大學(xué)青年托舉工程項(xiàng)目申報(bào)書

20XX年青年人才托舉工程申報(bào)單位 填報(bào)日期一、本申報(bào)書為評(píng)審工作的主要依據(jù)之一，申報(bào)單位必須保證三、申報(bào)書中需有反映支持青年科技人才的能力基礎(chǔ)概述，時(shí)間范圍原則上為近三年（2017年至今），請(qǐng)以客觀事實(shí)、數(shù)據(jù)、案四、申報(bào)書中的年度考核指標(biāo)應(yīng)根據(jù)工作計(jì)劃的內(nèi)容確定，要項(xiàng)目基本情況20XX年度項(xiàng)目聯(lián)系方式出生年月漢水聲工程無自何年何月至何年何月教育實(shí)驗(yàn)學(xué)院本科生航海學(xué)院研究生維多利亞大學(xué)地球海洋學(xué)院聯(lián)合培養(yǎng)博士生航海學(xué)院助理研究員果有：（2）揭示了大深度接收信號(hào)的頻率-距離干涉條紋形成的物理機(jī)理，基于射簡正波耦合模型提出了條紋跡的計(jì)算方法，與波動(dòng)方程仿真和海上實(shí)驗(yàn)結(jié)果完全吻合；提出了基于頻率-距離干涉條紋的目標(biāo)深度快速估計(jì)理論與技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了低（4）將基于深海大深度聲場特性的水下弱目標(biāo)遠(yuǎn)程被動(dòng)探測(cè)方法應(yīng)用于6000米），項(xiàng)目工作方案潛艇作為海洋中最具威脅的戰(zhàn)略性武器，是國際上“藍(lán)色圈地”運(yùn)動(dòng)的重要支撐力量之一。由于潛艇隱身性能的飛躍發(fā)展和深海聲影區(qū)的存在，導(dǎo)長期的、持久的對(duì)潛警戒手段，在深遠(yuǎn)海活動(dòng)的水面艦艇、航母編隊(duì)等將遭受潛艇的巨大威脅。任何一種新的水下目標(biāo)探測(cè)手段，都必須建立在堅(jiān)實(shí)的水聲物理基礎(chǔ)之上。因此，近幾年國內(nèi)外學(xué)者開展了大量有關(guān)深海聲信道的基礎(chǔ)和應(yīng)用研究，旨在利用穩(wěn)定的聲信道實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)距離目標(biāo)探測(cè)。其中，位于深海大深度的水聽器與近海面目標(biāo)之間的直達(dá)波聲傳播信道由于具有傳播距ReliableAcousticPathSystem）、移動(dòng)的可靠聲路徑系統(tǒng)探測(cè)SHARK專項(xiàng)規(guī)劃》明確提出了發(fā)展深遠(yuǎn)海高新科技技術(shù)的戰(zhàn)略目標(biāo)，以使我國具備抵御來自深海領(lǐng)域敵對(duì)威脅的能力。申請(qǐng)人近六年來一直開展的基于大深度聲場特性的目標(biāo)遠(yuǎn)程被動(dòng)探測(cè)技術(shù)研究，總體目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)在深遠(yuǎn)海對(duì)水下目標(biāo)實(shí)施大范圍、持續(xù)、隱蔽地遠(yuǎn)程警戒，為海上通道安全、海上戰(zhàn)略支點(diǎn)、利益攸關(guān)區(qū)提供水下目標(biāo)的實(shí)時(shí)預(yù)警信息，符合國家重大戰(zhàn)略需求。盡管申請(qǐng)人對(duì)深海大深度的聲場特性與探測(cè)方法開展了深入研究，并通過實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)和時(shí)空變化的復(fù)雜聲場環(huán)境中，還必須突破環(huán)境寬容度高的水面/水下目標(biāo)深(a)潛標(biāo)兩次布放的位置ACCOMSVLABuoyRAPVLAAcousticApe時(shí)間模擬潛艇目標(biāo)一-0-07.5距離(km)(b)潛標(biāo)結(jié)構(gòu)示意圖(c)試驗(yàn)數(shù)據(jù)處理結(jié)果圖1美國2007年夏季菲律賓海試驗(yàn)結(jié)果將為申請(qǐng)人的深遠(yuǎn)海目標(biāo)探測(cè)研究方向提供包括原理、楊坤德教授一直致力于水下安靜型目標(biāo)探測(cè)方面的基礎(chǔ)性和創(chuàng)新性研究，曾主持總裝重大創(chuàng)新、國家重大專項(xiàng)等項(xiàng)目30余項(xiàng)，千萬級(jí)項(xiàng)目5長期從事水聲物理場及其應(yīng)用等方面的研究工作。