【深度分析】开发海军新技术要从基础科学入手——低频宽带声呐探雷技术

专家评论：结构声学是近些年水声学研究中的一个热点。利用低频宽带信号能激发不同物体结构的散射体辐射出携带自身物体特征的声波，结合人工智能技术，能利用这些回波信号进行散射体的识别。本文介绍了美国NRL声学部将该技术应用于AUV探雷的最新成果，可以为国内相关技术的研发提供参考。

海军研究办公室（Naval Research Office，ONR）下属的、位于华盛顿特区的海军研究实验室（Naval Research Laboratory，NRL），是海军研究企业（Naval Research Enterprise，NRE）的一部分。据NRL声学部主管布莱恩·休斯顿（Brian Houston）博士称，NRL的技术开发团队正在将许多新能力和新系统带给水面舰船、飞机和潜艇，团队中的科学家十分了解与这些技术团队相关的非常基础的物理知识，他们将非常基础的科学与探索性应用研究相结合，利用他们从基础科学中学到的知识，识别哪些技术可最终发展为造福战士的技术。

低频宽带（Low-frequency Broadband，LFBB）是NRL在研究与声呐相关的结构声学时开发的一个技术领域。当声波在水下传播时，不同物理特征的散射体的回波非常不同，这些散射体可能是礁石或海底等天然物体，也可能是水雷等人造物体，在水体中则可能是潜艇或鲸鱼，这些目标的声学回波差别很大。声呐传统上可帮助人们知道哪里有目标、有多远，有时还能提供图像。但除了方位和距离外，人们现在也能知道目标是什么。回波具有可供人们利用的特殊物理特征，根据物理特征产生的原因，人们能够探究它们是什么。

NRL的声学部主要有3个分部。物理声学分部、声学信号处理和系统分部都位于华盛顿特区的NRL中；声学模拟和战术分部位于密西西比州斯坦尼斯航天中心（Stennis Space Center，SSC）的NRL园区中，她主要针对舰队反潜（ASW）问题研究环境声学。NRL的结构声学实验室（Laboratory for Structural Acoustics，LSA）是独一无二的实验室，主要设备是一座大型掩埋式隔振水池，装有消声覆盖层、自动控制的声源和接收机。在该实验室中，研究人员运用紧缩场和近场声学全息技术做了许多结构声学实验。LSA能够在结构声学方面进行精确测量。

图1  结构声学实验室中的隔振水池装有消声覆盖层、自动控制的声源和接收机

按Houston博士的说法，结构声学主要研究的是声与流体中结构体的相互作用，这里指的是像水那样的“重流体”。如果向一个水下物体发射一个脉冲，声波将穿过水体传播，并与结构体相互作用。声能将引发水雷壳体或潜艇壳体振动，从而产生声波与结构体的耦合，结构体将重新辐射声波，这就是结构声学的研究范畴。

LFBB声呐装载在美国海军“刀鱼”（Knifefish）水面反水雷无人水下航行器（Surface Mine Countermeasure Unmanned Underwater Vehicle，SMCM UUV）上，用于发现掩埋雷、沉底雷和非常杂乱环境下的体积目标。“刀鱼”是濒海战斗舰（LCS）反水雷任务包的一部分。每套系统包含2条以蓝鳍金枪鱼机器人公司（Bluefin Robotics）的Bluefin 21系统为母型的UUVs、以及相应的保障部件和设备，Bluefin Robotics是通用动力公司位于马萨诸塞州昆西（Quincy）的任务系统部旗下的子公司。“刀鱼”已在2020年被批准通过里程碑C，系统进入低速率初始生产阶段（Low-Rate Initial Production，LRIP）。

在LFBB项目本身以及最终应用到“刀鱼”项目的过程中，许多工作都是从非常基础的物理学和结构声学开始的。NRL声学部在基础科学层面开展的工作已经延续了许多年，最终转化为声呐系统、处理方法和基于分类器的人工智能（AI） 。这些产品能利用这些信号特征，以相当高的精度分辨结构间的差异。Houston博士称，入役系统的成本与研究投资相比，回报率大于100比1。

经过海上性能验证后，所有这些研究成果和技术都已成功地转化为可帮助舰队安全发现水雷的计划内项目（Programme of Record，POR）。

无人系统和小型战舰项目执行办公室的山姆·泰勒（Sam Taylor）博士称，“刀鱼”项目在感知和处理方面与海军研究与发展研究所（Naval Research and Development Establishment，NRDE）成功的合作已经取得很好的效果。

