Shallow sea reverberation spectra study when the signal transmission and reception points are separated in space

封面

如何引用文章

全文:

开放存取 开放存取
受限制的访问 ##reader.subscriptionAccessGranted##
受限制的访问 订阅存取

详细

In this paper we study characteristics of reverberation interference that occurs in the marine environment when long tonal pulses are emmited and scattered signals are recorded using a so-called bistatic scheme, i.e. when the receiver is located at a large distance away from the transducer. Probing of water area with tone pulses is carried out thus the necessary resolution to study both the Doppler spectrum and the temporal development of the reverberation signal is achieved by selecting the proper pulse length. The presented theoretical model is applicable to both direct problem and reverse problems, which are forecasting the characteristics of reverberation for a given sea state, and determining the properties of the marine environment, mainly its near-surface layer, basing on the results of acoustic sounding. The model is based on the representation of a scattered signal in the form of a superposition of reflections from scatterers, which are distributed along the depth and moving along circular trajectories. Their speeds are determined by the maximum amplitude and period of wind waves. The article continues a series of studies and generalizes the previous results to the conditions of significantly separated in space sound sources and receivers. The modeling results are confirmed by experimental data, involving such parameters as the width of the Doppler spectrum and the law of decay of reverberation intensity over time.

全文:

受限制的访问

作者简介

B. Salin

Federal Research Center A.V. Gaponov-Grekhov Institute of Applied Physics of the Russian Academy of Sciences

Email: mikesalin@ipfran.ru
俄罗斯联邦, Nizhny Novgorod, 603950

V. Bakhanov

Federal Research Center A.V. Gaponov-Grekhov Institute of Applied Physics of the Russian Academy of Sciences

Email: mikesalin@ipfran.ru
俄罗斯联邦, Nizhny Novgorod, 603950

O. Kemarskaya

Federal Research Center A.V. Gaponov-Grekhov Institute of Applied Physics of the Russian Academy of Sciences

Email: mikesalin@ipfran.ru
俄罗斯联邦, Nizhny Novgorod, 603950

М. Salin

Federal Research Center A.V. Gaponov-Grekhov Institute of Applied Physics of the Russian Academy of Sciences