楊坤德教授負(fù)責(zé)對(duì)申請(qǐng)人的大深度物理場特性研究方向提供具體指導(dǎo)，并提供海上試驗(yàn)平臺(tái)，包括深海試驗(yàn)及大深度潛標(biāo)系統(tǒng)，助力被托舉人的技術(shù)應(yīng)用。項(xiàng)目研究目標(biāo)是提出深海大深度接收條件下的水面/水下目標(biāo)自主深度分類技術(shù)，為突破無人值守條件下分辨水面艦船和水下弱目標(biāo)的難題提供新的突破水下弱目標(biāo)深度、速度、聲源級(jí)等參數(shù)及其變化率的估計(jì)方法，從水面/水下目標(biāo)參數(shù)特征進(jìn)行深度分類，并突破自主工作能力。針對(duì)水下弱信號(hào)信噪比很低、背景干擾很強(qiáng)的條件，研究自適應(yīng)干擾抑制方法，提升參數(shù)目標(biāo)參數(shù)估計(jì)方法包括基于擴(kuò)展卡爾曼濾波的目標(biāo)距離、深度和速度參數(shù)估計(jì)方法，基于聲波垂直到達(dá)結(jié)構(gòu)與目標(biāo)深度解析關(guān)系的目標(biāo)深度估計(jì)方（2）基于聲場特性的自主深度分類方法研究水面和水下目標(biāo)輻射噪聲傳播至深海大深度后的聲場物理特性，發(fā)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)深度敏感但對(duì)環(huán)境變化不敏感的特征物理量，從而構(gòu)建兩類目標(biāo)的分類器。分類器的輸入為特征物理量，輸出為目標(biāo)深度分類結(jié)果，可實(shí)現(xiàn)自本項(xiàng)目將研究的聲場物理量包括：自相關(guān)函數(shù)時(shí)延干涉條紋分布特征，目標(biāo)垂直到達(dá)角-頻率二維譜平面上的干涉條紋特征以及聲場強(qiáng)度起伏特征等。這些物理量可直接從陣列波束輸出中提取，對(duì)目標(biāo)深度敏感并具有環(huán)境研究不同輸入及不同神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)類型條件下的目標(biāo)深度分類性能，挖掘可能隱藏在接收信號(hào)中的水面/水下目標(biāo)的差異特性，設(shè)計(jì)泛化能容度好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。另一方面，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法將吸收傳統(tǒng)基于物理特征量的分類方法的優(yōu)勢(shì)，采用包含物理特征量的數(shù)據(jù)預(yù)處理結(jié)果作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入，例如波束輸出垂直到達(dá)角-頻率二維譜平面，達(dá)到提高神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類能力（4）深度分類方法的融合及海上試驗(yàn)數(shù)據(jù)驗(yàn)證針對(duì)潛標(biāo)需要在無人值守的條件進(jìn)行工作的需求，優(yōu)選多種水面/水下目水下目標(biāo)自主深度分類技術(shù) 基于目標(biāo)參數(shù)特征或信號(hào)強(qiáng)度的差異性 基于目標(biāo)參數(shù)特征或信號(hào)強(qiáng)度的差異性基于目標(biāo)大深度聲場物理特性的差異性基于目標(biāo)大深度聲場物理特性的差異性利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)隱藏的聲信號(hào)差異性 環(huán)境寬容特性集成分類技術(shù)融合設(shè)計(jì)驗(yàn)證目標(biāo)試驗(yàn)數(shù)據(jù)驗(yàn)證本項(xiàng)目的水面/水下目標(biāo)深度分類方法是無人值守的深海探測(cè)潛標(biāo)的技術(shù)支點(diǎn)，必須實(shí)現(xiàn)自主工作，這對(duì)分類方法的計(jì)算復(fù)雜度、分類可靠性和環(huán)境寬容性提出了很高的要求。本項(xiàng)目將首先從理論研究入手簡化分類算法，然后進(jìn)行多維聲場特征信息的融合，提高分類方法的可靠性，最后進(jìn)行多種方深遠(yuǎn)海海域存在渦旋、鋒面、內(nèi)波、臺(tái)風(fēng)、海山等復(fù)雜物理海洋現(xiàn)象及隨機(jī)水面艦船干擾。因此，在這種復(fù)雜的水聲環(huán)境中，具有環(huán)境寬容性的水面/水下目標(biāo)分類技術(shù)是本項(xiàng)目需要突破的另一關(guān)鍵技術(shù)。