CN109471114A - 一种基于幅度法的多波束声呐海底地形测量质量实时评估方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种基于幅度法的多波束声呐海底地形测量质量实时评估方法，该方法基于海底混响统计特性，采用概率统计的方法分析多波束声呐幅度法相对测深误差，并由此建立幅度法测深数据质量的评估模型，得到定量度量幅度法深度测量不确定度的质量因子，其具有不依赖于任何设备或者水文条件的特点，能够对多波束声呐幅度法获得的深度数据进行有效的质量评估。

Description

一种基于幅度法的多波束声呐海底地形测量质量实时评估 方法

技术领域

本发明属于声呐测量领域，具体涉及一种基于幅度法的多波束声呐海底地形测量质量实时评估方法。

背景技术

多波束声呐海底地形测量测量过程中，对每一次计算的测深值的误差进行客观的估计是很有必要的。实际上，由于声散射信号本质上是波动的，所以到达时间或角度的估计也都是随机的，其波动水平与接收到的回波信号的信噪比(SNR)有关。在数据采集过程中，过于嘈杂的环境下的探测值误差较大，不具有可信度，所以设备应当有识别并剔除这些数据的能力。而对于那些已经达到预设阈值并作为可靠探测值的部分，为了进一步的后期处理，应将表示它们质量水平的客观指标存储起来。

如何评判测深数据的质量并从中筛选真实有效的测深值是当前海底地形探测领域内的重要问题之一。针对这一问题，哈尔滨工程大学(博士学位论文，基于联合不确定度的多波束测深估计及海底地形成图技术，陆丹，2012)提出了多波束声呐联合不确定度测深估计方法(以下简称CUBE算法)，CUBE方法是指对海底网格节点的测深点进行统计处理和误差分析的方法，这意味着每个测点都有一个相关的置信度用来表示其测量质量，CUBE极大地提高了海底测深数据的处理效率，这种方法的难点在于如何准确的估计探测节点的测深质量。除此之外，还有一种完全理论的方法，基于对信噪比(SNR)的全面估计，它进行了详细的系统分析及对测深过程的建模，最终构建了一个深度的测量误差模型(LurtonX.Theoretical Modelling of Acoustical Measurement Accuracy for SwathBathymetric Sonars.International Hydrographic Review,2003,4(2):17-30.)。这种方法的处理效果很好，却也有非常明显的局限性，由于估计实际信噪比通常是件十分困难的事，所以，这种方法更适用于性能预测分析或者是系统设计，而不适合在常规操作环境中对现场数据进行质量监测。

发明内容

本发明的目的在于提供了一种基于幅度法的多波束声呐海底地形测量质量实时评估方法，具体的实现步骤如下：

一种基于幅度法的多波束声呐海底地形测量质量实时评估方法，通过到达时刻t_A的相对误差对深度初值进行质量评估，得到多波束声呐幅度法的质量因子，质量因子值越高，深度估计越准确；所述的到达时刻t_A的相对误差为：

其中，B是表征包络形状的比例因子，N₀是发射脉宽T₀内包含的样本个数，N₀＝[T₀*f_s]，运算式[]表示取整，f_s是采样频率，C为由脉冲宽度引起的样本间相关性参数，C的具体计算公式为：

其中，N_E是有效回波宽度T_E包含的样本个数，N_E＝[T_E*f_s]；多波束声呐幅度法的质量因子的具体计算公式为：

其中N_A是到达时刻t_A对应的样本数，N_A＝[t_A*f_s]。

本发明的有益效果在于：计算量小且容易获得，计算只涉及回波信号的一些简单特征量；判断准则简单明确，质量因子值越高，深度估计越准确；可实现测深值的实时质量监测，因为质量因子本身就是随TOA一起获得的，而且立即可用；它作为表示测深值质量水平的客观指标，可用于之后更高级的后处理算法，如CUBE算法。

