基于非线性贝叶斯理论的水声信号频散特征被动反演方法技术

本发明专利技术涉及一种基于非线性贝叶斯理论的简正波频散曲线被动反演方法，从统计角度定性和定量的分析反演结果的不确定性，为反演结果的可信度提供参考。首先利用噪声干涉仪技术与简正波分离技术，被动提取各阶水声信号的频散特征，然后利用自适应单纯形法模拟退火算法开展海底参数的反演，给出各个反演参数的边缘概率分布，为反演结果的准确性提供评判参考。

【技术实现步骤摘要】
基于非线性贝叶斯理论的水声信号频散特征被动反演方法
本专利技术属于水声信号频散特征被动反演方法，涉及一种基于非线性贝叶斯理论的水声信号频散特征被动反演方法，将贝叶斯理论应用于水声信号频散特征提取并被动反演中，从而为被动反演结果的准确性提供评判依据。
技术介绍
文献《Characterizingtheseabedbyusingnoiseinterferometryandtimewarping》给出了一种基于海洋环境噪声信号的水声信号频散特征被动提取方法，并将其应用于地声参数反演中。首先利用海洋环境噪声信号提取两点之间的时空互相关函数，通过对互相关函数做warping变换分离不同阶模态信号，进而得到水声信号各阶简正波的频散特征，最后利用频散特征对地声参数进行了反演。论文虽然给出了海底参数反演结果，但是反演的基底参数不理想，与主动反演结果差异较大，此外，该论文没有对参数的不确定性进行分析，无法评价反演结果的可信度。
技术实现思路
要解决的技术问题为了避免现有技术的不足之处，本专利技术提出一种基于非线性贝叶斯理论的水声信号频散特征被动反演方法。技术方案一种基于非线性贝叶斯理论的水声信号频散特征被动反演方法，其特征在于步骤如下：步骤1、利用噪声干涉仪技术与简正波分离技术，被动提取各阶水声信号的频散特征：根据噪声干涉仪技术，空间两点噪声场互相关函数的导数用两点之间的因果格林函数与反因果格林函数之和表征：其中C(τ,r1,r2)，G(τ,r1,r2)和G(-τ,r1,r2)分别为r1,r2两点间噪声场时空互相关函数、因果格林函数与反因果格林函数，τ为时延；通过对互谱密度函数C(ω,r1,r2)做反傅里叶变换得到噪声场时空互相关函数C(τ,r1,r2)：其中为反傅里叶变换，C(ω,r1,r2)为r1,r2两点间噪声场互谱密度函数；通过对两个水听器接收的声压信号求数学期望得到互谱密度函数：C(ω,r1,r2)＝E[P(ω,r1)P*(ω,r2)]其中P(ω,r1)和P*(ω,r2)分别为第一个水听器在角频率ω处的复声压以及第二个水听器在角频率ω处的复声压共轭，采用Warping变换来进行简正波分离，Warping变换之后的噪声场时空互相关函数W(τ,r1,r2)为：其中h(t)为warping算子：tR为信号起始时间，tR＝R/c，R和c分别为两水听器间距以及水中声速；步骤2、利用自适应单纯形法模拟退火算法开展海底参数的反演，给出各个反演参数的边缘概率分布：随机变量d和m分别表示观测数据向量和模型参数向量，N和M则分别表示向量d和m的变量个数；根据贝叶斯定理，d和m的关系表示为：其中，P(m|d)为后验概率密度；P(d|m)为条件概率。P(m)和P(d)为模型参数向量和观测数据向量的先验概率；构建代价函数：其中dk为第k阶模态的实测频散曲线，dk(m)为参数向量下第k阶模态的理论频散曲线，Nk为第k阶模态频散曲线上取样的数量；结合先验概率的代价函数φ(m)为：φ(m)＝E(m)-logeP(m)最大后验概率分布和一维边缘概率密度分布(MPD)P(mi|d)用下式表征：P(mi|d)＝∫δ(mi-m′i)P(m′|d)dm′其中就是使()内达到最小值时的变量的取值。所述互谱密度函数：对两个水听器接收的噪声信号做傅里叶变换得到各个频率点的声压值，第一个水听器处的声压值与第二个水听器处的声压值的复共轭二者相乘即得到两点间互谱密度：其中pj(ω,r1)和pj(ω,r2)分别为第一个和第二个水听器接收的第j个快拍信号的频域声压解，J为快拍的总数，pj(ω,r1)可以通过对第j个快拍信号xj(t)做傅里叶变换得到。有益效果本专利技术提出的一种基于非线性贝叶斯理论的简正波频散曲线被动反演方法，从统计角度定性和定量的分析反演结果的不确定性，为反演结果的可信度提供参考。首先利用噪声干涉仪技术与简正波分离技术，被动提取各阶水声信号的频散特征，然后利用自适应单纯形法模拟退火算法开展海底参数的反演，给出各个反演参数的边缘概率分布，为反演结果的准确性提供评判参考。附图说明图1：基于非线性贝叶斯理论的水声信号频散特征被动反演实施方案图图2：实验站点与实验期间海水声速图3：(a)噪声场时空互相关函数及其(b)时频图图4：(a)warping变换之后的噪声场时空互相关函数及其(b)时频图(c)单阶噪声场互相关信号波形(d)实测数据提取的各阶模态频散曲线图5：各个参数边缘概率分布具体实施方式现结合实施例、附图对本专利技术作进一步描述：图1给出的是基于非线性贝叶斯理论的水声信号频散特征被动反演流程，具体实施如下：先对空间两点噪声信号做互相关得到两点间噪声场互谱密度函数，进而得到两点间时空互相关函数；再对时空互相关函数做warping变换分离不同阶模态信号，提取各阶模态的频散曲线；最后利用水声信号频散特征构建贝叶斯反演框架，对地声参数进行反演，最终给出反演的各参数的一维边缘概率分布，评价反演结果是否可信。专利技术通过以下几个步骤完成：(a)利用噪声干涉仪与简正波分离技术提取水声信号频散特征根据噪声干涉仪技术可知，空间两点噪声场互相关函数的导数可以用两点之间的因果格林函数与反因果格林函数之和表征：其中C(τ,r1,r2)，G(τ,r1,r2)和G(-τ,r1,r2)分别为r1,r2两点间噪声场时空互相关函数、因果格林函数与反因果格林函数。事实上，通常空间两点的互相关函数比其导数能够更好的表征声场格林函数，所以通常更多采用两点噪声场互相关函数，而非其导数来近似声场格林函数。噪声场时空互相关函数C(τ,r1,r2)可以通过对互谱密度函数C(ω,r1,r2)做反傅里叶变换得到：其中为反傅里叶变换，C(ω,r1,r2)为r1,r2两点间噪声场互谱密度函数，互谱密度函数可以通过对两个水听器接收的声压信号求数学期望得到：C(ω,r1,r2)＝E[P(ω,r1)P*(ω,r2)](3)P(ω,r1)和P*(ω,r2)分别为第一个水听器在角频率ω处的复声压以及第二个水听器在角频率ω处的复声压共轭。实际数据处理中，互谱密度函数可以通过如下步骤获得：对两个水听器接收的噪声信号做傅里叶变换得到各个频率点的声压值，第一个水听器处的声压值与第二个水听器处的声压值的复共轭二者相乘即可得到两点间互谱密度：其中pj(ω,r1)和pj(ω,r2)分别为两个水听器接收的第j个快拍信号的在角频率ω处的复声压，pj(ω,r1)可以通过对第j个快拍信号做短时傅里叶变换得到，J为快拍的总数。由于海洋波导中接收的信号是典型的多分量信号，如果传播距离不够远的话不同阶模态在时频域会混叠，无法直接对其本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于非线性贝叶斯理论的水声信号频散特征被动反演方法，其特征在于步骤如下：/n步骤1、利用噪声干涉仪技术与简正波分离技术，被动提取各阶水声信号的频散特征：/n根据噪声干涉仪技术，空间两点噪声场互相关函数的导数用两点之间的因果格林函数与反因果格林函数之和表征：/n

