CN113156444A - 一种基于运动补偿的多波束声呐高精度成像方法 - Google Patents
一种基于运动补偿的多波束声呐高精度成像方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN113156444A CN113156444A CN202110616752.0A CN202110616752A CN113156444A CN 113156444 A CN113156444 A CN 113156444A CN 202110616752 A CN202110616752 A CN 202110616752A CN 113156444 A CN113156444 A CN 113156444A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- formula
- equation
- array
- receiving
- sonar
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 title claims abstract description 33
- 238000000034 method Methods 0.000 claims abstract description 9
- 238000005070 sampling Methods 0.000 claims description 6
- 238000005259 measurement Methods 0.000 claims description 5
- 230000021615 conjugation Effects 0.000 claims description 4
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 claims description 3
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims description 3
- 230000001934 delay Effects 0.000 claims 1
- 238000001914 filtration Methods 0.000 claims 1
- 238000012545 processing Methods 0.000 abstract description 7
- 238000012805 post-processing Methods 0.000 abstract description 5
- 230000006835 compression Effects 0.000 abstract description 3
- 238000007906 compression Methods 0.000 abstract description 3
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 3
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 description 1
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
- G01S15/00—Systems using the reflection or reradiation of acoustic waves, e.g. sonar systems
- G01S15/88—Sonar systems specially adapted for specific applications
- G01S15/89—Sonar systems specially adapted for specific applications for mapping or imaging
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Radar, Positioning & Navigation (AREA)
- Remote Sensing (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Acoustics & Sound (AREA)
- Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Measurement Of Velocity Or Position Using Acoustic Or Ultrasonic Waves (AREA)
Abstract
本发明涉及一种基于运动补偿的多波束声呐高精度成像方法,现有波束形成方法在声呐成像时,因运动误差、子阵数目有限以及噪声等因素,存在成像精准度不足的缺陷。本发明设计如下:首先在波束形成中运用运动补偿方法,对回波信号进行时延误差补偿;求得实际的回波延时后,对回波信号进行二维傅里叶变换,完成波束形成;再对波束形成后信号进行距离向上的脉冲压缩处理;而后对压缩后的信号取模并平方后进行降噪后处理;最终对降噪处理后的信号进行角度域上的内插处理,从而实现多波束声呐高精度成像。
