浅海波导中简正波干涉使得声场水平相关随距离出现振荡, 利用声信号水平距离−频率干涉规律推导了不同阵元接收信号间的频移补偿关系式, 结合大孔径阵列阵元空间分布离散度高的特点提出适用于声源频谱缓变信号的定位方法。利用频移补偿量随声源位置的变化, 将两两阵元组合输出的模糊度平面叠加实现水平二维平面定位。仿真结果表明方法定位性能良好, 对环境参数失配宽容性好。频移补偿后的线性相位关系有效提高了接收信号间的相关性, 进而提升大孔径阵列的处理增益。阵列的孔径优势提高了空间分辨能力, 模糊度平面峰值−背景比高。海试数据验证表明, 10~80 km测距结果平均相对偏差为5.68%, 二维平面内定位结果平均距离偏差为0.78 km。

提出了一种协方差矩阵拟合的阵列孔径扩展方法来提高小孔径均匀直线阵的分辨力。该方法分析了具有不同阵元个数的阵列采集信号协方差矩阵之间的关系, 并根据该关系构建阵列扩展的优化算法, 利用小孔径实际阵列协方差矩阵拟合得到大孔径虚拟阵列的协方差矩阵。仿真分析与湖试数据处理结果表明, 将拟合协方差矩阵用于现有方位估计方法中能够降低波束宽度, 提高分辨力, 并且随着虚拟阵元个数增加, 目标分辨概率同步提高。当阵列孔径较小或环境信噪比较低时, 本文方法可用于提高方位估计性能。

提出了一种针对水中匀速直线运动目标的时空频信号变换方法。首先对接收信号作时频分析和频域波束形成, 根据选定的目标航向对频率−方位−时间三维信号空间中的接收信号进行由基阵坐标系到目标坐标系的视在方位变换, 使目标线谱信号由三维空间轨迹变换为变换域中对应平面切片上的二维轨迹, 该切片由频率与方位信息联合构成的轴和时间轴构成。研究结果表明, 该方法能够在变换后的信号空间中将目标线谱信号的三维轨迹转换为相应切片上的二维轨迹, 相比三维信号空间更容易获得多维信息联合处理的信号处理增益。

提出一种使用协方差矩阵分解(CMD)的声矢量阵声压振速联合处理方法。该方法将声压振速互协方差矩阵分解为观测方位系数矩阵和剩余协方差矩阵, 将系数矩阵与导向矢量结合避免了观测方位的选择, 对剩余协方差矩阵进行奇异值分解并重构厄米特协方差矩阵, 最后对重构的协方差矩阵实施最小方差无失真响应(MVDR)方法处理。理论分析表明, 使用重构的协方差矩阵能够获得更高的阵处理增益。数值仿真结果验证了本文方法的计算量与Nehorai处理方法相近, 但较传统声压振速联合处理方法具有更高的阵处理增益和目标分辨能力。

提出一种基于格拉姆角场(GAF)和卷积神经网络(CNN)的水下目标有源识别方法。该方法利用GAF将目标回波信号编码为二维图像, 使用空洞卷积构建轻量级的卷积神经网络GAF-D3Net实现对目标的特征提取与分类识别。实验表明, 与基于传统图像特征的分类方法相比, 所提方法的分类精度有显著提高, 达到99.65%。在泛化性测试中, 对比了经典CNN使用声呐图像的迁移学习方法, 本文方法的曲线下面积(AUC)达到89%, 具有更好的泛化性能以及抗干扰能力, 为实现水下目标有源识别提供了一种可靠方法。

在随机有限集理论框架下提出相应的检测前跟踪算法, 将多重信号分类(MUSIC)方法空间谱的自适应加权形式作为伪似然比函数研究了基于MUSIC的近似多伯努利滤波算法。并且针对算法对目标新生响应速度慢的问题, 提出了由量测驱动的目标新生模型。仿真实验验证了研究算法相比传统算法在低信噪比下有更好的跟踪性能, 更少的计算量, 且改进的新生模型能显著加快算法对新生目标的响应速度, 响应时间缩短了50% 以上。实验结果表明, 所提方法鲁棒性较强, 可以实现在低信噪比下对多目标的准确跟踪。

