CN101876715A - 一种拖曳声学阵列的拖船噪声抑制方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种拖曳声学阵列的拖船噪声抑制方法，通过空间临近阵元干扰分量强相关的特点进行干扰抵消，然后对干扰抵消器输出完成波束形成处理。包括：设定相关阈值及参数；带通滤波；脉冲干扰检测；通道归一化处理；相邻阵元抵消；失效通道剔除；常规波束形成以及偏移成像；图像背景均衡等处理过程。通过对邻近阵元进行自适应抵消，然后对抵消后的输出进行常规波束形成，使拖船干扰的能量大为降低，从而可以消除强干扰的栅瓣和旁瓣影响，改进微弱信号的检测性能。另外，本发明的方法由于分别在时域和空域进行干扰抑制，实际干扰抵消效果良好，并且对运算复杂度要求较低，工程实现简单。

Description

一种拖曳声学阵列的拖船噪声抑制方法

技术领域：

本发明涉及水声信号处理技术领域，特别涉及一种海洋地震勘探和拖曳线列阵声纳中拖船自噪声的抑制方法。

背景技术

对浅海工作的拖曳线列阵地震勘探及声纳系统而言，拖船/本舰自噪声是主要的干扰源。空间扩展的强干扰源(包括其旁瓣/栅瓣)对地层反射信号/弱目标信号的检测带来严重的影响。图1是拖船噪声对声学阵列的干扰示意图，如图1所示，由于海底、海面反射，拖船噪声通过多条路径作用于水听器阵列上，使得拖船噪声干扰本身具有十分复杂的时空结构，极大地降低了常规的自适应干扰抵消处理方法的工作性能。显然，拖船噪声的复杂时空结构是造成其难以抵消的重要原因之一。

利用干扰与目标信号在空间方位上的差异，可以对干扰进行抑制。最早提出的方法是Frost波束形成方法，通过在空频二维空间上进行最优处理，处理结构复杂，工程中难以实现。雷达中常用的干扰抵消方法是Griffith给出广义旁瓣抵消结构(GSC)，图2是广义旁瓣抵消器(GSC/PID)的一种实现结构框图，如图2的算法框图所示，其中的信号通道由常规波束形成得到，同时设计一个阻塞通道来提取干扰和噪声，图2所示的算法直接对干扰方向预波束形成，然后利用噪声抵消方法消除信号通道内的干扰分量；即先进行空域波束形成，后完成时域干扰抑制。实际使用中，该方法要求具有干扰分量的先验信息(包括干扰方向和频域特征)。另外，在1969年，Capon基于接收数据协方差矩阵处理，自适应抑制非视在方向的干扰，即最小无畸变方差法(MVDR)。MVDR方法的基本约束是对信号分量相干叠加(无畸变输出)，同时使波束输出的噪声最小化。其优点是不需要预先知道干扰的方位，并以较大自由度抑制非目标方位干扰源的旁瓣影响。但由于MVDR方法是窄带处理，需要矩阵求逆运算，因此实际使用时需要相当高的计算代价，同时算法对阵形变化非常敏感，这也制约了其实际工作性能。

目前，上述这些自适应噪声抵消技术经过改进，已在声纳工程中得到应用。如美国的AN/SQR19战术拖曳线列阵声纳，采用了波束形成后干扰抵消(PIC)技术，它是利用端射波束作参考输入，预成多波束作主输入进行自适应干扰抵消。在PIC的基础上，可以将波束域抵消技术推广到阵元域(EIC)上进行干扰抵消，即把自适应干扰抵消放在波束形成之前。图3是阵元域干扰抵消方法(EIC)的一种实现结构框图，如图3所示，首先得到干扰波束输出，经时延后作为干扰参考信号对阵元输出进行干扰抵消，然后再对干扰抵消后的阵元输出进行波束形成，这样经过自适应干扰抵消和波束形成两次抵消，可以去除更多的拖船干扰。然而实际海试的抵消效果并不理想。原因是这种把固定波束作参考输入的抵消方法只能抵消部分干扰，同时还存在信号失真问题。

