智能声呐系统如何洞察海底世界

智能声呐系统概念图

●“大脑”聪慧,可高效监测复杂的水下声音

明察秋毫,使水下各类目标显露“真容

●前景广阔,应用于水下资源勘查等方面

“你只有探索才知道答案。”这是科幻小说《海底两万里》中的一句名言。海洋浩瀚无垠,海底世界无比丰富,如何探索其中奥秘,得到人们想知道的“答案”呢?

许多人可能第一反应是借助“声呐”。没错,这是一种利用声波水中的传播特性,通过电声转换和信息处理,探测各类水下目标的位置、类型、运动方向等属性的技术。对海底世界的探测和观察,至今还没有发现比声波运用更有效的手段。声呐系统成为目前海洋技术装备中应用最广泛的一项技术。

自第一次世界大战被用来侦测潜水艇开始,声呐系统一直是各国海军进行水下监视、侦测、攻防的“利器”。如对水下目标进行探测、分类、定位和跟踪,在水下通信、导航,保障各类水面舰艇、水下潜艇反潜飞机的战术机动和水中武器使用,等等。

声呐系统不仅在海洋军事行动和海战中发挥重要作用,在经略海洋、发展国民经济等方面也同样不可或缺。如水下探测鱼群、海洋石油勘探、船舶导航、水文测量和海底地质地貌勘测等,都离不开它。

随着人类对海洋认知的加深与探测技术的进步,从最初的“水听器”发展而来的被动声呐,到有目的发射声波的主动声呐,再到两者相结合的声呐系统,尽管在技术上得到了突破,但传统声呐系统仍难以满足现实所需。

在计算机技术、人工智能现代科技大发展的时代背景下,集声学、海洋科学、电子科学、计算机科学等众多学科于一身的新一代智能声呐系统随之问世。

人工智能,赋予声呐聪慧“大脑”

人工智能诞生于1956年,它的实质是模拟人的思维过程。

人的大脑在日常生活中,会对不同事物或信息产生不同体验,并留下印象或记忆,形成经验。当再次遇到类似事物或信息时,先前的经验会被唤醒,并产生一系列相应的判断与处理方式

机器学习为代表的人工智能,模拟了这一过程:它借鉴人脑的神经系统,将其抽象化为数学模型,然后使用不同类型数据,让计算机发掘它们的差异,形成不同的“体验”,并通过调整计算方法,形成“记忆”。当未知类型的数据输入时,调整后的计算方法会凭借自己的“记忆”,给出处理结果。

近年来,借助人工智能,海洋科学家开始将声音信号识别与人脑思维规律结合起来。

一般情况下,只有同时掌握了海域海面海体和海底等情况,才能较准确地掌握某一海域的声学环境。然而现实情况是,由于海洋时空的变换,完整获取以上3个方面信息往往很难。这就极大限制了人们探索未知海域的能力

当科学家成功地将人工智能引入声呐系统后,这一问题迎刃而解。科学家运用其中的机器学习技术,设计出了多种声呐定位算法,并结合海试数据,验证了智能声呐算法的性能优势和应用潜力。

未来,装备了人造“大脑”的智能声呐系统,将犹如一位经验丰富的老水手,具备很强的环境适应能力。如果将其应用于海战系统,可帮助战斗人员增强对未知环境的适应性。它既可使海上作战系统绕开环境信息缺乏的阻碍,利用有限声学数据还原目标的声学特征,有效实现水下目标定位,又能在声学情报与实际环境出现差异时,通过智能声呐定位技术,修正先验信息中出现的误差。

如今,在机器学习与声呐技术这一新兴学科交叉方向,其研究呈现出方兴未艾之势,推动着智能声呐研究进入快速发展阶段。

高分辨水下成像,让声呐“明察秋毫”

智能声呐系统要在大海中“明察秋毫”,仅有聪慧的“大脑”还不够,同时还要有一双看得清、辨得明的“慧眼”,实现对水下目标高分辨成像。

于是,科学家将具有高分辨成像的合成孔径雷达技术引入声呐系统,并将侧扫声呐与合成孔径声呐结合在一起。这样,就给智能声呐系统添上一双明察秋毫的“慧眼”,具有了水下高分辨成像的本领。