本項(xiàng)目將研究不確定性環(huán)境下的大深度聲場規(guī)律，提出環(huán)境寬容性高且具有一定環(huán)境自適應(yīng)能忽視水下聲場特性對(duì)信號(hào)處理方法的影響，無法獲得對(duì)目標(biāo)深度敏感的物理特征量，很難實(shí)現(xiàn)復(fù)雜水聲環(huán)境下的目標(biāo)深度分類。因此，本項(xiàng)目繼續(xù)將包含物理特征量的預(yù)處理結(jié)果作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入，可以有效降低神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜度，同時(shí)無需按照傳統(tǒng)分類方法提取物理特征量，實(shí)現(xiàn)了兩種查閱國內(nèi)外文獻(xiàn)，跟蹤前沿動(dòng)態(tài)，完成基于目標(biāo)參數(shù)估計(jì)值的自主深度分類方法：突破水下弱目標(biāo)深度、速度、聲源級(jí)等參數(shù)及其變化率的估計(jì)方法，從水面/水下目標(biāo)參數(shù)特征進(jìn)行深度分類，并突破自主工作能力。針對(duì)水下弱信號(hào)信噪比很低、背景干擾很強(qiáng)的條件，研究自適應(yīng)干擾抑制方法，提完成基于聲場特性和基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自主深度分類方法:研究水面和水下目標(biāo)輻射噪聲傳播至深海大深度后的聲場物理特性，發(fā)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)深度敏感但對(duì)環(huán)境變化不敏感的特征物理量，從而構(gòu)建兩類目標(biāo)的分類器。分類器的研究不同輸入及不同神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)類型條件下的目標(biāo)深度分類性能，挖掘可能隱藏在接收信號(hào)中的水面/水下目標(biāo)的差異特性，設(shè)計(jì)泛化能容度好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。另一方面，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法將吸收傳統(tǒng)基于物理特征量的分類方法的優(yōu)勢(shì)，采用包含物理特征量的數(shù)據(jù)預(yù)處理結(jié)果作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入，例如波束輸出垂直到達(dá)角-頻率二維譜平面，達(dá)到提高神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類能力完成深度分類方法一體化設(shè)計(jì)及海上試驗(yàn)數(shù)據(jù)驗(yàn)證:針對(duì)潛標(biāo)需要在無人維聲場特征信息融合的一體化設(shè)計(jì)，實(shí)現(xiàn)全自動(dòng)分類算法流程。最后，利用聲場分析與信號(hào)處理相對(duì)獨(dú)立的水聲學(xué)研究方法，忽視了水下聲場特性在水聲信號(hào)處理中的重要影響，很難在微弱目標(biāo)的遠(yuǎn)程探測(cè)方面取得突破性進(jìn)展。因此，申請(qǐng)人自博士階段以來一直從事基于深海聲場特性的目標(biāo)探測(cè)建立了基于大深度聲場特性的穩(wěn)健陣列信號(hào)處理方法和穩(wěn)健、高精度水下微弱目標(biāo)探測(cè)理論與方法，最終形成了大深度水下微弱目標(biāo)探測(cè)的理論體系，同步噪聲場數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)臨界深度以下大深度比近海面的低頻噪聲譜級(jí)低10到15分貝，非常利于目標(biāo)的遠(yuǎn)程探測(cè)；在西太平洋和南海獲得大量第一手深海大深度傳播損失數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)了20km范圍內(nèi)大深度傳播損失比海表面附近海底反射信號(hào)傳播損失低10分貝左右，在遠(yuǎn)距離處存在深海會(huì)聚區(qū)等規(guī)律，驗(yàn)證了大深度接收條件適于目標(biāo)遠(yuǎn)程探測(cè)的物理特性。