近年来，基于窄带信号模型，在信号特征子空间分解的基础上，出现了一些新的干扰抑制方法，如Hung-Turner(HT)算法求出波束方向矢量在干扰的正交补空间的投影，并以该投影矢量作为新的方向矢量完成波束形成，可以有效抑制多个干扰源的影响，这样，干扰抑制性能的好坏决定于干扰子空间的划分是否准确。在干扰空间(特征向量空间)比较稳定的条件下，这类子空间分解方法可以得到接近最佳意义上的干扰抑制性能，但在实际水下拖曳声阵的应用中，由于拖船干扰子空间本身随传播通道变化而变化，难以进行准确估计，导致性能下降。此外，子空间方法对应着复杂的计算过程，因此子空间类方法在实际工程中很少采用。

发明内容

本发明的目的是为了克服现有水下声学阵列干扰抑制方法中对复杂时变、空间扩展干扰的抑制效果差，系统结构及运算复杂度高的缺点和不足，提供一种新的拖曳声学阵列的拖船噪声抑制方法。

为了实现上述目的，本发明针对目前现有水下声学阵列干扰抑制方法中系统结构复杂，干扰抑制性能不稳定的缺点，根据拖船噪声远高于待测信号的特点(通常浅海条件要大于20dB，如果拖船噪声不是压制性的，则实际工作中没有必要进行干扰抑制处理)，通过对邻近阵元进行自适应抵消，然后对抵消后的输出进行常规波束形成，可以消除强干扰的栅瓣和旁瓣影响，改进微弱信号的检测性能。

因此，本发明提供的一种拖曳声学阵列的拖船噪声抑制方法，是一种相邻阵元抵消波束形成的方法，包括如下步骤：

101)设定相关阈值及参数：对各阵元的接收信号进行前置调理；包括放大、滤波、增益控制、AD量化以及传输等环节；并设定所需的基本参数，包括：脉冲判决门限、自适应步长以及故障通道判决门限；

102)在信号处理系统中，对接收数字信号进行带通滤波处理，根据参与抵消的阵元间距，确定滤波的通带；

参与抵消处理的频带选择公式为0.3～0.4f_d≤f≤1～1.3f_d，其中，参考频率f_d＝c/2D；D为本发明中采用的相邻阵元间距，c为声速；

103)根据噪声电平相对于接收信号幅度的差值进行阈值判决，检测脉冲干扰；在脉冲作用时间内，令干扰抵消滤波器的权值停止更新，设置自适应步长μ＝0；

其中，各阵元的环境噪声电平估计方法如下：

将第n阵元的数据分成包含K个采样点的小段，求出平均值：

$a_m^{\left(n\right)}=\sqrt{\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}{x}_n^2(\mathrm{mK}+k)/K};$ m＝1，2，…；

对集合

进行排序，使

取中间部分的平均值作为环境噪声电平：

$P_n\left(m\right)=\underset{l=[M/3]}{\overset{[2M/3]}{\mathrm{\Σ}}}{\stackrel{\‾}{a}}_{m-l}^{\left(n\right)}/\left(\right[2M/3]-[M/3]+1);$ 其中，[·]为取整函数，

然后，根据设定的脉冲判决η(通常取4～8的常数)，当超过一半的阵元电平

时，可判断存在脉冲干扰；

104)对每一批次数据，归一化各接收通道信号能量：

对各阵元除以幅值调整系数P_n(m)，该系数由通道长时间能量平均得到，

x′_n(mK+k)＝x_n(mK+k)/P_n(m)；m＝1，2，...M；k＝1，2，...，K；

105)对声阵相邻阵元进行自适应抵消处理：先对平台干扰进行自适应时、空抵消，然后再进行常规空间处理，

根据选取的相邻阵元进行自适应抵消时，其自适应处理算法可以采用：LMS(Least Mean Squares，最小均方误差法)、RLS(Recursive Least Squares，递归最小二乘)、TLS(Total Least Squares，总体最小二乘)以及变步长算法，

