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1992, 17(6): 436-445.
doi: 10.15949/j.cnki.0371-0025.1992.06.006
本文对近场声全息成像方法的基本理论及特点做了简单介绍。针对声源重建问题的不适定性,提出一种新的空间频率域滤波方法——带约束条件的最小二乘法,改善了重建结果的稳定性。运用近场声全息成像的数字方法,对圆板的振动及其辐射声场进行了计算机模拟研究并验证了滤波处理的效果。本文还用自制的32阵元线阵扫描实验系统,对一个在空气中辐射400赫声波的小型扬声器的振动及声场进行了近场声全息成像研究,给出初步实验结果。
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2022, 47(5): 541-556.
doi: 10.15949/j.cnki.0371-0025.2022.05.004
从理论上导出了传声器失配误差对适用于任意阵元数的一阶和二阶差分传声器圆阵的主瓣指向影响规律。揭示了传声器相位误差可造成一阶差分传声器圆阵主瓣指向产生反转现象,是影响其主瓣指向的主要因素。而对于二阶差分传声器圆阵,传声器相位误差和增益误差均可导致其主瓣指向产生反转现象和严重指向误差,进而造成阵列指向性因子严重下降,尤其在低频处失配误差的影响更为显著。然后给出了确保差分传声器圆阵主瓣指向正确时阵列设计参数所需满足的条件,并在此基础上进行了传声器失配误差的容差分析。分析结果表明,随着阵元数增多,失配误差的容差范围增大,差分传声器圆阵对传声器失配误差的敏感性相应降低。
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2022, 47(6): 703-716.
doi: 10.15949/j.cnki.0371-0025.2022.06.007
在低信噪比和突发背景噪声条件下,已有的深度学习网络模型在单通道语音增强方面效果并不理想,而人类可以利用语音的长时相关性对不同的语音信号形成综合感知。因此刻画语音的长时依赖关系有助于改进低信噪比和突发背景噪声下的增强性能。受该特性的启发,提出一种融合多头注意力机制和U-net深度网络的增强模型TU-net,实现基于时域的端到端单通道语音增强。TU-net网络模型采用U-net网络的编解码层对带噪语音信号进行多尺度特征融合,并利用多头注意力机制实现双路径Transformer,用于计算语音掩模,更好地建模长时相关性。该模型在时域、时频域和感知域计算损失函数,并通过加权组合损失函数指导训练。仿真实验结果表明,TU-net在低信噪比和突发背景噪声条件下增强语音信号的语音质量感知评估(PESQ)、短时客观可懂度(STOI)和信噪比增益等多个评价指标都优于同类的单通道增强网络模型,且保持相对较少的网络模型参数。
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2023, 48(2): 277-290.
doi: 10.15949/j.cnki.0371-0025.2023.02.015
针对无源声呐多目标方位跟踪问题, 研究了一种基于粒子滤波的检测前跟踪方法, 关注于改善邻近目标和机动目标的跟踪性能。首先, 提出了一种考虑了邻近目标影响的似然函数; 其次, 采用辅助变量利用量测信息优化粒子采样, 当算法运动模型与目标实际运动状态失配时, 这种策略具有很大优势。结合以上两点, 提出了一种检测前跟踪算法, 该算法将邻近目标划分为一组, 使用邻近目标的预测状态计算目标的似然, 计算效率较高。利用仿真生成的数据和海上采集的实际数据分别验证了该算法的性能, 并与其他多目标粒子滤波检测前跟踪算法进行比较, 证明了该算法具有良好的跟踪性能。在目标邻近和目标机动的情况下, 该算法的优势更加明显。
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2022, 47(4): 417-431.
doi: 10.15949/j.cnki.0371-0025.2022.04.007
研究了深海声影区中经一次海底反射的多途声线到达垂直双水听器的时延差与声源位置的关系,提出了一种稀疏时延估计与声源测距方法。首先利用近海面布放的短间距垂直双水听器接收一定频带的声信号,然后计算接收信号的广义互相关函数,并利用频谱搬移和稀疏解卷积技术提取时延差,最后通过时延差匹配,估计水下声源的距离。仿真实验表明,在4300 m深海中,所提方法能够正确提取多途到达时延差,估计声影区内的声源距离。海试结果表明,当垂直接收孔径分别为21 m和30 m时,声源测距误差分别小于13.6%和8.1%。上述结果表明,所提出的时延估计方法可适应带宽较窄的接收信号,多途到达时延估计参数可用于实现声影区中的水下声源测距。
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1966, 3(2): 81-98.
