浅水多波束技术在海底目标探测中的应用

1引言 多波束系统[1]是海底探测类声纳的最新形式之一.与传统的单波束测深仪相比,多波束系统具有测量范围大、速度快、分辨率高的特点,从而使海底地形测量技术发展到一个较高的水平.我国从20世纪90年代开始陆续从国外引进多套多波束测深系统,分别应用于海道测量、海洋工程测量、海洋划界测量、海洋资源调查等多个领域[2],在国民经济建设中发挥了重要作用.     

一种高精度水下成像声呐性能实验研究

多波束测深声呐作为一种用于水下成像的声呐,已经成为国内外海洋科学研究、海底资源开发、海洋工程建设等海洋活动中最主要的海洋调查勘测仪器之一,所介绍的多波束合成孔径声呐是结合了合成孔径声呐技术和多波束测深技术的一种新型成像声呐,可以更好地满足水下地形地貌的探测需求。基于多波束合成孔径声呐理论,构建该声呐模型系统进行相关实验验证。实验中将直径13 cm的空心双球分置于基阵单侧入水,发射信号是中心频率为180 k Hz,脉宽为1 ms,带宽为8 k Hz的线性调频信号,在航迹向的不同采样位置以无指向性的声源对其进行照射,经过合成孔经处理得到高精度的多波束合成孔径声呐图像,通过与多波束测深声呐及侧扫合成孔径声呐的成像结果进行对比,验证了多波束SAS成像理论的有效性和正确性,并在此基础上分析多波束合成孔径声呐的优缺点,为进一步研究提供参考依据。     

一种基于横摇稳定的多波束测深方法

针对阵列姿态变化造成深水多波束测深声纳测深误差问题,给出了一种基于横摇稳定的多波束测深方法。其基本思路是利用姿态数据实时地改变接收波束相控角,使得合成波束指向角稳定在较小的变化区间内,确保了波束形成后信号来自有效的波束宽度覆盖范围。通过发射时刻三维姿态和接收时刻横摇姿态解算得出波达时刻对应的合成波束指向角,进行声速修正和归位计算得到最终测深点的深度与位置。MATLAB仿真和实际海试数据处理结果表明,该方法能够获得期望方向附近的海底脚印覆盖并且达到较好的精度。     

MSB-CAATI算法在多波束测深系统中的应用

计算到达角瞬态成像技术(CAATI)是多角测深侧扫声纳(MSBSS)采用的高分辨方位、幅度联合估计技术。本文将CAATI技术扩展到多波束测深声纳(MBBS),提出了一种新的多子阵波束域CAATI(MSB-CAATI)算法。仿真实验证明了该算法与CAATI技术相比具有更高的估计精度和更低的分辨力门限。海试数据的处理验证了MSB-CAATI能很好地应用到多波束测深系统中,使其兼备了FT(傅氏变换)和CAATI各自的优点,能在整个条带宽度内同时获得高分辨力的海底地形和地貌信息,且不易受到低信噪比和复杂地形环境的影响。     

海洋测绘技术的最新进展

海洋测绘技术主要是指对海底地形、地貌和海底浅地层剖面的测量。这些信息无论在军事上还是在海洋资源开发上都是必不可少的。海洋测绘设备是在传统的单波束回声测深仪的基础上发展起来的，它们的探测扇面在船两侧达到很宽的区域而在行进方向上则很窄。以处理回波的方式不同可分成三种类型：（１）基阵为收发合置的，宽波束接收的常规旁侧声纳。６０年代初，美国“长尾鲨”号核潜艇失事沉没是促进这类声纳迅速发展的直接原因。这类旁侧声纳能给出高分辨率的地貌图象，但要与测深仪一起使用才能获得海区的深度信息。（２）由两个与发射阵平行…     

