CN114706085A - 一种基于海洋环境数据的声纳区域探测效能评估方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种基于海洋环境数据的声纳区域探测效能评估方法，本方案是在包括声速梯度、海底底质、海深在内的海洋环境数据的基础上，基于网格化的海洋环境数据库，依据海深、主/被动声纳工作频率自适应选择合适的声场计算模型，以子域为单位进行三维声场计算，得到子域三维声传播损失计算结果数据，以支撑区域探测效能评估。这种采用统计学方法对指定深度下某海区声纳整体探测效能进行量化评估，可为使用人员出航前的任务规划提供辅助决策信息支持。

Description

一种基于海洋环境数据的声纳区域探测效能评估方法
技术领域
本发明涉及声纳探测技术领域，尤其涉及一种基于海洋环境数据的声纳区域探测效能评估方法。
背景技术
声纳接收机处理目标回波或目标噪声信号时，需要判定是否有目标存在。最简单的检测判决机理与门限或阈值的概念有关，只要信号加噪声的幅度超过这个阈值就认为有目标存在。传统的声纳探测效能评估主要以声纳方程为依据，来计算不同类型声纳探测到目标的概率。
传统的声纳探测效能评估只是针对单个声源发射点去评估，当在某大范围任务海域内执行探测任务时，在任务开始前的规划阶段，探测声纳位置和目标位置均不确定，此时传统的声纳探测效能评估无法达到预期效果。与此同时，现阶段在进行声纳探测效能评估时，往往忽略海洋环境数据和水声场传播的重要性，仅利用经验公式进行简单计算，所得评估结果与实际差距较大，难以为声纳装备的部署、参数优化提供支撑。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于海洋环境数据的声纳区域探测效能评估方法，以解决上述背景技术中遇到的问题。
为实现上述目的，本发明的技术方案如下：
一种基于海洋环境数据的声纳区域探测效能评估方法，包括以下步骤：
S1、对多来源的环境数据进行整合处理，形成网格化的海洋环境数据库；
S2、确定任务海域，将其均匀划分为多个子域，并读取海域内的海洋环境数据；
S3、依据海深、主/被动声纳工作频率自适应选择合适的声场计算模型，以子域为单位进行三维声场计算，得到子域三维声传播损失计算结果数据；
S4、基于子域三维声传播损失数据，结合主/被动声纳方程，计算子域信号余量，并将信号余量映射为每个子域的条件探测概率；
S5、基于海洋环境数据对任务海域内的目标分布进行建模，以此得到目标先验概率；
S6、基于各子域的条件探测概率和目标先验概率得到子域的联合探测概率，即主/被动声纳在任务海域不同深度下的区域探测效能评估结果。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：本发明主要应用场景是执行探测任务前的规划阶段，在构建的网格化海洋环境数据库的基础上，采用统计学思想对指定深度下某海区的整体探测性能进行量化评估，从环境数据、主/被动声纳工作参数和目标信息多角度分析表征任务海域内各节点的综合探测性能，为使用人员平台部署和航路规划提供信息支撑。
附图说明
参照附图来说明本发明的公开内容。应当了解，附图仅仅用于说明目的，而并非意在对本发明的保护范围构成限制。在附图中，相同的附图标记用于指代相同的部件。其中：
图1为本发明工作流程示意图；
具体实施方式
为了使本发明实现的技术手段、创作特征、达成目的与功效易于明白了解，现在结合附图对本发明作进一步详细的说明。这些附图均为简化的示意图，仅以示意方式说明本发明的基本结构，因此其仅显示本发明有关的构成。
根据本发明的技术方案，在不变更本发明实质精神下，本领域的一般技术人员可以提出可相互替换的多种结构方式以及实现方式。因此，以下具体实施方式以及附图仅是对本发明的技术方案的示例性说明，而不应当视为本发明的全部或者视为对本发明技术方案的限定或限制。
下面结合附图和实施例对本发明的技术方案做进一步的详细说明。
如图1所示，一种基于海洋环境数据的声纳区域探测效能评估方法，包括以下步骤：
S1、对多来源的环境数据进行整合处理，形成网格化的海洋环境数据库，以此为区域探测效能评估提供基础环境数据支持。
环境数据包括声速梯度数据、海底底质数据和海底地形数据。声速梯度数据会影响水声传播，例如声线总是往声速小的地方弯曲，因此在计算传播算时必须考虑声速梯度数据；海底底质数据包括海底底质类型和底质声学参数，在浅海环境时，海底底质衰减对水声传播影响较大，因此在计算传播损失时必须考虑海底底质数据；海底地形起伏会影响水声传播，因此在计算传播损失时必须考虑海底地形数据。
