趙安邦, 宋鵬飛, 惠娟1,, 郎俊杰
(1.哈爾濱工程大學(xué) 水聲技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,黑龍江 哈爾濱 150001; 2.哈爾濱工程大學(xué) 水聲工程學(xué)院,黑龍江 哈爾濱 150001; 3.西藏大學(xué) 工學(xué)院,西藏 拉薩 850000; 4.中國電子科技集團(tuán)公司第五十四研究所,河北 石家莊 050081)
淺海低頻海洋信道具有穩(wěn)定的干涉結(jié)構(gòu),其中包含了許多環(huán)境參數(shù)和目標(biāo)運(yùn)動(dòng)信息,目標(biāo)運(yùn)動(dòng)速度參數(shù)的獲取是海洋目標(biāo)檢測(cè)、估計(jì)和定位的重要環(huán)節(jié)。對(duì)于單水聽器被動(dòng)測(cè)距而言,互譜法是估計(jì)目標(biāo)徑向運(yùn)動(dòng)速度常采用的方法。
文獻(xiàn)[1-4]都是采用互譜測(cè)速,利用得到的徑向速度信息進(jìn)一步處理得到目標(biāo)距離。這種方法無需聲場(chǎng)先驗(yàn)信息,寬容性較高,有較高的發(fā)展應(yīng)用潛力。另外,目標(biāo)絕對(duì)速度參數(shù)是表征目標(biāo)運(yùn)動(dòng)的一個(gè)物理量,也是被動(dòng)聲吶目標(biāo)識(shí)別的重要特征之一。運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的速度估計(jì)在被動(dòng)聲吶信號(hào)處理中占據(jù)重要作用。
Rakotonarivo等[1]提出了單水聽器互譜測(cè)速的基本原理與測(cè)量方法,并以此給出了2種目標(biāo)距離的被動(dòng)估計(jì)算法。在此基礎(chǔ)上王鵬等[2]將其算法拓展應(yīng)用到水平陣的被動(dòng)目標(biāo)互譜測(cè)速并且進(jìn)行了隨機(jī)相位擾動(dòng)補(bǔ)償,可以在更低的信噪比情況下進(jìn)行互譜測(cè)速。邵云生等[3]利用水平線陣獲得波束域信號(hào),對(duì)不同時(shí)刻波束域聲場(chǎng)的互相關(guān)信號(hào)進(jìn)行頻譜分析估計(jì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)速度值,并且進(jìn)行了基于聲速擾動(dòng)統(tǒng)計(jì)量的隨機(jī)相位擾動(dòng)補(bǔ)償,可以在相對(duì)較低信噪比情況下獲得運(yùn)動(dòng)目標(biāo)徑向速度值。王超等[4]則將文獻(xiàn)3的相位補(bǔ)償方法改進(jìn)到單水聽器互譜測(cè)速中,以此來獲得更好的處理結(jié)果。
以上文獻(xiàn)可以看到互譜測(cè)速的發(fā)展其實(shí)都是對(duì)傳統(tǒng)互譜測(cè)速的原理進(jìn)行一些補(bǔ)償或者應(yīng)用范圍的拓展,并沒有對(duì)互譜測(cè)速的原理算法進(jìn)行更深的探究和拓展。
而本文進(jìn)一步從原理上拓展了互譜的變化規(guī)律,根據(jù)目標(biāo)接近最近通過點(diǎn)過程中,其線譜信號(hào)互譜的變化規(guī)律,提出了時(shí)頻互譜測(cè)速算法,能夠在更高的信噪比增益條件下,利用WVD變換測(cè)量目標(biāo)的絕對(duì)速度。