编辑信件的主要联系方式.
Email: mikesalin@ipfran.ru
俄罗斯联邦, Nizhny Novgorod, 603950

参考

  1. Луньков А.А. Интерференционная структура низкочастотных реверберационных сигналов в мелком море // Акуст. журн. 2015. Т. 61. № 5. С. 596–604.
  2. Hartstra I., Colin M., Prior M. Active sonar performance modelling for Doppler-sensitive pulses // Proc. Meetings on Acoustics. 2021. V. 44. Article No. 022001. P. 1–12.
  3. Ellis D.D. Modeling and Analysis of Target Echo and Clutter in Range-Dependent Bistatic Environments: FY13 Annual Report for ONR // Defence Research Reports, Canada, 2014. Doc. No.: DRDC Atlantic ECR 2013-154. URL: http://cradpdf.drdc-rddc.gc.ca/PDFS/unc155/p539342_A1b.pdf
  4. Салин Б.М., Кемарская О.Н., Молчанов П.А., Салин М.Б. Исследование механизма уширения спектра низко-частотного реверберационного сигнала при рассеянии звука на приповерхностных неоднородностях в условиях интенсивного ветрового волнения // Акуст. журн. 2017. Т. 63. № 3. С. 314–322.
  5. Салин Б.М., Салин М.Б. Механизмы формирования спектральных характеристик низкочастотной реверберации и прогнозные оценки // Акуст. журн. 2018. Т. 64. № 2. С. 197–206.
  6. Салин М.Б., Ермошкин А.В., Разумов Д.Д., Салин Б.М. Модели формирования доплеровского спектра поверхностной реверберации для звуковых волн метрового диапазона // Акуст. журн. 2023. Т. 69. № 5. С. 595–607.
  7. Андреева И.Б. Сравнительные оценки поверхностного, донного и объемного рассеяния звука в океане // Акуст. журн. 1995. Т. 41. № 5. С. 699–705.
  8. Акуличев В.А., Буланов В.А. Акустические исследования мелкомасштабных неоднородностей в морской среде. Владивосток: ТОИ ДВО РАН, 2017. С. 182–188.
  9. Салин М.Б., Потапов О.А., Стуленков А.В., Разумов Д.Д. Исследование распределения реверберационной помехи по частотам Доплера в бистатическом эксперименте в глубоком море // Акуст. журн. 2019. Т. 65. № 1. С. 34–41.
  10. Ermoshkin A.V., Kosteev D.A., Ponomarenko A.A., Razumov D.A., Salin M.B. Surface Waves Prediction Based on Long-Range Acoustic Backscattering in a Mid-Frequency Range // J. Mar. Sci. Eng. 2022. V. 10. No. 6. Article No. 722. P. 1–18. https://doi.org/10.3390/jmse10060722
  11. Бурдуковская В.Г., Хилько А.И., Коваленко В.В., Хилько А.А. Анализ влияния длинных поверхностных волн на формирование рассеянного ветровым волнением акустического поля в океанических волноводах // Акуст. журн. 2019. Т. 65. № 6. С. 763–773.
  12. Андреев М.Ю. Зависимость интенсивности дальней бистатической реверберации от размера базы // Акуст. журн. 1993. Т. 39. № 4. С. 751–754.
  13. Андреева И.Б., Волкова А.В., Галыбин Н.Н. Обратное рассеяние звука морской поверхностью при малых углах скольжения // Акуст. журн. 1980. Т. 26. № 4. С. 481–487.
  14. Григорьев В.А., Кузькин В.М., Петников В.Г. Низкочастотная донная реверберация в мелководных районах океана // Акуст. журн. 2004. Т. 50. №1. С. 44–54.
  15. Janssen P. The interaction of ocean waves and wind. Cambridge University Press, 2004. P. 43-47.
  16. Ocean-Wave Spectra // WikiWaves [website] URL: https://wikiwaves.org/Ocean-Wave_Spectra , access date: 02-08-2023.
  17. Лебедев А.В., Салин Б.М. Исследование эффектов локализации областей рассеяния звука на ветровом волнении // Акуст. журн. 2004. Т. 50. № 6. С. 813–826.
  18. Салин Б.М., Салин М.Б., Spindel R.C. Расчет спектра реверберацонной помехи для доплеровской схемы локации // Акуст. журн. 2012. Т.58. № 2. С. 258–266.
  19. Jenserud T., Ivansson S. Measurements and Modeling of Effects of Out-of-Plane Reverberation on the Power Delay Profile for Underwater Acoustic Channels // IEEE J. Oceanic Engineering. 2015. V. 40. No. 4. P. 807–821.
  20. Григорьев В.А., Луньков А.А., Петников В.Г. Затухание звука в мелководных акваториях с газонасыщенным дном // Акуст. журн. 2015. Т. 61. №1. С. 90–100.
  21. Шулейкин В.В. Физика моря. М.: Наука, 1968. 1090 с.
  22. Пери А.Х., Уокер Дж.М. Система океан-атмосфера. Л.: Гидрометеоиздат, 1979.
  23. Абузяров З.К. Морское волнение и его прогнозирование. Л.: Гидрометеоиздат, 1981. 166 с.

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML
下载
2. Fig. 1. Dependence of RMS current velocity generated by waves at the sea surface and in the near-surface layer of effective thickness z0 = 30 m, calculated as functions of significant wave height for the Pearson-Moskowitz (P-M) and JONSWAP model dependencies, and measured in the experiment.

下载 (92KB)
索引源数据
3. Fig. 2. Conditional scheme for defining the scattering zones. Elliptical curves define regions with equal total delay along the path from source (I) to receiver (P). The dotted sectors have a width of 30°.

下载 (102KB)
索引源数据
4. Fig. 3. Possible values of correction to the Doppler velocity of particles in cases of different direction of wave arrival: solid curve - along-track wave, dashed line - across-track wave, horizontal line - reference value .

下载 (57KB)
索引源数据
5. Fig. 4. Spectra of the reverberation signal expressed in dB relative to the conventional unit, measured with delays of 2, 4, ... 18 s. At the top - non-directional reception, at the bottom - directional reception.

下载 (138KB)
索引源数据
6. Fig. 5.Averaged spectra of reverberation signals, the maximum is reduced to the -10 dB level. Solid lines 1 and 2 are measurements over the delay interval: black curve 1 - t ∈ 2...7 s and gray curve 2 - t ∈ 8...11 s.Dashed curve 3 and dashed curve 4 are calculation.Narrow black curve 5 is the direct signal and 6 is the calculation without excitement.Signals are taken (a) - single hydrophone; (b, c) - antenna from two directions. The antenna directivity does not appear in the computational model in this section.

下载 (120KB)
索引源数据
7. Fig. 6. Time dependences of reverberation levels averaged over 39 pulses at the central frequency of the analyzer (frequency band ~ 0.5 Hz) for 5 independent measurements, designated by working numbers (1-5) and separated in time by several days.Analytical dependencies are represented by the curves “theor.A” - plotted by formula (16), ”theor. B” - constructed by the similar formula derived for the ‘law of 3/2’, ”theor. C” - the law of recession obtained by approximation of experimental data. All curves are plotted relative to the conditional level.

下载 (106KB)
索引源数据

版权所有 © The Russian Academy of Sciences, 2025

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».