CN100543494C - 一种用声纳测量目标的信号处理方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种用声纳测量目标的信号处理方法，用于测量海中目标或海底目标，该信号处理方法包括构造时空相关函数矩阵步骤以及根据所述时空相关函数矩阵测量目标步骤，其中：在构造时空相关函数矩阵步骤中，所述时空相关函数矩阵RTT包括信号矩阵X以及和信号矩阵相乘的左实变换矩阵B_M，还包括使得所述时空相关函数矩阵RTT为实矩阵的取实运算；所述信号矩阵是由声纳接收的目标回波信号构成的复矩阵；在测量目标步骤中，采用信号子空间法测量所述目标。在本发明的信号处理方法中信号进行了解相关处理且明显减少了运算量，本发明在测量海底目标时比现有技术具有更优的效果。

Description

一种用声纳测量目标的信号处理方法

技术领域

本发明涉及声纳领域，更具体地说，本发明涉及一种用声纳测量目标的信号处理方法。

背景技术

近些年来，现代阵信号处理技术中的高分辨率波束形成技术发展很快。高分辨率波束形成技术利用换能器阵的时空相关函数构成矩阵，由此矩阵提取声波的信息，包括声波入射角和振幅等。换能器阵接收的信号中除了目标信号外，还有噪声信号。因此换能器阵时空相关函数矩阵在泛函空间里可以分解成信号子空间和噪声子空间，两个子空间相互垂直。相应地，对换能器阵时空相关函数矩阵的信号处理方法一般分两大类，一类是谱基方法，它包括噪声子空间法，又称零空间法，在小样本、低信噪比和高信号相干性时，此类方法的性能明显下降。另一类是参量法，它包括信号子空间法。参量法的性能明显优于谱基方法。

在现有技术中，高分辨率波束形成技术中的噪声子空间法在声纳中已经有应用。例如，在P.Kraeutner等人的美国专利6130641“Imaging methods and apparatus usingmodel-based array signal processing”，以及P.Kreautner等人的文章“Principlecomponents array processing for swath acoustic mapping，proceedings of IEEEOceans’97 Conference，October 1997”和H.Kreautner等人的文章“Beyondinterferometry，resolving multiple angles-of-arrival in swath bathymetric imaging，proceedings of the IEEE Ocean’99 Conference，September，1999”中，采用噪声子空间法对换能器阵时空相关函数矩阵进行处理，获得了比常规波束形成技术高的分辨率。

在上述引用的文献中，其信号处理方法存在有如下问题：

1)时空相关函数矩阵通常仅由信号矩阵构成，信号矩阵是由声纳的接收信号组成。如果用矩阵X来表示信号矩阵，则时空相关函数通常为XHX的形式，其中上标H表示共轭转置，由于信号矩阵X复矩阵，因此其时空相关函数矩阵也为复矩阵。这样的时空相关函数没有对信号进行解相关处理，当信号存在高相干时，声纳性能下降。而且，对时空相关函数矩阵的处理是在复空间进行，其运算量很大。

2)采用高分辨率波束形成信号处理中的噪声子空间法对时空相关函数矩阵进行处理，而噪声子空间法在小样本、低信噪比和高信号相干性时性能明显下降。

3)现有的信号处理方法在测量海中目标(或者说水中目标)时获得比较好的效果，但是在测量海底目标(或者说水底目标)时效果较差。例如前述引用的P.Kreautner和H.Kreautner的文章中，在水池中对人造目标进行测量，目标是由正交的铜管构成，这是一个良好的声学目标，声纳能正确检测出入造目标，但对池壁的测量结果差。

4)分辨率波束形成信号处理中常常遇到解线性方程组，并要减弱噪声的影响，最小二乘法是可用的性能一般的方法，它对噪声的类型和噪声的干扰形式有相当多的限制。

5)用零空间中的与时空相关函数矩阵对应的多项式组的根估计目标的方位，此法有缺点，首先，它把入射到换能器阵上的信号都估计出来了，并没选出所要的直达波信号，也未删除多途干扰信号；其次，只有正确定出目标数后求得的目标方位的精度才能高，只用多项式组的根估计目标数，并且同时估计目标方位，这在若干情况下难以得到好的目标方位估计精度。

发明内容

本发明的一个目的在于提供一种用声纳测量目标的信号处理方法，在该方法中构造了一个新的时空相关函数矩阵；本发明的另一目的在于提供一种用声纳测量目标的信号处理方法，该方法用信号子空间法进行目标测量。