图2  “刀鱼”（Knifefish）UUV是濒海战斗舰MCM任务包的一个关键组成部分

NRL已经在“可靠”（Reliant）和“黑珍珠”（Black Pearl）UUV上开发了LFBB能力，这两型UUV都是基于蓝旗金枪鱼机器人公司的Bluefin系统设计的。它们是在商用航行器基础上制造的——推进器和动力系统采用基于现有商用航行器的设计，这些航行器上的NRL传感器采用了特殊技术，这使得它们更具独特性。“可靠”UUV是一型采用第1代声呐的稍老型号的UUV；“黑珍珠”UUV装有GPS/INS/DVL导航系统，采用低噪声推进系统，所携能量足以保证执行任务时间大于24小时，是一型升级后的航行器，配备了一部第2代声呐，可在更远的距离上使用LFBB。

 NRL声学部主管Houston博士详述了UUVs的适用性：“‘可靠’和‘黑珍珠’UUV是我们所称的‘大洋能力’。换句话说，它们具有充足的能源和相当高端的导航系统。我们还希望在航行器有一些‘腿’，能够实现精确导航。我们也能进入浅水区甚至极浅水区。传感器本身与小型航行器并不协调，特别是因为低频需要较大的声源和传感器孔径。例如，对于反潜战（ASW）应用而言，小型UUVs缺少大范围机动所需的足够能源，传感器也较小，所以性能较低。我们发现Bluefin-21的尺度对于我们在研究和应用中想做的事极为合适。”

基本趋势是：在航行器上做更多的处理以实现自主决策。自主性是由传感器驱动的，所以系统需实时处理传感器数据，并基于这些处理结果做出决策。NRL正着眼于具有传感器辅助自主性（sensor-aided autonomy）的系统。航行器实时处理主动或被动声信号，适时判断声信号的差别并做出决策。根据这些信息，UUV能够追踪、巡游或到海底隐藏。NRL声学部关注于如何增大搜索覆盖范围和覆盖率，希望能用一组航行器搜索一片海域。这些航行器上装备多种传感器，采用低带宽通信，或在某些情况下不进行通信，联合清扫一片海域。例如一艘航行器上装磁力计，而另一艘上装水声传感器，则它们能够通过联合工作来提高分类判决能力。

水下战的许多战术行动，不管是ASW、MCM或其它行动，通常都要使用UUVs，并需要较高的搜索覆盖率。一项技术是“变化探测”，它意味着先验知道海底有什么东西，在其后的搜索中观察是否有东西发生了变化。Houston称，几乎任何声呐系统都能完成变化探测任务，但LFBB并不依靠变化探测，NRL声学部开发的系统仅需一次通过就能获得非常高的置信度。

用更多的航行器能增加覆盖率。可用多种方式来告诉航行器该做什么、以及知道它们获知了什么，但要高效地完成这些工作，需要自主性、人工智能、以及与水面的通信和航行器之间的通信。水声通信是一种低带宽的信息交换方法，所以信息应尽可能简单。

在实际可行的通信方式下，水声通信的距离一般都较短。要进行更复杂的高带宽通信，航行器之间就必须非常接近，或上浮到水面利用卫星或无线电方式通信。科学家们正在开发新的算法，使得一组代理——航行器——能协同工作，如果切实需要，相互间无需过多交流就能完成它们的工作。在系统分布式部署的水下战态势下，尽管系统的感知距离可能很远，但由于受到通信的限制，它们不得不经常靠的很近。这就是为何构建AI以创建通信非常受限情况下的协同行为是如此重要。

图3  美国海军研究人员想在“黑珍珠”UUV上加装双向“铱星”通信系统

LFBB是一种运用合成孔径和AI处理方法进行探测和分类的主动声呐。NRL的LFBB研究已成为“刀鱼”SMCM UUV的核心，该计划内项目（POR）是濒海战斗舰（LCS）和其它“机会船”（Vessel of Opportunity，VoO）MCM任务包的一部分（译注：“机会船”是指在自身主营业务之外利用航行、空闲等机会兼顾其它任务的船，如航行途中兼顾水声测量的水声机会船AVO、帮助美国政府和大学的研究机构进行海洋数据收集的航班邮轮、海洋工程中雇佣的一些非专业船只、非专业MCM舰船、偶尔担负布雷任务的两栖舰船等）。“刀鱼”系统主要用于猎雷，目前的配置主要是基于LFBB的硬件和基于AI的数据处理软件。