结合聚类分析的声速剖面战术分类技术学术报告

作者及机构
本研究的作者为吕庆平（解放军91001部队）、陈禄、任炳旭、涂雪文（中国电子科技集团公司第二十八研究所），发表于2023年4月的《指挥信息系统与技术》（Command Information System and Technology）第14卷第2期。

学术背景
声速剖面（Sound Velocity Profile, SVP）是影响水下声信号传播的关键环境参数，其梯度变化直接影响声呐探测、潜艇隐蔽等军事行动的效能。传统声速剖面分类方法基于数据梯度变化趋势（如线性、双线性等），但缺乏对声场传播特性的直接关联，难以支撑作战决策。本研究从战术应用需求出发，结合聚类分析（Cluster Analysis）方法，提出了一种基于声场传播特性的声速剖面分类技术，旨在为水下预警和辅助决策提供科学依据。

研究流程与方法
1. 声速剖面分类框架设计
- 基于文献[9]的21种线性分层分类结果，通过剔除不符合实际海洋数据规律的类型（如等声速跃层），合并传播特性相似的剖面，最终保留9种有效类型。
- 进一步根据声场传播特性划分为4类战术类型：
- A类：浅海利于声信号远距离传播（如存在表面声道）；
- B类：浅海不利于声信号远距离传播（如反声道或负梯度）；
- C类：深海可形成会聚区（Convergence Zone）；
- D类：深海不可形成会聚区。

1. 仿真验证

   • 采用声场射线模型（Bellhop模型），设置海水层（声速1500 m/s、密度1.024 g/cm³）和海底（声速1800 m/s、密度1.6 g/cm³）参数，计算不同声速剖面下的传播损失（Transmission Loss, TL）。
     
   • 结果显示：
     
     • A类剖面在3 km距离内传播损失比B类低约40 dB，证实其利于远距离传播（图5a-d）；
       
     • C类剖面形成明显的会聚区（图5i-j），而D类剖面声线接触海底导致能量衰减（图5k-l）。
       

2. 聚类分析应用

   • 输入数据：MODAS（Modular Ocean Data Assimilation System）的21,671个有效经纬度点声速剖面数据。
     
   • 算法流程：
     
     1. 初始化12类典型声速剖面中心点；
        
     2. 计算样本点与中心点的欧氏距离，迭代更新聚类结果至收敛（阈值δ=0.01）；
        
     3. 输出分类结果，统计分布比例（如C-1占比40.57%，C-2占比20.40%）。
        
   • 结果可视化：通过海图涂色（绿色系-A类、红色系-B类等）直观展示声速剖面战术类型分布（图7）。
     

主要结果
1. 分类有效性验证：仿真表明，A类剖面通过表面声道实现稳定声传播，B类因海底反射导致能量快速衰减（图6）；C类会聚区特性与深海声道理论一致。
2. 实际数据应用：聚类分析成功将MODAS数据划分为12种战术类型，随机抽样验证分类准确率100%。
3. 战术价值：
- B/D类区域需密集布设探测设备；
- A类区域可优化传感器布设深度；
- C类区域需规避潜艇航路。

结论与价值
1. 科学价值：首次将声速剖面分类与声场传播特性直接关联，弥补了传统梯度分类法的应用局限性。
2. 军事应用：为水下预警、反潜作战和航路规划提供量化依据，例如：
- 利用A类区域扩展声呐探测范围；
- 在C类区域部署会聚区监听装备。

研究亮点
1. 方法创新：结合聚类分析与声场传播模型，提出“战术分类”新范式。
2. 数据规模：处理超2万组MODAS数据，验证方法的工程适用性。
3. 跨学科融合：整合海洋声学、数据挖掘和军事决策需求。

其他价值
- 公开的MODAS数据应用为后续研究提供可复现基础；
- 分类结果可集成至指挥信息系统，实现动态环境辅助决策。

（注：全文参考文献引用格式保留原文档标注，如文献[1-18]涉及水声建模、聚类算法等支撑理论。）