为了实现上述发明目的，本发明提供一种用声纳测量目标的信号处理方法，所述目标为海中目标或海底目标，所述信号处理方法包括构造时空相关函数矩阵步骤以及根据所述时空相关函数矩阵测量目标步骤，其中：

在构造时空相关函数矩阵步骤中，所述时空相关函数矩阵RTT包括信号矩阵X以及和信号矩阵相乘的左实变换矩阵BM，还包括使得所述时空相关函数矩阵RTT为实矩阵的取实运算；所述信号矩阵是由声纳接收的目标回波信号构成的复矩阵；

在测量目标步骤中，采用信号子空间法测量所述目标。

所述左实变换矩阵B_M为一个M×M维的矩阵，其形式为： $B_M=\left[\begin{array}{cc}{I}_{M/2}& j{I}_{M/2}\\ P_{M/2}& -j{P}_{M/2}\end{array}\right],$ 其中M是声纳换能器阵基元数，I_M/2为M/2阶单位矩阵，P_M/2为M/2阶对称置换矩阵。

所述时空相关函数矩阵 ${\hat{R}}_{\mathrm{TT}}=\frac{1}{\mathrm{MN}}\mathrm{Re}\left[2B_M^H{\mathrm{XX}}^H{B}_M\right],$ 其中M是声纳换能器阵基元数，N是声纳在一个等效脉宽内的采样数目，Re表示取实操作，上标H表示转置共轭运算。

在测量目标步骤中，包括：计算时空相关函数矩阵

的特征值；根据时空相关函数矩阵

的特征值估计目标个数；根据所估计的目标个数计算信号子空间

在信号子空间内获得各个目标的方向和/或信号波形。其中，在信号子空间内采用总体最小二乘法获得各个目标的方向。在信号子空间内采用信号复原算法获得各个目标的信号波形。当所述目标为海底目标时，还包括根据目标的方向计算海底高度的步骤。当所述目标为海底目标时，还包括根据海底地形变化规律判定所述海底高度是否真实的步骤；如果判定所述海底高度不真实，还包括根据时空相关函数矩阵

的特征值再次估计目标个数的步骤。

所述的信号矩阵是由声纳接收的回波信号超过信号平均强度的信号来构成。

本发明的优点：

1)在本发明中，时空相关函数矩阵由信号矩阵和左实转换矩阵联合构成，并且通过取实操作使得时空相关函数矩阵为实矩阵，这样构成的相关函数矩阵对信号进行了解相关处理，即使接收信号存在高相干时仍可获得好的性能。而且，对时空相关函数矩阵的处理是在实空间进行，明显减少了运算量。

2)在本发明中，采用高分辨率波束形成信号处理中的信号子空间法对时空相关函数矩阵进行处理，而信号子空间法在小样本、低信噪比和高信号相干性时性能明显优于噪声子空间法。

3)相比于现有的信号处理方法，本发明在测量海底目标(或者说水底目标)时具有更优的效果。

附图说明

图1是采用本发明信号处理方法的高分辨率三维侧扫声纳系统的组成示意图；

图2是图1所示高分辨率三维侧扫声纳系统的具体组成结构图；

图3是本发明信号处理方法一个实施例的流程图；

图4是高分辨率三维侧扫声纳系统采用本发明的信号处理方法在水池中的试验结果；

图5是将高分辨率三维侧扫声纳系统装在水下机器人上采用本发明的信号处理方法在深水湖的试验记录；

图6是高分辨率三维侧扫声像系统采用本发明的信号处理方法获得的水底微地形地貌。

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。

图1示出了采用本发明信号处理方法的高分辨率三维侧扫声纳系统的组成示意图。该高分辨率三维侧扫声纳系统包括换能器阵200和电子分机300，它们布置在位于海面104下的载体100上。高分辨率三维侧扫声纳系统的终端计算机400布置在海面104上的母船(未示出)上。终端计算机400与电子分机300之间通过电缆连接。高分辨率三维侧扫声纳系统通过换能器阵200向海底发射波束101，并接收诸如海中目标(未示出)或者海底102和/或海底目标103等目标的反射回波信号，经电子分机300处理后得到各个目标的方位角等测量信息。如图1所示，换能器阵200发出的扇形波束101在垂直面内波束很宽，在水平面内波束很窄。

高分辨率三维侧扫声纳系统更具体的组成如图2所示。换能器阵200包括左接收换能器201、左发射换能器203、右接收换能器202和右发射换能器204。电子分机300包括左接收机301、左发射机303、右接收机302、右发射机304、多通道A/D转换器305、高速数字信号处理器306、控制系统发射和接收的过程的控制器307、主控计算机308、姿态传感器309、温度传感器310以及硬盘311。电子分机300通过以太网312与终端计算机400相联。

