海洋环境噪声中携带着丰富的水体和海底环境信息,采用被动噪声干涉测量技术从海洋环境噪声中提取有用信息,并用来反演地声环境参数,成为近年来研究的一个热点课题。这种方法要求噪声场必须是由空间上均匀分布的、互不相干的随机噪声源产生的良好均分的扩散场。然而,现实世界中,海洋环境噪声经常存在着很多强干扰信号,破坏了海洋环境噪声场的均分性,从而增大了利用海洋环境噪声的难度。近年来,研究者们提出了许多时域、频域的信号预处理技术,对改善和还原噪声场的均分性起到了较大帮助。但是,环境噪声中存在一些持续时间较长、较为顽固的干扰,现有方法难以对其较好地抑制或消除。此外,在地声参数反演方面,传统的反演方法往往具有计算成本高、反演速度慢的特点,无法满足人们对某些区域需要实时监测或快速反演的需求。因此,为了应对这些挑战,本文聚焦海洋环境噪声的利用,从环境噪声干涉理论分析、干扰抑制、层析成像和反演方法等方面开展相关技术的研究和实证分析,为开发地声参数反演领域软件提供算法和核心技术支撑。本文的主要工作和贡献包括:1.研究了利用海洋环境噪声提取表面波格林函数的方法和技术路线,处理并分析了海底水平阵列采集的海洋环境噪声数据,讨论了强方向性噪声对噪声场的均分性和表面波格林函数的可靠性产生的影响。通过研究理想均分条件下噪声场样本协方差矩阵特征值的统计特性,利用随机矩阵理论,提出了一种基于特征值的可适应滤波方法。此方法能够有效抑制顽固的强方向性噪声对格林函数的不良影响。实验结果显示,可适应滤波方法能够在一定程度上还原噪声场的均分性,从而提高了表面波格林函数提取的质量和可靠性。2.研究了基于海洋环境噪声的表面波层析成像的理论和技术路线,并创新性地实现了基于较短时长且存在强干扰的环境噪声数据的表面波层析成像。使用慢度-频率变换方法提取了表面波频散曲线,并采用自适应单纯形模拟退火算法从提取到的频散曲线中反演对应的地层结构和剪切波信息。利用反演结果构建了该区域三维地层信息结构图,并将其与已有的反演结果进行对比。对比结果显示,虽然采用了时长较短的噪声记录,且记录受到了强干扰性信号的影响,仍然能够获得较为可靠的层析成像结果。3.研究了贝叶斯推断框架下的混合密度神经网络及其在地声参数反演领域的应用。利用混合密度网络理论拓展了贝叶斯地声参数反演框架,通过推导地声参数统计量的解析表达,阐明了各地声参数统计量与多维后验概率密度的关系,解决了混合密度反演在实际应用中的困境。提出和实现了一种混合密度神经网络用于地声参数反演,仿真分析和真实数据反演实验显示,该网络能够给出比较可靠的预测,并在新数据上具有较好的泛化性能。混合密度网络反演方法的应用较好地解决了传统反演方法计算成本高、反演速度慢的问题,为实时监测和快速反演提供了可能。