CN110531363A - 一种淡水水体气泡的声学信号识别方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及淡水水体气泡的声学信号识别技术领域，且公开了一种淡水水体气泡的声学信号识别方法，包括以下步骤：S1、声学数据获取；S2、声学数据分析；S3、信号识别；S4、结果验证；其中S1还包括以下步骤：A1、选取水库或湖泊作为研究水体，将鱼探仪换能器垂直向下固定于船舷，吃水深度约0.5m，船速≤3km/h，A2、航线走向为垂直于气泡的密度梯度线，采用“之”字型或平行断面两种方式。本发明通过采集并分析原始声学数据，探讨水下气体的信号特征、运动规律、识别方法，为分析河流、湖泊、水库底质与演变提供一种思路，同时在资源评估中，可以减少信号误判，提高资源评估准确度。
Description
技术领域
本发明涉及淡水水体气泡的声学信号识别技术领域，具体为一种淡水水体气泡的声学信号识别方法。
背景技术
大气温室气体浓度增加及全球气候变暖引发的一系列生态与环境问题已引起人们对温室气体“源/汇”的广泛关注。水生生态系统作为温室气体重要的源和汇，对大气环境中温室气体浓度变化具有重要影响。温室气体释放过程具有高度时空异质性，释放方式多样，且释放过程受诸多影响，导致评估其释放的不确定性增大。当前，主要有以下三种方法来测量气体排放：气体收集器、视频/图片和超声探测技术。前两种方法可以在限定的区域内量化气体释放量。在水生沉积物中，由于气体排放过程中，其高度的时空异质性，及宏观和微观的间断性，导致前两种方法无法在大水域内量化气体释放通量，而声学技术则以其快速、覆盖面积大等优势允许对气泡的空间异质性进行无干扰评估。但在采用声学技术进行水体气泡释放调查时，由于气泡目标强度分布范围与水体中鱼类高度重合，会导致信号误判，致使评估结果不准确。
发明内容
本发明目的在于提供了一种淡水水体气泡的声学信号识别方法，可以提高水体中气泡识别的准确度，减少信号误判，提高资源评估准确度。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种淡水水体气泡的声学信号识别方法，其特征在于：包括以下步骤：
S1、声学数据获取；
S2、声学数据分析；
S3、信号识别；
S4、结果验证；
其中S1还包括以下步骤：
A1、选取水库或湖泊作为研究水体，将鱼探仪换能器垂直向下固定于船舷，吃水深度0.5m，船速≤3km/h；
A2、航线走向为垂直于气泡的密度梯度线，采用“之”字型或平行断面两种方式；
其中S2还包括以下步骤：
B1、对原始声学数据(.raw格式)采用单体目标检测方法(STD，single targetdetection)对回波映像进行分析；
B2、根据目标的距离(R，m)，通过40log10(R)TVG补偿接收到的回波信号(电压)；
B3、使用鱼体追踪方法(FT，fish tracking)对STD后提取的单体信号进行轨迹追踪；
B4、输出目标信号；
其中S3还包括以下步骤
C1、当船速≤3km/h，在大于5m水层中同一目标连续出现在多ping中，相对鱼体信号，气泡一直处于上升状态，且水平位移很小，通过TS回波图可分辨鱼体与气泡；
C2、通过C1中的特征及信号的回波形态、TS值、运行轨迹等变量，手动选取非常确定的典型气泡信号及鱼体信号作为“训练样本”，用以确定各组的初始中心，通过判别分析来确定对判别有贡献的变量，剔除无用的变量；
C3、使用主成分分析(PCA)对判别有贡献的变量进行分析,将特征值大于1的变量作为该成分的显著变量；
C4、将输出的所有数据，选取主成分分析中的特征值大于1的变量再次进行判别分析，以确定数据中的气泡信号；
其中S4还包括以下步骤：
D1、将识别出来的气泡信号通过以下公式计算出其半径、TS、速度，通过统计分析验证是否满足在上升过程中，半径逐渐减小或在上升过程中TS逐渐减小或在上升过程中速度逐渐减慢这些条件：
v＝h/t
式中，v为气泡上升速度，h为在波束中的垂直变化(cm)，t为在波束中的时间(s)，r为气泡半径(cm)，δbs声学散射强度。
