趙德鑫, 沈同圣, 李秀坤, 金 鑫, 陳迎亮

水下小目標(biāo)中低頻聲散射特性分析及試驗

趙德鑫1, 沈同圣1, 李秀坤2, 金 鑫1, 陳迎亮3

(1. 國防科技創(chuàng)新研究院 前沿交叉技術(shù)研究中心, 北京, 100071; 2.哈爾濱工程大學(xué) 水聲技術(shù)重點實驗室, 黑龍江 哈爾濱, 150001; 3. 中國船舶重工集團(tuán)公司 第705研究所昆明分部, 云南 昆明, 650032)

自主探測與識別水下小目標(biāo)(水雷、爆炸物等)是自主水下航行器(AUV)的主要應(yīng)用方式, 也是近年來水下無人系統(tǒng)智能化發(fā)展的一個重要方向。與傳統(tǒng)的僅利用目標(biāo)高頻反向散射特性的探測方法相比, 雙/多基地探測具有布陣靈活、抗干擾強(qiáng)、可獲得的目標(biāo)信息豐富等優(yōu)點, 但如何利用目標(biāo)中低頻全方位的散射特性進(jìn)行探測與識別還有待進(jìn)一步研究。文中首先分析了水下目標(biāo)的聲散射機(jī)理, 介紹了利用AUV搭載的小孔徑聲吶, 采用雙基地模式, 基于目標(biāo)散射聲場探測與識別水下小目標(biāo)的方法; 然后基于COMSOL多物理場平臺的有限元數(shù)值計算方法, 完成了多種頻率的水下懸浮目標(biāo)散射聲場計算, 論述了利用中低頻散射場的三維特性識別水下目標(biāo)的可行性; 最后通過2種類型目標(biāo)的散射聲場采集水池試驗, 初步論證了利用小孔徑聲吶采集與處理中低頻水下目標(biāo)散射聲波是可行的。文中研究可為基于中低頻聲散射特性的檢測和識別的進(jìn)一步研究提供參考。

自主水下航行器; 中低頻; 聲散射; 水下小目標(biāo); 小孔徑聲吶

0 引言

自主水下航行器(autonomous undersea vehicle, AUV)是一種能長時間在水下自主航行的智能化裝置, 它可以攜帶多種傳感器(聲、光、磁等), 執(zhí)行特定的使命和任務(wù)[1-2]。近些年來, 平臺、計算機(jī)、傳感器、通信以及機(jī)器學(xué)習(xí)算法的高速發(fā)展大大推進(jìn)了AUV技術(shù)的發(fā)展進(jìn)程, 而自主探測與識別水下小目標(biāo)(水雷、爆炸物等)是現(xiàn)階段AUV的一種主要應(yīng)用方式。

水下小目標(biāo)(特別是危險目標(biāo))的探測與識別是典型的3D(dirty, dull, dangerous)任務(wù), 比較適合AUV來承擔(dān)[1]。目前, 該類任務(wù)主要采用光學(xué)成像與聲學(xué)成像技術(shù), 由于光學(xué)成像在光線不充足的水下環(huán)境中使用受限, 所以基于聲學(xué)成像的側(cè)掃聲吶和合成孔徑聲吶便成為AUV的主要裝備[3]。上述2種主動聲吶系統(tǒng)主要利用目標(biāo)的高頻反向散射特性。進(jìn)行目標(biāo)搜索時采集的數(shù)據(jù)量較大, 屬于精細(xì)度較高的作業(yè)模式[4], 而且合成孔徑聲吶成像時需要對AUV的導(dǎo)航誤差進(jìn)行修正[5], 所以對于處理能力有限的AUV來說, 很難對采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行實時處理, 仍然需要人在回路進(jìn)行專業(yè)的圖像識別。

