Page 17 - 《应用声学》2020年第6期
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第 39 卷 第 6 期              李天宇等： 拖曳阵被动合成孔径目标深度稳健估计                                           811


                                                               加速度扰动，由于 UUV 容易受到海洋湍流和内波
             0 引言
                                                               的影响，因此阵列存在明显的瞬时随机加速度扰动，
                                                               在接收信号中引入了相位抖动。
                 目标深度估计在水下目标探测识别领域发挥
             着越来越重要的作用，同时也面临着信息获取难度                                针对上述存在的 3 种干扰，本文提出了一种稳
             大和环境影响复杂等多方面的困难。学者们经过几                            健的拖曳阵被动目标深度估计技术。首先在每个
             十年的研究，总结了匹配场处理(Matched-field pro-                  阵元上利用自适应滤波算法实现自适应噪声抵消
             cessing, MFP) 方法和匹配模处理 (Matched-mode              (Adaptive noise cancellation, ANC)，并通过二阶锁
             processing, MMP)方法是两种可行的方法            [1−2] 。与    相环(Phase locked loop, DLL)滤除相位抖动，经过
             MFP 相比，MMP 具有物理意义明确、计算量小和                         两步抗干扰预处理得到了纯净的接收信号。然后对
             鲁棒性好的优点，因此得到了更广泛的应用                      [3−4] 。  测量的声场空间分布进行距离积分，计算模态估计
             因为利用垂直阵 (Vertical line array, VLA) 可以方            的波数谱，声场积分方法对阵列的运动形式没有严
             便地计算模态深度函数，所以早期的探测设备以                             格要求。最后从中提取模态能量并利用模态匹配器
             VLA 为主。Bogart 等    [5]  证明了如果水平阵 (Hori-           在不同深度进行匹配，估计出目标深度。
             zontal line array, HLA) 的孔径足够长，利用不同阶
             模态的水平波数差异也可以分离模态，并提出了有                            1 浅海简正波模型
             效孔径的概念。Premus 等         [6]  通过大孔径水平阵提
                                                                   假设浅海环境为与距离无关的水平分层波导，
             取低阶模态的能量进行水面、水下声源的分辨。李
                                                               目标声源在深度 z s 以速度 v s 匀速水平直线运动，
             鹏等  [7]  和郭良浩等   [8]  学者对水平阵模态域波束形
                                                               UUV 在深度 z r 以速度 v r 匀速水平直线运动，声源
             成进行了更深入的研究。
                                                               和 UUV 的速度矢量与两者位置连线的夹角分别为
                 与固定式 VLA 和 HLA 相比，水下无人平台
                                                               θ s 和 θ r ，声源辐射频率为 Ω。根据文献 [16]，以基阵
             (Unmanned underwater vehicle, UUV) 搭载拖曳
                                                               为参考系的接收信号表达式为
             阵的探测方式具有灵活性高、隐蔽性好等优势。
             Chouhan 等  [9]  利用多重信号分类 (Multiple signal
                                                                 s(r 0 + v r t, z, ω) =
             classfication, MUSIC) 方法从拖曳阵数据中估计模                    1  ∫  2
             态波数。黄勇等        [10]  利用合成孔径方法进一步提高                  2π   d k r e ik r ·r 0 S(Ω k )G(k r , z; ω + k r · v s ), (1)
             了波数分辨力，但由于不同阶简正波之间的相干性                            其中，k r 是水平波数矢量，G(k r , z; ω + k r · v s ) 是
             强，MUSIC方法在基阵运动距离大于模态相干距离
                                                               频率为 ω + k r · v s 的深度分离的格林函数，S(Ω k )
             时才能正确分离波数。Yang           [11]  利用声压和深度分           是声源功率谱，Ω k 是包含多普勒频移的声源频率，
             离的格林函数之间的 Hankel 变换关系，使用 VLA
                                                               Ω k = ω − k r · (v s − v r )。实际探测时，声源到基阵
             接收数据进行声场积分，准确估计了运动声源波
                                                               的距离一般远大于探测基阵孔径，因此，为了简化计
             数谱。
                                                               算，可以近似认为θ s 和θ r 保持不变。利用Hankel变
                 和固定式探测设备相比，UUV 搭载的拖曳阵
                                                               换代替水平波数的二维Fourier变换，再将格林函数
             主要受到来自 3 个方面的干扰。一是 UUV 和感兴
                                                               表示为具有离散水平波数的模态累加的形式，可以
             趣目标之间动态变化的位置关系容易导致模型失
                                                               得到简正波模型下的接收信号表达式为
             配。二是 UUV 自噪声的干扰，由于 UUV 自噪声和
             感兴趣的目标的辐射噪声频带相近甚至重合，因                                     s(r 0 + v r t, z, ω)
             此消除自噪声的干扰具有重要意义。Candy 等                   [12] 、             i   ∑                      (1)
                                                                     ≃           S(Ω n )φ n (z s )φ n (z r )H 0
             Sullivan等  [13]  和Cederholm 等 [14]  许多学者研究了                4ρ(z s )  n
                                                                          [    (              )]
             常规大型拖曳阵的载体自噪声抑制问题，但大多数                                                  v r
                                                                        × k n r 0 1 +   cos θ r  ,        (2)
             研究没有指明如何选择参考信号或参考信号很难                                                   v ng
             获取。Chi 等    [15]  在拖曳阵探测问题中研究了如何                  其中，Ω n = ω − k n (v s cos θ s − v r cos θ r ) = ω[1 −
             使用阵处理方法获得参考信号。三是阵列瞬时随机                            (v s /v np ) cos θ s + (v r /v np ) cos θ r ]， v ng 和 v np 分 别
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