment[C]. 2020 IEEE 3rd International Conference on Information Communication and Signal Processing (ICICSP), Shanghai, China, 2020: 84–88.
[5]	毕雪洁, 惠娟, 赵安邦, 等. 基于垂直声强流的水中目标深度分类方法[J]. 电子与信息学报, 2021, 43(11): 3237–3246. doi: 10.11999/JEIT201045 BI Xuejie, HUI Juan, ZHAO Anbang, et al. Underwater target depth classification method based on vertical acoustic intensity flux[J]. Journal of Electronics &Information Technology, 2021, 43(11): 3237–3246. doi: 10.11999/JEIT201045
[6]	张朝金, 莫亚枭, 孙炳文, 等. 半经验关系与匹配场联合处理的爆炸声源快速定位[J]. 声学学报, 2021, 46(5): 641–652. doi: 10.15949/j.cnki.0371-0025.2021.05.001 ZHANG Chaojin, MO Yaxiao, SU Bingwen, et al. Underwater explosive source localization based on semi-empirical relationships and matched field processing[J]. Acta Acustica, 2021, 46(5): 641–652. doi: 10.15949/j.cnki.0371-0025.2021.05.001
[7]	PREMUS V E. Modal scintillation index: A physics-based statistic for acoustic source depth discrimination[J]. The Journal of the Acoustical Society of America, 1999, 105(4): 2170–2180. doi: 10.1121/1.426821
[8]	PREMUS V E and HELFRICK M N. Use of mode subspace projections for depth discrimination with a horizontal line array: theory and experimental results[J]. The Journal of the Acoustical Society of America, 2013, 133(6): 4019–4031. doi: 10.1121/1.4804317
[9]	LI Xiaobin, SUN Chao, and LIU Xionghou. Source depth discrimination in shallow water using modal correlation scintillation index[C]. 2021 OES China Ocean Acoustics (COA), Harbin, China, 2021: 976–981.
[10]	刘志韬, 郭良浩, 闫超. 利用自相关函数warping变换的浅海声源深度判别[J]. 声学学报, 2019, 44(1): 28–38. doi: 10.15949/j.cnki.0371-0025.2019.01.004 LIU Zhitao, GUO Lianghao, and YAN Chao. Source depth discrimination in shallow water based on relation formula warping transform[J]. Acta Acustica, 2019, 44(1): 28–38. doi: 10.15949/j.cnki.0371-0025.2019.01.004
[11]	林旺生, 梁国龙, 王燕, 等. 运动目标辐射声场干涉结构映射域特征研究[J]. 物理学报, 2014, 63(3): 034306. doi: 10.7498/aps.63.034306 LIN Wangsheng, LIANG Guolong, WANG Yan, et al. Characteristics of mapping domain of the acoustic field interference structures radiated by a moving target[J]. Acta Physica Sinica, 2014, 63(3): 034306. doi: 10.7498/aps.63.034306
[12]	BYUN G, SONG H C, and CHO C. Adaptive array invariant in range-dependent environments with variable bathymetry[J]. The Journal of the Acoustical Society of America, 2021, 149(2): 1363–1370. doi: 10.1121/10.0003562
[13]	安良, 王志强, 陆佶人. 利用LOFAR谱图的二维傅里叶变换脊计算波导不变量[J]. 电子与信息学报, 2008, 30(12): 2930–2933. doi: 10.3724/SP.J.1146.2007.00800 AN Liang, WANG Zhiqiang, LU Jiren. Calculating the waveguide invariant by the 2-D Fourier transform ridges of lofargram image[J]. Journal of Electronics &Information Technology, 2008, 30(12): 2930–2933. doi: 10.3724/SP.J.1146.2007.00800
[14]	于喜凤, 李辉, 徐哲臻, 等. 一种基于阵列不变量的浅海声源深度分类方法[J]. 声学技术, 2021, 40(5): 601–606. doi: 10.16300/j.cnki.1000-3630.2021.05.003 YU Xifeng, LI Hui, XU Zhezhen, et al. Source depth discrimination based on array invariant in shallow water[J]. Technical Acoustics, 2021, 40(5): 601–606. doi: 10.16300/j.cnki.1000-3630.2021.05.003
[15]	刘志韬, 郭良浩, 闫超. 利用波导不变量的浅海负跃层声源深度判别[J]. 声学学报, 2019, 44(5): 925–933. doi: 10.15949/j.cnki.0371-0025.2019.05.013 LIU Zhitao, GUO Lianghao, and YAN Chao. Source depth discrimination in negative thermocline using waveguide invariant[J]. Acta Acustica, 2019, 44(5): 925–933. doi: 10.15949/j.cnki.0371-0025.2019.05.013
[16]	苏冰, 司治涛, 刘家轩, 等. 一种浅海负跃层下的多目标声源距离估计方法[J]. 声学与电子工程, 2021(1): 27–30, 38. SU Bing, SI Zhitao, LIU Jiaxuan, et al. A multi-target sound source distance estimation method under shallow sea negative thermocline[J]. Acoustics and Electronics Engineering, 2021(1): 27–30, 38.
[17]	田玲爱, 刘福臣, 周士弘. 利用Hough变换提取波导不变量[J]. 声学与电子工程, 2009(4): 22–24. TIAN Ling’ai, LIU Fuchen, and ZHOU Shihong. Waveguide invariant extraction based on Hough transform[J]. Acoustics and Electronics Engineering, 2009(4): 22–24.
[18]	刘伯胜, 雷家煜. 水声学原理[M]. 2版. 哈尔滨: 哈尔滨工程大学出版社, 2010: 96–97. LIU Bosheng and LEI Jiayu. Principles of Under Water Sound[M]. 2nd ed. Harbin: Harbin Engineering University Press, 2010: 96–97.
[19]	LE GALL Y, SOCHELEAU F X, and BONNEL J. Matched-field performance prediction with model mismatch[J]. IEEE Signal Processing Letters, 2016, 23(4): 409–413. doi: 10.1109/LSP.2016.2524645
[20]	LIM J S. Two-Dimensional Signal and Image Processing[M]. Englewood Cliffs, USA: Prentice-Hall, Inc. , 1990: 42–45.
[21]	于晓林, 骆文于, 杨雪峰, 等. 负跃层浅海声传播问题的解析解及其在水下脉冲声传播研究中的应用[J]. 声学学报, 2019, 44(5): 913–924. doi: 10.15949/j.cnki.0371-0025.2019.05.012 YU Xiaolin, LUO Wenyu, YANG Xuefeng, et al. Exact solution based on wave-number-integration theory for acoustic propagation in a shallow-water environment with a thermocline and its application to underwater pulse propagation[J]. Acta Acustica, 2019, 44(5): 913–924. doi: 10.15949/j.cnki.0371-0025.2019.05.012
[22]	EVANS R B and CAREY W M. Ocean Ambient Noise[M]. Springer, Berlin, 2013: 52–54.