郭英歌，陳晶晶，王潤田

（中國科學(xué)院聲學(xué)研究所東海研究站，上海 201815）

0 引 言

淺地層剖面儀（簡稱：淺剖）可以連續(xù)、實時地測繪航船正下方海底下約十米的地層剖面圖[1]，作為一種具有連續(xù)、快速、經(jīng)濟等優(yōu)點的遙測手段，正在海洋開發(fā)、水下工程、地質(zhì)調(diào)查中發(fā)揮重大的作用[2]。淺地層剖面儀通過發(fā)射換能器將較低頻率的聲波發(fā)出，聲波在海水與地層間傳播遇到聲阻抗界面，形成反射聲波，由接收換能器采集，最終輸出地層剖面結(jié)果。淺地層剖面設(shè)備通常使用單幀聲波探測某個方向底質(zhì)，需要等待最遠距離的目標回波到達接收端時，才能轉(zhuǎn)向下一個方向進行探測。深海探測中聲波一個來回需要數(shù)秒時長，這樣不僅會在接收端產(chǎn)生大量無效的海洋聲道數(shù)據(jù)，高航速的探測還會導(dǎo)致稀疏粗糙的海底探測結(jié)果，低航速的探測雖然可以得到較為精細的海底底質(zhì)探測結(jié)果，但會大大降低探測效率。高Ping率采集是指，為了提高探測效率，淺地層剖面設(shè)備快速連續(xù)地向海底發(fā)射聲波信號。淺海聲程較短，傳統(tǒng)的淺剖設(shè)備在較高Ping率的情況下也可以實現(xiàn)接收信號不混疊，所以淺海的Ping率提高不是主要問題。目前的設(shè)備多為單幀高Ping原理的淺地層剖面設(shè)備，如Teledyne集團的Parasound[3]。單幀高Ping探測的方式在一定程度上提高了淺剖的探測效率?；诓ㄊ纬煞椒ǖ南嗫匕l(fā)射可以形成多個方向的發(fā)射波束[4]，將不同方向波束以小延時連續(xù)高Ping率發(fā)射，在接收端對不同方向聲信號進行相關(guān)分離，可以更有效地提高聲吶探測效率。該方法在一個扇面小延時地連續(xù)發(fā)出信號，不同波束方向的聲信號行進距離不同，底質(zhì)分類及分層結(jié)構(gòu)存在差異，因此回波信號的能量大小不同，同時可能發(fā)生不同程度的混疊。這就要求設(shè)備在不同方向發(fā)出的信號即使在接收端發(fā)生頻域或時域的混疊，也可以被分離提取。擴頻信號可以實現(xiàn)多用戶共用一個頻帶。近些年擴頻信號在水聲領(lǐng)域的應(yīng)用越來越廣泛。郭璇等曾對m序列、Gold碼、Walsh碼三種具有代表性偽隨機編碼在深海聲探測中的應(yīng)用進行討論[5]。雖然這些偽隨機碼原理簡單，便于實現(xiàn)，但是編碼數(shù)目少，自相關(guān)及互相關(guān)特性不夠理想?；煦缧蛄谐跏贾得舾?，對應(yīng)序列非常多，且具有較好的相關(guān)特性，能夠有效實現(xiàn)混疊信號的分離，較偽隨機編碼更適合深海多波束高Ping發(fā)射系統(tǒng)。

1 信號模型

混沌系統(tǒng)是一種非周期、初值敏感、長期不可預(yù)測的非線性系統(tǒng)[6]，在時域上表現(xiàn)為隨機混亂現(xiàn)象，在頻域上表現(xiàn)為寬帶白噪聲特性；并且，混沌序列具有與偽隨機性信號相似的相關(guān)特性，即如圖1所示為強自相關(guān)性和弱互相關(guān)性，互相關(guān)性圖的歸一化幅值互相關(guān)結(jié)果除以互相關(guān)最大值的結(jié)果。

圖1 混沌序列的自相關(guān)特性與互相關(guān)特性Fig.1 The autocorrelation and cross-correlation properties of chaotic sequences