根據(jù)淺海聲場(chǎng)簡正波表達(dá)式,將海洋波導(dǎo)看作是距離無關(guān)的水平分層環(huán)境,只考慮聲速和密度隨深度z的變化,將聲源視為點(diǎn)源,可以得到一般情況下,由連續(xù)譜和離散譜組成的聲場(chǎng)表達(dá)式[5]:
(1)
離散成分表示為海水中傳播的簡正波部分,而連續(xù)成分表示主要在海底傳播的側(cè)面波部分。當(dāng)聲波遠(yuǎn)距離傳播時(shí),側(cè)面波的貢獻(xiàn)可以忽略不計(jì)。
將式(1)簡化得到:
其中:
(2)
式中:φ0表示初始相位;φnoise(t)是雜波和噪聲引起的相位起伏分量,聲速剖面存在聲速擾動(dòng)時(shí),存在隨距離變化的相位擾動(dòng)φ(r),該相位擾動(dòng)由于聲速在距離上的擾動(dòng)引起,會(huì)對(duì)簡正波波數(shù)產(chǎn)生影響,并且可通過聲速剖面的一階、二階統(tǒng)計(jì)量進(jìn)行相對(duì)補(bǔ)償。
假定目標(biāo)做勻速直線運(yùn)動(dòng),在t1、t22個(gè)時(shí)刻處目標(biāo)與水聽器相隔的距離分別為r1、r2。則其聲壓信號(hào)可以分別表示為:
(3)
將式(3)進(jìn)行聲壓信號(hào)的互譜可以得到:
Ic(Δt,f)=p(t1,f)·p*(t2,f)≈
(4)
因此,可以將式(4)進(jìn)一步整理化簡,對(duì)于目標(biāo)在Δt的時(shí)間間隔內(nèi),從t1時(shí)刻運(yùn)動(dòng)到t2時(shí)刻,目標(biāo)與水聽器之間的距離由r變?yōu)閞+Δr,可以得到:
Ic(Δt,f)=Re[p(r+Δr)p*(r)]≈
(5)
式(5)可以看出,互譜隨著Δr的變化規(guī)律而變化,通過探究Δr與目標(biāo)速度的關(guān)系即可實(shí)現(xiàn)目標(biāo)徑向速度的估計(jì)。
對(duì)于勻速直線運(yùn)動(dòng)的目標(biāo),其絕對(duì)速度為一定值,如下圖所示,目標(biāo)做勻速直線運(yùn)動(dòng),航向角恒定為θ,目標(biāo)運(yùn)動(dòng)過程中與水聽器的最近距離定義為r0,通過最近距離處的時(shí)刻定義為t0,對(duì)于任意時(shí)刻t目標(biāo)距離水聽器距離r,目標(biāo)的絕對(duì)速度為v,以水聽器為坐標(biāo)原點(diǎn)。
而當(dāng)目標(biāo)遠(yuǎn)離最近通過點(diǎn)時(shí),即徑向速度沒有迅速變化時(shí),則在時(shí)間間隔內(nèi)目標(biāo)的距離變化為:Δr=vr·Δt。
Ic(Δt,f)=Re[p(r+Δr)p*(r)]≈
(6)
對(duì)于Δr可以進(jìn)一步簡化為:
(7)
假定最近通過時(shí)刻設(shè)為初始t=0時(shí)刻,并進(jìn)行泰勒展開取其前2項(xiàng)可以得到:
Δr=v2·t2/2r0
(8)
將式(8)代入到式(5)可以得到:
Ic(Δt,f)=Re[p(r+Δr)p*(r)]≈
可以看出, 各Mach數(shù)下, H=0.8δ 渦流發(fā)生器使附面層厚度減小30%左右, 減小量小于H=1.2δ 渦流發(fā)生器. 圖7為尾渦誘導(dǎo)速度ω沿流向分布, 后緣高度H=0.8δ時(shí)尾渦強(qiáng)度較弱, 影響區(qū)域僅達(dá)到距試驗(yàn)段入口4 m左右. 因此, 為充分發(fā)揮渦流發(fā)生器作用, 葉片后緣高度須略高于當(dāng)?shù)馗矫鎸雍穸?
