大学青年托举工程项目申报书

20XX年青年人才托举工程申报单位 填报日期一、本申报书为评审工作的主要依据之一，申报单位必须保证三、申报书中需有反映支持青年科技人才的能力基础概述，时间范围原则上为近三年（2017年至今），请以客观事实、数据、案四、申报书中的年度考核指标应根据工作计划的内容确定，要项目基本情况20XX年度项目联系方式出生年月汉水声工程无自何年何月至何年何月教育实验学院本科生航海学院研究生维多利亚大学地球海洋学院联合培养博士生航海学院助理研究员果有：（2）揭示了大深度接收信号的频率-距离干涉条纹形成的物理机理，基于射简正波耦合模型提出了条纹迹的计算方法，与波动方程仿真和海上实验结果完全吻合；提出了基于频率-距离干涉条纹的目标深度快速估计理论与技术，实现了低（4）将基于深海大深度声场特性的水下弱目标远程被动探测方法应用于6000米），项目工作方案潜艇作为海洋中最具威胁的战略性武器，是国际上“蓝色圈地”运动的重要支撑力量之一。由于潜艇隐身性能的飞跃发展和深海声影区的存在，导长期的、持久的对潜警戒手段，在深远海活动的水面舰艇、航母编队等将遭受潜艇的巨大威胁。任何一种新的水下目标探测手段，都必须建立在坚实的水声物理基础之上。因此，近几年国内外学者开展了大量有关深海声信道的基础和应用研究，旨在利用稳定的声信道实现远距离目标探测。其中，位于深海大深度的水听器与近海面目标之间的直达波声传播信道由于具有传播距ReliableAcousticPathSystem）、移动的可靠声路径系统探测SHARK专项规划》明确提出了发展深远海高新科技技术的战略目标，以使我国具备抵御来自深海领域敌对威胁的能力。申请人近六年来一直开展的基于大深度声场特性的目标远程被动探测技术研究，总体目标是实现在深远海对水下目标实施大范围、持续、隐蔽地远程警戒，为海上通道安全、海上战略支点、利益攸关区提供水下目标的实时预警信息，符合国家重大战略需求。尽管申请人对深海大深度的声场特性与探测方法开展了深入研究，并通过实验数据和时空变化的复杂声场环境中，还必须突破环境宽容度高的水面/水下目标深(a)潜标两次布放的位置ACCOMSVLABuoyRAPVLAAcousticApe时间模拟潜艇目标一-0-07.5距离(km)(b)潜标结构示意图(c)试验数据处理结果图1美国2007年夏季菲律宾海试验结果将为申请人的深远海目标探测研究方向提供包括原理、杨坤德教授一直致力于水下安静型目标探测方面的基础性和创新性研究，曾主持总装重大创新、国家重大专项等项目30余项，千万级项目5长期从事水声物理场及其应用等方面的研究工作。杨坤德教授负责对申请人的大深度物理场特性研究方向提供具体指导，并提供海上试验平台，包括深海试验及大深度潜标系统，助力被托举人的技术应用。项目研究目标是提出深海大深度接收条件下的水面/水下目标自主深度分类技术，为突破无人值守条件下分辨水面舰船和水下弱目标的难题提供新的突破水下弱目标深度、速度、声源级等参数及其变化率的估计方法，从水面/水下目标参数特征进行深度分类，并突破自主工作能力。针对水下弱信号信噪比很低、背景干扰很强的条件，研究自适应干扰抑制方法，提升参数目标参数估计方法包括基于扩展卡尔曼滤波的目标距离、深度和速度参数估计方法，基于声波垂直到达结构与目标深度解析关系的目标深度估计方（2）基于声场特性的自主深度分类方法研究水面和水下目标辐射噪声传播至深海大深度后的声场物理特性，发现对目标深度敏感但对环境变化不敏感的特征物理量，从而构建两类目标的分类器。分类器的输入为特征物理量，输出为目标深度分类结果，可实现自本项目将研究的声场物理量包括：自相关函数时延干涉条纹分布特征，目标垂直到达角-频率二维谱平面上的干涉条纹特征以及声场强度起伏特征等。这些物理量可直接从阵列波束输出中提取，对目标深度敏感并具有环境研究不同输入及不同神经网络类型条件下的目标深度分类性能，挖掘可能隐藏在接收信号中的水面/水下目标的差异特性，设计泛化能容度好的神经网络。另一方面，神经网络方法将吸收传统基于物理特征量的分类方法的优势，采用包含物理特征量的数据预处理结果作为神经网络的输入，例如波束输出垂直到达角-频率二维谱平面，达到提高神经网络分类能力（4）深度分类方法的融合及海上试验数据验证针对潜标需要在无人值守的条件进行工作的需求，优选多种水面/水下目水下目标自主深度分类技术 基于目标参数特征或信号强度的差异性 基于目标参数特征或信号强度的差异性基于目标大深度声场物理特性的差异性基于目标大深度声场物理特性的差异性利用神经网络学习隐藏的声信号差异性 环境宽容特性集成分类技术融合设计验证目标试验数据验证本项目的水面/水下目标深度分类方法是无人值守的深海探测潜标的技术支点，必须实现自主工作，这对分类方法的计算复杂度、分类可靠性和环境宽容性提出了很高的要求。本项目将首先从理论研究入手简化分类算法，然后进行多维声场特征信息的融合，提高分类方法的可靠性，最后进行多种方深远海海域存在涡旋、锋面、内波、台风、海山等复杂物理海洋现象及随机水面舰船干扰。因此，在这种复杂的水声环境中，具有环境宽容性的水面/水下目标分类技术是本项目需要突破的另一关键技术。本项目将研究不确定性环境下的大深度声场规律，提出环境宽容性高且具有一定环境自适应能忽视水下声场特性对信号处理方法的影响，无法获得对目标深度敏感的物理特征量，很难实现复杂水声环境下的目标深度分类。因此，本项目继续将包含物理特征量的预处理结果作为神经网络的输入，可以有效降低神经网络的复杂度，同时无需按照传统分类方法提取物理特征量，实现了两种查阅国内外文献，跟踪前沿动态，完成基于目标参数估计值的自主深度分类方法：突破水下弱目标深度、速度、声源级等参数及其变化率的估计方法，从水面/水下目标参数特征进行深度分类，并突破自主工作能力。