面向分布式传感网络的地声参数反演关键技术研究

论文摘要

在浅海波导环境中,海底特性对声波的传播衰减的预测和声纳性能的评估具有重要影响。使用直接测量难以获取大面积的海底参数。海洋底部的物理性质与声场的关系是波动方程与合适边界条件的解,因此一般利用声场测量数据通过反演方法估计大面积的地声参数。针对地声反演,论文提出了基于压缩传感的到达时间分析反演。在此基础上,论文首次提出了使用分布式传感网络（Distributed Sensor Network,DSN）反演地声参数,丰富了DSN的应用场景,为感知大面积的海洋环境提供了新的思路。在未来的水下声学观测中,可以大规模地布放用于发射和接收声信号的声学传感器,组成分布式传感网络,可以用于多种声学观测任务。使用船舶拖曳的换能器或者水下自主航行器搭载的换能器作为合作性声源,作为移动节点加入到DSN中,可以获取精确的地声参数估计或者低成本、快速地获取DSN覆盖区域的地声参数估计。针对精确的地声参数估计,论文提出了合成水平阵（Synthetic Horizontal Linear Array,SHLA）小尺度地声参数反演。以每个声学节点为中心将DSN覆盖海域分割成若干个子区域,将每一个子区域建模为距离无关的环境模型。声源在某一子区域运动时,利用声场的发收互易性,将运动声源-固定接收节点接收的实验结构等效为固定声源-SHLA接收的实验结构。使用频率相干的目标函数,SHLA与水平拖曳阵等效。考虑近距离环境多径的稀疏性,使用压缩传感精确地估计多径的到达时间,从到达时间中快速地获取小尺度环境的地声参数的初步估计;利用地声参数对于SHLA特定结构和中频信号的敏感性,可以获取小尺度环境精确的地声参数估计。舟山海试验数据处理结果表明,基于SHLA地声参数反演的性能与垂直阵匹配场反演性能相当,其中,沉积层厚度、声速和衰减的敏感性好。在SHLA小尺度地声参数反演的基础上,使声源在DSN覆盖海域运动,可以序贯地获取精确的DSN地声参数估计。针对快速的地声参数估计,论文提出了多输入多输出（Multiple-Input Multiple-Output,MIMO）中尺度地声参数反演。将中尺度范围的DSN覆盖海域建模为一个距离无关或者弱距离相关的环境模型。相对每一个声源位置,所有分布式节点接收的声信号,经历了多个方向（垂直切片）的传播,具有空间分集,将DSN等效为一个虚拟水平阵,可以使用匹配场反演获取这一区域不同垂直切片方向的平均地声参数。运动声源与分布式接收节点等效为一个MIMO系统。在声源运动过程中,虚拟水平阵的间距发生改变,覆盖了更多的垂直切片方向,用较短的航行时间即可反演出这一区域三维的平均地声参数,这对于平均传播损失的预测是有效的。仿真数据表明,MIMO反演方法的空间分集特性提高了沉积层参数的敏感性。美国SW06实验数据反演的地声参数与其他文献中是一致的,使用频率相干的目标函数用于MIMO系统,无需节点间的时间同步,反演效果与阵元相干的目标函数相当。

论文目录

• 致谢
• 摘要
• Abstract
• 缩写、符号清单、术语表
• 1 绪论
•   1.1 课题背景与意义
•   1.2 国内外研究现状
•     1.2.1 地声参数反演现状
•     1.2.2 水下分布式传感网络现状
•   1.3 论文研究内容
•     1.3.1 SHLA小尺度地声参数反演
•     1.3.2 MIMO中尺度地声参数反演
•   1.4 论文组织结构
• 2 匹配场定位与匹配场反演
•   2.1 匹配场处理
•     2.1.1 前向模型
•     2.1.2 信号与噪声模型
•     2.1.3 匹配场定位
•   2.2 匹配场反演
•     2.2.1 匹配场反演步骤
•     2.2.2 两种目标函数
•     2.2.3 匹配场反演算法实现
•   2.3 贝叶斯参数反演
•     2.3.1 贝叶斯公式
•     2.3.2 地声参数反演问题
•     2.3.3 PPD采样算法
•     2.3.4 算法实现
•   2.4 本章小结
• 3 基于压缩传感的到达时间分析反演
•   3.1 压缩传感理论
•   3.2 浅海波导环境稀疏模型
•   3.3 稀疏信号重构算法
• 1范数算法'>    3.3.1 最小化l₁范数算法
•     3.3.2 稀疏贝叶斯学习算法
•     3.3.3 压缩传感算法性能
•   3.4 基于到达时间的地声参数反演
•     3.4.1 到达时间估计水体深度与距离
•     3.4.2 到达时间估计沉积层厚度与声速
•   3.5 本章小结
• 4 SHLA小尺度地声参数反演
•   4.1 SHLA小尺度地声参数反演
•   4.2 仿真分析
•     4.2.1 H=100m浅海波导环境仿真分析
•     4.2.2 H=21m浅海波导环境仿真分析
•   4.3 舟山海上实验数据分析
•     4.3.1 舟山海上实验介绍
•     4.3.2 到达时间分析反演
•     4.3.3 匹配场反演
•   4.4 本章小结
• 5 MIMO中尺度地声参数反演
•   5.1 MIMO中尺度地声参数反演
•   5.2 空间分集
•     5.2.1 信道容量
•     5.2.2 反演分辨率
•     5.2.3 目标函数的等价
•   5.3 仿真分析
•     5.3.1 地声参数敏感性
•     5.3.2 匹配场反演
•   5.4 SW06海上实验数据分析
•     5.4.1 SW06实验描述
•     5.4.2 基于分布式声源与垂直阵的地声参数反演
•     5.4.3 基于分布式声源与分布式接收节点的地声参数反演
•   5.5 本章小结
• 6 结论与展望
•   6.1 总结
•   6.2 创新点
•   6.3 展望
• 参考文献
• 作者简历及在学期间科研成果

文章来源

类型: 博士论文

作者: 郑正

导师: 潘翔

关键词: 分布式传感器网络,多输入多输出系统,水下自主航行器,地声参数反演,匹配场反演,贝叶斯反演,压缩传感,稀疏贝叶斯学习,到达时间分析

来源: 浙江大学

年度: 2019

分类: 基础科学,信息科技

专业: 海洋学,自动化技术

单位: 浙江大学

分类号: TP212.9;P733.2

DOI: 10.27461/d.cnki.gzjdx.2019.000009

总页数: 143

文件大小: 11639K

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