1. 本选题研究的目的及意义
水声传感器作为采集水下声场信息的关键器件，在水声通信、海洋资源勘探、水下目标探测等领域发挥着至关重要的作用。
传统的压电陶瓷水声传感器存在体积大、功耗高、易受电磁干扰等问题，难以满足现代水声传感技术对高灵敏度、小型化、抗干扰能力等方面的迫切需求。
分布式光栅阵列干涉型水声传感器作为一种新型的水声传感技术，利用光纤布拉格光栅（FBG）对声波敏感的特性，结合干涉测量原理，能够实现对水声信号的高灵敏度、高精度测量，具有传统水声传感器无法比拟的优势，在未来水声传感领域具有广阔的应用前景。
2. 本选题国内外研究状况综述
分布式光栅阵列干涉型水声传感器和自适应滤波算法都是当前水声工程和信号处理领域的研究热点，近年来取得了显著的进展。
国内研究现状：国内学者在分布式光栅阵列干涉型水声传感器方面开展了大量研究工作，主要集中在传感机理、结构设计、性能优化等方面。
例如，哈尔滨工程大学的学者提出了一种基于光纤布拉格光栅阵列的分布式水声传感器，实现了对水声信号的定位和识别[1]。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本研究的主要内容包括以下几个方面：
1.深入研究分布式光栅阵列干涉型水声传感器的基本原理和结构特点，分析其在水声信号感知和解调过程中的噪声来源和特性。
2.研究传统自适应滤波算法，包括最小均方误差算法（LMS）、递归最小二乘算法（RLS）和仿射投影算法（APA）等，分析其基本原理、性能特点和局限性，为改进算法奠定基础。
3.针对分布式光栅阵列干涉型水声传感器的噪声特性，设计改进的自适应滤波算法，例如变步长LMS算法、变遗忘因子RLS算法、基于子带分解的APA算法等，以提高算法的收敛速度、跟踪性能和稳态误差等性能指标。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析、仿真实验和实验验证相结合的研究方法，具体步骤如下：
1.理论分析阶段：-深入研究分布式光栅阵列干涉型水声传感器的基本原理，建立其数学模型，分析其噪声来源和特性。
-研究传统自适应滤波算法的原理、性能特点和局限性，为改进算法奠定理论基础。
-针对分布式光栅阵列干涉型水声传感器的特点，设计改进的自适应滤波算法，并进行理论分析和性能推导。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.将自适应滤波技术应用于分布式光栅阵列干涉型水声传感器，探索了自适应滤波算法在该新型水声传感器中的应用潜力，为水声传感器信号处理技术的发展提供了新的思路。
2.针对分布式光栅阵列干涉型水声传感器的噪声特性，设计了改进的自适应滤波算法，例如变步长LMS算法、变遗忘因子RLS算法、基于子带分解的APA算法等，以提高算法的收敛速度、跟踪性能和稳态误差等性能指标。
3.通过仿真实验和实验验证，验证了改进算法的有效性和优越性，为提高分布式光栅阵列干涉型水声传感器的性能提供了理论和技术支持。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
1. 孙大军,王池,王军,等.基于π相移光纤光栅阵列的准分布式声波传感系统[J].光学学报,2019,39(11):1106002.
2. 王佳韵,刘海舰,王智.基于相移光纤光栅阵列的声压梯度水听器[J].压电与声光,2018,40(06):906-911.
3. 谢智,王巍,王军,等.基于解调算法改进的φ-OTDR分布式光纤振动传感系统[J].光子学报,2020,49(10):1006001.
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