本文選題：反向散射強度 + 地聲參數(shù)反演�。� 參考：《哈爾濱工程大學》2014年博士論文

【摘要】：海底作為海洋波導聲傳播的重要邊界,可靠的聲傳播模型和匹配場聲源定位都需要已知有關海底的聲學特性。然而,大范圍的海底參數(shù)通常難以直接測量,并且需要付出相當高的代價。目前,利用聲場測量數(shù)據(jù)來估計海底參數(shù)的聲學反演方法已成為海底遙測的有效手段,并具有廣闊的應用前景。海底聲散射是聲波與海底相互作用的結果,勢必攜帶有關海底的信息,因此本文在構建反向散射強度正演模型的基礎上,利用實驗室環(huán)境條件下測得的水池底部沙質沉積物反向散射強度數(shù)據(jù),開展了基于反向散射強度的海底參數(shù)反演方法的研究與驗證。與傳統(tǒng)的基于聲傳播模型的匹配場反演方法相比,該方法的優(yōu)勢在于算法簡單,易于實現(xiàn),能夠獲得更為全面的海底信息。在正演模型中,將海底沉積物視為由固體框架和孔隙水組成的雙相系統(tǒng),由基于Biot理論簡化得到的等效密度流體模型(EDFM,有時也稱為等效密度流體近似)來描述,適用于泥(包括粘土和粉砂)或細沙等軟質沉積物,其中等效密度為一個與頻率有關的復數(shù);考慮海底表面粗糙散射和沉積物內部不均勻性引起的體積散射,分別采用復合粗糙散射模型和微擾流體近似體積散射模型;考慮沉積物的頻散特性,聲速頻散和衰減的頻率依賴關系由反演出的沉積物物理參數(shù)結合EDFM計算得到。因此,正演模型由10個模型參數(shù)組成,聲速和衰減(以沉積物/海水聲速比和損失參數(shù)形式給出)作為間接反演參數(shù)。在高斯數(shù)據(jù)誤差的假設下,本文基于似然函數(shù)建立目標函數(shù),用以衡量反向散射強度測量值與模型預報值的失配。一方面,為了求解目標函數(shù)的最優(yōu)解,采用一種基于差分進化算法和粒子群算法的兩級混合優(yōu)化算法,以克服單一算法的缺點,有效提高反演結果的精度。另一方面,為了分析反演參數(shù)的不確定性和參數(shù)間的相關性,采用Bayesian反演方法,通過后驗概率密度給出反演參數(shù)的邊緣概率分布和協(xié)方差矩陣。仿真研究表明,這種間接反演地聲參數(shù)(包括聲速和衰減,以沉積物/海水聲速比和損失參數(shù)的形式給出)的方法,對地聲參數(shù)的反演表現(xiàn)出較強的穩(wěn)健性,特別是損失參數(shù)也能夠得到令人滿意的估計結果。最后,根據(jù)實驗測得的反向散射強度數(shù)據(jù)對池底沙質沉積物參數(shù)進行了反演,通過與取樣測得的沙樣品參數(shù)的比較來驗證反演結果的可靠性。測量的沙樣品參數(shù)包括:孔隙度、平均顆粒粒度、顆粒質量密度、高頻段聲速和衰減系數(shù)。在對沙質沉積物中聲速和衰減系數(shù)進行取樣測量時(頻率范圍90kHz-170kHz),提出一種基于脈沖壓縮技術的寬帶測量方法,通過一次測量即可獲得測量頻帶內沉積物中聲速頻散和衰減的頻率依賴關系。與窄帶測量結果的比較可以發(fā)現(xiàn),聲速和衰減系數(shù)的寬帶測量結果存在一定的起伏,特別是衰減系數(shù)在測量頻帶的后半部分與窄帶測量結果的偏差較大,這一現(xiàn)象可能是實驗中所采用的寬帶信號時延分辨率偏低,直達波對應的相關峰與鄰近多途有所疊加的結果。相比于仿真結果,根據(jù)實驗數(shù)據(jù)得到的反演參數(shù)不確定性有所增大,部分參數(shù)間的相關性進一步減弱,這是數(shù)據(jù)誤差總體上大于仿真情況的結果。相比于取樣測量結果,反演得到的孔隙度偏小,而高頻段聲速偏大,除數(shù)據(jù)誤差的影響外,在取樣、搬運和測量過程中,沉積物的堆積狀態(tài)難免發(fā)生改變,致使實測的沉積物物理參數(shù)和地聲參數(shù)與其實際參數(shù)值也會存在一定的差異。此外,還對池底沙質沉積物低頻段(0.5kHz-3kHz)聲速進行了原位測量,實驗結果表明大量氣泡的存在會導致聲速明顯降低。
[Abstract]:As the important boundary of acoustic propagation in marine waveguides, a reliable acoustic propagation model and a matched field sound source location need to be known for the acoustic characteristics of the seabed. However, a large range of seabed parameters is usually difficult to be measured directly, and requires considerable cost. At present, acoustic field measurements are used to estimate the acoustic inverse of the seabed parameters. The method has become an effective means for seafloor telemetry and has a broad application prospect. Underwater acoustic scattering is the result of the interaction of sound waves with the seabed, and it is bound to carry information about the seabed. Therefore, on the basis of building the forward model of backscatter intensity, this paper uses the sand sediment at the bottom of the pool measured in the laboratory environment. The inversion method based on backscatter intensity based on backscatter intensity is studied and verified. Compared with the traditional matching method based on the sound propagation model, the advantage of this method is that the algorithm is simple and easy to be realized and can obtain more comprehensive sea bottom information. In the forward model, the seabed sediments are considered as A dual phase system consisting of a solid frame and pore water, described by an equivalent density fluid model (EDFM, sometimes also called equivalent density fluid) based on Biot theory, suitable for soft sediment, such as clay and silt, or fine sand, in which the equivalent density is a complex number related to the frequency; the surface roughness of the sea floor is considered. The volume scattering caused by the roughness scattering and the inhomogeneity in the sediment is composed of the composite rough scattering model and the perturbation fluid approximate volume scattering model. Considering the dispersion characteristics of the sediments, the frequency dependence of sound velocity dispersion and attenuation