四月十六日，《前线》和《北京日报》发表了题名为《关于“三家村”和<燕山夜话>的批判》的材料，并且加了一个编者按。
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2022, 47(6): 717-726.
doi: 10.15949/j.cnki.0371-0025.2022.06.002
为解决短时音频场景识别任务中识别性能差的问题,提出一种融合多尺度特征的音频场景识别方法。首先将双声道音频中左右声道的和差作为输入,并使用长时帧长进行分帧处理,以保证提取出的帧级特征中包含足够多的音频信息。然后将特征逐帧输入到融合多尺度特征的一维卷积神经网络中,以充分利用网络中不同尺度的浅层、中层和深层嵌入特征。最后综合所有帧级软标签得到短时音频的场景分类结果。实验结果表明,该方法在国际声学场景和事件检测与分类挑战赛(DCASE)2021短时音频场景数据集上的准确率为79.02%,实现了该数据集上目前为止的最优性能。
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2022, 47(2): 161-174.
doi: 10.15949/j.cnki.0371-0025.2022.02.006
有源声呐使用多普勒敏感信号可在多普勒频移域分离杂波、混响等干扰和运动目标,但低信干比时强干扰的时间旁瓣泄露和多普勒旁瓣泄露会淹没弱目标。针对该问题,提出了一种基于自适应最小均方(LMS)算法和宽带模糊函数(WAF)的运动小目标抗干扰探测方法。首先在空间多普勒频移域上利用基于LMS的自适应陷波器抑制干扰,然后在快时间多普勒频移域上利用WAF探测小目标。给出了理论推导和仿真分析,进行了水池试验。结果表明,该方法可有效抑制强干扰并能准确估计小目标的时延及多普勒频移,在水池试验中约有13 dB的干扰抑制能力。此外,该方法能够容忍归一化幅度起伏方差小于0.5的干扰起伏,提高了有源声呐对运动小目标的探测能力。
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2021, 46(6): 789-799.
doi: 10.15949/j.cnki.0371-0025.2021.06.002
提出了一种使用稀疏贝叶斯学习(SBL)的多途信号盲解卷积方法对水声多途信道的信道脉冲响应(CIR)进行盲估计。该方法利用垂直阵和多频SBL获得宽带舰船声源在不同垂直到达角上的复数域多频点信号,取其相位对垂直阵接收信号匹配滤波,得到每条路径上的CIR,将多路径CIR相干叠加得到最终的多途CIR结果。仿真与海试数据处理结果表明,相比于原有的基于交替投影的多途信号盲解卷积方法,所提出方法有以下几个好处:(1)无需准确预估多途信号数目;(2)分离的多途信号的方位更准确且信号相位更可靠;(3)有效获取了舰船与阵列之间的CIR.并且将弱路径CIR的平均时间估计误差从4.7 ms缩小到1.0 ms.显著提高了弱路径CIR的时间估计精度。使用稀疏贝叶斯学习的多途信号盲解卷积方法能够有效提高多途环境下水声信道盲估计的性能。
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2023, 48(1): 182-192.
doi: 10.15949/j.cnki.0371-0025.2023.01.015
介绍了针对环形阵列超声断层扫描的高分辨率全波形反演成像方法,不同于传统的延时叠加和渡越时间断层扫描,该方法充分考虑声传播的透射、反射、散射等特点,通过数据匹配的方法重构目标体声学参数图像。开发了环形超声换能器阵列构建超声断层扫描成像系统,并设计了适合检验成像算法的数值和物理模型,分别使用基于射线理论的回波延时叠加和初至波渡越时间断层扫描、以及基于波动理论的全波形反演方法对目标体进行图像重建,并对比其原理、分辨率、计算量等方面的特点,系统性分析了波动方法相对传统射线方法的优点和不足。结果表明,全波形反演这类充分考虑接收信号多种物理特征的方法可用于较高分辨率的声参数成像,适合与传统方法结合设计有效的超声断层扫描成像系统。
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2023, 48(1): 5-15.