S2、确定任务海域，将其均匀划分为多个子域，并读取海域内的海洋环境数据。用户设置计算参数后，利用软件中设定的算法自动将区域进行划分。
S3、依据海深、主/被动声纳工作频率自适应选择合适的声场计算模型，以子域为单位进行三维声场计算，得到子域三维声传播损失计算结果数据。所述声场计算模型为抛物方程模型、射线模型、简正波模型中的任意一种。
在选择声场计算模型时，抛物方程和简正波模型适用于低频浅海环境，在高频深海环境下计算速度较慢；而射线模型则更适用于高频深海环境。根据海深、频率参数，同时综合考虑计算速度和计算精度，进行声场模型的自适应选择。具体步骤如下：
1.首先读取海底地形数据，判断是浅海环境还是深海环境；
2.其次读取声纳工作频率数据，判断是低频还是高频；
3.对海深和频率进行综合判别，综合考虑计算速度和计算精度，给出适合的声场模型。
在本方案中，以子域为单位进行三维声场计算，得到子域三维声传播损失计算结果数据，其中三维传播损失数据是计算区域探测效能的基础，利用传播损失可计算出信号余量，从而计算出探测概率。该处三维传播损失计算时是基于实际环境数据和声场模型，而非采用经验公式简单计算，更加贴近于实际情况，也能更好达到区域探测效能评估的目的。
S4、基于子域三维声传播损失数据，结合主/被动声纳方程，计算子域信号余量，并将信号余量映射为每个子域的条件探测概率。通过声纳方程将传播损失转化为信号余量，再将信号余量通过计算公式转换为探测概率。本区域探测效能评估结果最终是通过区域探测概率来表征的，因此该步骤是结果转换的关键步骤，从单点效能评估拓展到区域效能评估。
主被动声纳方程的计算方法如下：
首先计算各向同性噪声背景：
SL-2TL+TS-(NL-DI)＝DT (1)
式中：SL为主动声纳声源辐射声源级；TL为传播损失；TS为目标强度；NL为工作带宽内的环境噪声级；DI为接收阵的接收指向性指数；DT为检测阈；
再计算混响干扰背景：
SL-2TL+TS-RL＝DT (2)
式中：RL为等效平面波混响级；
被动声纳方程为：
SL1-TL-(NL-DI)＝DT (3)
式中：SL1为声源辐射声源级。
主动声纳的信号余量为：
各向同性噪声背景：
SE＝SL-2TL+TS-(NL-DI)-DT (4)
混响干扰主要背景：
SE＝SL-2TL+TS-RL-DT (5)
被动声纳的信号余量为：
SE＝SL1-TL-(NL-DI)-DT (6)
主/被动声纳区域探测效能评估的思想，区别于传统的单点声纳探测效能评估，基于任务海域各子域的条件探测概率和目标先验概率，得到主/被动声纳在整个任务海域不同位置点的探测效能强弱对比情况。
S5、基于海洋环境数据和目标先验信息对任务海域内的目标分布进行建模，以此得到目标先验概率。
目标分布建模方法为采用蒙特卡洛方法、拟蒙特卡洛方法、拉斯维加斯方法中的任意一种。
S6、基于各子域的条件探测概率和目标先验概率得到子域的联合探测概率，即主/被动声纳在任务海域不同深度下的区域探测效能评估结果。
本方案是在包括声速梯度、海底底质、海深在内的海洋环境数据的基础上，基于网格化的海洋环境数据库，依据海深、主/被动声纳工作频率自适应选择合适的声场计算模型，以子域为单位进行三维声场计算，得到子域三维声传播损失计算结果数据，以支撑区域探测效能评估。这种采用统计学方法对指定深度下某海区声纳整体探测效能进行量化评估，可为使用人员出航前的任务规划提供辅助决策信息支持。
本发明主要应用场景是执行探测任务前的规划阶段，在构建的网格化海洋环境数据库的基础上，采用统计学思想对指定深度下某海区的整体探测性能进行量化评估，从海洋环境和主/被动声纳工作参数角度分析表征任务海域内各节点的综合探测性能，为使用人员平台部署和航路规划提供信息支撑。
以上所述的具体实施方式，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明,所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施方式，并不用于限定本发明保护范围，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应含在本发明的保护范围之内。