為選擇適合的混沌擴頻序列，首先必須分析它的統(tǒng)計特性，特別是相關(guān)函數(shù)，常見的混沌序列包括Logistic序列、Tent序列及Chebyshev序列等。中南大學(xué)的孫克輝等[7]通過混沌擴頻多用戶系統(tǒng)對多種混沌映射的性能進行了仿真，結(jié)果證明，上述3種混沌序列均具有優(yōu)良的擴頻性能、抗干擾性能和抗多徑性能。

混沌系統(tǒng)給出不同的初始值時，隨著時間的行進，它將呈指數(shù)形式變化，未來狀態(tài)無法預(yù)測，因此需要對不同初值的混疊序列根據(jù)一定規(guī)則進行篩選?；煦缧蛄行盘柡Y選的具體流程如下：

（1）在范圍為（0,1）內(nèi)，初始值以0.001為間隔取值，根據(jù)已選的映射原理，設(shè)定相應(yīng)的分形參數(shù)，從而產(chǎn)生對應(yīng)的混沌序列；

（2）根據(jù)映射結(jié)果的范圍和均值，調(diào)整混沌序列值范圍到[?0.5,0.5]；

（3）現(xiàn)在有大量冗余混沌序列。這里首先根據(jù)序列的自相關(guān)極大值進行篩選，即保留閾值Th0以上的序列；

（4）根據(jù)序列的互相關(guān)極大值進行篩選，篩選方式具體為：① 求取所有序列間相關(guān)系數(shù)；② 保留閾值Th1以下的相關(guān)系數(shù)；③ 根據(jù)此時第一個序列保留下來的相關(guān)系數(shù)，來尋找相關(guān)系數(shù)較小的序列。注意這里要保證最終選定序列之間的互相關(guān)系數(shù)都比較小。

常規(guī)的編碼方式先將混沌序列二值化，即將混沌序列的值與中值比較，如果大于中值轉(zhuǎn)換為1，小于中值轉(zhuǎn)換為0，再通過FSK、PSK等方式進行二進制調(diào)制。已知的m序列、Gold序列等偽隨機序列通常都是這樣調(diào)制；然而這種方法無法保留混沌序列原本極好的相關(guān)特性。本文使用的是一種混沌調(diào)制[8]，根據(jù)帶寬與頻率的關(guān)系，對序列進行調(diào)制。調(diào)制規(guī)則如下：

在整個學(xué)期的授課過程中，大部分教師僅僅按照介紹理論、建庫、建表、索引、查詢、視圖、存儲過程、觸發(fā)器、安全性的順序講授，沒有給學(xué)生帶來一個數(shù)據(jù)庫整體的建設(shè)印象，導(dǎo)致學(xué)生對SQL數(shù)據(jù)庫的印象是割裂的，往往只知道這一塊怎么建，那一塊怎么查詢，而不清楚建設(shè)數(shù)據(jù)庫的目的究竟是什么，建好的數(shù)據(jù)庫又可以與哪些軟件聯(lián)系起來，處于一種云里霧里的迷惑中，缺乏大局觀，導(dǎo)致自己作為數(shù)據(jù)庫管理員的角色代入感不夠，間接影響課程學(xué)習(xí)的積極性。

按照上述的編碼流程，分別用Logistic序列、Tent序列及Chebyshev序列各自產(chǎn)生四個不同的編碼序列，進行編碼序列的篩選及頻率調(diào)制，得到共12個混沌調(diào)頻編碼信號。

進行自相關(guān)運算，對不同序列的自相關(guān)旁瓣高度進行對比，經(jīng)統(tǒng)計自相關(guān)旁瓣高度如表1所示。由表1可知，Logistic自相關(guān)效果序列最差，Tent序列稍好，Chebyshev序列最優(yōu)。

對三種序列各自四個調(diào)頻編碼信號做互相關(guān)，經(jīng)過統(tǒng)計互相關(guān)方差數(shù)據(jù)如表2所示。由表2可以得到如下結(jié)論：Logistic序列的方差波動范圍較大，說明該序列互相關(guān)波動較大；Tent序列互相關(guān)值的波動次之；Chebyshev序列互相關(guān)方差最小，說明互相關(guān)值最為穩(wěn)定。