【技术特征摘要】
1.一种基于非线性贝叶斯理论的水声信号频散特征被动反演方法，其特征在于步骤如下：
步骤1、利用噪声干涉仪技术与简正波分离技术，被动提取各阶水声信号的频散特征：
根据噪声干涉仪技术，空间两点噪声场互相关函数的导数用两点之间的因果格林函数与反因果格林函数之和表征：



其中C(τ,r1,r2)，G(τ,r1,r2)和G(-τ,r1,r2)分别为r1,r2两点间噪声场时空互相关函数、因果格林函数与反因果格林函数，τ为时延；
通过对互谱密度函数C(ω,r1,r2)做反傅里叶变换得到噪声场时空互相关函数C(τ,r1,r2)：



其中为反傅里叶变换，C(ω,r1,r2)为r1,r2两点间噪声场互谱密度函数；
通过对两个水听器接收的声压信号求数学期望得到互谱密度函数：
C(ω,r1,r2)＝E[P(ω,r1)P*(ω,r2)]
其中P(ω,r1)和P*(ω,r2)分别为第一个水听器在角频率ω处的复声压以及第二个水听器在角频率ω处的复声压共轭，采用Warping变换来进行简正波分离，Warping变换之后的噪声场时空互相关函数W(τ,r1,r2)为：



其中h(t)为warping算子：
tR为信号起始时间，tR＝R/c，R和c分别为两水听器间距以及水中声速；
步骤2、利用自适应单纯形法模拟退火算法开展海底参数的反演，给出...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨益新，周建波，
申请(专利权)人：西北工业大学，
类型：发明
国别省市：陕西;61