优选的，步骤A1中的水库或湖泊深度大于5m。
优选的，步骤A1中鱼探仪换能器工资频率为120kHz，功率200W，-3dB波束宽(beamwidth)7.0°，脉冲宽度(pulse duration)256μs。
优选的，最小声学阈值设置为-75dB，最大波束补偿设置为8dB，标准脉冲长度为(0.5-1.5)，脉冲长度决定水平为6dB。
优选的，原始声学数据(.raw)使用声学后处理软件Echoview4.处理，根据目标的距离(R，m)，通过时变增益(TVG)自动补偿接收到的回波信号(电压)。回波计数采用40log10(R)TVG。
优选的，气泡和谐振腔相似，在声波作用下近似地作均匀变形，其他变量计算如下公式：
σs＝4πσbs
式中，r为气泡半径(cm)，ρ为周围介质密度，P0是作用于气泡的压力，γ是气体等压比热的比值，对于标准状态下的空气来说，γ＝1.41；δs为气泡表面积，δbs声学散射强度，V0为气泡体积。f0为小气泡的谐振频率。P0是作用于气泡的压力。
本发明提供了一种淡水水体气泡的声学信号识别方法。具备以下有益效果：
本发明通过采集并分析原始声学数据，探讨水下气体的信号特征、运动规律、识别方法，为分析河流、湖泊、水库底质与演变提供一种思路，同时在资源评估中，可以减少信号误判，提高资源评估准确度。
附图说明
图1为本发明气泡声学回波映像图；
图2为本发明气泡在上升过程中TS随水深的变化趋势；
图3为本发明气泡半径与水深的关系图；
图4为本发明不同类型气泡TS频率分布图；
图5为鱼类和气泡信号不同变量的箱图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。
所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。
在本发明的描述中，需要理解的是，术语“中心”、“纵向”、“横向”、“长度”、“宽度”、“厚度”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”“内”、“外”、“顺时针”、“逆时针”、“轴向”、“径向”、“周向”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。
在本发明中，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”、“固定”等术语应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或成一体；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通或两个元件的相互作用关系。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
本发明提供一种技术方案：一种淡水水体气泡的声学信号识别方法，包括以下步骤：
S1、声学数据获取。
S2、声学数据分析。
S3、信号识别。
S4、结果验证。
其中S1还包括以下步骤：
A1、选取水库或湖泊作为研究水体，将鱼探仪换能器垂直向下固定于船舷，吃水深度约0.5m，船速≤3km/h，水库或湖泊深度大于5m，鱼探仪换能器工资频率为120kHz，功率200W，-3dB波束宽(beam width)7.0°，脉冲宽度(pulse duration)256μs，
A2、航线走向为垂直于气泡的密度梯度线，采用“之”字型或平行断面两种方式。
其中S2还包括以下步骤：
B1、对原始声学数据(.raw格式)采用单体目标检测方法(STD，single targetdetection)对回波映像进行分析，原始声学数据(.raw)使用声学后处理软件Echoview4.处理。
B2、根据目标的距离(R，m)，采用40log10(R)TVG补偿接收到的回波信号(电压)。最小声学阈值设置为-75dB，最大波束补偿设置为8dB，标准脉冲长度为(0.5-1.5)，脉冲长度决定水平为6dB。
B3、使用鱼体追踪方法(FT，fish tracking)对STD后提取的单体信号进行轨迹追踪。