表1 三種序列的自相關(guān)旁瓣級對比Table 1 Comparison of autocorrelation sidelobe levels of three sequences

表2 三種序列的互相關(guān)結(jié)果方差對比Table 2 Variance comparison of cross correlation results of three sequences

通過以上分析可知，三種混沌序列生成的信號中，Logistic序列和Chebyshev序列的自相關(guān)及互相關(guān)特性均優(yōu)于Tent序列，其中Chebyshev序列相關(guān)特性最優(yōu)。因此Chebyshev序列是仿真及實驗選定的信號模型。

2 仿真測試

根據(jù)混沌序列信號的篩選流程，選擇2個64碼元序列，進行一定帶寬范圍內(nèi)的頻率調(diào)制，其中調(diào)制中心頻率f0=20 kHz，帶寬范圍B=7 kHz，設(shè)置信號采樣率fs=102 kHz。將兩個編碼調(diào)頻信號以不同幅值進行混疊，加入不同帶內(nèi)噪聲，進行匹配濾波提取，確定混疊的混沌信號位置，測試該序列抗混疊性能。帶內(nèi)噪聲是將高斯白噪聲通過頻帶范圍的帶通濾波器得到的干擾信號，根據(jù)此時信號與噪聲的能量比值得到此時的信噪比。

表3～5分別是在混疊信號與帶內(nèi)噪聲信噪比分別為0、?3、?6 dB，混疊兩個混沌信號長度分別為信號長度的1/2、3/4和全部混疊情況，兩個混疊信號能量比分別為0、3、6、9 dB時的分離情況，其中能量較小的信號是晚到達信號。表3～5中的錯誤率（Error Rate）是做了1 000次測試的定位錯誤概率，下文同。根據(jù)信號的帶寬及采樣率，接收信號采樣點間隔1/fs，定位錯誤是指通過匹配濾波提取信號時，與正確定位相比，錯位大于4個采樣點的情況。

表3 對0 dB信噪比的混疊信號定位錯誤率Table 3 Positioning error rate when SNR=0 dB

表4 對?3 dB信噪比的混疊信號定位錯誤率Table4 Positioning error rate when SNR=?3 dB

表5 對?6 dB信噪比的混疊信號定位錯誤率Table 5 Positioning error rate when SNR=?6 dB

通過表 3～5中數(shù)據(jù)結(jié)果看出混沌信號總體表現(xiàn)良好，混疊信號分離的正確概率隨著帶內(nèi)噪聲的能量增加而降低；混疊信號分離的正確概率隨著混疊信號的能量降低而降低。

3 實驗結(jié)果

具體實驗裝置布設(shè)如圖2所示，發(fā)射信號換能器的中心頻率提高到1.1 MHz，帶寬為200 kHz；信號源型號是Keysight 33500B；水聽器型號是TC4038；接收信號通過示波器采集，示波器型號是泰克MSO 2024B，此時采集信號的采樣率一般是發(fā)射信號頻率的數(shù)十倍，仿真測試時采樣率約是發(fā)射信號中心頻率的5倍。為保證試驗的有效性，在進行匹配濾波提取信號前，對數(shù)據(jù)進行降采樣以保證最終接收數(shù)據(jù)采樣率是6.25 MHz。實驗時水溫為13.5℃，根據(jù)1個標準大氣壓下水溫與聲速的關(guān)系，取水中聲速為1 461 m·s-1。

圖2 實驗裝置布設(shè)Fig.2 Arrangement of experimental equipment

在發(fā)射換能器端順序施加有一定延時的兩個不同的混沌調(diào)頻序列S1與S2，使用水聽器接收對應(yīng)信號，要適當(dāng)調(diào)節(jié)水聽器的位置以保證兩個序列S1與S2進行不同程度的疊加，通過示波器抓取混疊信號。水聽器除了接收到直達信號R1與R2，該信號分別對應(yīng)S1與S2序列的直達信號，還可以接收到水池后壁反射信號R1′與R2′，分別對應(yīng)S1與S2序列的反射信號。通過移動水聽器使得直達信號與反射信號形成不同程度的混疊。在接收信號中確認R1與R1′，或R2與R2′的到達時刻差，計算得到距離差，與已測量的水池反射壁和水聽器間距離進行對比，確認混疊分離結(jié)果的正確性。