761多波束渔用声纳

761多波束渔用声纳是中国科学院声学研究所东海研究站为近海及远洋渔船设计的渔群探测声纳。它采用了多波束顺序发射、多波束接收、电子扫描和新颖的混响增益控制等新技术。在90度扇面内设置了12个探测波束,可以象雷达一样在荧光屏上显示出反射目标的方位、距离和分布范围等信息。同时回转电机能将90度扇面在360度水平范围内转动,这样可以搜索其它方向渔群。它能在2秒时间内,提供一幅90度扇面,1500米范围的水下反射目标的平面位置图。其搜索效率比一般单波束渔探仪提高9倍。因此,761多波束渔用声纳具有搜索范围大、搜索效率高、跟踪准确、不易丢失目标、指挥放网方便等特点。并且采用了合理的电路布局,使控制旋钮为最少,操作方便,易于掌握与维修。通过三年来的海上试验表明761多波束渔用声纳性能达到设计指标,并能提高渔群探测效率和放网准确率。     

一款高频弧形换能器

多波束图像声纳广泛应用于水下工程实施、浅海地貌测绘、蛙人和水雷等水下小目标的探测识别,高频弧形换能器是多波束图像声纳的重要组成部分,用于发射高频宽波束声波.通过理论公式计算了宽波束高频弧形换能器的指向性图,分析了指向性特征：主波束内存在连续的震荡起伏,震荡幅度由中心向两侧逐渐增大,在波束边缘处出现最大值,波束中心幅值比最大值减小1~2 dB左右.采用1-3型压电复合材料,研制了一款宽波束发射的高频弧形换能器,换能器谐振频率为440 kHz,最大发送电压响应为162 dB,-5 dB水平开角为107o,-3 dB垂直开角为26o,可应用于多波束图像声纳.     

基于多波束测深声呐的海底气体泄漏实时报警系统

随着人们对海底油气资源的开发,在海底铺设的管道越来越多,海底管道泄漏风险日益增加,亟需高效、实时的检测方法。文章利用自主式水下航行器（Autonomous Underwater Vehicle,AUV）平台,搭载多波束测深声呐与基于VxWorks的嵌入式处理单元,设计了一套水下气体泄漏自动检测系统,将多波束测深声呐采集的水体图像数据传送给嵌入式处理单元,采用模板匹配方法对图像数据进行处理,完成对海底管道气体泄漏点的实时检测。湖试和海试都验证了该系统方案的有效性与先进性。     

两种多波束系统测深算法的试验研究

介绍了快速能量中心收敛法和方位指示处理法两种多波束测深仪的海底检测和深度、方位估计算法,并对两种方法进行了多波束测深算法试验的设计,实验结果验证了算法的有效性。     

深水多波束测深系统海底回波信号快速仿真方法

针对传统深水多波束测深系统海底回波信号仿真方法计算量大和不适用于存在载体姿态的问题,提出一种深水多波束测深系统海底回波信号快速仿真方法。基于扩展散射体海底回波信号仿真模型,考虑载体姿态,通过预先计算海底散射点强度分布确定主要作用区域的散射点,并将这些散射点的强度作为回波信号幅值加权来得到回波信号。利用这一方法,在保持较小计算量的同时,可以得到包括载体姿态特征的仿真数据。此外,利用这种方法还可以进行相位不一致性等误差因素的仿真。     

基于空间平滑的多波束测深声呐相干分布源方位估计

在多波束测深声呐的工作环境中,若海底反向散射信号不满足点源假设,方位估计精度将严重下降,而基于分布源模型的方位估计算法可以适应这种环境。目前,大多数分布源算法要求分布源之间不相干,有人提出采用Toeplitz方法估计相干分布源,但该方法精度不高并且忽略了角度扩展参数。为解决多波束测深声呐相干分布源的方位估计问题,提出了基于空间平滑的广义MUSIC方法,公式推导证明了算法的有效性,通过计算机仿真给出算法方位估计的精度以及不同信噪比条件下的性能,最后采用多波束测深系统的实验数据对算法进行了验证。     

