Page 134 - 应用声学2019年第2期

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针对以上情况，本文通过控制发射信号脉冲宽
0 引言 度和个体鱼回波检测程序设计，完成了对该统计方

法模型参数的实际测量；在实验数据预处理上，提出
渔业资源声学评估由于具有快捷方便、可持
了一种基于能量阈值的数据筛选方法，以减小鱼群
续观测且不危害生物资源等优点，受到了广泛关
分布的非均匀性导致的统计评估结果误差；在评估
注 [1−5] 。近几十年，除传统的回波积分、回波计
方法上，用“线性原则”模型代替常规的回波积分方
数 [6−7] 评估方法外，学者们提出了诸如多频评估
程，避免了声呐系统误差带来的评估结果偏差。另
法 [8] 、基于回波峰值分布反演的方法 [9−12] 及回波
外，针对走航调查中可能存在的统计样本数据偏少
统计评估法 [13−17] 等。其中，回波积分法是目前应
导致回波统计方法评估结果偏差的问题，对回波统
用最为广泛的方法，该方法原理简单，但应用中需
计评估方法中样本数据的抽样方法进行了改进，有
要准确计算鱼群回波的声能量，且需要鱼群中个 效提高了样本量偏少情况下该方法鱼群密度评估
体鱼的平均目标强度先验知识或拖网渔获数据辅
的精确度。本文利用仿真与实验结合的方式对该评
助 [6,18−19] 。由于鱼类活动的随机性，同一尾鱼，在 估方法的有效性和样本数据抽样改进方法的性能
不同测量时刻，其目标强度测量值波动范围可达 进行了分析。

20 dB以上。而根据经典的回波积分方程，当鱼群回
波目标强度测量误差为3 dB时，回波积分法鱼群密 1 理论与方法
度评估结果相对误差就可达到 100% 。因此，受声
[6]
1.1 回波统计鱼群密度评估方法
呐系统参数误差和鱼群中个体鱼的平均目标强度
对于声呐波束覆盖的某一观测微元 (如图 1 所
先验知识误差的影响，回波积分法的鱼群密度评估
示)，假设 t 时刻微元内有 N 尾鱼对回波有贡献，忽
结果误差往往较大。与回波积分法相比，回波统计
略二次及以上散射，则该微元 t 时刻鱼群回波幅度
评估方法具有无需声呐回波信号绝对量 (因而可避
A N 可表示为
免声呐系统参数误差的干扰) 与鱼群中个体鱼的平
N
均目标强度先验知识的优点 [15−16] ，因而具有很好 ∑
A N = e i exp(jθ i ), (1)
的发展前景。 i=1
在回波统计方法进行鱼群密度评估应用的有 其中，e i 为第 i 尾鱼的回波幅度，θ i 为由第 i 尾鱼的
效性问题上，Weintroub [15] 将该方法获得的 5 组鱼 位置和散射决定的等效相位。有 e i = a i b i c i ，其中
群密度评估结果与传统的回波积分法评估结果进 a i 是由该个体鱼本身的散射强度及姿态决定的后
行了对比分析，发现两种方法下评估结果的线性相 向散射幅度，b i 是由声呐系统波束响应函数及抽样
关系数高达 0.98，但受鱼群密度分布不均匀导致的 时刻该个体鱼在波束中的位置决定的波束响应值，
回波统计方法评估误差和回波积分法评估误差影 c i 与回波脉冲包络的波形有关 [16] ，三者之间是相互

响，回波统计方法的评估结果整体偏小。Denbigh
等 [16] 提出根据回波信号强度的分布进行分区测量
的方法，有效降低了鱼群密度分布不均匀性对回波 ψ
R 2 R R 1
统计方法评估结果的干扰，但由于可用于对比的不
同鱼群密度分组数据较少和回波积分法评估误差
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大，Denbigh 等认为其处理结果不足以证明该评估 ӝᫎ ᧔ನག
DR
方法的有效性。两者的研究中，评估方法模型参数
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均为经验假设估计值，无实测结果；采用的是走航调 R R⇁DR
查数据，而由于实际水域鱼群分布的复杂性和走航 ॲЋK
调查对测量区域 “一扫而过” 的特点，可用于对比分
析的不同鱼群密度分组和可用于统计计算的样本 图 1 微元与抽样示意图
数据比较少。 Fig. 1 Diagram of resolution cell and data sampling