其中，当采用LMS算法时，其自适应权值更新公式准则为：

$y_n\left(k\right)={\mathrm{\ϵ}}_n=x_n\left(k\right)-x_{n+1}^T\left(k\right)w^{*}\left(k\right)$

w(k+1)＝w(k)+με_kx_n+1(k)

式中，x′_n为第n阵元归一化输出序列；y_n(k)为第n个干扰抵消通道输出；μ为自适应步长，用于控制干扰抵消器的收敛速度，其取值在0.001～0.01之间；

106)根据抵消器输出的幅度，对失效阵元或失效抵消器通道进行剔除：

包含失效阵元时抵消器不能正常工作，相应抵消器输出幅度与输入信号变化不大(正常条件，输出幅度将衰减10～20dB)，从而根据输出幅度判断抵消器是否失效，可以避免复杂的阵元信号完整性分析。

估计每抵消通道的输出平均能量，共得到N-1通道的平均能量Q_n，经排序后取中间1/3的通道能量平均值Q_T，如果第n通道的能量Q_n＞β·Q_T，其中，β取值在3～5之间，则判定该通道为失效通道，并且不参与后续步骤107)的波束形成处理，该步骤106)最终得到P组正常通道输出，其中P≤N；

107)对各相邻阵元抵消器输出进行常规波束形成，其中，各通道虚拟阵元的位置为参与抵消的双阵元的中心，

对所述步骤106)中得到的P组正常通道输出进行常规波束形成：

$b(\mathrm{\θ},k)=\underset{i=1}{\overset{P}{\mathrm{\Σ}}}{y}_i(k-\mathrm{\Δ}{\mathrm{\τ}}_i);$

其中，各阵元的相对时延Δτ_i＝[i_fsDcosθ/c]，[·]为取整运算，f_s为采样频率，D为选取的相邻阵元间距，θ为波束方向，c为声速；

108)对波束形成结果进行图像均衡，获得清晰的图像显示。

本发明的拖曳声学阵列的拖船噪声抑制方法的有益效果在于：

本发明的拖曳声学阵列的拖船噪声抑制方法，通过空间临近阵元干扰分量强相关的特点进行干扰抵消，然后对干扰抵消器输出完成波束形成处理，即先进行干扰抵消，后进行波束形成。由于经自适应干扰抵消后，拖船干扰的能量大为降低(实际可望降至与地层反射信号或远程目标噪声同一接收声压级水平)，基本可以忽略平台干扰的栅、旁瓣对地层剖面及目标检测的影响。该方法分别在时域和空域进行干扰抑制，实际干扰抵消效果良好，可以消除强干扰的栅瓣和旁瓣影响，改进微弱信号的检测性能。并且该方法对运算复杂度要求较低，工程实现简单，具有非常好的实用价值。

附图说明

图1是拖船噪声对声学阵列的干扰示意图，也是本发明的一个应用背景示意图；反映了拖曳平台噪声对测量声阵的干扰途径。

图2是广义旁瓣抵消器(GSC/PID)的一种实现结构框图。

图3是阵元域干扰抵消方法(EIC)的一种实现结构框图。

图4是本发明的拖曳声学阵列的拖船噪声抑制方法的流程图。

图5是本发明的拖曳声学阵列的拖船噪声抑制方法中的波束形成的过程实现示意框图。

图6是本发明的拖曳声学阵列的拖船噪声抑制方法中的相邻阵元干扰抵消器的基本实现结构示意图。

图7(a)是现有的平台干扰条件下常规处理后的拖曳线列阵声纳的输出结果示意图；图7(b)是利用本发明的方法进行干扰抵消后数据处理后的拖曳线列阵声纳的输出结果示意图。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施方式对本发明的拖曳声学阵列的拖船噪声抑制方法作进一步详细描述。

