水声信号处理中若干研究方向的现状及发展趋势
孙 超，杨益新
（西北工业大学声学工程研究所，西安 710072）
1 引言
水声信号处理领域的早期研究成果大多是数学专业出身的科学家完成的，研究工作植根
于对声及其特性的物理和数学观察与分析。作为一门交叉学科，近年来，水声信号处理研究
领域也伴随着自适应信号处理、传感器阵列，以及检测与估计理论中的进展而发展。同时，
对海洋环境中多种现象的物理机理探究，促使水声信号处理领域研究成果逐步得到应用。
水声信号处理涉及广泛的研究课题，国内外对该领域的研究工作进展做过各种形式的综
述。典型的有1998年发表于IEEE信号处理杂志的一组题为《水声信号处理的过去、现在
与将来》的专稿[1]，而国内则于2006年在《物理》杂志发表了一组题为《声纳技术及其应
用专题》的文章[2-9]。受时间、篇幅以及作者能力所限，本文将只对水声信号处理研究领域
中有限的几个研究方向上的研究进展进行归纳总结。
2 被动定位—匹配场技术
20世纪80年代以来，被动定位技术中的重要发展就是在信号处理算法中加入了声传播
模型，主要用于估计一个辐射源的距离和深度（以及方位）。这种处理方法称作匹配场处理
（Matched Field Processing—MFP）。MFP的核心就是对常规的一维平面波波束形成进行推
广，使其能够对海洋中的点声源进行三维定位。一维平面波波束形成只能使基阵在方位上进
行扫描，使其在所有可能的源方位上与测量数据进行“匹配”，并寻找其中相关程度最大处
的参数值作为目标方位估计。在三维匹配场波束形成中，基阵能够对不同的目标参数（距离、
深度、方位）组合进行描述，寻找其与测量数据匹配程度最大的参数值，认为是目标的位置
参数估计。
MFP的发展与海洋中声传播建模的进展是并行的。当Clay研究模态传播时，他最早发
现了波导模型、基阵和信号处理之间的密切关系[10]。尽管他没有提到信号源定位或层析，
但他清楚地建立了模态表示、传播和基阵处理之间的相互关系。Hinich是第一个用垂直阵研
究目标定位的人[11]。他推导了模态幅度系数和信号源深度的最大似然方程和克拉美罗界
（Cramer Rao Bound—CRB）。因为对噪声使用了零均值高斯噪声模型，他推导的估计器等
同于线性化的最小方差估计器。该处理器对多普勒失配较敏感，特别是使用长积分间隔的时
候。Bucker意识到了这一点，并构造了一个二次型检测器，以降低这一敏感度。更重要的
是，他使用了现实的环境模型，引入了模糊表面的概念，并证明了波场含有足够的成份来进
行反演、定位。Bucker被认为是最早将MFP表示成现在使用的形式的人，他给出的检测因
子本质上就是现在所说的“常规MFP”[12]。
在随后的20余年时间里，MFP有了长足发展。Tolstoy于1993年出版的专著[13]以及
Baggeroer等人发表在J. Oceanic Eng.上的综述文章[14]对此之前在MFP研究领域所做的工
作进行了很好的总结与论述。早期的工作集中在浅海水域，主要关心的是各种方法对失配的
敏感程度。试验研究主要采用垂直线列阵，工作频率较低，作用距离从几公里至上百公里。
在处理方法上，自适应的最小方差无失真响应（Minimum Variance Distortionless Response—
MVDR）技术被引入到MFP中，并给出了较之常规线性的MFP处理器（Bartlett处理器）
1更好的性能。除了直接将接收声场数据与通过模型计算得到的拷贝场进行匹配以获得目标位
置信息外，还发展了匹配模处理方法并在多种实验条件下得到了验证。
与此同时，对宽带MFP的报道也相继出现[15-20]。Jesus将匹配模技术应用到宽带的瞬
态信号中，并对实验数据进行了分析处理。Brienzo和Hodgkiss[17]以及Knobles和Mitchell[18]
