無人駕駛的快速水下航行體的聲信號處理研究

費子笑

（上海船舶電子設備研究所，上海 201108）

現(xiàn)階段無人駕駛技術發(fā)展較快，水下航行體自身研究工作，更加重視自身性能，滿足不同水下作業(yè)需求。尤其是現(xiàn)代科學技術的發(fā)展，為海洋探索與水下潛艇制作提供了更為先進的技術儲備，能夠進一步提高整體性能，以便于發(fā)揮該技術的巨大優(yōu)勢，完成水下航行任務。

一、深淺海聲傳播特性

聲信號在傳播過程中，往往會隨著海洋深度的變化而出現(xiàn)不同的傳播方式，因此，在研究無人駕駛的快速水下航行體的聲信號處理技術時，技術人員應該了解深淺海之間的界限，更好地完成各項研究工作。其中淺海區(qū)域則是水下200m以內的范圍，而深海區(qū)域則是水下200m以下區(qū)域。在海洋聲信號處理過程中，對聲傳播影響較大的因素有海面與海底，其中海面的影響大于海底的影響，技術人員在現(xiàn)有設計中，應該統(tǒng)籌兼顧，做好海面信息傳遞的細致分析工作。

當前深淺海的傳播環(huán)節(jié)較為穩(wěn)定，并且在聲信號傳輸過程中，存在一定的規(guī)律。因此，研究無人駕駛的快速水下航行體工作中，各部門應該重視對聲信號的處理研究工作，便于發(fā)揮自身重要作用，能夠實現(xiàn)信息的傳遞與獲取，有效完成各項工作。

例如：當前技術人員通過對深海聲傳播特性的分析，可以發(fā)現(xiàn)這些信號存在一定的標準分布特性，通過對這些信號的處理，能夠了解不同海洋環(huán)境的變化，有效發(fā)現(xiàn)分布模型中存在的問題，便于改進現(xiàn)有技術設備，提高信息傳遞的準確性。

二、快速水下航行體聲信號處理重點分析

（一）降低自噪聲的影響

在水下航行過程中，航行體自身會隨著外界的擾動而產生一定的流動噪聲，從而對于當前聲信號傳遞工作起到一定的負面影響。這些流動噪聲可以簡稱為自噪聲，其根源是航行體表面產生的一個湍流附面層，容易受到外界環(huán)境的影響。因此，在快速水下航行體聲信號處理工作中，需要技術人員進行科學設計，最大限度上減少當前自噪聲的負面影響。在現(xiàn)有航行體設計中，主要將靈敏的聲接收基陣限制在頭部區(qū)域，從而減少水下航行體的流動噪聲影響。

在水下航行體研究工作中，應該重視對現(xiàn)有基陣的處理，將當前信號控制在一定范圍內，有利于減少自噪聲對于聲信號處理設備的影響。這種對聲基陣在使用階段，往往會使用更低的頻率，便于獲得更大的增益。

（二）完成目標的探測與定位

當前設備使用階段，技術人員應該重視對設備的目標檢測工作，從而完成對目標區(qū)域的探測、識別工作。各部門應該重視自身能力的提升，從而實現(xiàn)對航行體的定位工作。目前，水下航行體使用聲吶探測設備，有效降低設備使用階段存在的問題，能夠進一步延伸，從而擴大掃描寬度。尤其是無人駕駛的快速水下航行設備，在很大程度上，需要完成對目標的探測與定位工作，從而完成海洋探索與國防力量建設等工作。

當前無人駕駛航水下航行體在完成自身任務階段，往往是由空中運輸，當達到目標區(qū)域后，再由空中設備投入到水下，按照固定的流程，從而實現(xiàn)對周邊區(qū)域的搜索工作。現(xiàn)階段崗位工作中，各部門應該制定合適的應對機制，發(fā)揮聲處理設備的重要作用，逐步擴大搜索半徑，完成對目標的探測與定位工作。

（三）實現(xiàn)目標的跟蹤

當水下航行體設備完成對水下目標的探測與定位工作后，各部門工作人員應該重視對目標的跟蹤工作。為了實現(xiàn)這一目的，完成對目標的自導，需要水下航行體從最開始的遠程探測逐漸轉移到目標跟蹤工作中。目前，這一項目與蝙蝠的行為有著相似之處，自然界中蝙蝠為了捕獲食物，往往會變換自己的主動聲吶信號，從而完成對目標的跟蹤。而無人駕駛的快速水下航行體的活動，應該將聲信號處理作為重中之重，借助聲吶設備，逐步改變目標的視角，從而體現(xiàn)出當前目標的變化特征。

現(xiàn)階段技術人員在研究該項目中，逐漸明確了整體工作途徑，將整體活動有效劃分為搜索、探索、定位、瞄準、自導五個不同的階段，逐步改變聲信號處理設備的工作方式，便于實現(xiàn)對目標信號的捕捉與跟蹤。技術人員重視對聲信號影響要素的分析工作，有效降低外界信號的負面影響，從而預測當前目標的航向情況。

