[发明专利]一种基于深度学习的漂流式浅海局部地声参数预测方法

权利要求书

1.一种基于深度学习的漂流式浅海局部地声参数预测方法，其特征在于，具体包括如下步骤：

S1，采用漂流方式获取海底反射数据；

S2，对由步骤S1采集到的原始海底反射数据进行预处理；采用基于深度学习的时域滤波方法去除噪声信号，基于多通道自相关度机制神经网络提取有效信号，再基于几何声波传播模型根据信号到达时间区分反射波和直接到达波，获取实际的海底反射信息；

S3，基于积分变换法和待定系数法构建二维海底反射信息数据集；

S4，在步骤S3中建立的二维海底反射信息数据集上训练多通道自相关度机制神经网络；再将步骤S2中提取的实际海底反射信息输入收敛后的多通道自相关度机制神经网络，网络输出即是海底反射信息对应的海底地声参数。

2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的漂流式浅海局部地声参数预测方法，其特征在于，步骤S1具体包括如下步骤：

S1.1，采用电火花声源和球形声源作为激发声源，以获得频带范围为1-10 kHz的声源信号；

S1.2，将船只航行到目标实验站位，连接并调试数据采集设备，在船舷处将倾斜接收阵放入水中，并使用GPS测量仪记录此时的位置，然后利用声速剖面仪进行声速剖面数据测量；将电火花声源沉放到深度，由船只拖动声源完成水平方向上的移动，使船只行进至倾斜接收阵附近，关闭发动机；

S1.3，声源在船漂流时连续发射尖脉冲信号，间隔秒，声源与倾斜接收阵水平距离为米，，是测量水平距离的次数，第个接收器阵元的深度为米，是接收器阵元的个数,；当和一定时，通过搭载声源的调查船在海流作用下的移动，使声源在不同水平位置上激发，改变声源与倾斜接收阵距离，并用倾斜接收阵进行接收；持续分钟后，关闭声源并开启船只发动机，使声源回到倾斜接收阵附近，再次关闭发动机；进行电火花声源的宽掠射角海底声反射数据的采集，回收电火花声源，船只开机返回倾斜接收阵处；更换声源为球形声源，进行球形声源的宽掠射角海底声反射数据的采集，回收球形声源，船只开机返回倾斜接收阵处；利用声学释放器释放倾斜接收阵和采集设备，待其浮至水面后，打捞至船上，并导出实验数据。

3.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的漂流式浅海局部地声参数预测方法，其特征在于，步骤S2具体包括如下步骤：

S2.1，对采集到的原始数据进行预处理，将数据二进制化再将数据切割并过滤掉无效信号，保留有效信号；

S2.2，对单一通道的实验数据进行处理，由空间几何关系计算确定第个接收器阵元的深度；是声源的深度，是根据GPS坐标计算的声源与倾斜接收阵水平距离，设声源与第个接收器阵元的直线距离为米，设点到声源和第个接收器阵元的直线距离分别是和，声源和第个接收器阵元到海底的竖直距离分别为和，由几何关系可以得到以下公式：

（1）；

（2）；

（3）；

由公式(1)、公式(2)和公式(3)，分别建立和的关系，再根据直接到达波和反射波的到达时间和传播距离，得到如下关系：

（4）；

其中，是声速，是直达波传播用时，是反射波传播用时。