则对深海匹配场实验的宽带处理方法进行了研究并得到了实验结果。同时，有研究者将其它
研究领域的信号处理方法引入到MFP当中，提出了新的处理算法[21-24]。
由于在MFP中使用的模型需要海洋和海底物理特性及参数的准确的先验知识，而这些
知识的准确获取存在一定的困难，近年来，有研究者开始了基于基阵接收数据的MFP方法
研究，以建立新的源定位方法，去除原有MFP方法对海洋环境完备知识的依赖。这就是所
谓的数据驱动MFP方法。Hursky等人[25]利用实验数据分析得到的结果表明，这种方法在
稳健程度与定位精度和处理增益之间的折衷上，提供了一定的灵活性。
传统的匹配场处理技术主要应用于低频被动源的检测与定位。近年来，在主动声呐中也
出现了利用MF技术的源深度估计研究。Hickman和Krolik[26]将MFP技术应用到一个主动
声呐和一个水平接收基阵，估计浅海环境中一个漂浮散射体的深度。与被动MFP技术一样，
主动MFP中对源的定位仍然基于多径传播的数值建模。然而，与被动MFP中源距离的估计
严格地依赖于相对的模态相位建模不同，在主动MFP中，源的距离近似地从传播时间的测
量值得到。所以，他们提出的匹配场深度估计（Matched Field Depth Estimation — MFDE）
方法不需要知道复的相对多径幅度的信息，但也依赖于未知的散射特性。在这种方法中，通
过对深度有关的相对时延和多径之间垂直角度散布的建模，来实现对源的深度估计。
在MFP处理中，随着频率的升高，大多数方法都对起伏和不确定性变得更加敏感，其
结果是，对1kHz以上频率上的MFP研究很少，并且人们有种感觉，就是数kHz以上MFP
方法就不能再使用了。最近，Hursky等人[27]在美国沿岸不同的浅海区进行了水声通讯实验，
研究结果表明，即使在8～16kHz的频率段内仍能观察到明显的多径结构。并且，证明了模
基处理可以用于这些频率上远至数千公里距离上的源定位。
国内较早开展匹配场被动定位技术研究的是中国科学院声学研究所和中船重工第715
研究所，随后有西北工业大学等单位也开展了相关研究工作[28-34]。
3 合成孔径技术
传统的侧扫声呐成像分辨率受发射阵尺寸、发射信号频率以及作用距离等限制，成像精
度不是很高，在一些高分辨应用中不能达到要求，因此人们将合成孔径雷达原理推广到水声
领域，出现了合成孔径声呐（SAS — Synthetic Aperture Sonar）。SAS是一种新型高分辨水下
成像声呐，可以用于水下目标的探测和识别、海底测量、水下考古和搜寻水下失落物体等，
尤其可以进行高分辨海底测绘，对数字地球研究具有重要意义。
SAS的基本原理是利用小孔径基阵的移动，通过对不同位置接收信号的相关处理，来
获得移动方向（方位方向）上大的合成孔径，从而得到方位向的高分辨力。从理论上讲，这
种分辨力和探测距离无关。直观地说，与目标之间的距离越远，合成孔径长度就越长，合成
阵的角分辨率就越高，从而抵消了距离增大的影响，保持了方位向分辨力不变。
合成孔径声呐自20世纪50年代出现以来，至今已获得飞跃式发展。Walsh在1969年
第一次对SAS进行了描述[35]。1973年，Sato、Ueda和Fukoda给出了首次合成孔径实验结
果[36]。在1975年，Cutrona发表论文对使用真实孔径的声呐和使用合成孔径的声呐成像性
能进行了比较，得出的结论是SAS系统可以在很低的频率下进行工作[37]。从此以后，SAS
技术才变得慢慢成熟起来，但由于介质的不稳定性、拖体速度的限制以及平台运动误差的影
响，SAS发展相当缓慢。70年代和80年代由于相关性研究的发展减轻了人们对海洋媒质的
2担心，并且发现其它问题也不是不可能逾越的。1990年，由欧共体资助欧洲开始进行实时
SAS系统的研究工作。目前，他们开发的ACID系统[38]及其改进的SAMI系统[39]成功地
