CN100529795C - 用于合成孔径声纳信号实时处理的稳健运动速度跟踪方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种用于合成孔径声纳信号实时处理的稳健运动速度跟踪方法，包括以下步骤：(1)设定卡尔曼滤波器的参数；(2)积累速度序列数据；接收速度传感器的测量值，积累多次数据得到测量速度序列x(k)，k表示积累次数；(3)序列数据x(k)的实时更新。本发明的优点是实现简单，系统可靠性好。

Description

用于合成孔径声纳信号实时处理的稳健运动速度跟踪方法

技术领域

本发明涉及合成孔径声纳信号实时处理技术，特别涉及用于合成孔径声纳信号实时处理的稳健运动速度跟踪方法。

背景技术

合成孔径声纳(SAS)是利用小尺寸基阵在方位向的移动，通过对不同位置接收信号的相关处理，来获得方位上大的合成孔径，从而得到高精度的方位分辨率。

合成孔径实时成像过程中，声纳基阵在速度上的跳变或野值的存在造成图像叠加的错位，由此形成的相位误差引起成像质量的下降，造成图像的畸变、散焦，以至于不能成像。一般情况下，声纳基阵的运动速度是从传感器的输出中直接获得的。而为了得到聚焦良好的图像，就需要对传感器的输出速度进行过滤、平滑等预处理，减少由于测量误差引起的图像质量损失。

在合成孔径声纳实时成像系统中，野值产生的主要原因是由于干扰的存在，如船用电器、电源、无线电波等。干扰不仅影响到测量的精度，还影响到测量后数据的传输。另外，由于测量装置ADL(声多普勒计程仪)的工作特点，基阵的颠簸、水底介质的突变、水深的突然变化都会对测量精度有影响，使测量速度在时间上不连续性突出，甚至有时会出现瞬间的野值。处理野值的方法包括两方面的内容：一是识别野值，二是剔除野值。在水下导航系统中，现有技术已经有公开过剔除野值以及平滑过渡运动速度的方法，比如在朱海等编著的《水下导航信息融合技术》一书中有论述野值判断与剔除的方法。但是在已知的文献中很少考虑具体应用中场合等其他事项。

因此，就需要一种改进的用于合成孔径声纳信号实时处理的稳健运动速度跟踪方法。

发明内容

本发明的目的是克服现有技术的上述不足，提供一种用于合成孔径声纳信号实时处理的稳健运动速度跟踪方法。

为了实现上述目的，本发明采取如下的技术方案。

一种用于合成孔径声纳信号实时处理的稳健运动速度跟踪方法，包括以下步骤：

1)卡尔曼滤波器的参数设定步骤：对卡尔曼滤波器参数进行预先设定；

2)积累速度序列数据步骤：接收传感器的测量速度vs，积累多次数据得到测量速度序列x(k)，k表示积累次数；

3)序列数据x(k)的实时更新步骤；

进一步地，所述k取值范围是30-50；

进一步地，序列数据x(k)的实时更新步骤具体包括如下步骤：

(a)计算序列x(k)的标准差：

$K_0={\left(\frac{1}{N}\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{x}^2\left(k\right)\right)}^{1/2}$

(b)若当前传感器输入速度值vs小于3K₀时，则认为此测量值vs有效；若当前传感器输入速度值vs大于或等于3K₀时，则认为它是待确定值，做进一步的判断，对相邻的两次接收到回波数据分别进行成像处理，对两幅图像做相关，可以求得相邻两次SAS基阵的相对位置关系，进而得到相邻的两次接收回波数据间基阵的平均速度va；若当前传感器输入速度值vs大于或等于3va，则进一步表明该速度传感器ADL测量值为野值，认为此测量值vs无效，则用K₀代替当前传感器的输入值vs；若当前传感器输入速度值vs小于3va否则认为此测量值vs有效；

(c)把上一步骤(b)中确定有效的当前传感器输入速度值vs或用K₀代替的当前传感器输入速度值vs输入到卡尔曼滤波器中，得到速度预测值v，用v更新序列x(k)，使x(k)中保留最新的速度值。

本发明提供了一种合成孔径声纳成像过程中拖体实时运动速度参量的稳定跟踪方法，优点在于：

(1)方法简洁，利用野值判断和卡尔曼滤波的原理。

(2)实现简单，可实现性强，系统可靠性好，可方便的应用到合成孔径实时成像系统中。

附图说明

图1是本发明的稳健运动速度跟踪方法的实施例流程图；

图2是实施例中用稳健运动速度跟踪方法的运动速度处理前后的曲线图；

图3是本发明的稳健运动速度跟踪方法的应用处理前后速度成像结果的对比；其中图3(a)表示直接成像结果，图3(b)表示速度处理后成像结果。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细描述：