如图2所示，电子分机300中的左发射机203和右发射机204分别与换能器阵200中的左发射换能器203和右发射换能器204连接，电子分机300中的左接收机301和右接收机302分别与换能器阵200中的左接收换能器201和右接收换能器202连接。左接收机301和右接收机302与多通道A/D换能器305连接，多通道A/D转换器305与高速数字信号处理器306连接，高速数字信号处理器306与主控计算机308连接，主控计算机308与控制器307和硬盘311连接，并经以太网312与终端计算机400连接。控制器307与左接收机310、右接收机302、左发射机303、右发射机304、姿态传感器309和温度传感器310连接。

图1和图2所示高分辨率三维侧扫声纳系统的专用测量程序装载在主控计算机308的存储器中，并按图3中所示流程图中的步骤执行。

401是开始步骤，由终端计算机400发出指令，传输到电子分机300中的主控计算机308，启动计算机308中的程序，使声纳处于工作状态。

在步骤402和403中，由初始化模块对声纳系统的软件和硬件进行初始化。

在步骤404中，主控计算机308生成发射信号，通常是用计算机得到数字化的发射信号波形。这里的发射信号最好具有窄的等效脉宽，在实际应用中通常使发射信号的等效脉宽小于0.1毫秒。发射信号的等效脉宽越窄，在一个时刻到达声纳的信号所代表的空间区域越窄，这样能够减少不同方向同时到达换能器阵的目标回波数目)。为了使发射信号获得窄的等效脉宽，发射信号优选具有窄的相关函数，这样的信号包括窄简单脉冲和线性调频信号(Chirp信号)脉冲。

在步骤405中，主控计算机308经控制器307驱动发射机303和304，再驱动发射换能器203和204，朝向海底发射声脉冲到流体介质(例如海水)中。

在步骤406中，接收换能器201和202接收从流体介质、海中目标和海底目标的反向散射的回波信号，并馈送给接收机301和302。

在步骤407中，由接收机301和302对回波信号进行解调滤波，然后送入多通道A/D转换器305。

在步骤408中，多通道A/D转换器305将回波信号从模拟信号转换成数字信号，再送到高速数字信号处理器306中，在其中逐一执行步骤409～步骤416。

在步骤409中，计算接收信号的平均强度，并挑选出信号强度大于平均强度的接收信号。

在步骤410中，构造一个实的时空相关函数矩阵

用挑选出的接收信号构造信号矩阵X，信号矩阵X是由反向散射回波信号构成的一个M×N维的复矩阵，M是换能器阵基元数，一般取M为偶数，N是在一个等效脉宽内的采样数目。在本发明中，时空相关函数矩阵中除了信号矩阵X，还提供一个左实变换矩阵B_M，在一个实施例中，该左实变换矩阵为B_M为一个M×M维的矩阵，其形式为： $B_M=\left[\begin{array}{cc}{I}_{M/2}& j{I}_{M/2}\\ P_{M/2}& -j{P}_{M/2}\end{array}\right],$ 可见B_M可分解为2×2的分块矩阵，每个子矩阵为M/2×M/2维矩阵，其第一行为子矩阵I_M/2和jI_M/2，第二行为P_M/2和-jP_M/2，其中I_M/2为M/2阶单位矩阵，P_M/2为M/2阶对称置换矩阵。

在一个实施例中，将该左实变换矩阵B_M做共轭转置运算后与信号矩阵X相乘，以形成一新的信号矩阵 $X\′=B_M^{H}X,$ 再由该新的信号矩阵X′用常规的方法构成时空相关函数矩阵，即构造成X′X′^H的形式，其中上标H表示共轭转置运算。依照本发明构造的实的时空相关函数的一个优选示例为 ${\hat{R}}_{\mathrm{TT}}=\frac{1}{\mathrm{MN}}\mathrm{Re}\left[2B_M^H{\mathrm{XX}}^H{B}_M\right],$ Re表示取实操作。

在本发明中，通过左实变换矩阵B_M和取实操作，对相关函数矩阵中所包含的接收信号进行解相关处理，使得本发明在高信号相干性时仍可获得好的性能。同时，由于本发明的时空相关函数矩阵

