综述：水下波束成形技术综述：技术、挑战与未来发展方向

《Journal of Ocean Engineering and Science》：A review on underwater beamforming: Techniques, challenges, and future directions

本文系统综述了水下声束形成（UWB）技术的最新进展，涵盖传统、自适应及机器学习方法，分析其优势与局限，探讨多径、噪声等挑战，并提出未来研究方向，为水下通信与传感提供理论支撑。

　　这篇文章探讨了水下波束成形（Underwater Beamforming, UWB）系统在水下通信、感知和环境监测中的最新进展，揭示了其在提升信号清晰度、空间分辨率和噪声抑制方面的重要作用。文章首先回顾了水下波束成形的多种应用，从海洋监视到海洋生物监测，然后深入分析了水下环境带来的挑战，如非静态噪声干扰、严重的信号衰减、多径传播和动态环境变化。接着，文章系统地讨论了传统、自适应和基于学习的波束成形技术，分析了它们在不同水下条件下的优缺点。此外，文章还详细分析了方向到达（Direction of Arrival, DOA）估计方法，并调查了常用的评估水下波束成形算法性能的指标，并进行了数值比较。文章还讨论了水下波束成形领域的一些新兴趋势，特别是将数据驱动的机器学习方法与传统信号处理技术结合的前景。

水下波束成形技术在多个领域都具有广泛的应用价值。例如，在水下通信中，波束成形用于提高远距离通信的信号接收质量，同时减少干扰和噪声的影响。通过聚焦于特定方向，可以提升信号的信噪比（SNR）和接收效果，从而改善水下通信的可靠性。在水下感知和跟踪领域，波束成形有助于检测目标并实现精确的定位和跟踪，特别是在多路径传播和噪声干扰严重的环境中，这种技术尤为重要。此外，水下波束成形还在环境监测中发挥着关键作用，例如通过处理回声数据来评估水下环境的特征。

然而，水下环境的复杂性对波束成形提出了诸多挑战。水下声波传播受到多种因素的影响，包括多路径传播、声速随深度和温度变化、以及信号衰减等。这些因素导致水下信号传播路径的不确定性，增加了波束成形的难度。此外，水下噪声的非高斯性和非静态特性，以及环境参数的动态变化，进一步限制了传统波束成形方法的有效性。这些挑战使得水下波束成形在实际应用中需要更鲁棒的算法设计和更高效的计算策略。

文章对水下波束成形方法进行了分类，包括传统波束成形、自适应波束成形和基于学习的波束成形。传统波束成形方法如延迟和求和（Delay-and-Sum, DAS）在实现上相对简单，但在处理多个信号源和非静态噪声方面存在局限性。相比之下，自适应波束成形技术如最小方差无失真响应（Minimum Variance Distortionless Response, MVDR）和线性约束最小方差（Linearly Constrained Minimum Variance, LCMV）能够通过调整波束模式来增强信号接收和减少干扰。尽管这些自适应方法在水下环境中表现更优，但它们对噪声模型的估计误差仍然敏感，尤其是在动态环境中。为了解决这一问题，研究者们提出了多种鲁棒波束成形方法，如对角加载（Diagonal Loading）和空间平均（Spatial Averaging）等，这些方法在数据有限或干扰强烈的场景下表现出更好的性能。

随着机器学习和深度学习的兴起，基于学习的波束成形方法也逐渐受到关注。这类方法通过从大量数据中学习复杂的模式，能够有效处理水下环境中的非高斯噪声和多路径干扰。深度学习模型如卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）和图像网络（ImageNet）被用于优化波束成形过程，提升方向估计的精度和鲁棒性。此外，一些基于强化学习的方法也被提出，用于在水下无线传感器网络（Underwater Wireless Sensor Networks, UWSNs）中实现高效的协同波束成形和资源分配。然而，基于学习的波束成形方法仍然面临一些挑战，如对训练数据的依赖性、计算复杂度较高以及在低信噪比（SNR）条件下的表现问题。

在水下波束成形的评估方面，文章讨论了常用的性能指标，如信噪比（SNR）、信号与干扰和噪声比（SINR）、波束宽度（Beamwidth）、阵列增益（Array Gain）、均方误差（MSE）和平均绝对误差（MAE）等。这些指标帮助研究者们量化不同波束成形方法在水下环境中的性能表现。例如，SNR用于评估信号在噪声中的清晰度，而SINR则用于衡量信号在干扰和噪声中的相对强度。波束宽度反映了波束成形的空间分辨率，而阵列增益则用于评估波束成形在信号增强方面的效率。在方向估计任务中，MSE和MAE被用来衡量估计结果与真实值之间的误差。

此外，文章还通过表格和图表形式展示了不同波束成形方法在实际应用中的性能对比。例如，在水下通信系统中，一些方法如Pilot-based Frequency-Difference MVDR（P-FD MVDR）和Time-Frequency-Time with Cross Power Spectral Density（TFT-CPSD）表现出较高的抗干扰能力和较低的计算复杂度。在水下目标检测中，一些基于深度学习的波束成形方法如Deconvolution-UNet和Swin Transformer + YOLOv5 + Ex-DeepSORT在目标跟踪和定位方面表现出色，特别是在多目标和复杂噪声环境下。然而，这些方法在实际应用中仍然面临数据集不足、计算资源有限以及对环境变化的适应性问题。

文章还指出，未来水下波束成形的研究方向应包括以下几个方面：首先，扩展真实世界的水下波束成形数据集，以更好地模拟实际环境中的复杂情况；其次，探索结合模型驱动和数据驱动的混合方法，以提高算法的可解释性和计算效率；再次，开发适用于近场环境的波束成形方法，因为许多现有研究主要基于远场假设，忽略了近场中声波传播特性的变化；此外，还需要提升深度学习模型在实时性和计算效率方面的表现，以适应水下环境的动态性和复杂性；最后，研究自监督学习在水下波束成形中的应用，以减少对监督数据的依赖，提高模型的泛化能力。

总体而言，水下波束成形是一个充满挑战但前景广阔的领域。随着技术的进步，特别是深度学习和自适应算法的发展，未来的水下波束成形系统有望在提升信号处理能力、减少计算复杂度和增强环境适应性方面取得更大的突破。这些技术的进步不仅将改善水下通信和感知的性能，还将为海洋探索、环境监测和军事应用提供更可靠和高效的解决方案。