在传感器工程测量过程中，随机误差服从正态分布。对于输入的平稳序列x(k)，计算其标准差K₀。因为对于正态分布信号其取值超过3K₀范围的概率为0.3％。当ADL测量值vs超过3K₀时，认为它可能是异常值，需要做进一步的判断。对相邻的两次接收到回波数据分别进行成像处理(成像时选用时域基本逐点成像方法)，对两幅图像做相关，可以求得相邻两次合成孔径声纳基阵的相对位置关系，进而得到相邻的两次接收回波数据间合成孔径声纳基阵的平均速度va。若vs大于3va，则进一步表明该ADL测量值为野值，将其剔除；否则仍然认为此测量值vs有效。

本发明利用卡尔曼(Kalman)滤波，卡尔曼(Kalman)滤波是一种线性滤波，利用前一时刻的状态估计值和当前时刻的观测值来共同确定当前状态的估计值，卡尔曼滤波是以最小均方误差为估计的最佳准则，来得到一套递推估计的算法，适用于合成孔径声纳拖体的实时运动速度平滑处理。

卡尔曼滤波的递推公式为：

$\hat{s}(n+1)=a(n+1)[(1-k\left(n\right))\hat{s}\left(n\right)+k\left(n\right)x\left(n\right)],$

$p(n+1)=a^2(n+1)(1-k\left(n\right))p\left(n\right)+{\mathrm{\δ}}_{\mathrm{\ω}}^2(n+1)\text{,}$

$k\left(n\right)=\frac{p\left(n\right)}{p\left(n\right)+{\mathrm{\δ}}_u^2\left(n\right)}$

在本发明中，几个参量说明如下：

a(n)是已知的速度序列，w(n)、u(n)是白噪声，δ_ω ²(n)和δ_u ²(n)分别表示w(n)和u(n)的方差。

参照图1，用于合成孔径声纳信号实时处理的稳健运动速度跟踪方法，实现该方法按如下步骤：

1)卡尔曼滤波器参数的预先设定。

根据系统特点，设置p(0)为10000，δ(0)为0.25。

2)序列数据x(k)的积累。

接收传感器的测量速度vs，积累50次数据得到序列x(k)。

3)序列数据x(k)的实时更新。

计算序列x(k)的标准差：

$K_0={\left(\frac{1}{N}\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{x}^2\left(k\right)\right)}^{1/2}$

若当前传感器输入速度值vs超过3K₀时，认为它是待确定值，做进一步的判断。对相邻的两次接收到回波数据分别进行成像处理(成像时选用时域基本逐点成像方法)，对两幅图像做相关，可以求得相邻两次拖体的相对位置关系，进而得到相邻的两次接收回波数据间拖体的平均速度va。若vs大于3va，则进一步表明该ADL测量值为野值，用此前的K₀代替当前传感器的输入值vs；否则认为此测量值vs有效。把测量值vs输入到卡尔曼滤波器中，得到速度预测值v，用v更新序列x(k)，使x(k)中保留最新的50次速度值。

采用本实施例的方法处理结果，如图2所示的是在100秒的时间内，应用本发明处理传感器运动速度的结果。从图中可见，经过处理后的运动速度曲线明显平滑，对速度突变等造成干扰的敏感度下降。本发明的优点在于：原理简洁，应用野值判断和卡尔曼滤波的原理。实现简单，可实现性强，系统可靠性好。

实施效果明显。图3(a)表示直接成像结果，图3(b)表示速度处理后成像结果，图中的白色亮点的大小表示聚焦的优劣；在图3(a)左侧中部的白亮点较大，说明聚焦较差；图3(b)中相应位置的白点较小，说明聚焦较好。通过图3(a)、图3(b)的图像对比可以看出，没有经过本发明方法处理直接成像的图像明显散焦，而处理后成像的图像则聚焦良好。

最后所应说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制。尽管参照实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，都不脱离本发明技术方案的精神和范围，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。

Claims (2)

1、用于合成孔径声纳信号实时处理的稳健运动速度跟踪方法，包括以下步骤：

1)设定卡尔曼滤波器的参数；

2)积累速度序列数据；接收传感器的测量速度值，积累多次数据得到测量速度序列x(k)，k表示积累次数；

3)序列数据x(k)的实时更新，具体包括如下步骤：

(a)计算序列x(k)的标准差：

$K_0={\left(\frac{1}{N}\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{x}^2\left(k\right)\right)}^{1/2}$

(b)若当前传感器输入速度值小于3K₀，则此测量值有效；若当前传感器输入速度值大于或等于3K₀时，则对相邻的两次接收到回波数据分别进行成像处理，对两幅图像做相关，求得相邻两次合成孔径声纳基阵的相对位置关系，进而得到相邻的两次接收回波数据间合成孔径声纳基阵的平均速度va；若当前传感器输入速度值大于或等于3va，则该传感器测量值为野值，此测量值无效，用K₀代替当前传感器的输入值；若当前传感器输入速度值小于3va，则此测量值有效；

(c)把上一步骤(b)中确定有效的当前传感器输入速度值或用K₀代替的当前传感器输入速度值输入到卡尔曼滤波器中，得到速度预测值，用该速度预测值更新序列x(k)，使x(k)中保留最新的速度值。

2、根据权利要求1所述用于合成孔径声纳信号实时处理的稳健运动速度跟踪方法，其特征在于，所述k取值范围是30-50。

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