浅海高分辨稳健阵列处理技术研究

Array processing has been widely used in the context of ocean acoustic tomography (OAT) and source localization in shallow water. However, the researchers still focus on further improving its resolution and robustness because its important applications in the national economy, national security and earth environmental protection. Thus, we plan to study the following scientific problems: (1) Study high-resolution compressed-sensing (CS) array processing in the context of OAT based on the cumulants of the received signals; (2) Utilizing the spectrum information of the emission signal and the time-reversing mirror method, study multi-dimensional CS array processing containing the novel discriminating parameters, such as the arrival time and (or) the emission angle; (3) Using the predictable modes and (or) the reciprocity property of the time reversal technique, study robust, multi-dimensional and high-resolution matched-field processing; (4) In order to avoid the mismatch of acoustic propagation model, study intelligent and robust techniques for multi-dimensional multiple sources localization with feed-forward neural network or convolutional neural network. We plan to propose a kind of high-resolution array processing techniques and illustrate their performance using simulation data, real data obtained in a tank and ocean data.

阵列处理技术已在浅海声层析技术及声源定位中有重要应用，但进一步提高现有算法的分辨率及稳健性，因其在国民经济、国家安全及地球环境保护等方面都存在巨大且迫切的需求，仍是近年理论及应用研究聚焦的热点问题。因此，本项目拟：（1）引入声信号统计量描述随机过程的统计信息，研究基于接收信号协方差矩阵、特征子空间、高阶累积量的高分辨压缩感知声线分离技术；（2）在（1）的基础上利用发射信号的频谱信息、时间反转镜技术，引入新的判别参数（如波达时间、发射角度等），研究基于声信号统计量的多维压缩感知声线分离技术；（3）提取可预测简正波并（或）利用时间翻转技术的互异性原理，研究稳健多维高分辨压缩感知匹配场技术；（4）为了规避声传播模型失配，基于前馈神经网络或深度卷积神经网络，研究用于多维多声源的智能稳健定位技术。项目预期将提出一类高分辨稳健阵列处理技术，并通过合成、水箱及海试数据证明其有效性。

阵列处理技术在水声学中有广泛重要的应用，课题组获自然基金资助，主要关注一类用于海洋声层析术及源定位技术的高分辨阵列处理技术。课题组围绕该内容提出了基于声统计量的高分辨多维压缩感知声线分离技术以及一类对海洋环境失配稳健性高的高分辨声源定位技术。具体包括：1）引入声信号统计量描述随机过程的统计信息，提出了基于接收信号协方差矩阵、特征子空间、高阶累积量的高分辨压缩感知声线分离技术；2）利用发射信号的频谱信息、时间反转镜技术，引入新的判别参数，首次提出基于声信号统计量的多维压缩感知声线分离技术；3）利用可预测简正波结合时间翻转技术的互异性原理，首次提出稳健多维高分辨压缩感知匹配场技术；4）基于前馈神经网络或深度卷积神经网络，首次提出用于多维多声源的智能稳健定位技术。相关结果撰写了12篇学术论文，10篇已发表在国内外权威期刊或会议上。申请国家发明专利16项，2项已授权，14项已公开。受到国内外权威同行论文施引及较高评价。相关技术已被应用于解决国家重大需求，典型应用有：1）北京海卓同创科技有限公司MS400多波束探测仪系统中，测深精度达到IHO-S44标准，测深分辨率达1.5cm，实现新增产值约5500余万元。产品攻克了设备精度低稳健性差等技术瓶颈，实现了核心技术国产化，已服务于中交，中水，中电建、水利部、交通部等单位的海洋工程测量项目，便携式产品已用于国家南水北调工程中的水利测绘；2）开发的水下探测识别系统可搭载无人潜器平台，首次实现复杂水文环境下对水下特定目标实时、高精度的探测识别，识别准确率可达95%以上,已交付中船702所使用；3）在海军首届“金海豚”某比赛中，课题组师生获得大赛一等奖（科目第一），是唯一的地方高校。获得中国海洋工程科学技术奖一项（排名第一）。该成果选为全国优秀科研成果被科技部《中国科技成果》报道。