雙/多基地聲吶具備抗干擾性強(qiáng)、探測距離遠(yuǎn)以及獲得的目標(biāo)信息豐富(多方位散射信息)等諸多優(yōu)點[6]。Karasalo等[7]描述了2種在雙基地模式下用于計算沉底與半掩埋目標(biāo)散射特性的方法, 并與正向散射試驗結(jié)果(中心頻率為5 kHz)進(jìn)行了對比驗證。Malarkodi等[8]介紹了一種水下目標(biāo)散射特性提取方法, 并在40~80 kHz的頻段內(nèi), 對球和圓柱等目標(biāo)開展了水池試驗驗證。Zampolli等[9]仿真與試驗分析了中低頻沉底(沙質(zhì))彈性目標(biāo)的反向聲散射特性。這些研究都集中于中低頻, 主要分析、論證某一方位(反向或正向)的目標(biāo)散射特性, 沒有對目標(biāo)360°全方位的散射特性進(jìn)行整體分析。

隨著人工智能技術(shù)的迅速發(fā)展, AUV的自主和環(huán)境自適應(yīng)能力不斷增強(qiáng), AUV的小型化和低成本也為其集群作業(yè)帶來可能性[10]。為獲得更加豐富的目標(biāo)信息[11-12], 使AUV具備實時處理能力, 將AUV集群構(gòu)建成雙/多基地探測系統(tǒng)成為重要的研究方向之一。麻省理工學(xué)院的Schmidt教授團(tuán)隊開展了AUV集群協(xié)同探測、定位以及分類水下目標(biāo)的研究[13], 并用大型AUV(Bluefin-21)進(jìn)行了雙基地水下目標(biāo)散射聲場采集與處理的開放水域試驗, 以仿真與實測數(shù)據(jù)分析相結(jié)合的方式, 初步論證了AUV完全依靠自身智能化的行為控制, 具備實時探測與分類水下目標(biāo)的可能性。Fischell描述了利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法, 根據(jù)目標(biāo)散射聲場的三維特性, 實時估計水下目標(biāo)方位[14]和分類2種水下目標(biāo)[15]的方法, 仿真與試驗證明了方法的可行性以及較好的應(yīng)用前景。目前, 上述研究工作仍處于發(fā)展初期, 缺乏對水下小目標(biāo)中低頻三維散射特性較為系統(tǒng)的分析與論證。

鑒于此, 文中首先分析了水下目標(biāo)的聲散射機(jī)理, 然后仿真研究了各種頻率(中低頻范圍)下水下小目標(biāo)的三維散射特性, 最后開展了目標(biāo)散射聲場采集與處理的水池試驗。仿真結(jié)果論證了利用中低頻目標(biāo)散射聲場的三維特性分類識別水下目標(biāo)的可行性, 水池試驗的結(jié)果表明利用小孔徑聲吶采集與處理中低頻水下目標(biāo)散射聲波是可行的。

1 雙基地水下目標(biāo)散射特性分析

1.1 雙基地探測

雙/多基地聲吶系統(tǒng)是一種新體制聲吶綜合探測系統(tǒng), 其收發(fā)設(shè)備(聲源與接收設(shè)備)分置, 同時具有主動聲吶和被動聲吶的工作特點[16]。在雙基地條件下, 聲源與接收設(shè)備是遠(yuǎn)距離分開的(見圖1), 聲源向水中發(fā)射聲脈沖, 接收設(shè)備可接收目標(biāo)的散射回波。由于散射回波來自360°全方位目標(biāo)散射空間, 所以可利用各個方向目標(biāo)反射的能量探測目標(biāo)。

圖1 雙基地聲吶系統(tǒng)目標(biāo)探測示意圖

圖1中:為聲源;為接收設(shè)備;為水下目標(biāo);為分置角;θ為發(fā)射波束指向角;θ為接收波束指向角;r為聲源到目標(biāo)的距離;r為目標(biāo)到接收設(shè)備的距離;為基線長度。目標(biāo)的散射回波通常與混響(體積混響+界面混響)和聲源直達(dá)波混疊在一起。

1.2 目標(biāo)散射機(jī)理分析

圖2 球的平面波散射示意圖

對于有限長的圓柱殼體, 其散射聲場在數(shù)學(xué)上不存在嚴(yán)格理論解, 研究者得到了一些近似解法, 例如基于彈性理論和Kirchhoff積分的方法, 以及有限元方法等[16]。