(9)
因此對(duì)于接近最近通過點(diǎn)的互譜呈現(xiàn)線性調(diào)頻信號(hào)的形式,因此可以通過時(shí)頻分析方法提取相關(guān)參數(shù),得到目標(biāo)的v2/r0。
式(6)的處理方法已在文獻(xiàn)[1]中敘述,本文主要討論式(9),對(duì)于接近最近通過點(diǎn)處目標(biāo)的線譜進(jìn)行互譜計(jì)算,獲得其呈現(xiàn)線性調(diào)頻信號(hào)的形式,可以通過時(shí)頻分析方法提取其目標(biāo)的v2/r0。對(duì)干涉條紋進(jìn)行Hough變換[6-9]估計(jì)目標(biāo)的v/r0[6],利用估計(jì)目標(biāo)的v2/r0和v/r0就可以進(jìn)一步計(jì)算目標(biāo)的絕對(duì)速度和最近通過距離,而目標(biāo)任意時(shí)刻的距離也可以根據(jù)式(7)來進(jìn)行估計(jì)。
而如果干涉條紋不清晰,可以通過互譜結(jié)合時(shí)頻分析,并將其計(jì)算結(jié)果代入到式(6)進(jìn)一步計(jì)算此時(shí)刻的徑向速度,結(jié)合目標(biāo)運(yùn)動(dòng)幾何關(guān)系:
(10)
也可以得到目標(biāo)的絕對(duì)速度和最近通過距離。
仿真條件:海深200 m,在海水中聲速為1 500 m/s,密度為1 g/cm3,海底聲速為1 800 m/s,密度為1.8 g/cm3,點(diǎn)源位于水下4 m,水聽器位于水下30 m,聲源頻率范圍為40~640 Hz,目標(biāo)以2.5 m/s的速度航行,與接收水聽器的最近通過距離為708 m,首先利用Kraken仿真模型得到目標(biāo)運(yùn)動(dòng)LOFAR圖。
圖1 目標(biāo)運(yùn)動(dòng)Fig.1 Target movement trend
圖2 運(yùn)動(dòng)目標(biāo)LOFARFig.2 LOFAR map of moving target
采取其49 Hz處的頻譜信息,在1 000 s~1 400 s處進(jìn)行互譜得到目標(biāo)互譜圖如圖3所示。
從圖3中可以看到目標(biāo)最近通過距離處的線譜互譜運(yùn)算得結(jié)果呈現(xiàn)線性調(diào)頻信號(hào)變化,正如式(9)所示,對(duì)圖3的計(jì)算結(jié)果進(jìn)行WVD變換[10-13]得到廣義時(shí)頻圖如下所示:
圖4 目標(biāo)互譜的WVD變換Fig.4 WVD transformation of target cross spectrum
方法1 利用圖5搜尋到的峰值點(diǎn)代入式(9)計(jì)算目標(biāo)的v2/r0估計(jì)值為0.008 5,將圖2進(jìn)行Hough變換得到v/r0為0.003 4,進(jìn)一步可以得到目標(biāo)的絕對(duì)速度估計(jì)值為2.51 m/s,最近通過距離為735 m。絕對(duì)速度的估計(jì)誤差為0.4%,最近通過距離的誤差為2.4%。采用此算法可以得到較為理想的絕對(duì)速度和距離的估計(jì)結(jié)果。
圖5 目標(biāo)互譜的R-WVD變換Fig.5 R-WVD transformation of target cross spectrum
方法2 如果只有線譜信息,將v2/r0估計(jì)值結(jié)合式(10),得到v/r0為0.003 6,估計(jì)的絕對(duì)速度為2.36 m/s,最近通過距離為655 m,絕對(duì)速度的估計(jì)誤差為5.6%,最近通過距離的誤差為7.4%。
以上為仿真計(jì)算得出的結(jié)果可以驗(yàn)證2種算法的有效性,由于方法2只利用線譜信息,所以誤差較大。
SWellEx-96試驗(yàn)[14]是加利福尼亞大學(xué)Scripps海洋研究院于1996年5月10日-1996年5月18日,距離加利福尼亞圣地亞哥附近的洛馬角的尖端約12 km進(jìn)行的聲學(xué)試驗(yàn)。聲源為拖曳式聲源,發(fā)射信號(hào)為50~400 Hz的線譜或有一定帶寬的信號(hào)。SWellEx-96試驗(yàn)中部署的聲學(xué)傳感器包括:垂直線陣VLA,傾斜的線陣TLA,安裝在海底的2個(gè)水平陣列HLA,分為北部和南部HLA。數(shù)據(jù)主要為S5、S59兩組。