研究了一种水下低噪声目标辐射噪声垂直嵌套阵测量方法。首先通过分析试验水域背景噪声和被测目标辐射噪声特性, 掌握不同测量频段的增益需求; 然后采用凸优化方法, 建立波导环境中超宽带、高稳健恒定束宽波束形成技术, 推导水下目标辐射噪声垂直嵌套阵测量及空间阵列信息处理方法; 最后研制垂直嵌套阵测量系统, 并开展湖上试验验证。研究结果表明该测量方法具有测量带宽大、稳健性高、测量不确定度低等优点, 辐射噪声测量不确定度约2 dB。

以柱体绕流声辐射为研究对象, 探讨低Mach数流动气动声定量预测方法。首先, 理论分析Lighthill声类比理论与基于流体动力学压力对时间求导的扰动分离模型之间内在联系。其次, 利用计算流体动力学对圆柱及其尾部切割后的亚临界流态绕流进行二维数值求解, 分析两种湍流模型的流场计算效果。最后, 分别使用声类比理论FW-H方程及扰动分离模型进行柱体绕流气动声辐射定量预测, 分析声指向性及频谱特性。数值结果表明声类比理论与扰动分离模型预测的声辐射频谱相似, 但前者的幅值略高; 圆柱尾部切割使尾流脉动增强, 导致声辐射变大。

利用结构有限元结合声学有限元方法以及无反射边界条件, 构建了复杂结构受湍流边界层脉动压力激励的声振响应计算模型, 通过引入网格虚拟细化实现非相关流激载荷的修正, 解决了有限元模型网格尺寸与湍流边界层脉动压力空间相关性尺度的不兼容问题, 在满足声振响应要求的稀疏网格条件下实现了航行体低频水动力噪声计算。以典型回转体模型为例, 计算了其低频水动力辐射噪声, 与循环水槽试验结果和离散子单元法计算结果进行了比较, 三者趋势基本吻合, 重合频段偏差小于3 dB。该方法兼顾了计算精度和计算效率, 具有良好的适用性。

针对数值仿真计算效率低的问题, 提出了空间脉冲响应法和有限元法相混合的建模方法, 只对缺陷周围的局部区域进行网格划分, 用有限元计算超声波与缺陷的相互作用, 用空间脉冲响应法计算超声波的向前传播和向后反射, 该方法既可以模拟超声波与复杂缺陷的相互作用, 保证了计算精度, 又极大提高了计算效率。分别利用混合方法和数值方法建立了平底孔回波模型, 得到了平底孔的反射回波, 两者波形吻合较好, 验证了模型的有效性。平底孔混合模型仿真用时是数值模型的5.9%, 计算效率提升明显。建立了惰轮轴轴肩根部不同深度裂纹的混合模型, 得到了反射回波, 轴肩回波和裂纹回波混叠在一起难以从时域上区分, 但随着裂纹深度的增加回波幅值也随之增大, 可根据回波幅值的变化情况对根部裂纹的深度进行定量评价。

高强度聚焦超声(HIFU)激发的声空化可加速靶组织的热消融, 但声空化的实时监测是一个亟需解决的问题。利用HIFU换能器驱动电信号的相位差与电阻抗之间的数学模型, 建立了HIFU辐照及换能器驱动电信号、声空化信号实时检测实验系统, 探究了HIFU辐照离体牛心组织过程中, 换能器驱动电信号的相位差与B超影像灰度变化及宽频水听器检测到的次谐波和宽带噪声信号的变化规律。结果表明: 当声空化发生时, 换能器驱动电信号相位差的变化与水听器检测到的次谐波和宽带噪声信号变化具有一致性, 通过相位差的变化可实现HIFU辐照靶组织中声空化的实时、精准监测, 这为HIFU所致声空化的实时监测提供了一种有应用前景的解决方案。

针对尺寸显著小于阻抗管横截面的非标准尺寸样品, 提出了一种阻抗管内非标准尺寸样品的正入射吸声系数测量方法, 分析了其参数对测量结果的影响, 并与标准尺寸样品(与阻抗管横截面相同)比较。首先在其旁布置一种具有特定声阻抗的同厚度的声学材料(PAM), 形成与阻抗管横截面相同的表面平整的非连续阻抗试件(IAIS), 然后根据GB/T 18696.2—2002测得IAIS表面声阻抗, 并基于声电类比法计算得到非标准尺寸样品的表面声阻抗及其正入射吸声系数。结果表明, 非标准尺寸样品的面积率越大或声扩散边界长度越小, 该方法精度越高; 当非标准尺寸样品为多孔材料时, 选择非刚性的、声阻抗与之接近的PAM也可提高测量精度; 而非标准尺寸样品为共振吸声结构时, 选择刚性PAM时, 本文方法仍具有一定精度。

