潛水環境噪聲數據庫設計與開發

方 鵬

(長江職業學院，湖北 武漢430074)

0 引 言

近海海域是人類活動較多的海域，除了傳統的航運、旅游活動之外，近年來隨著科技的發展，越來越多的資源勘探和科學實驗活動，也選擇近海潛水水域作為實施場地。這些活動的開展往往需要依賴水聲探測和通信技術，原因是在潛水環境中，水聲探測技術具有較好的經濟性和易用性。然而，潛水環境中人類的活動也相對較多，因而產生的各種水下環境噪聲也比較復雜，如船舶航行噪聲、漁業噪聲等。這些噪聲的出現極大地影響了水聲探測、通信、聲吶等技術的使用［1－2］。由于從源頭杜絕這些噪聲的影響不現實，因此，部分學者和企業希望通過了解潛水環境中的噪聲特征，并建立相應的環境噪聲數據庫，為水聲探測、通信、實驗等活動提供參考，從而減小或消除環境噪聲對水聲技術的影響。

由于傳統噪聲收集設備的制約，建立的潛水環境噪聲數據庫往往難以對收集到的噪聲數據進行進一步的處理，因此儲存的數據類型單一，且多數為模擬信號，在實際使用過程中對于信號的比對和分析較為困難，實用性較低。同時，由于多數采用模擬信號的形式存儲，導致需要的存儲空間較大、存儲介質較多，查詢和使用非常不便，且缺少良好的用戶界面，使得普通用戶在缺少經驗的情況下，很難對數據庫進行操作［3－5］。

針對以上問題，本文結合信號處理技術和數據庫開發技術，對潛水環境噪聲數據庫的設計和開發進行了研究，首先對噪聲進行了數學建模，在此基礎上提出了噪聲信號處理方法，之后利用編程語言開發了具有良好用戶界面的數據庫系統。

1 環境噪聲建模方法

潛水海域中，水下環境復雜多變，通常情況下環境噪聲與普通的高斯白噪聲有較大的區別。為了獲得環境噪聲的模型，首先需要對記錄的噪聲信號進行分析，環境噪聲的分布為:

式中:Bi和Bj為全體振幅空間R 中互不相關的2個子空間;φ 為空集。

則環境噪聲信號符合子空間分布的次數為:

式中:xk為第k個采樣信號的振幅;M 為采樣信號的總個數。

由式(2)可利用Kolmogorov 大數定律，獲得其分布律為:

其中N 為劃分子空間的個數。

從式(3)可知，當采樣信號的個數或次數趨近于無窮時，每個子空間的寬度趨近于0，式(3)趨近于噪聲信號分布的概率密度函數。此時，可以通過廣義高斯過程來對水下環境噪聲進行建模。

對于廣義高斯過程來說，其均值為μ，方差為σ2，參數為c，則該過程的概率密度函數可以表示為:

則模型的參數a和振幅A 為:

其中Γ 為伽馬函數，其定義為:

圖1 為不同方差下廣義高斯過程的概率密度函數。當c=2 時，概率密度函數與高斯過程相同;當c ＜2 時，概率密度函數圖像變得更銳利;當c ＞2時，圖像變得更平緩。

通過式(4)可以得到均值為0的廣義高斯過程的奇數階和偶數階為:

圖1 不同c 值的概率密度函數Fig.1 Probability density function at different c value

由式(7)可得:

通過以上分析和建模過程可知，當采集的環境噪聲樣本數量較多，且沒有顯著的異化樣本存在時，環境噪聲可以被建模為廣義高斯過程，圖2 顯示了建模值與實際值之間的差別。

圖2 理論數據與建模數據誤差Fig.2 The difference between test and theory value

利用不同海域的噪聲信號數據，可以得到噪聲的廣義高斯過程特征值，通過存儲這些特征值，可以重現噪聲信號，因而為噪聲信號的對比、分析等帶來了便利，同時大大減少了存儲的容量。

2 噪聲數據庫設計

本文設計數據庫的主要功能之一為:允許用戶利用不同的鍵值對數據進行訪問。這些鍵值包括地理位置信息，如方向、經緯度等，也包括時間信息，如采集和存儲的時間等。圖2 為用戶可用的鍵值，通過這些鍵值，用戶甚至可以通過特定的地理信息，如海峽、海灣等獲得其指定海域的全部環境噪聲數據。用戶可以利用以上信息，進行不同位置數據的比較和分析。

圖3 數據庫可用鍵值Fig.3 The available key of database

在數據庫設計中，主要包括:①船舶實體:船舶的狀態信息;②水文實體:包括洋流、水溫等;③噪聲實體:采集時間、海底地形、信號特征等。其中噪聲實體是數據庫中主要存儲的信息，船舶實體和水文實體主要作為噪聲信號的外界影響因素，在利用數據庫數據進行對比分析時，考慮采集噪聲信號時的船舶數據和水文數據，有助于更加精確地了解噪聲信號的特征。