doi: 10.15949/j.cnki.0371-0025.2023.01.008
浅海大孔径时钟弱同步阵列的阵形校准,受到时钟偏移与信道频散的不利影响,校准精度难以满足探测要求。利用浅海波导环境中仅激发一阶模态的低频段校准信号,使用基于波导参数计算的相速度开展信道匹配距离测量,并将时钟偏移作为未知参数纳入校准模型,结合声源与参考阵元的位置信息,从而消除频散效应和时钟偏移的不利影响,可实现浅海大孔径阵列阵元位置与时钟偏移的信道匹配联合校准。实验数据分析结果表明,该方法有效校准浅海大孔径时钟弱同步阵列的阵元位置和时钟偏移,较之基于时延估计的传统方法,所提方法校准后的15阵元860m大孔径水平线阵列,对正横和端射方向附近15~30Hz目标信号的测向精度分别提高了0.2゜和0.4゜,阵增益分别提高了1.8dB和4.4dB。
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2023, 48(1): 1.
doi: 10.15949/j.cnki.0371-0025.2023.01.014
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2023, 48(2): 303-311.
doi: 10.15949/j.cnki.0371-0025.2023.02.013
针对能量检测法在低信噪比下对非合作水声探测信号的检测性能显著下降的问题, 提出了一种组合变分模态分解和小波变换降噪重构的信号检测方法。以信号分解出的各个本征模态函数的近似熵与互相关系数比值作为分量分类参数, 将所得分量分为信号分量、含噪信号分量与噪声分量, 然后利用第二代小波变换对含噪信号分量降噪后与信号分量组成重构信号, 最后对重构信号进行检测。数值仿真结果表明该方法可以在无先验信息的情况下对CW和LFM信号自适应降噪, 信噪比0 dB以下时CW信号重构后信噪比提升约12 dB, 宽带LFM信号信噪比提升约8~9 dB, 有效提升了低虚警概率下信号的检测概率。湖试结果表明, 虚警概率为0.1时检测概率可提升至0.9以上, 验证了该方法的有效性。
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2021, 46(1): 143-160.
doi: 10.15949/j.cnki.0371-0025.2021.01.015
为了研究湍流激励下柔性层贴敷加筋板自噪声的特征机理,基于湍流边界层壁面脉动压力功率谱模型、周期加筋板弯曲运动方程和固体波动方程以及力平衡与位移连续边界条件,建立了湍流边界层壁面脉动压力激励下柔性层贴敷单向周期加筋板的振动及内噪声物理模型。研究发现:橡胶外贴时对湍流激励下壳板的减振降噪主要依靠橡胶的厚度模态振动。无筋时,橡胶层外贴板较无橡胶贴敷板,主要降低湍流脉动压力的水动力学成分所致结构自噪声,距壳板0.05m时,声压降幅小于3 dB,橡胶外贴加筋板相对于加筋板,对湍流激励结构自噪声的降低基本涵盖整个波数域,距壳板0.7 m处,声压降幅仍然在20 dB左右。肋骨横截面高度或宽度每增大1倍,壳板肋骨处加速度自功率谱级降低3 dB,非肋骨处加速度及板内侧声压自功率谱则基本不变,肋骨间距改变对壳板加速度响应及板内侧声压自功率谱级皆无显著影响。
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2023, 48(2): 291-302.
doi: 10.15949/j.cnki.0371-0025.2023.02.014
围绕水声分布式纯方位定位问题, 针对传统方法的远距离定位精度低、定位结果易受初值影响等缺点, 提出了一种测向误差特征辅助两步式全连接层神经网络(DFE-TS-FCNN)的纯方位定位方法。使用神经网络进行定位, 提高远距离定位精度并消除初值影响, 输入特征是目标方位角测量值和测向误差标准差估计值。使用两步式网络结构抑制网络过拟合, 分类网络确定目标区域后, 再用对应的定位网络估计目标位置。蒙特卡洛仿真实验中, 所提方法在近距离达到了与迭代加权最小二乘算法和迭代总体最小二乘算法相近的定位精度, 在远距离定位精度大幅提高、约束均方根误差(RMSE)小于2.5 km的条件下, 最远可定向距离相比传统方法从12.6 km提升至22.7 km。在实际数据中, 该方法也获得了较好的定位结果。
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2021, 46(3): 355-364.