提出了一种联合扩散场(DAF)激励与近场声全息(NAH)辐射声强重建的建筑构件空气声隔声测量方法。该方法首先通过DAF激励构件振动并获取入射声功率, 然后利用NAH技术从辐射声压场中重建构件表面高空间分辨率的法向声强分布, 最后根据声强分布来计算辐射声功率和定位辐射热区, 从而实现构件隔声量和隔声缺陷测量。隔声室实验研究表明, 在测试距离和采样间距均为0.04 m的条件下, 该方法测量的隔声量与声压法的误差在100~5000 Hz频带小于3.3 dB, 在250~3150 Hz频带小于1.3 dB, 对圆孔(直径8 mm)和矩形缝(长80 mm、宽3 mm)的定位精度高达厘米级; 同时, 该方法在一定混响和背景噪声影响下的稳定性较强, 接收室混响时间从1.0 s增至3.4 s (步长0.6 s)以及信噪比从10 dB降至0 dB (步长5 dB), 隔声量测量误差分别在0.8 dB和0.3 dB以内, 缺陷定位误差在0.037 m和0.035 m以内。所提方法有助于提高实验室中建筑构件隔声特性的测量能力, 同时对接收室测试环境具有较强的鲁棒性。

提出了一种使用编码器−时序建模结构的时延估计方法来估计声学回声抵消中传声器信号相对远端信号的时延。该方法以短时傅里叶变换域的远端信号和传声器信号作为输入特征, 通过复数卷积神经网络构成的编码器提取带有相位信息的高维特征, 利用循环神经网络学习两输入信号之间的时延关系, 构建了从信号到时延的映射。仿真实验结果表明, 相比WebRTC-DE和GCC-PHAT, 所提方法的优势有: (1)模型的参数量和计算量不受时延长度影响; (2)有效缩短了时延估计的收敛时间和跟踪时间; (3)在长混响和双端对讲的情况下具有更小、更稳定的估计误差和标准差。将使用编码器−时序建模结构的时延估计方法与自适应回声抵消级联的实验验证了新方法的有效性。

针对伪声强多声源定位方法对环境噪声和混响敏感的问题, 利用时频相关性构造球谐波阶数感知因子, 提出了一种鲁棒的伪声强声源定位方法。与现有的球谐波阶数感知因子不同, 所构造的球谐波阶数感知因子充分利用了相邻时频点中属于同一声源的特征波束间存在的相关性。理论分析表明, 所构造的球谐波阶数感知因子对环境噪声和混响的抑制能力更强。仿真结果显示, 与现有的阶数感知方法相比, 在信噪比为10 dB、混响时间为0.4~1.0 s时, 所提方法的定位精度提升了1.3°~1.9°, 同时计算复杂度减小了25%。最后通过实测实验进一步验证了所提方法在实际声场环境中的有效性。

提出了双路注意力循环网络的轻量化语音分离方法。首先, 该方法使用基于“双路注意力机制”和“双路循环网络”的可选择分支结构对语音信号进行建模, 从而提取深层特征信息并降低模型的参数量。其次, 引入子带处理技术, 从而降低模型的计算量。在LibriCSS数据集上的实验结果表明, 该方法取得的平均词错误率为8.6%, 且参数量和计算量分别仅为0.15 MiB和15.2 G/6s, 与当前主流方法相比, 分别减小了3.3~391.3倍和1.1~3.2倍。这表明, 所提方法在取得高语音分离性能的同时, 能有效地降低模型的参数量和计算量。

提出了一种融合梅尔谱增强与特征解耦的噪声鲁棒语音转换模型, 即MENR-VC模型。该模型采用3个编码器提取语音内容、基频和说话人身份矢量特征, 并引入互信息作为相关性度量指标, 通过最小化互信息进行矢量特征解耦, 实现对说话人身份的转换。为了改善含噪语音的频谱质量, 模型使用深度复数循环卷积网络对含噪梅尔谱进行增强, 并将其作为说话人编码器的输入; 同时, 在训练过程中, 引入梅尔谱增强损失函数对模型整体损失函数进行了改进。仿真实验结果表明, 与同类最优的噪声鲁棒语音转换方法相比, 所提模型得到的转换语音在语音自然度和说话人相似度的平均意见得分方面，分别提高了0.12和0.07。解决了语音转换模型在使用含噪语音进行训练时, 会导致深度神经网络训练过程难以收敛, 转换语音质量大幅下降的问题。