附图说明

图1为幅度法的多波束声呐海底地形测量数据处理流程图。

图2为幅度法初步处理结果(深度初值)。

图3为幅度法的质量因子与深度的相对误差对比。

图4为幅度法海底地形测量结果。

具体实施方式

下面结合附图和实施对本发明作进一步介绍：

图1为基于幅度法的多波束声呐海底地形测量数据处理流程图，其中多通道数据-深度初值过程为常规多波束声呐幅度法海底地形测量过程，具体流程为：1.多通道数据经过正交变换后得到由正交的实部和虚部组成的复信号；2.多通道数据经过正交变换后，在频域上将信号转换为零频信号和倍频信号，经过低通滤波器将倍频信号滤除，只保留零频信号，即包络；3.对得到的零频包络信号进行波束形成处理，得到预设波束角下垂直于航迹向分布的多个接收波束，并得到每个波束各个采样点的幅度值；4.通过对得到的幅度值采用加权时间平均方法进行能量中心搜索，即可得到各个预成波束角下的深度初值。质量评估-真实深度值过程为本发明重点内容，以下为具体实施方式。

本发明的质量评估方法主要针对深度初值进行二次处理，具体包括质量评估、幅度法二次处理、剔除质量差数据，进而获得海底真实深度值。

质量评估过程即为质量因子计算过程，即：

且有：

附图2给出了幅度法的初步处理结果，即深度初值。

附图3是幅度法检测(SNR＝20)下的质量因子(实线)和深度误差(虚线)。可以看到，实际误差抖动明显，因为幅度法处理的结果本身波动就比较大。质量因子近似是实际误差的下包络，这说明质量因子对测深误差是一个的有效估计。

幅度法二次处理为先在相邻测深点周围划出一个较大的区间，再由有效宽度(基于回波包络的时间二阶矩的两倍)重新确定回波重心。数据在二次处理后需再次进行质量评估，保留大于阈值的测深值，舍弃小于阈值的测深值。附图4是经过幅度法二次处理后的海底地形测量结果。

本发明的优点是：(1)计算量小且容易获得，计算只涉及回波信号的一些简单特征量；(2)判断准则简单明确，质量因子值越高，深度估计越准确；(4)可实现测深值的实时质量监测，因为质量因子本身就是随TOA一起获得的，而且立即可用；(4)它作为表示测深值质量水平的客观指标，可用于之后更高级的后处理算法，如CUBE算法。

本发明涉及一种基于幅度法的多波束声呐海底地形测量质量实时评估方法，该方法基于海底混响统计特性，采用概率统计的方法分析多波束声呐幅度法相对测深误差，并由此建立幅度法测深数据质量的评估模型，得到定量度量幅度法深度测量不确定度的质量因子，其具有不依赖于任何设备或者水文条件的特点，能够对多波束声呐幅度法获得的深度数据进行有效的质量评估。

一种基于幅度法的多波束声呐海底地形测量质量实时评估方法，在分析幅度法测深误差基础上，引入多波束声呐幅度法的质量因子，建立多波束声呐幅度法测量数据的质量评估模型。

在多波束声呐幅度法海底地形测量过程中，TOA(到达时间)的相对误差为

其中，B是比例因子；C表示由脉冲宽度引起的样本间相关性；N₀是发射脉宽包含的样本个数；f_s是采样频率。

根据TOA估计相对误差及质量因子的定义，多波束声呐幅度法的质量因子为：

式2中各个参数的物理意义分别为：

N_A是到达时刻t_A对应的样本数，有N_A＝[t_A*fs]，[]表示取整；

N₀是发射脉宽T₀内包含的样本个数，有N₀＝[T₀*fs]；

B是表征包络形状的一个比例因子；

C是反映脉冲宽度引起样本间相关性的一个量，为样本不独立的“代价”；

N_E是“有效”回波宽度T_E(基于回波包络的时间二阶矩的两倍)中包含的样本个数，有N_E＝[T_E*fs]，其在指标i下的求和是在幅度法最后定位的回波区间上完成的。

本发明的目的在于要解决上述现有技术的缺点和不足，而提供一种基于幅度法的多波束声呐海底地形测量质量实时评估方法，利用多波束声呐幅度法检测结果，对海底地形质量进行实时评估，从而保留高质量深度测量结果，提高多波束海底地形测量质量。

多波束声呐幅度法TOA检测时，根据对到达时间(也就是该波束到海底的双程传播时间)的估计，得到从声呐装置到海底某一点的径向距离(r＝ct/2)，进而确定海底深度(h＝rcosθ)。由于波束控制角是预先给定的，所以认为目标方位角的判断是准确的，忽略任何的角度不确定性，可以得到距离不确定度和时间不确定度的关系：