圖3 有限長圓柱聲散射示意圖

表征物理屬性的參數(shù)定義為

對于結(jié)構(gòu)復(fù)雜的水下目標(biāo), 需依賴各種仿真工具(如COMSOL), 通過數(shù)值計算的辦法對目標(biāo)全方位的聲散射特性進(jìn)行分析。

1.3 基于目標(biāo)散射場的目標(biāo)分類識別方法

當(dāng)聲源照射水下目標(biāo)時, 目標(biāo)會重新輻射出聲波, 這種再輻射的聲場由多種時間延遲的反射聲波相干構(gòu)成, 而且這種相干模式在給定的頻帶內(nèi)是穩(wěn)定的[9]。AUV裝載小孔徑接收陣, 可從不同角度、距離和深度, 圍繞目標(biāo)采集散射聲波, 利用目標(biāo)散射聲波形成的干涉聲場的三維特性, 實現(xiàn)目標(biāo)的探測、定位與分類, 如圖4所示。

圖4 基于目標(biāo)散射場的AUV探測示意圖

目標(biāo)探測與識別的流程:

1) AUV進(jìn)入由聲源照亮的指定搜索區(qū)域, 開始檢測;

2) 如果檢測到疑似目標(biāo), 便用自身裝備的聲吶系統(tǒng)對準(zhǔn)目標(biāo);

3) AUV在疑似目標(biāo)周圍不斷采集散射聲場, 逐漸構(gòu)建出目標(biāo)散射場的三維信息;

4) AUV將實時構(gòu)建的目標(biāo)三維散射場信息與自身預(yù)制的散射場模型相對比, 逐漸分類識別出水下目標(biāo)。

2 仿真分析

在水聲應(yīng)用中, 通常用中低頻聲吶(對于水下米級目標(biāo), 頻率小于100 kHz)穿透水下目標(biāo)外殼, 以獲得目標(biāo)的內(nèi)部結(jié)構(gòu)和材質(zhì)等信息(類似于醫(yī)學(xué)超聲和無損檢測), 并利用這些信息進(jìn)行最佳的目標(biāo)探測與識別[17], 其常用的頻段為0.1~ 10 kHz。鑒于此, 文中在10 kHz頻率附近, 用COMSOL軟件對空心鋼球殼(密度為7 800 kg/m3, 縱波波速為5940 m/s, 橫波波速為3 100 m/s)和實心鋁棒(密度為2700 kg/m3, 縱波波速為6300 m/s, 橫波波速為3080 m/s)進(jìn)行聲散射特性分析。在COMSOL仿真中, 添加了壓力聲學(xué)頻域模塊和固體力學(xué)模塊, 彈性體通過固體力學(xué)來描述, 流固耦合(邊界條件)無需再設(shè)置。另外, 將模型的最外環(huán)設(shè)置為完美匹配層, 使用軟件自帶的可對入射聲波不造成反射并隨距離增大而消散掉的功能模擬水下自由場。

2.1 空心鋼球殼散射場分析

仿真分析了直徑0.5 m, 殼厚4.7 mm的不銹鋼球在5、7、10、15 kHz上的散射聲場三維空間特性。目標(biāo)布放如圖5所示, 聲波沿軸方向入射, 目標(biāo)中心處于坐標(biāo)原點。

圖5 鋼球三維空間布放示意圖

圖6(a)為5 kHz聲波入射時的散射聲場分布情況。對于5 kHz平面波, 波長為0.3 m, 而目標(biāo)直徑為0.5 m, 此種情況下的目標(biāo)尺寸相對于聲波波長可比擬, 散射聲場處于衍射和散射的不能明顯區(qū)分的狀態(tài)。從圖6(a)中可以看出, 低頻狀態(tài)下的目標(biāo)散射聲場分布較均勻, 指向性不明顯。

