基于浅海低频混响数据的海底粗糙界面参数反演

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    11904383
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    27.0万
  • 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:
    2022
  • 批准年份:
    2019
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2020-01-01 至2022-12-31

项目摘要

The extensive bottom roughness interface, as the necessary input parameter for reverberation, is difficult to fast acquisition and conventional bathymetric machine cannot satisfy the measurement precision. It is a big limit on capability analysis of active sonar to a large extent. Though reverberation is an exceptive interfering signal, it contains the lots of information of bottom roughness interface. So extracting such interface information from reverberation data is an effective means of remote sensing and proves a new ways to fast assessment of marine environment. The traditional reverberation model, which is based on empirical scattering theory, is severely limited when analyzing the contribution of roughness interface to reverberation field. So a new reverberation model based on the scattering which has clear physical mechanism is made to solve it. As a result, the full-wave reverberation model is based on Bass perturbation theory. The roughness interface is considered as "scattering source" in wave function, then solves it and gets sound scattering field and reverberation field. In this model, the bottom roughness interface is narrated as spectrum and characterizes backscattering strength, which provides the theory basis for extracting of bottom roughness. This research is based on the full-wave reverberation theory and the frequency dependency of backscattering due to bottom roughness interface is obtained in according with the frequency dependency of reverberation average strength and two-way propagation loss. Thereafter, the parameters of bottom roughness spectrum are extracted with clear and definite that the numerical relationship between bottom roughness spectrum and backscattering strength due to bottom roughness. Numerical simulation and experiment on sea will both give the proofs of the rationality of such method and the accuracy of the result.
海底粗糙界面是海底混响的主要散射源,很难实现大面积快速测量,而且常规海深测量仪的精度也很难达到混响计算所需的精度。浅海海底粗糙界面混响作为主动声纳的背景干扰,但同时也直接反映了海底粗糙界面的信息。基于经验散射理论的混响模型不能给出海底粗糙界面特征参数与混响声场的直接对应关系,不适合用于海底粗糙界面参数的混响反演。基于物理散射机理建立的全波动混响理论将海底粗糙界面用粗糙界面谱函数描述,给出其与混响声场的直接数值解析表达式,为海底粗糙界面的反演提供直接性的理论基础。在该模型中,海底粗糙界面各参数独立于其他环境参数,避免了参数耦合带来的反演结果的不确定性。这样,依据混响平均强度的频率特性与粗糙界面谱函数的频率特性强相关的特性,即可获取海底粗糙界面谱函数的频率特性,进一步实施分步反演粗糙界面谱函数的频率指数、相关长度和方差。

结项摘要

本项目面向海底厘米量级的随机起伏界面遥感技术,突破该界面难以直接快速测量的难点问题,提出了一种基于宽带混响数据的海底粗糙界面反演方法。该反演方法基于全波动混响理论模型开展。在该模型中,海底粗糙界面以统计模型的形式体现,独立于其他环境参数约束的波导衰减项,即海底混响强度可以描述为海底粗糙界面谱函数和波导衰减项的乘积。混响强度的频率特性由海底粗糙界面谱函数的频率特性和波导衰减项的频率特性共同决定。因此,基于宽带混响数据反演海底粗糙界面参数的关键在于对波导衰减项的准确估计,而对该参数的准确估计需要海底地声参数的准确先验知识。而直接表征海底地声参数的声速、密度和声吸收系数很难直接测量和反演准确,这里采用直接表征海底反射损失参数Q(f)和反射相移参数P(f)描述海底地声特性,从而准确估计波导衰减项,进而快速反演海底粗糙界面谱函数。在获取到该谱函数的频率特性之后,根据Goff-Jordan谱函数对各参数的敏感度差异,依次反演海底粗糙界面的频率指数项、方差和相关长度。该反演方法通过了海上试验验证。

项目成果

期刊论文数量(4)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(1)
专利数量(3)
噪声修正的混响反演海底反射系数幅值参数
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
    声学学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    殷丽君;吴金荣;侯倩男;莫亚枭;马力
  • 通讯作者:
    马力
浅海低频全波动混响水平纵相关模型
  • DOI:
    10.11990/jheu.202007062
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
    哈尔滨工程大学学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    侯倩男;吴金荣
  • 通讯作者:
    吴金荣
浅海低频集约参数混响强度模型
  • DOI:
    10.11990/jheu.202007061
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    哈尔滨工程大学学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    李鹏;侯倩男;吴金荣;郭圣明;马力
  • 通讯作者:
    马力
非完全深海声道环境下混响强度建模与分析
  • DOI:
    10.11990/jheu.201912045
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
    哈尔滨工程大学学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    殷丽君;吴金荣;郭圣明;张建兰;侯倩男;马力
  • 通讯作者:
    马力

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其他文献

浅海海底反射系数幅值参数的反
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    声学学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    侯倩男;吴金荣;尚尔昌;张建立;马力
  • 通讯作者:
    马力
浅海小掠射角的海底界面声反向散射模型的简化
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    物理学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    侯倩男;吴金荣
  • 通讯作者:
    吴金荣
负声速剖面的浅海混响平均强度垂直结构
  • DOI:
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  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    声学学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    侯倩男;吴金荣;马力;张建兰
  • 通讯作者:
    张建兰
声速剖面对浅海低频混响的影响规律研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    声学学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    侯倩男
  • 通讯作者:
    侯倩男
基于小斜率近似的深海海面混响
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
    物理学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    殷丽君;吴金荣;侯倩男;马力
  • 通讯作者:
    马力

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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

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          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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