Page 160 - 应用声学2019年第4期
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             声场分布,图 5 中接收声场均用无环境失配时最优                          目标真实深度上下几米的范围内,匹配滤波器的输
             权系数聚焦的接收声场幅值做了归一化处理。在不                            出都较大,因此可将多模聚焦用于目标的深度分辨,
             同的聚焦深度情况下,无环境失配时最优发射权系                            确定其大致的深度分布范围。
             数聚焦声场都具有非常尖锐的聚焦峰,但环境失配
                                                                                                 TL/dB
             情况下的聚焦效果变得很差,峰值只有无环境失配                                                                   0
             情况下的一半左右,这会导致期望聚焦位置处的声                                    5
                                                                      10                              -10
             场能量降低大约 6 dB。无环境失配时多模聚焦虽                                 15
             不及最优发射权系数聚焦的效果,声场峰值只有时                                   20                              -20
             反聚焦峰值的 70% 左右,但存在环境失配时对其声                              ᐑཥງए/m  25                        -30
                                                                      30
             场分布影响却很小,基本可以忽略,这表明多模声                                   35
                                                                                                      -40
             场聚焦对环境具有很强的宽容性,在环境失配情况                                   40
                                                                      45
             下,其聚焦位置处的声场能量比最优权系数聚焦声                                                                   -50
                                                                       2  4  6  8  10 12 14 16 18 20
             场提高了 2.9 dB 左右。因此相比较而言,多模声场                                           ௑ᫎ/s
             聚焦是一个更加具有环境适应性的声场聚焦方法。                                  图 6  多模聚焦深度扫描的匹配滤波器输出
                 如果将多模声场聚焦应用于水下目标探测,可                             Fig. 6 The matched filter output of depth scan-
             以通过改变多模声场聚焦的发射权系数,实现聚焦                               ning using multi-mode focusing
             位置对距离或深度的扫描,增强目标的回波能量,然
             后结合匹配滤波器 (Matched filter) 或空时自适应                   3 混响特性
             处理(Space time adaptive processing, STAP)等方
             法,从而实现对目标的探测和跟踪。下面以静态刚                                在浅海环境中,混响是主动探测的主要干扰因
             性球目标为例,仿真多模聚焦对目标的深度扫描,刚                           素,如果将相控阵用于目标探测,需要了解其混响特
             性球半径为 5 m,距离为 10 km,深度为 20 m,相控                   性。由于相控阵聚焦声场的能量主要集中在低阶简
             阵收发同置,聚焦距离为10 km,聚焦深度从 1 m到                       正模态中,因此巴斯微扰理论               [10]  给出的海底散射
             49 m 进行扫描,然后对回波进行匹配滤波,其结果                         模型更适合于相控阵聚焦声场的混响计算。根据巴
             如图6 所示,匹配滤波器输出的最大值深度为21 m,                        斯微扰理论,垂直相控阵的散射声场和非相干混响
             与目标真实深度很接近。另外从图6中可以看到,在                           平均强度     [11−12]  分别为


                                         [ M  M  N                                                ]
                            2πi           ∑ ∑ ∑
              p reverb (z; t) =  s(t − t c ) ·      w n ψ m 1  (z n )ψ m 2 (z)e −(β m 1  +β m 2  )r c S P  K(k m 1  , k m 2 ) ,  (16)
                                                                                   m 1 m 2
                           k 0 r c
                                          m 1 m 2 n=1
                                                    M  M [  N            2                              ]
                      (  2π  ) 2      c 0 τ 0      ∑ ∑ ∑
               reverb
                               2
                                              η
                                           2
                                                                                                         2
              I inc  =        s (t−t c )  σ P (2k 0 )         w n ψ m 1  (z n ) |ψ m 2 (z)| e  +β m 2  )r c (S P  ) ,

                                                                                  2 −2(β m 1
                                           η
                        k 0 r c        2                                                         m 1 m 2
                                                    m 1 m 2  n=1
                                                                                                         (17)
             其中,                                                          + (1 − α)α −2 γ m 1 m 2 ],     (21)
                                                                                         γ
              r c ≈ c g t c ,                          (18)             2    2 1/2      ρ b
                                                                 γ m = (k − k )   , α =    ,             (22)
                                                                        m
                                                                             b
                        v                 ),           (19)                             ρ 0
              c g = v g,m 1 g,m 2  /(v g,m 1  + v g,m 2
                                                                      2πf        2πf
              S P    ≡ ψ m 1 (D)C P  ψ m 2 (D)                   k 0 =    , k b =    , k m = k 0 cos θ m ,  (23)
                m 1 m 2         m 1 m 2
                                                                       c 0        c b
                                (      )    (      )                           ∫
                                  P           P
                        P
                    = C      sin    θ m 1  sin  θ m 2  , (20)              ) ≡   dr 1 η(r 1 )e i(k m 1  +k m 2  )r 1 ,  (24)
                        m 1 m 2                                  K(k m 1  , k m 2
                                  2           2
                         2
                                                                  η
                                                                                        2 −3/2
                              2
              C P    = [k − k /α + (1 − α −1    k                P (2k 0 ) = πL[1 + (2k 0 L) ]  .        (25)
                m 1 m 2  0    b             )k m 1 m 2
   155   156   157   158   159   160   161   162   163   164   165