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作者与机构
本研究的主要作者为Cheng Chi、Venugopalan Pallayil和Mandar Chitre，他们均来自新加坡国立大学热带海洋科学研究所声学研究实验室。该研究于2020年3月6日在线发表在期刊《Ocean Engineering》上，论文编号为2020年106886。
学术背景
本研究的主要科学领域为海洋工程，特别是自主水下航行器（Autonomous Underwater Vehicle, AUV）拖曳线列阵（Towed Linear Array）的声学性能优化。AUV的机动性和自主性使其能够在无人干预的情况下在大范围内执行任务，因此在海洋探测和监视应用中具有重要价值。然而，AUV运行时产生的辐射噪声会显著干扰其拖曳线列阵的声学性能，尤其是在低环境噪声条件下进行被动探测时。因此，如何有效消除AUV辐射噪声成为提升拖曳线列阵探测性能的关键问题。
本研究的背景知识包括AUV辐射噪声的特性、拖曳线列阵的声学性能优化方法以及自适应噪声消除技术（Adaptive Noise Canceller, ANC）的应用。研究的主要目标是设计一种基于分区快速块最小均方（Partitioned Fast Block Least-Mean-Square, PFBLMS）自适应算法的ANC，以消除AUV辐射噪声，从而提高拖曳线列阵的探测性能。
研究流程
本研究包括以下几个主要步骤：
AUV噪声特性分析
在ANC设计之前，研究团队首先分析了AUV辐射噪声的特性，包括噪声频谱、传播路径和自相关时间。通过实验数据，他们发现AUV噪声主要由几个强窄带成分组成，且噪声传播路径复杂，受海洋底部和表面反射的影响较大。此外，AUV噪声的自相关时间为0.20秒，这为后续ANC设计中滤波器长度的选择提供了依据。
ANC设计
ANC的设计包括确定参考信号、滤波器长度和自适应算法。研究团队选择将拖曳线列阵的波束形成器输出作为参考信号，以减少硬件复杂性和额外噪声源的引入。滤波器长度基于噪声传播延迟和自相关时间确定为2048个采样点。在自适应算法的选择上，研究团队采用了PFBLMS算法，该算法在频域中实现步长归一化，能够快速收敛并高效处理大长度滤波器。
实验数据验证
研究团队通过海试数据验证了ANC的性能。实验中，AUV以3节的速度拖曳一个包含12个水听器通道的线列阵，并在数据中加入了比AUV噪声低20 dB的弱信号。通过对比使用ANC前后的功率谱密度（PSD），研究团队发现ANC能够有效消除AUV噪声，并在波束形成中成功检测到弱信号。
性能评估
ANC的性能通过增益（输出信噪比与输入信噪比的比值）进行评估。实验结果表明，ANC在1400 Hz频段附近的增益可达20 dB。此外，研究团队还对比了ANC与参考方法（逆波束形成法）的性能，发现ANC在消除AUV噪声和检测弱信号方面表现更优。
主要结果
1. 噪声特性分析结果
实验数据显示，AUV噪声主要由几个强窄带成分组成，且噪声传播路径复杂，受海洋底部和表面反射的影响较大。自相关时间为0.20秒，为滤波器长度的选择提供了依据。
ANC设计结果
ANC成功设计并应用于拖曳线列阵，能够有效消除AUV噪声。实验数据显示，ANC在1400 Hz频段附近的增益可达20 dB，显著提升了拖曳线列阵的探测性能。
实验数据验证结果
通过海试数据验证，ANC能够有效消除AUV噪声，并在波束形成中成功检测到比AUV噪声低20 dB的弱信号。与参考方法相比，ANC在消除噪声和检测弱信号方面表现更优。
结论
本研究设计了一种基于PFBLMS算法的ANC，成功消除了AUV辐射噪声，显著提升了拖曳线列阵的探测性能。实验结果表明，ANC在1400 Hz频段附近的增益可达20 dB，能够有效检测到比AUV噪声低20 dB的弱信号。此外，与参考方法相比，ANC在消除噪声和检测弱信号方面表现更优。本研究的科学价值在于将自适应噪声消除技术成功应用于AUV拖曳线列阵系统，为海洋探测和监视提供了新的技术手段。
研究亮点
1. 创新性
本研究首次将自适应噪声消除技术应用于AUV拖曳线列阵系统，填补了该领域的研究空白。
高效算法
采用PFBLMS算法，能够快速收敛并高效处理大长度滤波器，显著提升了ANC的性能。
实验验证
通过海试数据验证，ANC在实际应用中表现出色，能够有效消除AUV噪声并检测弱信号。
其他有价值内容
本研究还探讨了AUV速度对噪声特性的影响，并提出了未来研究方向，包括在实际水域中测试ANC的性能以及研究AUV速度对噪声特性的影响。这些研究将进一步推动AUV拖曳线列阵系统的优化与应用。
以上报告详细介绍了本研究的主要内容、流程、结果和意义，旨在为其他研究人员提供全面的参考。