B4、输出目标信号。
其中S3还包括以下步骤：
C1、当船速≤3km/h，在大于5m水层中同一目标连续出现在多ping中，相对鱼体信号，气泡一直处于上升状态，且水平位移很小，通过TS回波图可分辨鱼体与气泡。
C2、通过C1中的特征及信号的回波形态、TS值、运行轨迹等变量，手动选取非常确定的典型气泡信号及鱼体信号作为“训练样本”，用以确定各组的初始中心，通过判别分析来确定对判别有贡献的变量，剔除无用的变量。
C3、使用主成分分析(PCA)对判别有贡献的变量进行分析,将特征值大于1的变量作为该成分的显著变量。
C4、将输出的所有数据，选取主成分分析中的特征值大于1的变量再次进行判别分析，以确定数据中的气泡信号。
其中S4还包括以下步骤：
D1、将识别出来的气泡信号通过以下公式计算出其半径、TS、速度，通过统计分析验证是否满足在上升过程中，半径逐渐减小或在上升过程中TS逐渐减小或在上升过程中速度逐渐减慢这些条件：
v＝h/t
式中，v为气泡上升速度，h为在波束中的垂直变化(cm)，t为在波束中的时间(s)，r为气泡半径(cm)，δbs声学散射强度。
气泡和谐振腔相似，在声波作用下近似地作均匀变形，其他变量计算如下公式：
σs＝4πσbs
式中，r为气泡半径(cm)，ρ为周围介质密度，P0是作用于气泡的压力，γ是气体等压比热的比值，对于标准状态下的空气来说，γ＝1.41。δs为气泡表面积，δbs声学散射强度，V0为气泡体积。f0为小气泡的谐振频率。P0是作用于气泡的压力。
如图1，图中(a)气泡柱，船速约为5km/h。图中(b)为图a中单体信号TS垂直分布。(c)可分辨的气泡流。(d)气泡在上升过程中分裂，船速约为2km/h，本发明主要发现有以下几种气泡类型：(1)气泡柱(bubble flares或bubble plume)，其形状与真实的水泡较为相似(图1a)。(2)可分辨的单串气泡流，当水流和调查船航行方向相反时，气泡在上升过程中就会产生如图1c的回波映像图。如果两者方向相同，则气泡上升会产生向右倾斜的映像。(3)在船速足够慢时，可以在回波图中看到，气泡在上升过程中会发生分裂(见图1d)，这可能是大气泡分裂为小气泡的结果，也可能是几个位置相近的气泡同时从库底升起来，但无法通过声学系统区分开来。
由图2可见，气泡在上升过程中，TS逐渐减小(图1b也显示出此趋势)。为了计算气泡的尺寸，我们假定区域气泡在声学设备频率附近无共振。在此假设下，根据公式转换可知，平均半径为1.657mm，半径范围0.203-21.649mm，95％置信区间为(0.294，3.019)，通过上述公式算得气泡平均体积为0.017mL，范围为(0.00014，38.7)mL。将水深每隔2m划分一个水层，对每一层气泡信号频率分布求平均值，由图3可见，图3中将数据分为不同水层，每层间隔2m，气泡在上升过程中半径逐渐减小，与水深显著相关(R2＝0.953)。根据公式可知，120KHz的换能器工作频率下，调查水域气泡的共振半径为0.027mm～0.055mm，
图4为两种不同类型气泡TS频率分布图，其分布走向基本一致，均呈单峰型分布，SBF平均TS为-60.29dB，峰值约为-58dB。BFS平均TS为-56.97dB，峰值约为-52dB。
船速小于3km/h时，声学回波映像中鱼体信号与气泡有明显差别。人为选取了165个典型的声学信号(72个气泡信号，93个鱼体信号)进行分析，通过对Echoview输出的变量进行手动处理，剔除描述性的变量，使用SPSS对剩余的22个变量进行方差分析，结果显示，其中12个变量之间存在显著差异(P＝0)，结合两种信号的特征及各变量表征的意义，选取出相对速度、垂直方向变化、目标垂直变化、距离和来体现气泡信号(BS)与鱼类信号(FS)之间的差异，各变量详细统计结果见下图：