这里，本发明的拖曳声学阵列的拖船噪声抑制方法可通过低频拖曳线列阵系统来实现，对更低频段(10Hz～60Hz)的海洋地震勘探拖曳声阵亦可类似处理。

图4是本发明的拖曳声学阵列的拖船噪声抑制方法的流程图；图5是本发明的拖曳声学阵列的拖船噪声抑制方法中的波束形成的过程实现示意框图；图6是本发明的拖曳声学阵列的拖船噪声抑制方法中的相邻阵元干扰抵消器的基本实现结构示意图。

图4所示，本发明的拖曳声学阵列的拖船噪声抑制方法，是一种相邻阵元抵消波束形成的方法，包括如下步骤：

101)设定相关阈值及参数：对各阵元的接收信号进行前置调理，包括；放大、滤波、增益控制、AD量化及传输等环节；并设定所需的基本参数，包括：脉冲判决门限、自适应步长、故障通道判决门限等经验参数，

本发明为一种基阵数据实时处理方法，实际工程中首先需要对各阵元输出进行信号调理，包括前放和滤波、同步采样及A/D转换等环节，某些系统还包括自动增益控制(AGC)和时间增益控制(TGC)等，这里不对此一般性过程展开描述。

在进行数据处理之前，首先需要设定算法中的基本参数，包括脉冲判决门限、自适应步长、故障通道判决门限等经验参数，通常可根据经验在步骤101)中进行设置，具体参数在以下相关步骤中给出取值范围。

102)在信号处理系统中，对接收数字信号进行带通滤波处理，根据参与抵消的阵元间距，确定滤波的通带；

具体参与抵消处理的频带选择公式为：0.3～0.4f_d≤f≤1～1.3f_d，其中，参考频率f_d＝c/2D；D为本发明中采用的相邻阵元间距，c为声速；

在获得各阵元输出数字序列后，在步骤102)中进行滤波。由前面的讨论，相对于参考频率f_d，当声波频率f＞f_d时，波束形成时将会出现栅瓣，而在声波频率f＜＜f_d时，在干扰抵消环节时将会使其他方向的有用信号出现严重的衰减，从而增加了流噪等不相干噪声的作用，因此，在实际应用中需要对频段进行划分，然后再分别采用相邻阵元抵消方法。通常的频带选择公式为0.3～0.4f_d≤f≤1～1.3f_d，实施例中假定需处理的信号频段为100Hz～1kHz，声阵的阵元间距等于0.75m(为避免波束栅瓣干扰，阵元间距需小于等于最高频率声波长的二分之一)。根据需处理的频带宽度和抵消方法对频带的要求对频段进行划分，例如，这里可以根据本发明对处理带宽的要求(即0.3～0.4f_d≤f≤1～1.3f_d)划分为二个频段分别进行处理：100～300Hz(相邻阵元选择方式为间隔二个阵元，间距2.25m)和300Hz～1kHz(相邻阵元间距0.75m)。下面以300Hz～1kHz频段的处理过程为例说明本发明的步骤，其他频段处理可以类似进行。