S5中,聲源拖曳在一條等深線上,整個(gè)試驗(yàn)過程沒有大的干擾物出現(xiàn)。聲源拖曳船從所有基陣的南側(cè)以5 kn(2.5 m/s)的速度向北行駛,大部分聲源拖曳海區(qū)的深度為180~220 m,另一半試驗(yàn)的聲源是沿180 m等深線進(jìn)行拖曳的。
有深(J-15)、淺(J-13)2個(gè)聲源,深的聲源拖曳深度大約54 m,它發(fā)射49~400 Hz多條線譜。淺聲源的拖曳深度大約9 m,它發(fā)射109~385 Hz的9個(gè)頻率,編號(hào)為C-109-9S。
如圖6所示,為S5實(shí)驗(yàn)的HLA North陣列的接收數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,目標(biāo)距離陣的最近通過距離708 m,圖7為某接收陣元的聲壓信號(hào)進(jìn)行短時(shí)傅里葉變換得到的目標(biāo)LOFAR圖。
圖6 試驗(yàn)布置Fig.6 Test layout
圖7 接收陣元LOFARFig.7 LOFAR of receiving element
采取其49 Hz處的頻譜信息,在1 200 s~1 600 s處進(jìn)行互譜得到目標(biāo)互譜圖如圖8所示。
圖8 線譜49 Hz運(yùn)動(dòng)目標(biāo)互譜Fig.8 Moving target cross spectrum of 49 Hz line spectrum
對(duì)圖3進(jìn)行WVD變換得到的廣義時(shí)頻圖如圖9所示。
圖9 目標(biāo)互譜的WVD變換Fig.9 WVD transformation of target cross spectrum
通過圖10可以獲得調(diào)頻率為0.000 151,代入到式 (9)計(jì)算目標(biāo)的v2/r0估計(jì)值為0.009 27,將圖9與式 (6)聯(lián)立可得300 s時(shí)目標(biāo)徑向速度為1.84 m/s,將其代入式 (10)計(jì)算v/r0為0.003 7,進(jìn)一步可以計(jì)算目標(biāo)的絕對(duì)速度估計(jì)值為2.5 m/s,最近通過距離為675 m。估計(jì)的絕對(duì)速度和最近通過距離誤差都在10%以內(nèi)。并且對(duì)比常規(guī)互譜的輸出信噪比,由于時(shí)頻互譜可以無視徑向速度的變化,因此可以一次處理更長的接收信號(hào),所以可以獲得更高的信噪比增益。
圖10 目標(biāo)互譜的R-WVD變換Fig.10 R-WVD transformation of target cross spectrum
通過時(shí)頻互譜得到的輸出信噪比由于其積分時(shí)間更長,所以獲得的輸出信噪比增益更大[15-16],在各向同性白噪聲背景中,其積分時(shí)間長度與增益的關(guān)系如下式所示:
G=5lgT
(11)
通過圖11與圖12對(duì)比可以得到,圖12的輸出干擾更小,圖11是每100 s進(jìn)行一次傳統(tǒng)互譜測(cè)速得到的目標(biāo)徑向速度估計(jì)圖,圖12是用本文提出的算法,由于不受徑向速度變化的限制,所以可以將所有采樣點(diǎn)一次處理,圖12的時(shí)間積分長度是圖11的4倍,通過計(jì)算得到圖11平均輸出信噪比比圖12的輸出信噪比低2 dB,其理論值為5lg4≈3.01 dB,可以得到通過本文的算法可以得到更高的信噪比增益。
圖11 常規(guī)互譜目標(biāo)速度估計(jì)Fig.11 Target velocity estimation of classic cross-spectrum
圖12 時(shí)頻互譜目標(biāo)速度估計(jì)Fig.12 Target velocity estimation of time-frequency cross-spectrum
由上述對(duì)開源海試數(shù)據(jù)的分析研究可見,本文所提出的時(shí)頻互譜算法是有效的,其試驗(yàn)數(shù)據(jù)處理結(jié)果與試驗(yàn)理論值之間的誤差在10%以內(nèi),并且用時(shí)頻互譜法的輸出信噪比更高。
1)對(duì)于水下目標(biāo)輻射的低頻線譜可采用互譜法進(jìn)行被動(dòng)速度估計(jì)。相對(duì)于傳統(tǒng)互譜估計(jì)的目標(biāo)徑向速度,本文提出的時(shí)頻互譜法可以直接估計(jì)目標(biāo)的絕對(duì)速度。
2)時(shí)頻互譜法在提高信噪比增益的同時(shí)也降低了估計(jì)誤差,補(bǔ)充和拓展了傳統(tǒng)的互譜算法。