上图中相对速度是目标水平方向的相对游泳速度，50％鱼类相对速度在1.0～1.5m/s之间，50％气泡相对速度在0.8～1.2m/s之间。垂直方向变化主要是用来描述信号的迁移方向(-90，90)，鱼类垂直方向变化有正有负，50％变化范围为-3°～5°之间，而气泡垂直方向变化全部为正，50％变化范围为12°～18°，表明气泡一直在上升，而鱼类则无明显规律。目标轨迹的垂直变化为轨迹中第一个信号与最后一个信号的差值，气泡信号全部为负，鱼体则有正有负。距离和是指相邻单体信号之间的距离之和。由于气泡在波束中水平位移较小，而鱼类则无明显规律。
综上可得，本发明通过采集并分析原始声学数据，探讨水下气体的信号特征、运动规律、识别方法，可自动判别出水体中的气泡信号，为分析河流、湖泊、水库底质与演变提供一种思路，同时在资源评估中，可以减少信号误判，提高资源评估准确度。
Claims (6)
1.一种淡水水体气泡的声学信号识别方法，其特征在于：包括以下步骤：
S1、声学数据获取；
S2、声学数据分析；
S3、信号识别；
S4、结果验证；
其中S1还包括以下步骤：
A1、选取水库或湖泊作为研究水体，将鱼探仪换能器垂直向下固定于船舷，吃水深度0.5m，船速≤3km/h；
A2、航线走向为垂直于气泡的密度梯度线，采用“之”字型或平行断面两种方式；
其中S2还包括以下步骤：
B1、对原始声学数据(.raw格式)采用单体目标检测方法(STD，single targetdetection)对回波映像进行分析；
B2、根据目标的距离(R，m)，通过40log10(R)TVG补偿接收到的回波信号(电压)；
B3、使用鱼体追踪方法(FT，fish tracking)对STD后提取的单体信号进行轨迹追踪；
B4、输出目标信号；
其中S3还包括以下步骤：
C1、当船速≤3km/h，在大于5m水层中同一目标连续出现在多ping(脉冲)中，相对鱼体信号，气泡一直处于上升状态，且水平位移很小，通过TS回波图可分辨鱼体与气泡；
C2、通过C1中的特征及信号的回波形态、TS值、运行轨迹等变量，手动选取非常确定的典型气泡信号及鱼体信号作为“训练样本”，用以确定各组的初始中心，通过判别分析来确定对判别有贡献的变量，剔除无用的变量；
C3、使用主成分分析(PCA)对判别有贡献的变量进行分析,将特征值大于1的变量作为该成分的显著变量；
C4、将输出的所有数据，选取主成分分析中的特征值大于1的变量再次进行判别分析，以确定数据中的气泡信号；
其中S4还包括以下步骤：
D1、将识别出来的气泡信号通过以下公式计算出其半径、TS、速度，通过统计分析验证是否满足在上升过程中，半径逐渐减小或在上升过程中TS逐渐减小或在上升过程中速度逐渐减慢这些条件：
v＝h/t
式中，v为气泡上升速度，h为在波束中的垂直变化(cm)，t为在波束中的时间(s)，r为气泡半径(cm)，δbs声学散射强度。
2.根据权利要求1所述的一种淡水水体气泡的声学信号识别方法，其特征在于：步骤A1中的水库或湖泊深度大于5m。
3.根据权利要求1所述的一种淡水水体气泡的声学信号识别方法，其特征在于：步骤A1中鱼探仪换能器工资频率为120kHz，功率200W，-3dB波束宽(beam width)7.0°，脉冲宽度(pulse duration)256μs。
4.根据权利要求1所述的一种淡水水体气泡的声学信号识别方法，其特征在于：最小声学阈值设置为-75dB，最大波束补偿设置为8dB，标准脉冲长度为(0.5-1.5)，脉冲长度决定水平为6dB。
5.根据权利要求1所述的一种淡水水体气泡的声学信号识别方法，其特征在于：原始声学数据(.raw)使用声学后处理软件处理，根据目标的距离(R，m)，采用40log10(R)TVG自动补偿接收到的回波信号(电压) 。
6.根据权利要求1所述的一种淡水水体气泡的声学信号识别方法，其特征在于：气泡和谐振腔相似，在声波作用下近似地作均匀变形，其他变量计算如下公式：
σs＝4πσbs
式中，r为气泡半径(cm)，ρ为周围介质密度，P0是作用于气泡的压力，γ是气体等压比热的比值，对于标准状态下的空气来说，γ＝1.41；δs为气泡表面积，δbs声学散射强度，V0为气泡体积，f0为小气泡的谐振频率，P0是作用于气泡的压力。
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