在步骤102)中，通过预先设计的FIR滤波器(滤波通带：300Hz～1kHz)对各通道输出进行滤波。

103)根据噪声电平相对于接收信号幅度的差值进行阈值判决，检测脉冲干扰，在脉冲作用时间内，令干扰抵消滤波器的权值停止更新，即设置自适应步长μ＝0；

该步骤103)为检测脉冲干扰，脉冲干扰包括地震勘探中的气枪、爆炸声脉冲，主动声纳的发射脉冲以及其他不明原因的脉冲干扰。由于脉冲干扰的幅度很大，可以显著改变干扰抵消过程的滤波器权值(通常采用小的调整步长以得到好的干扰抑制效果)，这样系统需要较长时间恢复到拖船噪声干扰抑制状态。为了消除脉冲干扰对自适应噪声抵消过程的影响，本发明在检测到脉冲声时令自适应步长μ＝0。该步骤103)的关键环节为脉冲判决，作为一个实施例，这里可以采用文献(徐克航王磊孙长瑜，基于通用数据采集卡的水声应答器设计，应用声学，27(6)，427-432，2008)中的脉冲判决方法，根据接收声压大于环境噪声电平一定幅值来判断脉冲发生时间。在这一步骤中对于主动声纳和地震探测(包括气枪、电火花声源等)中的可控声源，可以直接给出脉冲干扰作用时间。由于各阵元接收环境噪声电平在步骤106中要用到，这里给出各阵元的环境噪声电平估计方法：

将第n阵元的数据分成包含K个采样点的小段，求出平均值：

$a_m^{\left(n\right)}=\sqrt{\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}{x}_n^2(\mathrm{mK}+k)/K};m=\mathrm{1,2},\·\·\·;$

对集合

进行排序，即

取中间部分的平均值作为环境噪声电平：

$P_n\left(m\right)=\underset{l=[M/3]}{\overset{[2M/3]}{\mathrm{\Σ}}}{\stackrel{\‾}{a}}_{m-l}^{\left(n\right)}/\left(\right[2M/3]-[M/3]+1);$

其中[·]为取整函数。根据设定的脉冲判决η(通常取4～8的常数)，当超过一半的阵元电平

时，可判断存在脉冲干扰。

104)对每一批次数据，归一化各接收通道信号能量；

该步骤104)中对各通道输出进行归一化处理，即对各阵元除以幅值调整系数P_n(m)，该系数由通道长时间能量平均得到，即

x′_n(mK+k)＝x_n(mK+k)/P_n(m)；m＝1，2，...M；k＝1，2，...，K；

105)对声阵相邻阵元进行自适应抵消处理：先对平台干扰进行自适应时、空抵消，然后再进行常规空间处理。

该步骤105)是本发明的核心过程，根据选取的相邻阵元进行自适应抵消，其处理框图如图5和图6所示，其中x′_n为第n阵元归一化输出序列，y_n(k)为第n个干扰抵消通道输出，与常规Widrow噪声抵消器的不同之处在于参考噪声输入为相邻阵元接收信号。这里，自适应处理的算法采用最小均方误差法(LMS：Least MeanSquares)，则自适应权值更新公式准则为：

$y_n\left(k\right)={\mathrm{\ϵ}}_n=x_n\left(k\right)-x_{n+1}^T\left(k\right)w^{*}\left(k\right)$

w(k+1)＝w(k)+με_kx_n+1(k)

其中，μ为自适应步长，用于控制干扰抵消器的收敛速度，需要根据海区的空间变化情况设定相应的步长，一般的浅海陆架条件下，自适应步长μ取值在0.001～0.01之间。应当指出的是，这里可以使用的自适应处理算法有很多，包括RLS(Recursive Least Squares，递归最小二乘)、TLS(Total Least Squares，总体最小二乘)以及变步长算法等等，可以根据具体情况予以取舍。

106)根据抵消器输出的幅度，对失效阵元或失效抵消器通道进行剔除。当包含失效阵元时抵消器不能正常工作，相应抵消器输出幅度与输入信号变化不大(正常条件，输出幅度将衰减10～20dB)，从而根据输出幅度判断抵消器是否失效，可以避免复杂的阵元信号完整性分析。