进行了海试，获得了相当好的合成孔径声呐地貌图像。美国Raytheon公司组织研制的DARPA
SAS系统[40]应用于对水雷进行探测和识别，在1km的距离上分辨率能达到10cm。
但合成孔径声呐作为一种水下成像设备，受水下复杂条件的影响，有不同于合成孔径雷
达（Synthetic Aperture Radar-SAR）的特点。首先是声传播信道的非理想性比合成孔径雷达
中电磁波传播的严重；其次是声呐拖体的运动稳定性比合成孔径雷达要差得多；再者，因为
声速大大低于电磁波在空间的传播速度，从而大大限制了拖体运动的速度；最后，由于声呐
中常采用宽带信号而使雷达中的一些窄带信号处理方法在合成孔径声呐中不再适用，需对已
有的算法进行改进或研究新的算法。这正是合成孔径声呐研究极富挑战性之所在。
从1990年开始，Zakharia、Chatillon和Bouhier就开始研究合成孔径的宽带和窄带方法
[41]。他们提出宽带处理无论在理想的还是干扰的运动中都可以提供好的分辨率。他们指出，
即使在宽带处理中，当侧扫声呐的未知运动的幅度与波长同阶时，图像的质量还是会受到很
大影响。1992年，Rolt和Schmidt针对方位图像模糊度即假目标问题，提出了缩短孔径处理
方案[42]。他们提出，方位模糊度并不能通过声呐波束的零点而完全消除，这将给图像质量
带来一定的影响，方位向的假目标可以通过空间处理来减少，即在合成孔径的过程中，强调
可获得的合成孔径长度的中心部分，而弱化末端部分的影响。Johnson等人在1995年，又针
对声呐的小于一个波长的摆动，提出了一种适用于宽带合成孔径声呐的技术[43]。研究表明，
在观测域内没有强目标的情况下，只要任意两个采样点之间偏离直线路径的位移不超过波长
的1/4，就可以通过回波数据的统计特性估计出适当的位移误差。1997年，Gough和Hawkins
对各种成像算法的效率和稳定性给出了比较结果[44]。与此同时，Pinto为了达到双倍成像率，
对不同的频率和发射位置进行了讨论，得出了可行的方案[45]。同一时期，Chatillon等在海
洋环境下，成功地进行了利用合成孔径技术对海床进行制图和成像的试验[39]。这次试验表
明，在现实的条件下，低频宽带合成孔径声呐成像和测绘系统是可行的。
干涉合成孔径声呐（Interferometric Synthetic Aperture Sonar — InSAS）是从干涉合成孔
径雷达技术发展而来的[46,47]，通过在合成孔径声呐系统中的垂直方向上增加一副（或多副）
接收基阵，通过比相测高的方法得到场景的高度信息，从而得到场景的三维图像[48-50]。由
于具备了SAS分辨率与成像距离和工作频率无关的优点以及干涉测深精度高的优点，InSAS
近年来在国际上发展迅速。1992年IEE雷达与声呐杂志就有InSAS的水池试验结果报道，
1998年美国研制的DARPA合成孔径声呐具备干涉测深的功能，2000年法国
Thomson-Marconi公司的IMBAT3000也有InSAS功能。近年国外还报道了许多轨道InSAS。
国内对SAS的研究始于“九五”期间，国家“863”计划于1997年支持中科院声学所
和中船重工第715研究所联合开展合成孔径声呐的研究与试验工作，海军工程大学、哈尔滨
工程大学等单位也相继开展了合成孔径声呐相关理论与技术的研究工作[51-57]。“十五”期
间，InSAS研究正式起步，并且得到了国家“863”计划的支持。
4 拖曳线列阵的研究
低频大孔径的拖曳线列阵是现代声呐技术发展的主要方向之一。由于拖曳线列阵的孔径
可以做得很大，从而充分利用信号场的相干性，以获得高的处理增益，对于拖曳线列阵的研
究早在20世纪初期就已经开始[58,59]。但是，由于在使用过程中阵形较难保持期望的形状，
拖曳阵的信号处理较之常规固定结构声接收基阵的信号处理方法复杂，直到最近的30多年
中才真正发展起来。
3