根據以上分析可知，數據庫的結構如表1所示。

表1 數據庫表tb_noise 結構Tab.1 The structure of the table tb_noise in database

從表1 知，從噪聲信號本身的特征值，如功率譜密度函數參數、均值、方差，和時間序列信號、信號功率函數等信息，到噪聲收集過程的特征，如收集的時間、地點、船舶、水文情況等，對噪聲信息進行了詳細的描述。

表2 數據庫表tb_hydrology 結構Tab.2 The structure of the table tb_hydrology in database

通過表2 可知，在噪聲采集的過程中不僅對于噪聲信號本身進行采集，同時對采集過程的水文和氣象情況進行了測定。由于不同的水文情況可能會導致噪聲信號的特征、功率、傳播衰減產生變化，因而在對信號進行分析比對，或進行噪聲濾波時，參考相應的水文情況，將使以上過程更加科學和精確。

本文設計的環境噪聲數據庫由VBA (Visual Basic Application programming language)語言開發。常用的數據訪問接口有3 種:數據庫訪問對象(Data Access Object，DAO)、遠程數據庫對象(Remote Data Object，RDO)和ActiveX數據對象(ActiveX Data Object，ADO)。本文采用數據庫訪問對象方法。其中創建DAO 對象庫的引用代碼如下所示:

利用CreatTabDef 方法創建數據表的代碼如下:

3 數據庫實現

潛水環境噪聲數據庫由VBA 語言開發。VBA是當前使用較為廣泛的編程語言之一，其優勢在于能夠提供較為友好的用戶界面，如圖4所示。本文開發的數據庫主界面基于地理信息系統 (GIS)ArcMap，在主界面上顯示有一個添加了超鏈接的地圖，通過該地圖能夠直觀的選取相應的海域，調用相關的功能了解該海域的環境噪聲信息。

圖4 數據庫界面圖Fig.4 The interface of the database

采用微軟Access 作為數據庫的實現平臺。在數據庫中存在有3 張表，第1 張表存儲的為水文信息，描述的是噪聲采集時的水文情況和氣象情況;第2張表存儲的是噪聲采集船舶和設備的信息;第3 張表存儲的為噪聲的屬性，描述的是在相應坐標位置，潛水噪聲的元數據。元數據中包含了噪聲的具體特征、噪聲采集的時間等屬性。

圖5 為環境噪聲數據的處理流程。由ARL 設計開發的噪聲收集系統(Pop－up Ambient Noise Data Acquisition System，PANDA)［6］負責收集和探測環境噪聲，通過PANDA 實現噪聲采集之后，相應的噪聲信號由一個Matlab數據處理程序進行進一步處理，該處理程序通過分析噪聲信號得到該信號的功率譜密度和隨機分布函數;之后，噪聲信號經過處理之后得到信號特征值，并將該特征值存儲入數據庫中。在存儲過程中，系統會為新存儲的噪聲數據建立新的目錄，然后對數據庫索引進行更新。

除此之外，對于環境噪聲數據，數據庫還提供了不同類型的數據格式，如時間序列、聲譜圖、功率譜、功率譜密度等。一旦用戶確定了查看數據的具體格式，可在GUI 上通過點擊play 按鈕來重放相關的噪聲信息。除了通過設備收集噪聲之外，數據庫還向用戶提供了利用外部設備導入噪聲信息的方法，一旦數據被導入數據庫，則該數據會像原始數據一樣得到處理和利用。

圖5 PANDA 噪聲收集方法Fig.5 PANDA ambient noise collectionmethod

4 結 語

針對傳統潛水環境噪聲數據庫采用儲存模擬信號進行分析比對的弊端，本文設計了一種基于噪聲建模和Access的潛水環境噪聲數據庫。通過對于噪聲信號的分析，將信號建模為廣義高斯過程，利用廣義高斯過程的參數、均值、方差等特征值來描述和重現噪聲信號，大大簡化了數據的表示和存儲過程。

在此基礎上，設計了數據庫的結構，不僅對于噪聲信號本身的特征，以及采集時間、位置等信息進行存儲和記錄，同時還對采集過程中的水文信息、船舶信息進行了測定和記錄，提高噪聲數據的完備性，確保噪聲數據使用的科學性和精確性。

最后，利用VBA 編程語言和ArcMap 地理信息開發系統，在Access 平臺上實現了本文設計的數據庫，不僅向用戶提供了良好易用的操作界面，同時提供了多種格式數據查詢、數據上傳等功能，具有較好的實用性。

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