圖6(b)為7 kHz聲波入射時的散射聲場分布情況。相對于圖6(a)的結(jié)果, 由于頻率的增加, 7 kHz聲場的空間分布開始出現(xiàn)一定的指向性, 但并不特別明顯, 此時的聲波波長仍然沒有大于目標(biāo)尺寸, 目標(biāo)散射聲場仍然較復(fù)雜。

圖6(c)為10 kHz聲波入射時的散射聲場空間分布情況。由于頻率的增加, 聲波波長減小, 因此目標(biāo)散射聲場空間分布指向性開始明顯, 目標(biāo)強(qiáng)度集中于一定的角度范圍內(nèi), 對于雙基地探測情況, 目標(biāo)散射強(qiáng)度主要集中于前向散射聲場處。并且這種指向性隨著頻率的增加越來越明顯(見圖6(d))。

圖6 鋼球散射場三維空間分布

AUV可在目標(biāo)散射聲場的特定接收面內(nèi), 圍繞目標(biāo)旋轉(zhuǎn), 接收目標(biāo)散射信號。將圖6中的三維散射空間聲場進(jìn)行特定平面截取, 即可觀察AUV接收聲場的空間分布情況。接收平面如圖7所示, 聲波從軸正方向入射到目標(biāo)表面, 截取紅圈所在的遠(yuǎn)場平面, AUV接收到的聲場如圖8所示。

在頻率較低的情況下, 目標(biāo)散射聲場空間指向性不明顯, 此時AUV接收到的聲場能量隨空間分布較均勻(見圖8(a)和8(b))。在頻率較高的情況下, 目標(biāo)散射聲場分布指向性較強(qiáng), 此時AUV接收的聲場能量主要集中于前向散射方向, 其他方向都相對較弱(見圖8(c)和8(d))。另外, 從圖8中可以看出, 雖然頻率從低到高, 但散射聲場的最大強(qiáng)度并沒有特別大的變化; 相反, 在低頻情況下, 散射聲場空間分布較均勻, 可以避免高頻情況前向散射過強(qiáng), 而抑制其他方向散射聲場強(qiáng)度的情況。

圖7 鋼球三維布放及接收面示意圖

圖8 特定接收面鋼球散射聲場三維空間分布

2.2 實心鋁棒散射場分析

仿真分析了長0.9 m、直徑0.3 m的實心鋁棒在5、7、10 kHz上的散射聲場三維空間分布特性, 目標(biāo)布放如圖9所示, 聲波沿軸方向入射, 目標(biāo)中心處于坐標(biāo)原點。

與鋼球的分析結(jié)果類似, 在頻率較低的情況下, 鋁棒的散射聲場分布仍較均勻, 指向性不明顯(見圖10(a))。而隨著頻率的增加, 散射聲場指向性增強(qiáng), 聲場能量主要集中于前向散射方向(見圖10(b)和10(c))。

圖9 鋁棒三維空間布放示意圖

在特定的接收面內(nèi), 聲波沿軸正向入射(鋁棒的正橫方向), 接收為遠(yuǎn)場平面(如圖11所示)。鋁棒的散射聲場分布隨頻率變化的規(guī)律與鋼球情況相似(如圖12所示)。

針對基于目標(biāo)三維散射聲場空間分布的分類方法, 目標(biāo)的散射聲場空間分布差異越大, 越有利于提升分類效果。從上述分析可以看出, 當(dāng)聲源的頻率較低 (如5 kHz) 時, 鋼球和鋁棒的散射聲場均處于分布較均勻的狀態(tài), 此時兩者的可區(qū)分度不高, 不利于分類; 而在頻率較高的情況下, 兩者的散射聲場空間分布指向性均開始變得尖銳, 能量朝前向散射方向增強(qiáng), 其余方向的散射能量減弱。在雙基地模式的AUV探測中, 由于直達(dá)波與目標(biāo)的前向散射波到達(dá)AUV的時間較接近, 因此為克服直達(dá)波干擾, 通常會將前向散射方向的接收波去掉, 而觀察其余方向散射聲場的空間分布情況。所以, 聲源頻率過高或過低對目標(biāo)的分類識別均有不利影響。