Claims (6)

1.一种基于海洋环境数据的声纳区域探测效能评估方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、对多来源的环境数据进行整合处理，形成网格化的海洋环境数据库；
S2、确定任务海域，将其均匀划分为多个子域，并读取海域内的海洋环境数据；
S3、依据海深、主/被动声纳工作频率自适应选择合适的声场计算模型，以子域为单位进行三维声场计算，得到子域三维声传播损失计算结果数据；
S4、基于子域三维声传播损失数据，结合主/被动声纳方程，计算子域信号余量，并将信号余量映射为每个子域的条件探测概率；
S5、基于海洋环境数据对任务海域内的目标分布进行建模，以此得到目标先验概率；
S6、基于各子域的条件探测概率和目标先验概率得到子域的联合探测概率，即主/被动声纳在任务海域不同深度下的区域探测效能评估结果。
2.根据权利要求1所述的一种基于海洋环境数据的声纳区域探测效能评估方法，其特征在于：在步骤S1中，所述环境数据包括声速梯度数据、海底底质数据和海底地形数据。
3.根据权利要求1所述的一种基于海洋环境数据的声纳区域探测效能评估方法，其特征在于：在步骤S3中，所述声场计算模型为抛物方程模型、射线模型、简正波模型中的任意一种。
4.根据权利要求1所述的一种基于海洋环境数据的声纳区域探测效能评估方法，其特征在于：在步骤S4中，主被动声纳方程的计算方法如下：
首先计算各向同性噪声背景：
SL-2TL+TS-(NL-DI)＝DT (1)
式中：SL为主动声纳声源辐射声源级；TL为传播损失；TS为目标强度；NL为工作带宽内的环境噪声级；DI为接收阵的接收指向性指数；DT为检测阈；
再计算混响干扰背景：
SL-2TL+TS-RL＝DT (2)
式中：RL为等效平面波混响级；
被动声纳方程为：
SL1-TL-(NL-DI)＝DT (3)
式中：SL1为声源辐射声源级。
5.根据权利要求4所述的一种基于海洋环境数据的声纳区域探测效能评估方法，其特征在于：主动声纳的信号余量为：
各向同性噪声背景：
SE＝SL-2TL+TS-(NL-DI)-DT (4)
混响干扰主要背景：
SE＝SL-2TL+TS-RL-DT (5)
被动声纳的信号余量为：
SE＝SL1-TL-(NL-DI)-DT (6)。
6.根据权利要求1所述的一种基于海洋环境数据的声纳区域探测效能评估方法，其特征在于：在步骤S5中，目标分布建模方法为采用蒙特卡洛方法、拟蒙特卡洛方法、拉斯维加斯方法中的任意一种。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115294832A (zh) * 2022-07-06 2022-11-04 中国船舶重工集团公司第七一五研究所 一种声呐设备训练数据生成方法
CN116562472A (zh) * 2023-07-10 2023-08-08 中国水产科学研究院南海水产研究所 一种中上层海洋生物目标种类识别与分布预测方法及系统

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CN115294832A (zh) * 2022-07-06 2022-11-04 中国船舶重工集团公司第七一五研究所 一种声呐设备训练数据生成方法
CN115294832B (zh) * 2022-07-06 2024-02-27 中国船舶重工集团公司第七一五研究所 一种声呐设备训练数据生成方法
CN116562472A (zh) * 2023-07-10 2023-08-08 中国水产科学研究院南海水产研究所 一种中上层海洋生物目标种类识别与分布预测方法及系统
CN116562472B (zh) * 2023-07-10 2024-01-09 中国水产科学研究院南海水产研究所 一种中上层海洋生物目标种类识别与分布预测方法及系统

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