三、聲信號處理的關鍵技術

（一）去噪聲技術

現(xiàn)有設備在使用中，噪聲對于設備的影響較大，各部門應該重視去噪聲技術的應用，避免在聲信號處理工作中，造成現(xiàn)有設備難以正常使用。這些噪聲一方面會影響聲信號的正常傳播，另一方面還會造成現(xiàn)有設備難以接收到聲音信號。目前，噪聲難以獨立分離，保持聲音信號的完整性。因此，現(xiàn)階段技術人員應該重視對去噪聲技術的研究工作，有效降低噪聲的負面影響。這種技術在使用階段，能夠有效劃分不同信號的種類，便于獲得準確的聲音信號，完成對目標的跟蹤工作。

現(xiàn)階段常用的去噪聲技術，主要是使用小波分析法與矩陣束算法。其中小波分析法的使用，能夠完成對現(xiàn)有信號的分解工作，確保該設備能夠正常使用。這種小波分析法在使用階段，主要是基于小波基，實現(xiàn)對聲信號的分解，便于實現(xiàn)對聲信號的閾值處理，實現(xiàn)對現(xiàn)有聲信號的重構。而矩陣束算法在使用階段，應該重視自身能力的提升，可以將現(xiàn)有聲信號進行劃分，建立二維矩陣，并且該算法能夠實現(xiàn)對噪聲的有效分離，將其劃分為噪聲空間與有用空間，并且使用奇異值原理，有效降低噪聲對于當前設備的影響，最大限度保留有用信息。

目前去噪聲技術的應用較為普遍，尤其是無人駕駛的快速水下航行體工作中，能夠實現(xiàn)對現(xiàn)有聲處理技術的改進，克服當前設備使用中存在的問題，從而快速恢復聲信號。

（二）聲音發(fā)射特征提取技術

在設備使用中，不同聲音具有自己獨特的信號特征，當前技術人員重視對該設備的信號處理工作，能夠制定合適的應對機制，逐步適應當前信號的變化。當前崗位工作中，技術人員應該重視自身能力的提升，借助先進的技術設備，實現(xiàn)對信號的處理工作。在深海聲信號處理工作中，發(fā)揮聲音發(fā)射特征提取技術的重要作用，能夠對現(xiàn)有設備進行改進，符合現(xiàn)階段工程技術的需求。

其中常見的聲音特征提取技術包括高階譜特征提取方法與分形理論，在很大程度上，能夠改進現(xiàn)有工程施工，逐步提高崗位工作質量。目前，高階譜特征提取法在使用階段，與傳統(tǒng)的聲音提取技術相比，整體性能獲得了較大的提升，并且擁有特定的聲信號數(shù)據(jù)庫，有效降低外界環(huán)境的干擾。

并且分形理論在實施階段，應該充分利用聲信號的不同形狀特點，重視后期處理工作，從而將有用的信號及時分離。分形理論的應用，能夠發(fā)現(xiàn)不同信號特征，并且對信號比例進行細致處理，逐步增強自身性能，逐步提高自身崗位工作質量。現(xiàn)階段技術人員在對聲信號特征信息提取中，應該重視對收集到聲信號處理工作，獲取準確的信息。

（三）獨立分量技術

獨立分量技術與其他兩種技術相比，具有一定的操作難度，在該技術研發(fā)前期，并沒有得到廣泛應用，往往在聲信號處理過程中，難以實現(xiàn)對有用信號的提取工作。近年來，科學技術飛速發(fā)展，設備更新?lián)Q代為獨立分量技術的應用提供了可靠的條件。該技術的原理較為簡單，在設備使用中，能夠在眾多領域得到應用，主要是以統(tǒng)計獨立作為首要原則，便于實現(xiàn)對信號的處理工作。在數(shù)據(jù)處理中，需要進行多次、大量的聲信號采集工作，以便于實現(xiàn)對信號的分辨。并且各部門應該重視自身能力的提升，制定合適的應對措施，實現(xiàn)對現(xiàn)有數(shù)據(jù)分量的辨別，從而獲取有用的信息。目前，該技術已經(jīng)在無人駕駛的快速水下航行體中得到廣泛應用，使用該技術，能夠獲取有用的信息，并且將其中存在的干擾源進行去除，并且整體操作較為簡單，能夠充分利用現(xiàn)有資源，實現(xiàn)對海域聲信號的處理工作。

獨立分量技術主要是通過對不同頻道信號的采集，從而判定信號干擾，實現(xiàn)對有用信號的分辨工作，并且結合較為先進的數(shù)據(jù)處理技術，有效分離不同獨立分量，將這些獨立分量進行去除，從而獲得有用的聲音信號。

四、結論

總而言之，現(xiàn)階段無人駕駛的快速水下航行體聲信號的研究工作已經(jīng)取得了較大的進步，在海洋資源探索與國防力量建設中有著廣泛的應用。近年來，研究人員在去噪聲技術、聲音特征信息提取技術以及獨立分量技術中取得了較大的進展，整體設備性能獲得了較大的提升。