圖10 鋁棒散射聲場三維空間分布

圖11 鋁棒三維布放及接收面示意圖

圖12 特定接收面鋁棒散射聲場三維空間分布

另外, 如果考慮沉底和掩埋目標(biāo), 結(jié)合混響的頻率特性, 對于比較平滑的海底, 在較寬的頻率范圍內(nèi), 混響的強(qiáng)度大約以3 dB/倍頻程的規(guī)律隨頻率的增加而增大, 即頻率越大、混響越強(qiáng)、越不利于目標(biāo)的探測。而低頻聲波的波長較長, 受海底小尺度界面形貌、衰減和不均勻性的影響較小。因此, 針對選取的鋼球和鋁棒這2個目標(biāo), 可以考慮將頻段設(shè)置在7~9 kHz的范圍內(nèi)。

3 試驗研究

在利用AUV采集水下聲場數(shù)據(jù)對目標(biāo)進(jìn)行實時分類的問題中, 找到對AUV、聲源以及目標(biāo)的位置誤差具有較好魯棒性的特征至關(guān)重要。AUV自身導(dǎo)航系統(tǒng)的不確定性, 加上AUV計算處理能力的限制, 使得使用敏感時間和相位信息進(jìn)行實時目標(biāo)分類還較為困難。所以, 文中對目標(biāo)散射聲場特性的分析只選擇聲壓值。

試驗地點為西北工業(yè)大學(xué)的6面消聲水池。試驗?zāi)康氖菫榱藱z驗在雙基地模式下, 用小孔徑聲吶是否可以檢測到目標(biāo)的散射聲波。基于上述仿真分析的結(jié)果, 文中在頻率為8 kHz時對空心鋁球殼和實心鋁棒進(jìn)行聲散射聲波采集與處理試驗, 試驗設(shè)備詳細(xì)參數(shù)見表1。雖然接收設(shè)備含有10個水聽器, 但試驗并不做成陣處理。

表1 試驗設(shè)備參數(shù)列表

3.1 試驗布局與數(shù)據(jù)采集

試驗布局及部分設(shè)備分別如圖13和圖14所示。其中, L1為目標(biāo)到接收陣的距離(平行于水池壁)、L2為目標(biāo)到聲源的距離(平行于水池壁)、D1為目標(biāo)的深度、D2為接收陣的深度、D3為聲源的深度、D4為接收陣到聲源的距離(垂直于水池壁)。

圖13 試驗布局示意圖

圖14 部分試驗設(shè)備圖

通常, 近場區(qū)聲場沿軸向干涉起伏變化明顯, 而遠(yuǎn)場區(qū)聲場沿距離方向不再出現(xiàn)相干起伏而按球面波擴(kuò)展規(guī)律單調(diào)衰減[18]。所以, 需選擇符合遠(yuǎn)場條件的目標(biāo)散射聲場進(jìn)行分析, 遠(yuǎn)場條件為

式中:為聲波的波長;為輻射的最大線度尺寸;是無量綱的參數(shù), 其值在1≤≤3范圍內(nèi)選定。

聲源的頻率為8 kHz, 在聲速為1 500 m/s的情況下, 聲波的波長為0.187 5 m; 鋁球殼的外徑為0.5 m, 目標(biāo)散射聲場的遠(yuǎn)場條件為1.3~4 m; 鋁棒的尺度為0.9 m×0.3 m, 目標(biāo)散射聲場的遠(yuǎn)場條件為4.32~12.96 m。另外, 對于2 ms時長的聲脈沖, 在聲速為1 500 m/s的情況下, 為在時間維度區(qū)分直達(dá)波與目標(biāo)散射聲波, 需滿足條件(見圖1)

