Page 164 - 应用声学2019年第4期
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temperature depth, CTD) 测量结果吻合良好。因
0 引言
此本文将采用遗传算法作为反演的全局优化算法。
水下声传播是一种复杂多变的传播环境，受到
1 等效声速剖面构建原理
环境参数及仪器设备的制约，在实际实验中，无法
准确获取到传播距离内的声速分布，从而对声场预 实际的海洋环境往往是水平非均匀的环境，即
报及目标定位产生影响。为了研究海洋中的声传播 声源和接收阵之间的声速剖面不仅随时间变化，并
特性，各国学者已经研究了多种声场分析计算方法。 且随距离而变化。如果着重于提高定位准确度，可
海洋信息虽可以通过直接测量的方法获得，但由于 以优先求取一条可以描述声传播距离累积效应的
海洋环境随时间空间发生较为明显的变化，直接逐 等效声速剖面。对于水平变化较大的海洋环境，等
点进行测量往往比较费时费力。 效声速剖面不能简单地选取接收位置处、发射位置
声速剖面(Sound speed profile, SSP)是影响海 处或该海区的平均声速剖面，需要通过声学反演的
洋声传播的重要因素之一，其结构特征决定了水下 方法进行研究。
声传播路径和传播损失 [1] 。Feuillade等 [2] 通过数值 在非线性海洋参数反演中，遗传算法是一种行
模拟研究海水声速剖面和海底地声参数对匹配场 之有效的反演算法，其流程图见图 1。图 2 是海洋参
定位结果的影响，结论是海水声速剖面失配对定位 数反演流程图，可以在海洋参数待搜索范围内，快速
的结果影响最大，特别是夏季有温跃层时，若声速扰 寻找一组参数，使得代价函数最小，从而反演得到水
动改变了跃层的斜率，使声波向下折射到海底，进 平非均匀环境下的等效声速剖面，方便后续的研究
而导致模糊度表面及定位结果都变差。可见，正确 工作。
的确定声速剖面是个关键问题。但若以简单的深度
和距离相关的矩阵形式直接对各深度声速进行反 ˔ʹᎄᆊ
演，会加大算法复杂度。经验正交函数 (Empirical ᬤ̗ၷழመᏆ
orthogonal function, EOF)是描述SSP最有效的基
函数，将SSP 的表示抽象为一个 EOF 系数，只需要 ᝠካᤠऄए
反演前几阶便可以足够精准地表述海水中声速剖 ழመᏆᄊᤥહܭ҄
面起伏的能量 [3] 。国内学者根据南中国海近岸海
域、东中国海和黄海近岸区域以及抚仙湖四季实测 ̔Ԣԫपᤂካ
声速剖面样本，详细地论证了浅海声速剖面用经验 ௧ա ա
正交基函数表示的可行性 [4−7] 。针对浅海环境下水 ໘ᡜᤖ̽ጼൣ
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平非均匀的海洋环境，Tolstoy 等 [8] 提出，声速剖面 ௧
水平变化的情况可以等效为简单的水平不变情况， ᣥѣፇ౧
即采用平均经验正交基函数系数表达声速剖面，从
图 1 遗传算法 (GA) 流程
而避开了海水水平变化的复杂性。何利等 [9] 对于水
Fig. 1 Genetic algorithm
平变化环境下的平均声速剖面的反演进行了数值
仿真，其反演结果与传播路径上的平均声速剖面具 声速剖面 EOF 算法是将一定数量的声速剖面
有很好的一致性。 集在时间和空间上进行分解，分别得到随时间变化
常用的地声反演算法包括遗传算法 [10] (Ge- 的声速剖面及随深度变化的声速剖面。通常，只需
netic algorithm, GA)、模拟退火算法等。遗传算法 要前几阶 EOF 系数就可以精准地表示声场中的任
在海洋地声参数反演及声源定位方面已经得到了 一声速剖面，因此，EOF 广泛地应用于地声反演中，
广泛的应用 [11] ，并得到了很好的结果。Yu等 [12] 采 并能够完成声速剖面重构、海洋声层析、地声反演
用并行遗传算法作为优化算法，提高反演速度。结 海底参数，从而减少反演算法的参数，降低算法复杂
果表明，倒置声速曲线与温盐深仪 (Conductivity 度并提高稳定性。其原理如下 [13] ：
