【摘要】：海洋環(huán)境噪聲和散射現(xiàn)象所構成的背景場是引起聲場隨機起伏的重要原因。雖然傳統(tǒng)上一般認為背景場是一種有害干擾,但是近幾十年來應用背景場提取海洋環(huán)境信息的研究越來越多。本文研究的主要內(nèi)容是背景場中格林函數(shù)的提取與應用。首先,本文研究了環(huán)境噪聲干涉儀(格林函數(shù)恢復理論)。該理論表明利用兩接收器處所接收的擴散噪聲的互相關可以提取這兩點之間的時域格林函數(shù)。針對實際海洋環(huán)境噪聲的非擴散性,本文基于K-L變換和隨機矩陣理論提出了一種新的數(shù)據(jù)預處理技術——擴散噪聲濾波。實驗數(shù)據(jù)表明該技術能夠從非理想海洋環(huán)境中重構擴散噪聲成分,增強格林函數(shù)恢復效果和被動測深儀輸出響應。其次,本文將格林函數(shù)恢復理論和散射體成像技術結合起來開展了散射體被動成像的仿真和實驗研究。針對格林函數(shù)矩陣恢復效果不理想而導致傳統(tǒng)時反D.O.R.T和MUSIC等超分辨技術失效的情況,本文對克�；舴蚱瞥上袼惴ㄟM行了改進,并利用壓縮感知理論消除掉環(huán)境噪聲互相關包絡中的背景起伏,獲得了良好的散射體被動成像實驗結果。最后,根據(jù)以下原理——海底界面隨機起伏和沉積層聲速密度的非均勻分布可以引起測深儀回波的隨機起伏,而不同海底底質(zhì)類型(比如砂、粉砂、粘土等)的界面起伏和介質(zhì)非均勻性具有不同的性質(zhì),因此導致的回波起伏特性也不同,應用一種時域高頻后向散射模型,對黃渤海41個站位的20 kHz單波束測深儀回波數(shù)據(jù)進行了沉積層地聲參數(shù)反演底質(zhì)分類研究。采用下山單行模擬退火算法(SIMPSA)對模型輸出和接收回波的平均包絡曲線進行最大似然匹配,估計海底沉積層的平均顆粒度。實驗數(shù)據(jù)處理表明：對接收回波包絡進行能量歸一化處理有效地減小了由實驗不確定性所導致的回波幅度異常起伏,將反演參數(shù)的方差降低至未加處理的50%；平均顆粒度的反演最優(yōu)值與沉積層樣本實驗室測量值的一致性更高；將反演結果用于底質(zhì)分類,正確識別率達到75.6%。
[Abstract]:The background field formed by the noise and scattering phenomena in the marine environment is an important reason for the random fluctuation of the sound field. Although background field is traditionally regarded as a harmful interference, more and more researches have been done in recent decades to extract marine environmental information from background field. The main content of this paper is the extraction and application of Green's function in background field. Firstly, the environmental noise interferometer (Green's function recovery theory) is studied. The theory shows that the time domain Green's function between the two points can be extracted by using the cross-correlation of the diffusive noise received from the two receivers. Based on K-L transform and stochastic matrix theory, a new data preprocessing technique, diffusion noise filtering, is proposed for the non-diffusivity of the actual marine environmental noise. Experimental data show that the proposed technique can reconstruct diffusive noise components from non-ideal marine environments, enhance the recovery effect of Green's function and output response of passive sounder. Secondly, the simulation and experiment of passive imaging of scatterers are carried out by combining Green's function restoration theory and scatterer imaging technique. In view of the failure of traditional super-resolution techniques such as inverse D.O.R.T and MUSIC due to the unsatisfactory restoration effect of Green function matrix, the Kirchhoff migration imaging algorithm is improved in this paper. The background fluctuation in the cross-correlation envelope of ambient noise is eliminated by using the theory of compression perception, and good experimental results of passive imaging of scatterers are obtained. Finally, according to the principle that random fluctuation of seabed interface and non-uniform distribution of sonic velocity density of sediment layer can cause random fluctuation of echo of sounder, different types of seabed sediment (such as sand, silt, silt), The interface fluctuation and the medium inhomogeneity have different properties, so the echo fluctuation characteristics are different. A time domain high frequency backscattering model is used. The echo data of 20 kHz single beam sounder at 41 stations in the Yellow Sea and Bohai Sea are studied by means of sediment layer acoustic parameters inversion. Using downhill single row simulated annealing (SIMPSA) algorithm, the mean envelope curve of model output and received echo is matched with maximum likelihood, and the average particle size of submarine sediment is estimated. Experimental data processing shows that the energy normalization of the received echo envelope can effectively reduce the amplitude fluctuation of the echo caused by the experimental uncertainty and reduce the variance of the inversion parameters to 50 unprocessed. The inversion optimal value of average particle size is more consistent with the measured values of sediment samples in laboratory, and the inversion results are applied to the classification of sediment, and the correct recognition rate is 75.6.
【學位授予單位】：中國海洋大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：P733.2

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本文編號：2248732