doi: 10.15949/j.cnki.0371-0025.2021.03.004
北极海冰阻碍了海水和空气两个空间的信息传输。为获得冰层对水下声信号跨冰层传输的影响,采用三维检波器在北冰洋中心区开展了水下声信号的跨冰层实验。利用水冰界面反射模型和自由冰层Lamb波模型,对水下声信号小角度(小于10°)入射冰层时测量数据进行分析,结果表明:(1)20 Hz~1 kHz声信号入射到光滑冰层时,某些频率声波的反射率会明显降低,其中93%的反射率低点超过-10 dB,有的甚至会达到-20 dB以上。(2)冰层反射率低点对应的频段声波,能被冰层上方检波器接收到,并显示出较强的合振速谱,且与该站位自由冰层模型中同时产生的A2和S2模态Lamb波在频段上相符。这些结果可为跨冰层水声信号拾取和水声传播研究提供参考。
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2020, 45(6): 785-800.
doi: 10.15949/j.cnki.0371-0025.2020.06.001
海底地形变化对深海环境下的声传播和空间相关性有重要影响。基于2014年南海中南部海域不完全深海声道条件下大跨度垂直阵接收的声信号,选取平坦海底和典型不平整(存在小海底山和海底斜坡)海底两个不同传播方向上传播损失差异较大的距离,对声场垂直相关性进行了对比分析,并应用射线理论对相关性差异予以定性分析和机理解释。在不平整海底方向,在第一影区内小海底山遮挡区附近:在部分一次海底反射声线被小海底山遮挡的距离处,接收声信号主脉冲多途干涉结构相对平坦海底方向更加简单,垂直相关性增强;而在全部一次海底反射声线被小海底山遮挡的距离处,对声场起主要作用的变为二次海底反射声线,接收声信号主脉冲呈现多途干涉结构,垂直相关性降低。在第一会聚区附近:平坦海底环境下,由于两组水体中反转声线在空间垂直方向上的干涉效应,使得声场的垂直相关随接收深度增加呈现出周期性振荡的现象;而不平整海底方向,在50 km处,海底斜坡阻挡了一组水体反转声线,在大深度上只出现单会聚结构,观测不到垂直相关的周期性振荡现象;在57 km附近对声场起主要贡献的成分从水体中反转声线变成了多次海底反射声线,主脉冲多途展宽变宽,垂直相关性显著降低。研究结果对深海复杂海底地形环境下声场垂直相关性的深入分析及声呐阵列增益估计等具有重要意义。
19
2022, 47(5): 557-567.
doi: 10.15949/j.cnki.0371-0025.2022.05.014
水下运动目标的高分辨DOA估计和目标的左右舷分辨问题一直是水声阵列信号处理中的一个核心问题。矢量阵相比于声压阵具有天然的左右舷分辨能力和更高的处理增益,近年来得到了广泛关注。Capon等一些传统高分辨处理方法存在不能解相干源、需要多快拍处理以及对阵列流行误差敏感等多种问题。针对水声阵列信号处理领域面临的以上问题,利用声呐工作场景中空间目标的稀疏性,本文提出了一种基于交叉验证技术的多路径匹配追踪（Multiplepath Matching Pursuit with Cross Validation,CV-MMP）声矢量阵稀疏DOA估计算法。该算法采用交叉验证技术可以在未知场景中目标个数的条件下实现稀疏DOA的估计,相比于常规的声矢量阵Capon算法而言,可以在小快拍数甚至单快拍数条件下实现多目标的稀疏DOA估计以及高分辨能力。仿真和海试试验数据处理验证了提出的算法的有效性。
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2022, 47(6): 789-799.
doi: 10.15949/j.cnki.0371-0025.2022.06.012
提出一种利用深海目标回声多途亮点簇时延和幅度结构匹配估计目标深度的方法。目标回声结构是双程信道传递函数和目标声散射函数的卷积,在深海近海面或近海底条件下表现出回声亮点簇的特性,且亮点簇时延幅度结构与目标深度相关,可用于估计目标深度。建立了在深度—距离网格上利用非线性规划代价函数对目标深度进行匹配估计的方法。分别对簇间时延偏差和海水声速剖面(SVP)偏差对匹配估计的影响进行了仿真分析。一次南海冬季试验结果显示,在水深1 km、距离5~8 km条件下,水下40 m处的目标回声呈现出3个时延间隔约0.3 s的亮点簇结构,将其用于目标深度匹配估计的误差范围在0~65 m。
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