Page 177 - 《应用声学》2025年第3期
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第 44 卷 第 3 期              李健等: 利用水下滑翔机的深海影区声源深度估计                                           711


             换得到信号脉冲压缩结果的包络,然后取对应声线                            减小 τ BSR-BR 和 τ SBSR-BR 的值会和 τ SBR-BR 逐渐接
             包络的时间间隔即可得到声线间时延差。如图 14                           近。根据滑翔机在上浮过程中在接收的 9 组信号提
             所示通过脉冲压缩可以看到清晰的 4 条经过一次海                          取出的时延差值对声源深度进行估计,估计结果如
             底反射的到达声线,且未经海底反射的声线与一次                            图 16 所示,平均深度估计误差为 7.27%,实验结果
             海底反射声线到达时间相距较远,其存在与否并不                            证明本文所提方法在环境条件未知情况下能够对
             影响一次海底反射声线到达时间的提取。                                声源深度进行准确估计。
                 将9 组接收信号分别提取出一次海底反射的声
                                                                      0
             线到达时间差,如图 15 所示。滑翔机在不同时刻
                                                                                              ܦູફఝງए
             接收信号时距离深度都会变化,到达结构同时受                                   50                       ງएͥᝠϙ
             到二者影响。与之前仿真结果相符,随着接收距离
             增大三个时延差值均会减小,且随着接收深度的                                  100
                                                                   ງए/m
                  1.0
                               BR                                   150
                  0.9                   SBR
                  0.8
                                                                    200
                                        BSR
                  0.7
                                        SBSR
                 ॆʷӑࣨϙ  0.5                                         250 1  2   3    4 ଌஆηՂऀՂ 6  7    8   9
                  0.6
                      ళፃ๒अԦ࠱
                                                                                        5
                  0.4
                  0.3                                                图 16  不同时刻接收信号得到的深度估计值
                  0.2                                             Fig. 16 The depth estimate obtained from the
                  0.1                                             received signal at different times
                   0
                    0      5     10     15     20     25
                                                               3 结论
                                   ௑ᫎ/s
                图 14  接收深度为 523 m 时接收的实验信号脉冲
                压缩结果                                               本文根据深海声影区近海面声源的多途到达
               Fig. 14 The result of pulse compression of the  结构,分析了一次海底反射声线形成的时延差曲线
               received experimental signal when the receiving  随接收深度和接收距离的变化关系,通过等掠射角
               depth is 523 m                                  近似和近海面等声速近似,提出了一种利用多途时

                  10                                           延差估计深海声影区近海面声源深度的方法,并通
                                             SBR-BR            过仿真分析了该方法在不同接收深度和接收距离
                                             BSR-BR
                  8                          SBSR-BR           下的误差情况,利用海试数据验证了该方法的正确
                                                               性和有效性。与传统的被动测深方法相比,本方法
                 ଌஆηՂऀՂ  4                                     不需要布放大孔径阵列,不需要获取精确的海洋环
                  6
                                                               境参数并进行大量拷贝场计算,也不需要预知声源
                                                               的运动状态,在未知特性海域仍具备较好的应用价
                                                               值。但当声场中存在多个声源目标时,不同声源形
                  2
                                                               成的声线时间到达结构相互叠加,会导致该方法的
                                                               目标定位性能下降或失效。对于未知信号如何提高
                  0
                    0     0.2    0.4    0.6   0.8    1.0
                                                               时间分辨力,提高深度估计精度,仍有待后续进一步
                                   ௑ᫎ/s
                                                               地研究和改善。
                  图 15  不同时刻接收信号提取得到的时延差
                                                               致谢 感谢 2020 年 5 月海上实验全体工作人员,他
               Fig. 15 The delay difference of the received signal
               extracted at different time                      们的辛勤劳动为本文提供了可靠的数据支撑。
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