侧扫声呐技术采用传统的回声测深原理,具有探测速度快、目标定位快的优势。与普通声呐不同的是,它向海底发射的探测声波呈扇形,并在海底形成长条形投射区。随着声呐设备在探测中不断移动,海底目标就能像拼图一样被细分成许多块,一一捕捉目标的细节特征及高度信息。在这张“拼图”上,既有捕获的海底不同物体的形貌特征,又能帮助人们识别探测目标的种类,如同阳光洒在大地上所呈现的色彩缤纷的光学世界一样。

不仅如此,它还能根据不同探测目的,选择不同频率的发射波束,对不同物质、不同频率声波产生不同的散射强度,使漆黑的海底也能变得“五彩斑斓”。

相比之下,合成孔径声呐则具备更清晰的成像能力。它利用小孔径基阵的移动,来获取方位方向的高分辨力,能实现更广的探测范围,还能利用低频段声波探测到被泥沙掩埋的目标。就如同给海底探测器装上了一台X光机,帮助人们探测到大洋中更多的奥秘。

目前,以侧扫声呐与合成孔径声呐为代表的高空间分辨智能声呐系统,在海洋测绘、勘探领域已得到成熟应用。如用来钻探发现海底“可燃冰”资源,协助潜水员执行水下搜寻救助作业等。国外一些研究机构还将合成孔径声呐技术用于水下潜航器,构建起新型水下成像系统,有效促进水下无人作战能力稳步提升。

总之,拥有高分辨成像能力的智能声呐系统,让各类水下目标显露出“真容”已不再是设想。

多方位融合,打造声呐“多面手”

传统声呐系统的工作方式,有主动式和被动式两种。主动式声呐系统像是探路的蝙蝠,一边自主发射声波,一边接收回波,以此刻画目标区域的基本特征;被动式声呐系统像是“顺风耳”一样的倾听者,能将目标区域发出的所有声学信号收入囊中,从嘈杂声音中发现目标的“蛛丝马迹”。

随着现代科技发展,这两种声呐系统的缺点也愈发明显。特别是在潜艇降噪技术和潜艇战术不断进步的背景下,单一工作方式的声呐系统局限性更是显而易见:主动式声呐系统由于声波发射与回波接收均在同一处,工作时容易暴露自身方位;被动式声呐在面对安静型潜艇时,探测能力捉襟见肘。

面对日趋复杂的海战环境,现代智能声呐系统一大优势是,能利用多平台融合技术,实现声呐平台的“联动”。以目前常用的诸如岸基式、舰载固定式、舰载拖曳式和航空式声呐平台为例,它们各具优势,但也各有不足:岸基式声呐机动性差,一旦暴露即失去存在价值;舰载固定式声呐极易受到舰艇自身噪声干扰,且尺寸有限,探测能力受限;舰载拖曳式声呐机动性差;航空式声呐在使用时易受天气影响,探测区域和探测深度受限。

如今,科学家参照物联网的思路,将主被动声呐系统、多平台声学传感器整合进一个互联网络,使网络中的主动式声呐、被动式声呐可以随时切换,舰载声呐、岸基固定阵声呐、航空式声呐等同时作业、相互补充,对海面、海底和海体全海域空间实施全覆盖,通过内部互联网络,实现水下声学数据共享,即可打造出一套具有多种功能的智能声呐系统。

这种多基地、多方位相融合的智能声呐系统,一些军事强国一直在进行研究探索,在“海网”“近海水下持续监视网”等水下网络项目上取得较大进展。

以国外“海网”为例,该系统由岸基固定式节点和潜艇、潜航器、海底爬行车等多个移动节点组成,各节点之间通过水声通信链路相连,可实现不同节点之间数据实时共享。借助该网络,潜艇不仅可以获取水下声学信息,还能与其他海、陆、空天平台共享,从而提高反潜作战能力。

据报道,国外的“近海水下持续监视网”已基本具备作战能力,可通过潜艇释放多个无人潜航器,构建一个临时动态水下网络,获取周边海域的声学信息,并诱使敌方提前暴露,以抢占先机。

版式设计:梁 晨