COTS技术在声呐装备中的应用

采用商业货架产品(Commercial-Off-The-Shelf,COTS)技术可使声呐系统具有更强的信号处理能力,有效降低声呐研制与更新成本,缩短声呐研制周期。分析了国外先进声呐系统上采用的COTS软硬件技术,对COTS技术在声呐系统中的应用前景进行了分析和展望,提出了我国声呐系统中COTS技术的重点研究方向,以加快发展拥有自主知识产权的COTS软硬件技术,提高我国海军声呐装备水平。     

InSAS干涉测深系统误差分析

对由海水折射引起的InSAS干涉测深误差进行了分析。在分析InSAS测深原理的基础上,采用射线声学理论分析了两种典型的中国海浅海声速剖面条件下,距离深度比对测深精度的影响。结果表明,对于典型的中国海浅海声速剖面,在水深为40m的情况下,当距离深度比达到5～10倍时,InSAS干涉测深系统将带来5～20m的深度测量误差和1～3m的水平距离误差。因此,为提高InSAS干涉测深系统精度,必须要进行声速补偿。     

改进的Mean Shift算法在前视声呐运动目标跟踪中的应用

多波束前视声呐具有成像速度快、分辨率高的优点,是进行水下目标探测、跟踪和监控的重要设备。针对多波束前视声呐运动目标的跟踪问题,提出了一种改进的MeanShift算法。该算法利用经典的MeanShift算法实现目标的帧间定位,通过基于图像序列的背景消减法实现运动目标分割,根据分割后目标的位置和大小对Mean Shift跟踪框进行更新,并重新建立跟踪模型来迭代实现目标的准确定位和跟踪。实验结果表明,改进后的算法可实现目标跟踪框随目标大小和形状的更新,对目标的定位更加准确。因此,该算法具有应用于水下目标精确跟踪和定位的潜力。     

条带测深仪的信号特征及其动态范围压缩

条带测深仪又称多波束地形测绘声呐。９０年代以来，由于海洋测绘事业的需要，我国已向国外引进并开始自行研制这类声呐。本文首先介绍了它的基本工作原理。第２节分析进入接收机的海底反向散射信号的特征，说明了这一信号有很大的幅值动态范围的原因。第３节讨论了两种不同性质动态范围压缩方法，并给出了实现的硬件框图，软件流程图和部分试验结果。     

基于纹理特征的合成孔径声纳图像目标检测研究

随着成像声纳技术的发展,声纳图像的目标检测与识别逐渐成为数字图像处理领域的一个重要研究课题。合成孔径声纳图像含有丰富的纹理特征,而灰度共生矩阵具有丰富的特征参数,可以从不同的角度对纹理进行细致刻画。采用灰度共生矩阵可以描述合成孔径声纳图像纹理方面的特征,通过计算灰度共生矩阵在方位向和距离向的能量、相关性、对比度和熵值,并构造特征向量,可以对合成孔径声纳图像中的目标进行准确检测。从实验结果可以看出,基于纹理信息可以准确实现合成孔径声纳图像的目标检测。     

波束锐化技术在多波束测深声呐中的应用

针对常规波束形成器的分辨性能和旁瓣性能间的矛盾,研究了超波束形成器的波束特征以及空间分辨性能。通过计算机仿真验证了加权超波束形成器既有较高的空间分辨力,又有良好的旁瓣特性。通过对外场实验数据的处理,验证了该算法对于多波束测深声呐测量结果中存在的"隧道效应"假象具有明显的抑制作用。针对算法实现结构进行了优化,进一步减小了算法复杂度。利用DSP进行了算法实现,算法具有较好的实时性和工程实用性。     

多波束融合BP神经网络拖船噪声抵消

拖曳线列阵声纳中,拖船噪声常常是影响声纳性能的重要因素之一。由于存在严重的多途效应,仅仅改变自适应结构难以提高拖船噪声抵消性能。因此在实际应用中,固定参考输入自适应干扰抵消技术的抵消效果一般均不理想,本文针对拖船噪声的特性,提出了一种多干扰波束融合的抵消算法,该算法具有抗多途效应效果好,可以较有效地消除拖船干扰,提高声纳的检测性能,试验数据处理结果表明它优于现有的自适应方法,且具有运算量少的优点,可望在实际声纳中得到应用。