is calculated by the EDFM calculation of the physical parameters of the sediment. Therefore, the forward model is composed of 10 modules. Type parameter composition, sound velocity and attenuation (given in the form of sediment / sea sound speed ratio and loss parameter) as indirect inversion parameters. Under the assumption of Gauss data error, the objective function is built on the basis of likelihood function to measure the mismatch between the measured value of backscatter intensity and the model prediction value. On the one hand, to solve the objective function most. A two level hybrid optimization algorithm based on differential evolution and particle swarm optimization is adopted to overcome the shortcomings of the single algorithm and improve the accuracy of the inversion results. On the other hand, in order to analyze the uncertainty of the parameters and the correlation between the parameters, the Bayesian inversion method is used to give the inversion parameter through the posterior probability density. The marginal probability distribution and covariance matrix of the number show that this indirect inversion of ground acoustic parameters (including sound velocity and attenuation, sediment / sea sound speed ratio and loss parameters) shows a strong robustness to the inversion of the acoustic parameters, especially the loss parameters can also be satisfactorily estimated. Finally, the parameters of sediment sediment at the bottom of the pool are retrieved according to the measured backscatter intensity data, and the reliability of the inversion results is verified by comparison with the sample parameters measured by the sample. The parameters of the measured sand sample include porosity, average particle size, particle mass density, sound velocity and attenuation coefficient at high frequency section. The sound velocity and attenuation coefficient in sand sediment are measured (frequency range 90kHz-170kHz). A broadband measurement method based on pulse compression technique is proposed. The frequency dependence of sound velocity dispersion and attenuation in the measured frequency band can be obtained by one time measurement. There is a certain fluctuation in the wideband measurement results of the attenuation coefficient, especially the attenuation coefficient has a larger deviation from the narrowband measurement results in the second half of the measured frequency band. This phenomenon may be the result of the low resolution of the time-delay of the wideband signal used in the experiment and the result that the corresponding peak of the direct wave corresponds to the adjacent multipath. As a result, the uncertainty of the inversion parameters obtained by the experimental data is increased and the correlation between some parameters is further weakened. This is the result that the data error is larger than the simulation. Compared with the results of the sampling measurement, the porosity is smaller and the sound velocity of the high frequency section is large, in addition to the influence of the data error, the sampling and handling are carried out. In the course of the measurement, the accumulation of sediment is unavoidable, and the physical parameters of the sediment and the actual parameters of the sediment are also different from the actual parameters. In addition, the acoustic velocity of the low frequency section (0.5kHz-3kHz) of the sediment in the bottom of the pool is measured in situ. The experimental results show that the existence of a large number of bubbles will lead to sound. The speed is obviously reduced.

【學位授予單位】：哈爾濱工程大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2014
【分類號】：TB56

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本文編號：1849047