该步骤106)为失效通道剔除环节，由于声学阵列在实际使用过程中因为各种故障情况使得阵元输出异常，包括压电材料物理特性变化导致的灵敏度差异、传输线路退化导致的强工频/电噪声、无信号、串扰以及信号时断时续等故障。在常规的“时延-加和”波束形成中，经归一化的失效阵元相当于对波束输出增加了一定量的噪声电平，对系统整体性能影响较小。在本发明算法中，由于失效阵元不能进行良好的抵消，包含失效阵元的抵消器输出幅度比正常阵元抵消器输出要大得多(正常条件，输出幅度将衰减10～20dB)，这样对随后的波束形成过程十分有害，因此需要在波束形成之前对失效通道进行剔除。本发明的方法中，不采取在抵消前对失效阵元进行剔除，而是通过干扰抵消的输出幅值进行失效通道去除，可以极大降低失效阵元剔除的难度和复杂性，这是本发明的一个显著特征。具体方法是估计每抵消通道的输出平均能量，共得到N-1通道的平均能量Q_n，与步骤103中环境噪声电平的估计相似，经排序后取中间1/3的通道能量平均值Q_T，如果第n通道的能量Q_n＞β·Q_T，其中β取值在3～5之间，则判定该通道为失效通道，并且不参与步骤107的波束形成处理。步骤106)最终将得到(P≤N)组正常通道输出。

107)对各相邻阵元抵消器输出进行常规波束形成，其中，各通道虚拟阵元的位置为参与抵消的双阵元的中心。

在步骤107)中，对P组干扰抵消器输出(剔除失效通道)进行常规波束形成：

$b(\mathrm{\θ},k)=\underset{i=1}{\overset{P}{\mathrm{\Σ}}}{y}_i(k-\mathrm{\Δ}{\mathrm{\τ}}_i);$

其中，各阵元的相对时延Δτ_i＝[if_sDcosθ/c]，[·]为取整运算，f_s为采样频率，D为选取的相邻阵元间距，θ为波束方向，c为声速。

108)对波束形成结果进行图像均衡，获得清晰的图像显示。

该步骤108)为对波束形成结果，即方位历程图，进行背景均衡，改善图像显示的视觉效果。这一环节在实际使用时是必要的，因为在自适应抵消环节中，各阵元的非相干噪声分量不能抵消，相当于将噪声电平抬高了约3dB，需要在图像显示时，对噪声电平进行抑制。具体的方法是，对步骤107)的每一数据块处理输出(对方位能量取对数，并经平滑处理)，找出最小和最大值，令最小值对应灰度为0，最大值对应灰度为255，其他数值在两者间线形分布，直接按照灰度值进行图像显示。

图7(a)是现有的平台干扰条件下常规处理后的拖曳线列阵声纳的输出结果示意图；图7(b)是利用本发明的方法进行干扰抵消后数据处理后的拖曳线列阵声纳的输出结果示意图。如图7(a)以及图7(b)所示，可以看到经过干扰抵消处理后，拖船噪声被极大地抑制，其旁瓣对目标的干扰也很好的消除。

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 (4)

1.一种拖曳声学阵列的拖船噪声抑制方法，是一种相邻阵元抵消波束形成的方法，包括如下步骤：

101)设定相关阈值及参数：对各阵元的接收信号进行前置调理，包括：放大、滤波、增益控制、AD量化以及传输；并设定所需的基本参数，包括：脉冲判决门限、自适应步长以及故障通道判决门限；

102)在信号处理系统中，对接收数字信号进行带通滤波处理，根据参与抵消的阵元间距，确定滤波的通带；

103)根据噪声电平相对于接收信号幅度的差值进行阈值判决，检测脉冲干扰，在脉冲作用时间内，令干扰抵消滤波器的权值停止更新，设置自适应步长μ＝0；

其中，各阵元的环境噪声电平估计方法如下：

将第n阵元的数据分成包含K个采样点的小段，求出平均值：

$a_m^{\left(n\right)}=\sqrt{\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}{x}_n^2(\mathrm{mK}+k)/K};$ m＝1，2，…；