系統(tǒng)揭示了大深度聲傳播的多途特征、相關(guān)特性和干涉特性，發(fā)現(xiàn)了大深度聲場干涉條紋受目標(biāo)深度發(fā)表在ActaOceanologicaSinica上的論文，被美國緬因大學(xué)海洋學(xué)院院長FeiChai教授發(fā)表在JournalofGeophysicalResearch的一篇論文中，引用達(dá)12次共肯定；澳大利亞聲學(xué)學(xué)會(huì)會(huì)士AlecDuncan在J人在JASA上提出的深海表面波導(dǎo)泄漏損失半經(jīng)驗(yàn)公式作為參考結(jié)比分析；中科院聲學(xué)所張仁和院士、周士弘研究員，哈爾濱工程大學(xué)梁國龍與喬鋼教授等引用了發(fā)表在ChinesePhysi干涉條紋數(shù)量匹配的目標(biāo)定深方法，將條紋跡及數(shù)量的解析解作為拷貝場，在保證了定深精度的條件下大幅度提高了計(jì)算速度（圖3積的微弱目標(biāo)深度估計(jì)和跟蹤方法，該方法基于目標(biāo)深度隨多途到達(dá)角和到達(dá)時(shí)延變化的解析表達(dá)式，將自相關(guān)函數(shù)中的時(shí)延條紋變換為聲源深度相關(guān)峰值條紋，并直接進(jìn)行時(shí)間累加，在獲得足夠時(shí)間增益的條件下大幅度減少聲源深度(m)聲源深度(m)0距離(km)(a)基于干涉特性的深度估計(jì)目標(biāo)深度(m)距離(km)(b)目標(biāo)深度跟蹤圖3基于大深度聲場干涉的目標(biāo)定深方法狀態(tài)估計(jì)方法，利用海面反射波多途時(shí)延隨聲源深特性，實(shí)現(xiàn)了目標(biāo)距離、深度和速度的準(zhǔn)確估計(jì)(圖4a);在垂直陣條件下，提出了基于到達(dá)角和達(dá)到時(shí)延匹配的窄帶信號(hào)穩(wěn)健聯(lián)合定位方法，利用大深度聲場到達(dá)角僅對(duì)目標(biāo)距離敏感這一特性，依次估計(jì)目標(biāo)距離和深度，提高深海目標(biāo)探測(cè)方法在JASA等期刊上以第一作者發(fā)表SCI論文6篇，發(fā)表在JASA上的論文被美國應(yīng)用物理實(shí)驗(yàn)室主任、美國波特蘭州立大教授作為最新方法引用；世界著名海洋工程研究機(jī)構(gòu)伍茲霍爾海洋研究模態(tài)幅度這一物理量的工作之一”;美國華盛頓大學(xué)應(yīng)用物理實(shí)驗(yàn)室知名學(xué)者DanielRouseff還來信進(jìn)行了評(píng)價(jià)，認(rèn)為是“veryimpressivework”。初始深度(m)初始深度(m)距離/km(a)卡爾曼濾波目標(biāo)跟蹤(b)垂直陣聯(lián)合定位圖4基于大深度聲場多途到達(dá)結(jié)構(gòu)的目標(biāo)定位方法申請(qǐng)人一直從事深海被動(dòng)探測(cè)技術(shù)研究，共發(fā)表SCI論文28篇，以第一作者發(fā)表SCI檢索論文12篇(聲學(xué)領(lǐng)域頂尖期刊JASA上共6篇),合作出版專著1部；申請(qǐng)國家發(fā)明專利13項(xiàng)，已獲授權(quán)11項(xiàng)，獲軟件著作權(quán)1項(xiàng)?！盎诼晥?Aperformancestudyofacoustic1JournaloftheAcousticalSocietyofAmerica2Particlefilterformultipathtdelaytrackingfromco1JournaloftheAcousticalSocietyofAmerica3Acoustic-intensitystriatibelowthecriticaldeptInterpretationandmo1JournaloftheAcousticalSocietyofAmerica4SequentialinversionofmodalsedimentattheNewShelf1JournaloftheAcousticalSocietyofAmerica51JournaloftheAcousticalSocietyofAmerica6multipathtimedelaysin1JournaloftheAcousticalSocietyofAmerica7Analysisofarraygaindegradationofnear-fieldpassivesyntheticaperturemethod18Observingthe?uctuationsofarrivaltimeandamplshort-rangeexperime19Narrowbandsourcelocalisation1Investigationoflongrangesoundpropagationin1Researchonreliable