根據(jù)上述條件, 綜合考慮目標(biāo)、聲源和接收陣的布局。選取4組試驗布局如下。

第1組: 頻率為8 kHz、脈寬為2 ms、L1為9.5 m、L2為6 m、D4為2.5 m、D1為4 m、D2為2 m、D3為3 m、水池中無球。

第2組: 頻率為8 kHz、脈寬為2 ms、L1為9.5 m、L2為6 m、D4為2.5 m、D1為4 m、D2為2 m、D3為3 m、水池中有球。

第3組: 頻率為8 kHz、脈寬為2 ms、L1為10 m、L2為9.5 m、D4為1.5 m、D1為2 m、D2為2 m、D3為3 m、水池中無圓柱。

第4組: 頻率為8 kHz、脈寬為2 ms、L1為10 m、L2為9.5 m、D4為1.5 m、D1為2 m、D2為2 m、D3為3 m、水池中有圓柱。

3.2 試驗數(shù)據(jù)分析

采集并存儲1 s、共11組(10個水聽器和1個標(biāo)聽)的數(shù)據(jù), 標(biāo)聽布放在聲源附近。11組數(shù)據(jù)為同步采樣所得。由于采樣頻率為100 kHz, 所以每一組數(shù)據(jù)的采樣點數(shù)為100000個, 數(shù)據(jù)處理流程如下:

1) 根據(jù)目標(biāo)、接收陣以及聲源的相互位置關(guān)系, 計算聲波從聲源到目標(biāo)、目標(biāo)到接收陣、聲源到接收陣的傳播時間;

2) 選取1個水聽器陣的接收數(shù)據(jù);

3) 計算聲源發(fā)射聲波的時刻, 即標(biāo)聽接收到聲波的時刻;

4) 估計目標(biāo)散射波到達(dá)接收陣的時刻, 加窗截取待處理的數(shù)據(jù);

5) 水聽器與采集卡之間的電纜較長且無屏蔽, 存在低頻串?dāng)_, 所以采用7~9 kHz的有限沖擊響應(yīng)(finite impulse response, FIR)帶通濾波器對加窗的數(shù)據(jù)進(jìn)行濾波處理;

6) 對濾波后的數(shù)據(jù)進(jìn)行快速傅里葉變換 (fast Fourier transform, FFT)頻域分析。

上述每幅處理結(jié)果圖中都包含4幅小圖(如圖15~18所示), 圖(a)表示采集到的100 000點原始數(shù)據(jù)、圖(b)表示截選的目標(biāo)散射數(shù)據(jù)、圖(c)表示濾波后的數(shù)據(jù)、圖(d)為用FFT處理后的頻域分析結(jié)果, 對試驗結(jié)果分析如下。

圖15 無球情況下數(shù)據(jù)處理結(jié)果

圖16 有球情況下數(shù)據(jù)處理結(jié)果

圖17 無圓柱情況下數(shù)據(jù)處理結(jié)果

2) 圖17、圖18為一組。聲波的持續(xù)時間為2 ms, 共16個周期, 從圖中同樣可以看出, 有目標(biāo)情況下的聲場能量大于無目標(biāo)情況下的聲場能量, 而且差異更為明顯, 這是由于圓柱尺度比球殼大的緣故; 另外, 從圖(c)中也可以看出, 無目標(biāo)情況下, 聲場有明顯的干涉效應(yīng)。

4 結(jié)束語

文中首先理論分析了水下2種簡單目標(biāo)(球和有限長圓柱)的聲散射機(jī)理, 并介紹了利用AUV, 采用雙基地模式, 基于目標(biāo)散射聲場探測與識別水下小目標(biāo)的方法; 然后使用COMSOL仿真軟件完成了多種頻率(7~15 kHz)水下懸浮目標(biāo)的散射聲場計算, 論述了利用AUV自主航行, 圍繞目標(biāo)進(jìn)行散射場全方位的采集, 以2種目標(biāo)三維散射特性的差異識別水下目標(biāo)的可行性; 最后通過水池試驗初步論證了利用小孔徑聲吶(通常由小型AUV搭載)采集與處理中低頻水下目標(biāo)散射聲波是可行的。

文中的水下小目標(biāo)中低頻聲散射特性分析, 目前只考慮了球和圓柱2種簡單目標(biāo), 而且只分析了水下懸浮情況, 實際中較為常見的復(fù)雜目標(biāo)(如兩端為圓頭的圓柱)以及沉底和掩埋情況仍有待分析; 而且由于試驗水池及部分機(jī)械設(shè)備的限制, 導(dǎo)致可用的試驗區(qū)域較小, 采集的點位不豐富, 設(shè)置的雙基地角也較小(9°~26°), 未來的開放水域試驗應(yīng)做360°的數(shù)據(jù)采集。下一步的研究工作將圍繞以上內(nèi)容展開。

[1] Seto M L. Marine Robot Autonomy[M]. New York: Springer, 2013: 1-40.