圖3與圖4是水聽器與右水池壁距離為27 cm，直達信號中R2與水池壁反射的R1′混疊1/2長度的結(jié)果，兩圖中淺灰色部分為接收到的混疊信號，幅值較大的兩個部分為直達信號R1及R2，幅值較小的為水池壁反射信號R1′及R2′，那么混疊的部分即為R2與R1′，混疊部分幅值比約為7 dB，通過移動水聽器使得兩個序列混疊長度為序列總長度的1/2。圖3為序列S1的濾波結(jié)果，圖4為序列S2的濾波結(jié)果。R1到達點為4 006，R1′到達點為6 590，R2到達點為6 313，R2′到達點為9 221。圖中采樣率為6.25 MHz，可求得距離為27.9 cm及26.98 cm，與測量距離接近，混疊分離有效。

圖3 1/2混疊時信號S1的濾波結(jié)果Fig.3 Filtering results of signal S1 with 1/2 aliasing

圖4 1/2混疊時信號S2的濾波結(jié)果Fig.4 Filtering results of signal S2 with 1/2 aliasing

圖5與圖6是水聽器與右水池壁距離為30cm，直達信號中R2與水池壁反射的R1′混疊 3/4長度的結(jié)果，混疊部分幅值比約為6 dB。圖5為序列S1的濾波結(jié)果，圖6為序列S2的濾波結(jié)果。R1到達點為3 847，R1′到達點為6 448，R2到達點為6 771，R2′到達點為9 367，圖中采樣率為6.25 MHz，分別求得距離為30.34 cm及30.4 cm，與測量距離接近，混疊分離有效。

圖5 3/4混疊時信號S1的濾波結(jié)果Fig.5 Filtering results of signal S1 with 3/4 aliasing

圖6 3/4混疊時信號S2的濾波結(jié)果Fig.6 Filtering results of signal S2 with 3/4 aliasing

圖7與圖8是水聽器與右水池壁距離為34 cm，直達信號中R2與水池壁反射的R1′全部混疊的結(jié)果，混疊部分幅值比約為5 dB。圖7為序列S1的濾波結(jié)果，圖 8為序列S2的濾波結(jié)果。R1到達點為3 708，R1′到達點為 6 663，R2到達點為 6 621，R2′到達點為9 570，圖中采樣率為6.25 MHz，求得距離為34.54 cm及34.37 cm，與測量距離接近，混疊分離有效。

圖7 全部混疊時信號S1的濾波結(jié)果Fig.7 Filtering results of signal S1 with all aliasing

圖8 全部混疊時信號S2的濾波結(jié)果Fig.8 Filtering results of signal S2 with all aliasing

通過對兩個不同編碼的序列進行不同長度的混疊分離實驗，可以看出調(diào)頻混沌序列具有良好的自相關(guān)特性，濾波提取結(jié)果非常容易分辨。在幅值相差7 dB以上，也可以正確分離。

4 結(jié) 論

深海多波束高 Ping發(fā)射是將不同方向的信號以小延時連續(xù)發(fā)射出去，由于海底環(huán)境及底質(zhì)情況的不同，極有可能出現(xiàn)不同方向回波信號混疊的情況。本文使用混沌序列分離混疊信號。常見的三種混沌序列Logistic序列、Tent序列及Chebyshev序列都有良好的自相關(guān)特性及擴頻特性，其中Chebyshev序列性能最優(yōu)。由于混沌序列初始值敏感，對應(yīng)序列非常多，本文確定了序列篩選流程，使用連續(xù)相位的調(diào)頻方式，達到最優(yōu)擴頻效果，并通過仿真測試及水池實驗對兩個不同編碼的混沌序列進行了混疊分離，實現(xiàn)了混沌調(diào)頻編碼信號的有效混疊分離。這種編碼及調(diào)制方式可以分離多個方向的回波信號，有效提高深海底質(zhì)探測效率。