Page 25 - 应用声学2019年第4期

第 38 卷 第 4 期 王宁等： 环境适应处理方法 485

其中，声压阵矢量表示 M 个水听器的接收，矩阵
0 引言 [Φ] M×N 表示垂直阵简正波接收权重矩阵 (参考附

录A)，矢量a表示N 个简正波的相位调制激发矢量
声波是实现全海深、长距离信息传输的最有效
(包含源频谱)，包含简正波的水平相移和源简正波
波动形式，水声技术在海洋科技和声呐工程应用等
深度分布权重。互谱密度矩阵定义为
具有不可替代的作用 [1] 。声传播特性依赖于海洋声
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学环境，即所谓环境效应或称信道效应。环境效应 C ≡ P P + = [Φ]aa [Φ] . (2)
在许多应用中可以校正或补偿，譬如通过自适应均 假设矩阵 [Φ] 是酉 (矩) 阵 (全海深阵近似满足)，公
衡、时间反转方法。然而，在诸如主被动水声探测应 式 (2) 具有奇异值分解形式，其对角矩阵对应源简
用中，由于难以提供校正用导引/测试信号且无先 正波深度分布权重幅度及频谱。利用上述公式可以
验环境特性，许多自适应处理方法无法应用。水声 直接由数据获取声源的简正波深度分布权重幅度
匹配场处理是一个典型例，环境失配是传统匹配场 |a n |, n = 1, 2, · · · , N，同时矩阵[Φ]包含接收阵的局
处理的主要障碍之一 [2−5] 。所谓环境适应处理方法 部简正波垂直分布。Hursky等 [8] 利用这一特性，在
目的是尽可能降低处理方法对环境信息的依赖性 已知声速剖面假设下在反演地声参数基础上，开展
和鲁棒性。 了基于 “数据驱动的匹配场” 方法研究。然而，上述
环境自适应水声信号处理概念可以追溯到 方法无法直接从数据中获取简正波水平波数，必须
Wolf [6] 的文章，而正式采用环境自适应水声信号处 先做环境参数反演。移动声源的声场距离变化包含
理概念源于上述作者及合作者在 Oceans’93 的会议 水平波数信息，Yang [9] 同时利用汉克尔变换获取水
论文 [7] ，environmentally adaptive signal process- 平波数信息，从而实现“全数据驱动”匹配场处理。
ing (EASP)。按照Wolf等 [7] 的定义，环境自适应水 环境自适应处理方法将声场的简正波表示

声信号处理方法无需假设任何环境信息，如声速剖 写作矩阵形式以便于应用信号处理方法。Neilsen
面、地声参数等。文献常采用 “数据驱动” 一词强调 等 [10] 给出了单频移动声源 -垂直阵接收、窄带声
处理方法无需假设环境模型。随着匹配场失配问题 源 - 垂直阵接收两种情形声压矩阵表示形式，
认识的深入，在过去二十年间，水声物理发展在很大 iπ/4
[P] = e ΦΛR, (3)
程度上总与 EASP 有关联。同时，环境自适应水声
[P] f = e iπ/4 ΦΛF , (4)
信号处理研究使得水声物理和信号处理两个不同
的研究方向得到很大的融合。 其中，对角阵矩阵 Λ 表示源简正波深度分布权重，
本文主要总结第一作者及合作者在过去近十 矩阵 [P]、[P] 是垂直阵简正波接收权重矩阵，两者
f
年的相关工作，特别加入了近两年部分工作，着重 的差异在于最右端传播矩阵，分别刻画移动和窄带
EASP方法的水声物理部分及各种方法间的关系和 多频点声源相移。在一定条件下，矩阵Φ、R 和F 近
理论条件。文章采用矩阵形式描述，这样可以在简 似满足酉 (矩) 阵，从而同样可以采用奇异值分解方
法得到局部简正波垂直分布 [10] 。
正波理论框架下提供水声传播特性统一的描述。文
章没有过多涉及方法的实验验证，相关内容可参考 时反技术/相位共轭 [11−12] 发展与上述方法基
本独立，处理方法有类似之处，
有关文献。文章第 3 节介绍了近年在地球物理勘探
领域较为流行的数据驱动声场聚焦方法，希望这些 P P ≈ a a, (5)
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内容会对水声学研究有所帮助。
可以视作另一类环境自适应处理方法。简正波本征
函数基的完备性证明：式 (5) 右端标量作为距离 -深
1 数据驱动环境模型估计
度的函数在声源处聚焦，故称时反/相共轭聚焦。时

水平不变波导中的低频、远场点声源的垂直阵 反方法的物理基础基于波动方程时间反转对称性，
当存在吸收时，吸收导致的影响无法补偿。
声压，利用简正波理论可以表示为
本节所描述的环境自适应处理方法具有相同
P = [Φ]a, (1)
的共性：(1) 数据驱动；(2) 基于简正波理论，其中简