[2] 梁國龍, 張新宇, 孫思博, 等. 單信標(biāo)導(dǎo)航精度分析與航路規(guī)劃[J]. 水下無人系統(tǒng)學(xué)報, 2019, 27(2): 181-188.Liang Guo-long, Zhang Xin-yu, Sun Si-bo, et al. Analysis of Single Beacon Navigation Accuracy and Path Planning [J]. Journal of Unmanned Undersea Systems, 2019, 27(2): 181-188.

[3] Miguel C. Investigation of Requirements and Capabilities of Next-Generation Mine Warfare Unmanned Underwater Vehicles[D]. Monterey, California: Naval Postgraduate School, 2017: 1-16.

[4] Fischell E M, Schmidt H. AUV Behaviors for Collection of Bistatic and Multistatic Acoustic Scattering Data from Seabed Targets[C]//IEEE International Conference on Robotics and Automation. Stockholm, Sweden: IEEE, 2016: 2645-2650.

[5] Hansen R E, Callow H J, Saeboe T O, et al. Challenges in Seafloor Imaging and Mapping with Synthetic Aperture Sonar[C]//8th European Conference on Synthetic Aperture Radar. Aachen, Germany: IEEE, 2010: 3677-3687.

[6] 張小鳳, 張光斌. 雙/多基地聲吶系統(tǒng)[M]. 北京: 科學(xué)出版社, 2014.

[7] Karasalo L, Skogqvist P. Acoustic Scattering from Submerged and Buried Objects[C]//Acoustic Sensing Techniques for the Shallow Water Environment. Dordrecht, Netherlands: Springer, 2006: 137-153.

[8] Malarkodi A, Manamalli D, Kavitha G, et al. Acoustic Scattering of Underwater Targets[C]//Ocean Electronics (SYMPOL). Kochi, India: IEEE, 2013: 127-132.

[9] Zampolli M, Espana A L, Williams K L, et al. Low-to Mid-Frequency Scattering from Elastic Objects on a Sand Sea Floor: Simulation of Frequency and Aspect Dependent Structural Echoes[J]. Journal of Computational Acous- tics, 2012, 20(2): 1-14.

[10] Viquez O A, Fischell E M, Rypkema N R, et al. Design of a General Autonomy Payload for Low-Cost AUV R&D[C] //IEEE/OES Autonomous Underwater Vehicles(AUV). Tokyo, Japan: IEEE, 2016: 151-155.

[11] 楊益新, 韓一娜, 趙瑞琴, 等. 海洋聲學(xué)目標(biāo)探測技術(shù)研究現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢[J]. 水下無人系統(tǒng)學(xué)報, 2018, 26 (5): 369-386.Yang Yi-xin, Han Yi-na, Zhao Rui-qin, et al. Ocean Acoustic Target Detection Technologies: a Review[J]. Journal of Unmanned Undersea Systems, 2018, 26(5): 369-386.

[12] 雷波, 楊益新, 何傳林, 等. 等聲速環(huán)境中目標(biāo)前向聲散射簡正波耦合的垂直陣空域響應(yīng)特征[J]. 聲學(xué)學(xué)報, 2018, 43(4): 471-480.Lei Bo, Yang Yi-xin, He Chuan-lin, et al. Modal Coupling Response on Vertical Hydrophone Array Caused by forward Scattering from Intruder in the Isovelocity Underwater Environment[J]. Acta Acustica, 2018, 43(4): 471-480.