从而，深度不确定度可以表示为：

其中，r为径向距离，单位m；θ为入射角(也即海底回波到达角)，单位rad；c为声速，单位m/s。

幅度检测法的测深相对误差可以表示为：

首先要指出的是，下列假设是在接收信号A(t)的包络特征上完成的：

I.宽度为T且包含N个样本的矩形包络；

II.构造包络的瑞利波动(参数为b)

III.样本统计独立

基于以上假设，由式(4)计算的t_A的方差为：

其中，

如果N足够大，时间标准差则可近似为：

它与回波信号的持续时间T有关，N个可用样本提高了信噪比，使δt减小到原来的

通过引入比例因子B，由式(6)表示时间标准差：

其中，T是回波宽度，单位s；N是时间T内包含的样本个数。B的取值依赖于包络重心计算的具体过程。先在一个大的时间区间内搜索，并计算与之相关的时间标准差σt，然后在其±σt(或者±2σt)的时间范围内确定一个更精确的“重心”。

式(5)是在先验条件有限的情况下对回波宽度的一个大概估计，在此基础上，“有效”回波长度T_E定义为基于回波包络的时间二阶矩的两倍(TOA的估值是基于包络的一阶矩)，即：

且有

其中，m和n分别是第一个和最后一个用于计算TOA的样本序数，A’_i是归一化的振幅样本。T_E中共包含N_E＝[T_E*fs]个样本，fs为采样频率，单位Hz。

引入脉冲宽度的影响，它使得样本间不再独立而是相关的，为了模拟这种相关性，本发明将以一种滤波的形式来表示脉冲在海底的相互作用，其作用时间与发射脉冲的持续时间相等。

由此，在一个给定的时间t_i，接收到的信号振幅可以写为：

其中N₀＝[T₀*fs]，T₀是发射脉宽，单位s；φ是接收信号的相位，均匀分布在[-π，π]；A’_i是振幅样本，瑞利波动。

类似于式(4)，一个新的TOA的方差的表达式是：

其中，μ_A′＝μ_A/N₀,是A’的算术平均；σ_i,j＝Cov(A(t_i),A(t_j))，表示协方差。

并有

由此求得新的时间方差δt²：

其中

进一步，得到最终的时间标准差δt：

其中，B是比例因子；C表示了由脉冲宽度引起的样本间相关性，其计算由式(12)给出；N₀是发射脉宽包含的样本个数；fs是采样频率。

在多波束声呐的幅度法检测过程中，TOA的相对误差可以从式(13)中得到，并转化为质量因子：

且有：

式(14)中各个参数的物理意义分别为：

N_A是到达时刻t_A对应的样本数，有N_A＝[t_A*fs]，[]表示取整。

N₀是发射脉宽T₀内包含的样本个数，有N₀＝[T₀*fs]。

B是表征包络形状的一个比例因子，取值由表3.1给出。

C是反映脉冲宽度引起样本间相关性的一个量，可以理解为样本不独立的“代价”。

N_E是“有效”回波宽度T_E(基于回波包络的时间二阶矩的两倍)中包含的样本个数，有N_E＝[T_E*fs]，其在指标i下的求和是在幅度法最后定位的回波区间上完成的。

这些参数可以在幅度法测深时随深度值一并获得，甚至都不需要太多多余的计算量，最终，质量因子QF_A的计算归结到了振幅和时间的样本序列上。因此，QF_A能够实现对数据质量的实时监测。

Claims (1)

1.一种基于幅度法的多波束声呐海底地形测量质量实时评估方法，其特征在于：通过到达时刻t_A的相对误差对深度初值进行质量评估，得到多波束声呐幅度法的质量因子，质量因子值越高，深度估计越准确；所述的到达时刻t_A的相对误差为：

其中，B是表征包络形状的比例因子，N₀是发射脉宽T₀内包含的样本个数，N₀＝[T₀*f_s]，运算式[]表示取整，f_s是采样频率，C为由脉冲宽度引起的样本间相关性参数，C的具体计算公式为：

其中，N_E是有效回波宽度T_E包含的样本个数，N_E＝[T_E*f_s]；多波束声呐幅度法的质量因子的具体计算公式为：

其中N_A是到达时刻t_A对应的样本数，N_A＝[t_A*f_s]。