对集合

进行排序，使取中间部分的平均值作为环境噪声电平：

$P_n\left(m\right)=\underset{l=[M/3]}{\overset{[2M/3]}{\mathrm{\Σ}}}{\stackrel{\‾}{a}}_{m-l}^{\left(n\right)}/\left(\right[2M/3]-[M/3]+1);$ 其中，[·]为取整函数，

然后，根据设定的脉冲判决η，当超过一半的阵元电平

时，可判断存在脉冲干扰；

这里，η通常取4～8的常数；

104)对每一批次数据，归一化各接收通道信号能量：

对各阵元除以幅值调整系数P_n(m)，该系数由通道长时间能量平均得到，

x′_n(mK+k)＝x_n(mK+k)/P_n(m)；m＝1，2，...M；k＝1，2，...，K；

105)对声阵相邻阵元进行自适应抵消处理：先对平台干扰进行自适应时、空抵消，然后再进行常规波束形成处理，

根据选取的相邻阵元进行自适应抵消时，其自适应处理算法包括：最小均方误差法、递归最小二乘法、总体最小二乘法以及变步长算法；

其中，当采用最小均方误差法时，其自适应权值更新公式准则为：

$y_n\left(k\right)={\mathrm{\ϵ}}_n=x_n\left(k\right)-x_{n+1}^T\left(k\right)w^{*}\left(k\right)$

w(k+1)＝w(k)+με_kx_n+1(k)

式中，x′_n为第n阵元归一化输出序列；y_n(k)为第n个干扰抵消通道输出；μ为自适应步长，用于控制干扰抵消器的收敛速度，其取值在0.001～0.01之间；

106)根据抵消器输出的幅度，对失效阵元或失效抵消器通道进行剔除：

估计每抵消通道的输出平均能量，共得到N-1通道的平均能量Q_n，经排序后取中间1/3的通道能量平均值Q_T，如果第n通道的能量Q_n＞β·Q_T，其中，β取值在3～5之间，则判定该通道为失效通道，并且不参与后续步骤107)的波束形成处理，该步骤106)最终得到P组正常通道输出，其中P≤N；

107)对各相邻阵元抵消器输出进行常规波束形成，其中，各通道虚拟阵元的位置为参与抵消的双阵元的中心，

对所述步骤106)中得到的P组正常通道输出进行常规波束形成：

$b(\mathrm{\θ},k)=\underset{i=1}{\overset{P}{\mathrm{\Σ}}}{y}_i(k-\mathrm{\Δ}{\mathrm{\τ}}_i);$

其中，各阵元的相对时延Δτ_i＝[if_sDcosθ/c]，[·]为取整运算，f_s为采样频率，D为选取的相邻阵元间距，θ为波束方向，c为声速；

108)对波束形成结果进行图像均衡，获得清晰的图像显示。

2.根据权利要求1所述的拖曳声学阵列的拖船噪声抑制方法，其特征在于，所述步骤102)中，通过预先设计的FIR滤波器对各通道输出进行滤波，并且根据频带宽度和抵消方法对频带的要求划分频段，然后再分别采用相邻阵元抵消进行处理；

参与抵消处理的频带选择公式为：0.3～0.4f_d≤f≤1～1.3f_d，其中，参考频率f_d＝c/2D；D为本发明中采用的相邻阵元间距，c为声速。

3.根据权利要求1所述的拖曳声学阵列的拖船噪声抑制方法，其特征在于，所述步骤103)中，检测脉冲干扰时，根据接收声压大于环境噪声电平一定幅值来判断脉冲发生时间；对于主动声纳和地震探测中的可控声源，则直接给出脉冲干扰作用时间。

4.根据权利要求1所述的拖曳声学阵列的拖船噪声抑制方法，其特征在于，所述步骤108)中，对所述步骤107)的每一数据块处理输出，找出最小和最大值，令最小值对应灰度为0，最大值对应灰度为255，其他数值在两者间线形分布，直接按照灰度值进行图像显示。

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