[13] Schmidt H, Balasuriya A. Multistatic, Concurrent Detection, Classification and Localization Concepts for Autonomous, Shallow Water Mine Counter Measures[R]. Cambridge: Massachusetts Institute of Technology, 2012: 1-8.

[14] Fischell E M, Schmidt H. Supervised Machine Learning for Estimation of Target Aspect Angle from Bistatic Acoustic Scattering[J]. IEEE Journal of Oceanic Engineering, 2017, 42(4): 759-769.

[15] Fischell E M, Schmidt H. Multistatic Acoustic Characterization of Seabed Targets[J]. The Journal of the Acoustical Society of America, 2017, 142(3): 1587-1596.

[16] 王英民, 劉若晨, 王成. 多基地聲吶原理與應(yīng)用[M]. 北京: 電子工業(yè)出版社, 2015.

[17] Zampolli M, Jensen F B, Tesei A. Benchmark Problems for Acoustic Scattering from Elastic Objects in the Free Field and Near the Seafloor[J]. The Journal of the Acoustical Society of America, 2009, 125(1): 89-98.

[18] 張明敏, 盧建斌, 席澤敏. 波動聲場中的遠(yuǎn)場條件[J]. 聲學(xué)技術(shù), 2011, 30(4): 1-4.Zhang Ming-min, Lu Jian-bin, Xi Ze-min. Far Field Condition of Fluctuant Acoustic Field[J]. Technical Acoustics, 2011, 30(4): 1-4.

Analysis and Test of Low-/Mid-Frequency Acoustic Scattering Characteristics of Small Underwater Target

ZHAO De-xin1, SHEN Tong-sheng1, LI Xiu-kun2, JIN Xin1, CHEN Ying-liang3

(1. Advanced Interdisciplinary Technology Research Center, National Innovation Institute of Defense Technology, Beijing 100071, China; 2. Acoustic Science and Technology Laboratory, Harbin Engineering University, Harbin 150001, China; 3. The 705 Research Institute Kunming Branch, China Shipbuilding Industry Corporation, Kunming 650032, China)

Autonomous detection and identification of small underwater targets(such as mine and explosives) is one of the main applications of autonomous undersea vehicle(AUV), and is also an important development direction of intelligentization of unmanned undersea systems in recent years. Compared with the traditional detection method that only uses the high frequency backscattering characteristics of the target, bistatic/multistatic detection has the advantages of flexible array arrangement, strong anti-interference performance and abundant available target information, etc. To make use of the omnidirectional low-/mid-frequency scattering characteristics of targets for detection and identification, the acoustic scattering mechanism of underwater target is analyzed theoretically, and the method of using the AUV-borne small aperture sonar with bistatic mode to detect and identify small underwater target based on the scattered acoustic field is introduced. Then, based on the finite element numerical calculation method of the COMSOL multi-physical field platform, the scattered acoustic field calculation of underwater suspended target with various frequencies is completed, and the feasibility of using the three-dimensional characteristic of low-/mid-frequency scattered field to identify underwater target is discussed. Finally, the feasibility of using small aperture sonar to collect and process the low-/mid-frequency scattered acoustic waves of underwater targets is demonstrated through water-tank experiment of scattered acoustic field collection of two kinds of targets. This study may provide a reference for further research on detection and identification based on the characteristics of low-/mid-frequency acoustic scattering.

autonomous undersea vehicle(AUV); low-/mid-frequency; acoustic scattering; small underwater target; small aperture sonar

TP242.6; TB566

A

2096-3920(2020)04-0359-11

10.11993/j.issn.2096-3920.2020.04.002

2019-09-01;

2019-12-05.

國家自然科學(xué)基金項目資助(51809274).

趙德鑫(1984-), 男, 博士, 助理研究員, 主要研究方向為AUV水下探測技術(shù).

趙德鑫, 沈同圣, 李秀坤, 等. 水下小目標(biāo)中低頻聲散射特性分析及試驗[J]. 水下無人系統(tǒng)學(xué)報, 2020, 28(4): 359-369.

(責(zé)任編輯: 許 妍)