为实矩阵，在后续的处理中均为实数运算，明显减少了运算量。

在步骤411～步骤414中，根据所构造实时空相关函数矩阵

采用信号子空间法测量各个目标。

在步骤411中，计算实时空相关函数矩阵

的特征值。计算矩阵束

的广义特征分解，其中Σ_M为噪声相关矩阵的结构矩阵。广义特征分解的计算公式为： ${\hat{R}}_{\mathrm{TT}}\stackrel{\‾}{E}={\mathrm{\Σ}}_M\stackrel{\‾}{E}\widehat{\mathrm{\Λ}},$ 式中广义特征值矩阵 $\widehat{\mathrm{\Λ}}=\mathrm{diag}\{{\widehat{\mathrm{\λ}}}_1\·\·\·\·\·\·{\widehat{\mathrm{\λ}}}_M\},$ ${\widehat{\mathrm{\λ}}}_1\≥\·\·\·\·\·\·\≥{\widehat{\mathrm{\λ}}}_M,$ 广义特征矢量矩阵 $\stackrel{\‾}{E}=\left[{\hat{e}}_1|\·\·\·\·\·\·|{\hat{e}}_M\right].$ ∑_M、E和

都为M×M维的矩阵，M为换能器阵基元数。在步骤412中，根据实时空相关函数矩阵

的特征值估计出目标个数。在广义特征值矩阵 $\widehat{\mathrm{\Λ}}=\mathrm{diag}\{{\widehat{\mathrm{\λ}}}_1\·\·\·\·\·\·{\widehat{\mathrm{\λ}}}_M\}$ 中，由于代表噪声子空间的特征值远小于代表信号子空间的特征值，因此可由广义特征矩阵 $\widehat{\mathrm{\Λ}}=\mathrm{diag}\{{\mathrm{\λ}}_1\·\·\·\·\·\·{\mathrm{\λ}}_M\}$ 中

值大的

的数目初步估计目标数n。由于代表噪声子空间的特征值和代表信号子空间的特征值之间大小差异很大，因此这是本领域的技术人员很容易判断的。

在步骤413中，根据所估计的目标个数n计算信号子空间

信号子空间 ${\hat{S}}_X=R\left\{{\hat{E}}_S\right\},$ R{}为象空间， ${\hat{E}}_S={\mathrm{\Σ}}_M\left[e_1|\·\·\·\·\·\·|e_M\right]$ 是由目标个数n确定的信号子空间的基，也就是说信号子空间

是由

张成的象空间。

在步骤414中，在信号子空间内采用总体最小二乘法获得各个目标的方向和信号波形。具体地，首先计算 ${\hat{E}}_X=C_1{\hat{E}}_S,$ ${\hat{E}}_Y=C_2{\hat{E}}_S,$ 其中 $C_1=2\mathrm{Re}\left\{B_{M-1}^H{G}_2{B}_M\right\},$ $C_2=2/m\left\{B_{M-1}^H{G}_2{B}_M\right\},$ G₂为(M-1)×M矩阵，第一列为零矢量，其它为一个单位矩阵，其中B_M-1为(M-1)×(M-1)的左实转换矩阵，定义为 $\left[\begin{array}{ccc}{I}_{(M-1)/2}& 0& j{I}_{(M-1)/2}\\ 0^T& \sqrt{2}& 0^T\\ P_{(M-1)/2}& 0& -j{P}_{(M-1)/2}\end{array}\right],$ 其中0为(M-1)/1×1维零矩阵。用总体二乘法求解方程 ${\hat{E}}_X\mathrm{\Γ}={\hat{E}}_Y$ 后得到Γ，然后计算矩阵Γ的特征值和左特征向量矩阵，特征值记为λ₁……λ_n，左特征向量矩阵记为W。最后得到各个目标的方向角 ${\widehat{\mathrm{\θ}}}_k=\arcsin \{-c{\widehat{\mathrm{\φ}}}_k/{\mathrm{\ω}}_0\mathrm{\Δ}\},$ 其中 ${\widehat{\mathrm{\φ}}}_k=2\arctan \left({\mathrm{\λ}}_k\right),$ k＝1，……n，c，ω₀和Δ分别是声速，信号中心频率和换能器阵基元间距。采用信号复原算法，得到信号波形 $\hat{S}={\left(W^H{\hat{E}}_s^H{\hat{E}}_{s}W\right)}^{-1}{W}^H{\hat{E}}_s^H{B}_M^{H}X.$

通过前述步骤即可得到各个目标的方向和信号波形。但是众所周知，在声纳领域，测量海底目标的要难于测量海中目标，可以测量海底目标的声纳通常也可以测量海中目标，而能够测量海中目标的声纳却不一定能够测量海底目标。作为本发明的测量海底目标的一个具体应用，在下文中将继续描述通过测量海底目标获得海底声像的步骤。