针对水下弱信号信噪比很低、背景干扰很强的条件，研究自适应干扰抑制方法，提完成基于声场特性和基于神经网络的自主深度分类方法:研究水面和水下目标辐射噪声传播至深海大深度后的声场物理特性，发现对目标深度敏感但对环境变化不敏感的特征物理量，从而构建两类目标的分类器。分类器的研究不同输入及不同神经网络类型条件下的目标深度分类性能，挖掘可能隐藏在接收信号中的水面/水下目标的差异特性，设计泛化能容度好的神经网络。另一方面，神经网络方法将吸收传统基于物理特征量的分类方法的优势，采用包含物理特征量的数据预处理结果作为神经网络的输入，例如波束输出垂直到达角-频率二维谱平面，达到提高神经网络分类能力完成深度分类方法一体化设计及海上试验数据验证:针对潜标需要在无人维声场特征信息融合的一体化设计，实现全自动分类算法流程。最后，利用声场分析与信号处理相对独立的水声学研究方法，忽视了水下声场特性在水声信号处理中的重要影响，很难在微弱目标的远程探测方面取得突破性进展。因此，申请人自博士阶段以来一直从事基于深海声场特性的目标探测建立了基于大深度声场特性的稳健阵列信号处理方法和稳健、高精度水下微弱目标探测理论与方法，最终形成了大深度水下微弱目标探测的理论体系，同步噪声场数据，发现临界深度以下大深度比近海面的低频噪声谱级低10到15分贝，非常利于目标的远程探测；在西太平洋和南海获得大量第一手深海大深度传播损失数据，发现了20km范围内大深度传播损失比海表面附近海底反射信号传播损失低10分贝左右，在远距离处存在深海会聚区等规律，验证了大深度接收条件适于目标远程探测的物理特性。系统揭示了大深度声传播的多途特征、相关特性和干涉特性，发现了大深度声场干涉条纹受目标深度发表在ActaOceanologicaSinica上的论文，被美国缅因大学海洋学院院长FeiChai教授发表在JournalofGeophysicalResearch的一篇论文中，引用达12次共肯定；澳大利亚声学学会会士AlecDuncan在J人在JASA上提出的深海表面波导泄漏损失半经验公式作为参考结比分析；中科院声学所张仁和院士、周士弘研究员，哈尔滨工程大学梁国龙与乔钢教授等引用了发表在ChinesePhysi干涉条纹数量匹配的目标定深方法，将条纹迹及数量的解析解作为拷贝场，在保证了定深精度的条件下大幅度提高了计算速度（图3积的微弱目标深度估计和跟踪方法，该方法基于目标深度随多途到达角和到达时延变化的解析表达式，将自相关函数中的时延条纹变换为声源深度相关峰值条纹，并直接进行时间累加，在获得足够时间增益的条件下大幅度减少声源深度(m)声源深度(m)0距离(km)(a)基于干涉特性的深度估计目标深度(m)距离(km)(b)目标深度跟踪图3基于大深度声场干涉的目标定深方法状态估计方法，利用海面反射波多途时延随声源深特性，实现了目标距离、深度和速度的准确估计(图4a);在垂直阵条件下，提出了基于到达角和达到时延匹配的窄带信号稳健联合定位方法，利用大深度声场到达角仅对目标距离敏感这一特性，依次估计目标距离和深度，提高深海目标探测方法在JASA等期刊上以第一作者发表SCI论文6篇，发表在JASA上的论文被美国应用物理实验室主任、美国波特兰州立大教授作为最新方法引用；世界著名海洋工程研究机构伍兹霍尔海洋研究模态幅度这一物理量的工作之一”;美国华盛顿大学应用物理实验室知名学者DanielRouseff还来信进行了评价，认为是“veryimpressivework”。初始深度(m)初始深度(m)距离/km(a)卡尔曼滤波目标跟踪(b)垂直阵联合定位图4基于大深度声场多途到达结构的目标定位方法申请人一直从事深海被动探测技术研究，共发表SCI论文28篇，以第一作者发表SCI检索论文12篇(声学领域顶尖期刊JASA上共6篇),合作出版专著1部；申请国家发明专利13项，已获授权11项，获软件著作权1项。“基于声场1Aperformancestudyofacoustic1JournaloftheAcousticalSocietyofAmerica2Particlefilterformultipathtdelaytrackingfromco1JournaloftheAcousticalSocietyofAmerica3Acoustic-intensitystriatibelowthecriticaldeptInterpretationandmo1JournaloftheAcousticalSocietyofAmerica4SequentialinversionofmodalsedimentattheNewShelf1JournaloftheAcousticalSocietyofAmerica51JournaloftheAcousticalSocietyofAmerica6multipathtimedelaysin1JournaloftheAcousticalSocietyofAmerica7Analysisofarraygaindegradationofnear-fieldpassivesyntheticaperturemethod18Observingthefluctuationsofarrivaltimeandamplshort-rangeexperime19Narrowbandsourcelocalisation1Investigationoflongrangesoundpropagationin1Researchonreliable