Page 44 - 《应用声学》2025年第1期
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             应用于 TMA 运动方程求解。针对收敛时间较长的                          算法的收敛速度和定位精度。
             问题，需要引入声源距离等额外信息，作为 Kalman
                                                               3 MFP方法
             滤波中状态方程的约束条件             [44] ，例如，从浅海低频
             声场特征中提取声源距离有关的特征量                   [45−47] ，引
                                                                   MFP 是在已知声场模型和接收信号的基础上，
             入纯方位 TMA方法，可以缩短算法收敛时间、提高
                                                               反演声源位置的一种方法，其原理相当于广义的波
             运动参数估计精度。
                                                               束形成器     [60] 。首先依据环境参数、利用声传播模型
                 针对观测阵非机动情形，也需要引入声源方位
                                                               计算空间搜索范围内的声压场以构建拷贝场向量，
             以外的运动参数信息。声源信号线谱的多普勒频移
                                                               再将基阵测量场数据 (通常为频域数据向量或协方
             蕴含径向速度信息，方位 -频率 TMA 方法                [48]  联合
                                                               差矩阵) 与拷贝场向量进行空间相关得到模糊度表
             利用声源方位和多普勒频移估计声源运动参数，该
                                                               面，最后通过寻找最大相关系数对应的距离、深度来
             方法需要准确估计多普勒频移，比较适合对快速移
                                                               估计声源位置。除了常规相关匹配之外，结合高分
             动的中高频线谱声源进行定位。考虑到被动探测通
                                                               辨波束形成算法，可改进 MFP 定位的性能。例如，
             常缺少声源中心频率的先验信息，可将中心频率放
                                                               结合最大熵波束形成、最小方差无失真响应等算法，
             入状态向量中进行实时估计              [49] ；在多线谱条件下，
                                                               可在低信噪比环境下显著降低模糊度表面的旁瓣、
             可采用批处理算法融合多线谱频率信息，提升运动
                                                               提升主瓣分辨能力          [61−63] 。此外，利用黎曼距离代
             参数估计性能      [50] ；当目标声源机动时，航向估计值、                 替欧式距离进行匹配，也可达到减小主瓣宽度、抑
             滤波残差等参数会发生改变，可动态调整过程噪声                            制旁瓣的效果       [64] 。
             协方差矩阵以适应机动声源              [51−53] 。方位 -径向速            20 世纪 80 年代开始，MFP 方法被逐渐应用于
             度 TMA 方法    [54−55]  无需提取线谱，而是对波束域                深海声源定位。研究人员在东北太平洋海域，利用
             信号互相关进行谱分析，直接估计目标径向速度，并                           接收深度 400∼1300 m 的垂直阵，对165 km 远的单
             联合声源方位进行运动参数估计，但该方法同样要                            频连续波声源实现距离估计，但深度估计结果存在
             求声源辐射信号存在线谱，难以适用于连续谱信号。                           较大模糊；在 25∼325 km 的长距离定位实验中发现
             时空累积 TMA 方法       [56−57]  以水听器接收信号作为             了会聚区模糊现象，即模糊度表面在会聚区距离出
             输入，通过长时间的时空累积得到平均时空谱，将                            现较强旁瓣，如图6所示           [65] 。当阵元数较少时，宽带
             信号检测与运动参数估计融为一体，提升低信噪比                            相干 MFP 定位方法可对 43 km 内的运动声源进行
             下的检测与跟踪能力，其代价是较长的积累时间和                            连续测距，且通过增加带宽能够提高定位精度                      [66] 。
             较大的计算量。对于浅海环境中的水平阵，TMA-匹                          随着高斯射线束、广义相积分简正波 (WKBZ) 理论
             配场定位方法       [58]  能够结合 TMA 在正横方向的定               以及并行计算技术的发展，深海拷贝场的计算效率
             位能力和匹配场在端射方向的定位能力，实现较好                            也得到显著提升        [67−69] ，可提高深海匹配场定位的
             的全向定位性能，其代价是计算量大幅增加。对于                            计算速度。
             深海环境中的水平阵，由于方位角估计存在显著偏                                由于 MFP 利用声压域的全部信息，其性能受
             差  [59] ，TMA方法的适用性有待进一步研究。                        到实际海洋环境与声场模型失配的严重影响，因此
                 综上所述，TMA 方法通过处理序贯信息，不仅                        提高定位宽容性至关重要             [70] 。借鉴稳健波束形成
             能够实现声源的较准确定位，还能联合估计声源的                            器的设计思路，牺牲模糊度表面的主瓣宽度，可换取
             运动状态参数。与三元阵方法及聚焦波束形成方法                            噪声和旁瓣抑制效果，以降低MFP对环境参数失配
             相比，TMA 在远程定位方面展现出较大的优势，其                          的敏感性     [71] 。匹配模处理(Match mode processing,
             代价是需要较高的目标方位估计精度和较长的连                             MMP) 方法是另一种宽容性定位方法，通过模式分
             续观测时间。在海底反射声传播模式下，水平阵的                            解后筛选对环境参数失配比较宽容的模式来进行
             测向偏差会引起定位误差，测向随机误差则会显著                            声源定位     [72−73] 。差频匹配场(Frequency-difference
             延长算法收敛时间；在会聚区模式下，由于会聚区宽                           MFP, FDMFP) 是近年来发展的一种新技术途径，
             度往往只有几千米，TMA 方法的观测时间严重受                           该方法通过差频自积处理，将匹配处理的声源频率
             限。研究人员正致力于优化滤波算法、构建更加合                            移动至远低于信号带宽的频率上，对环境失配具有
             适的观测模型和运动模型，有望进一步提升 TMA                           较好的宽容性       [74−77] 。
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