在步骤414之后，可以获得各个海底目标的目标的方向和信号波形。在步骤415中，根据海底目标到达方向

和声波来回的声程差求得海底的各处的高度H和水平距离，也就是各个海底目标的高度和水平距离。声程差由发射信号的时刻和接收到某方向回波的时刻之差获得。在测量过程中，水中载体100不断前进，换能器阵200不断发射信号，海底回波依时间的先后被换能器阵200接收，这样经电子分机300处理后可以得到海底各个位置(即海底目标)的高度，从而形成海底的声像，并将结果传输给终端计算机400。

在步骤416中，计算海底的高度H随水平距离的变化规律，将获得的高度随距离的变化与公认的诸如斜率(海底地形不超过30度)和变化周期等海底地形变化规律进行比较，如果符合，则此认定该H值是真实的，转入步骤417获得海底的声像；如果不符合，则转入步骤412中，设置新的目标数n，再次执行步骤413～步骤416，直至最后绝大多数海底目标样本均获得正确的深度。

在步骤417中，根据步骤414得到的目标的复原信号，将复原得到的所在位置回波信号的强度作为该位置的侧扫结果，并将其显示在二维图上，使得实际显示位置与目标的真实位置相一致，从而获得海底声像。

图4是高分辨率三维侧扫声纳系统采用本发明的信号处理方法在水池中试验结果，测量结果与实际池壁相当符合。

图5是将高分辨率三维侧扫声纳系统装在水下机器人上采用本发明的信号处理方法在深水湖的试验记录。航行路线是十字形，验证声像系统的测深精度。测量结果表示在表1中，由表1可看测深精度为0.5～0.7％，好于国际航道局的标准1％。

图6是本发明的高分辨率三维侧扫声像系统获得的水底微地形地貌。

Claims (9)

1、一种用声纳测量目标的信号处理方法，所述目标为海中目标或海底目标，所述信号处理方法包括构造时空相关函数矩阵步骤以及根据所述时空相关函数矩阵测量目标步骤，其特征在于：

在构造时空相关函数矩阵步骤中，所述时空相关函数矩阵包括信号矩阵X以及和信号矩阵相乘的左实变换矩阵B_M，还包括使得所述时空相关函数矩阵

为实矩阵的取实运算；所述信号矩阵是由声纳接收的目标回波信号构成的复矩阵；

在测量目标步骤中，采用信号子空间法测量所述目标。

2、根据权利要求1所述的用声纳测量目标的信号处理方法，其特征在于，所述左实变换矩阵BM为一个M×M维的矩阵，其形式为： $B_M=\left[\begin{array}{cc}{I}_{M/2}& {\mathrm{jI}}_{M/2}\\ P_{M/2}& -{\mathrm{jP}}_{M/2}\end{array}\right],$ 其中M是声纳换能器阵基元数，I_M/2为M/2阶单位矩阵，P_M/2为M/2阶对称置换矩阵。

3、根据权利要求1或2所述的用声纳测量目标的信号处理方法，其特征在于，所述时空相关函数矩阵 ${\hat{R}}_{\mathrm{TT}}=\frac{1}{\mathrm{MN}}\mathrm{Re}\left[{2B}_M^H{\mathrm{XX}}^H{B}_M\right],$ 其中M是声纳换能器阵基元数，N是声纳在一个等效脉宽内的采样数目，Re表示取实操作，上标H表示转置共轭运算。

4、根据权利要求1所述的用声纳测量目标的信号处理方法，其特征在于，在测量目标步骤中，包括：

计算时空相关函数矩阵

的特征值；

根据时空相关函数矩阵

的特征值估计目标个数；

根据所估计的目标个数计算信号子空间

在信号子空间内获得各个目标的方向和/或信号波形。

5、根据权利要求4所述的用声纳测量目标的信号处理方法，其特征在于，在信号子空间内采用总体最小二乘法获得各个目标的方向。

6、根据权利要求4所述的用声纳测量目标的信号处理方法，其特征在于，在信号子空间内采用信号复原算法获得各个目标的信号波形。

7、根据权利要求4所述的用声纳测量目标的信号处理方法，其特征在于，当所述目标为海底目标时，还包括根据目标的方向计算海底高度的步骤。

8、根据权利要求7所述的用声纳测量目标的信号处理方法，其特征在于，当所述目标为海底目标时，还包括根据海底地形变化规律判定所述海底高度是否真实的步骤；如果判定所述海底高度不真实，还包括根据时空相关函数矩阵

的特征值再次估计目标个数的步骤。

9、根据权利要求1所述的用声纳测量目标的信号处理方法，其特征在于，所述的信号矩阵是由声纳接收的回波信号超过信号平均强度的信号来构成。

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