基于海洋环境噪声中头波相关性的海底声速反演方法

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AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    11804222
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    26.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    A2302.水声和空气动力声学
  • 结题年份:
    2021
  • 批准年份:
    2018
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2019-01-01 至2021-12-31

项目摘要

Geoacoustic inversion for the seabed has great military and civilian value. Conventional methods of geoacoustic inversion usually use controlled sources. However, recent studies show that the geoacoustic parameters can be passively extracted from ocean ambient noise. This project proposes a seabed sound speed inversion method based on the head wave correlations (from cross-correlation between critical angle reflection wave and head wave, and cross-correlation between head wave and head wave) in ocean ambient noise. This project synthetically studies the following three aspects using sound field modeling, numerical simulation and experimental analysis: (1) The physical mechanism and theoretical formula for the passive extraction of head wave correlations by horizontal and vertical arrays. (2) The reason why the vertical array has better inversion result than that of horizontal array with the same array aperture and array element spacing. (3) Inverting the seabed sound speed using the minimum variance distortionless response (MVDR) beamforming algorithm. The method proposed in this project has the advantages of accurate inversion of sound speed, insensitivity to time-varying properties of ocean, model-free, economy, concealment, large-scale and long-term measurement and environmental protection. The study results will enrich the basic research of head wave correlations in ocean ambient noise, and provide theoretical support for the implementation of a large-scale and long-term sea experiment in the future.
海底地声参数反演具有重大的军事及民用价值。传统的海底地声参数反演方法通常使用受控声源,然而近年来的研究表明可以通过天然存在的海洋环境噪声被动提取地声参数。本项目提出一种基于海洋环境噪声中头波相关性(由临界角入射的全反射波与头波的互相关,以及头波和头波的互相关产生)的海底声速反演方法,综合运用声场建模、数值仿真和实验分析等手段,研究利用水平阵和垂直阵被动提取头波相关性的物理机制和理论公式,同时分析相同阵列孔径和阵元间距的垂直阵反演海底声速效果优于水平阵的原因,并展示利用最小方差无损估计(MVDR)波束形成算法提取头波相关性并反演海底声速的效果。本项目提出的方法具有反演速度准确、对水体变化不敏感、不基于模型、经济、隐蔽、可大范围长时间测量、环保等优点,研究成果将丰富海洋环境噪声中头波相关性的基础研究,为今后大范围、长时间海试实验的实施提供理论支持。

结项摘要

海底地声参数反演具有重大的军事及民用价值。传统的海底地声参数反演方法通常使用受控声源,然而近年来的研究表明可以通过天然存在的海洋环境噪声被动提取地声参数。本项目提出一种基于海洋环境噪声中头波相关性的海底声速反演方法,综合运用声场建模、数值仿真和实验分析等手段,研究利用水平阵和垂直阵被动提取头波相关性的物理机制,分析相同阵列孔径和阵元间距的垂直阵反演海底声速效果优于水平阵的原因,展示利用最小方差无损估计(MVDR)波束形成算法提取头波相关性并反演海底声速的效果,并研究在实际复杂海洋环境中提取头波相关性并反演海底声速的可行性。结论表明:(1)头波相关性由海表面噪声到不同接收器的全反射波与头波的互相关以及头波与头波的互相关得到,位于海表面圆环内的噪声源长时间累积使得能量较弱的头波相关性提取成为可能;(2)头波相关性反演海底声速所得的声速分辨率由其在不同类型阵列噪声互相关函数时域波形中的斜率随声速的变化率决定,相同阵列长度及阵元间距的垂直阵列将比水平阵获得更高的声速分辨率;(3)相比于常规波束形成算法,基于最小方差无损响应(MVDR)自适应波束形成算法提取头波相关性,可以提高海底声速的分辨率。此外,完成了实际复杂海洋波导环境下提取头波相关性并反演地声参数的相关研究,理论证明浅海波导水体任意声速剖面、深度分层海底环境下可以提取头波相关性,但其到达角度与到达时刻随水体声速变化,进而可以利用到达角度与到达时刻信息反演环境参数。本项目提出的方法具有反演速度准确、对水体变化不敏感、不基于模型、经济、隐蔽、可大范围长时间测量、环保等优点,研究成果将丰富海洋环境噪声中头波相关性的基础研究,为今后大范围、长时间海试实验的工程实施提供理论支持。

项目成果

期刊论文数量(3)
专著数量(0)
科研奖励数量(4)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Head wave correlations in layered seabed
层状海底的头波相关性
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
    The Journal of the Acoustical Society of America Express Letters
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Jie Li;Martin Siderius;Peter Gerstoft;Jun Fan;Lanfranco Muzi
  • 通讯作者:
    Lanfranco Muzi
Inversion of head waves in ocean acoustic ambient noise
海洋声学环境噪声中头波的反演
  • DOI:
    10.1121/10.0000925
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    Journal of the Acoustical Society of America
  • 影响因子:
    2.4
  • 作者:
    Li Jie;Gerstoft Peter;Siderius Martin;Fan Jun
  • 通讯作者:
    Fan Jun

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其他文献

陕西安康山区退耕户的复耕意愿及影响因素分析
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    --
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    --
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  • 通讯作者:
    黎洁

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浅海头波激励下的掩埋目标声散射特征研究
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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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