Description
技术领域
本发明属于多波束声呐信号处理领域,具体涉及一种采用运动补偿的多波束声呐高精度成像方法。
背景技术
多波束声呐,是指在一定空间范围内同时形成多个波束的声呐。由于多种波束同时工作,能获取多个波道的信息,因此,可以同时观察跟踪不同方向的多个目标,且不易失去接触。
波束形成是多波束声呐的核心技术,其算法的原理是通过将阵元按照特定的几何形状组成基阵,并使基阵在期望角度上形成具有指向的波束。基阵形成具有指向性波束意味着可以精确的确定物体位置,若在预定方向范围内构成多个指向性波束,则可以迅速对识别物体进行辨别。在声呐基阵信号处理中,虽然常规波束形成算法具有成像精度高且无近场假设约束等优点,但是当观测场景较大且成像精度较高时,系统的运算负荷非常大,难以保证系统实现的实时性。因此为保证本系统的实时性、高效率的需求,波束形成算法的实现方式便显得尤为重要,基于二维傅里叶变换的波束形成算法因其实现方式的高效而成为一种行之有效的算法。
在实际成像过程中,声呐载体运动会导致成像失真,成像质量降低。因此,在波束形成时,需要对其进行运动补偿,提高成像准确度。运动补偿技术可以通过惯性系统等运动测量单元输出的位置与姿态信息得到声呐载体的真实位置。多波束声呐的运动补偿技术主要在利用运动测量单位获取运动信息,然后补偿因运动导致实际回波斜距存在的误差。通过对声呐载体运动误差的分析可知升沉误差与横荡误差对声呐载体影响较大,于是假设只存在这两种误差的情况下,可利用运动信息计算出目标到阵元的理想斜距与实际斜距之间的误差,进而得出时延计算的误差,再通过对回波信号进行时延误差补偿,求得实际的回波延时后运用二维傅里叶变换的波束形成算法,最终实现精准波束形成。
在多波束声呐成像处理过程中,二维傅里叶变换波束形成后,还需对其进行脉冲压缩,从而实现被探测目标在距离向上的精准定位。但由于水下环境复杂,声呐信号衰减和受到的干扰都十分严重,严重影响成像的质量。为了进一步提升成像质量,本发明对脉冲压缩后的信号进行了降噪后处理,可以较好地改善成像的画质。同时为了进一步提高多波束声呐成像在角度域上的分辨率并使得目标图像可用线性角度标尺来定位,本发明对降噪后处理的信号在角度域上进行内插处理,从而实现图像与反射角度的精准对应。
发明内容
本发明针对现有技术的不足,提出了一种基于运动补偿的多波束声呐高精度成像方法。具体实现步骤如下:
步骤一:多波束声呐发射阵元,发射线性调频信号,并对线性调频信号进行采样,采样后的线性调频信号如式(1)所示:
式(1)中,p(n)为采样后的线性调频信号,a为发射信号的幅值,“Re()”表示实部,“exp()”是以自然常数e=2.71828为底的指数函数,f0是载波频率,fs为采样频率,K为调频率,n是距离向上的时间抽样序号,n=0,1,2,...,N-1,其中,N为采样点总数。
步骤二:设定在远场条件下,以接收阵列中心为基准,各子阵元相对于接收阵列中心点产生的时延,如式(2)所示:
式(2)中,i为接收子阵元序号,i=0,1,2,...,M-1,M为接收阵元的总个数;设各子阵元均匀分布,d为相邻子阵元之间的间隔;θ为探测目标产生的回波与接收阵元法线的夹角,c为声速。对于不同接收子阵元,产生的时延不同,由此各个子阵元回波信号,如式(3)所示:
式(3)中,bi为不同接收子阵元信号传播引起的幅度衰减因子。
步骤三:运动测量单位提供声呐载体的横荡误差和升沉误差,其大小分别为x'、y',载体位置与目标点之间的实际距离如式(4)所示:
其中,l0为目标点到接收基阵中心阵元的理想距离,进而求出距离误差值Δl,如式(5)所示:
x'sinθ-y'cosθ|<<|l0+x'cosθ+y'sinθ| 式(6)
然后对式(2)进行补偿,从而得到实际的回波延时Δτi',如式(9)所示:
步骤五:经运动补偿后,得到实际回波信号p'(i,n),如式(10)所示:
步骤六:对补偿后的回波信号进行时域傅里叶变换,表达式如式(11)所示:
式(11)中,f=0,1,2,...,N-1。
再对式(11)进行空间域傅里叶变换,表达式如式(12)所示:
式(12)中,k=0,1,2,...,M-1。
步骤七:按式(13)对p(n)进行离散傅里叶变换:
对式(13)取复共轭后与式(12)相乘后得到的结果如式(14)所示:
Y(k,f)=B(k,f)P*(f) 式(14)
式(14)中,“()*”为取复共轭。
按式(15)对Y(k,t)进行离散傅里叶逆变换,如式(15)所示:
步骤八:对y(k,n)取模后平方,并通过一阶巴特沃斯低通滤波器进行滤波,滤波后输出信号为q(k,n)。
一阶巴特沃斯低通滤波器幅度平方函数如式(16)所示:
式(16)中,ω为角频率,取值范围为|ω|<π,ωc为截止角频率且ωc=2πKN/fs。
步骤九:由于多波束声呐的波束角度覆盖范围为[-90°,90°],欲使角度分辨率为α,则内插后的预成波束角度个数为 为天花板函数,预成波束的角度在[-90°,90°]内均匀取值,设为βw,其中w=[0,1,2,...,W-1],以某一预成波束的角度为例,求得其对应的角度域坐标如式(17)所示:
式(17)中,λ为载波波长。
基于运动补偿的多波束声呐高精度成像方法执行完成。
本发明具有的有益效果是:本发明针对多波束声呐成像,本发明所提的多波束高精度成像方法能够弥补声呐载体运动所产生的误差,实现了图像坐标与被测目标反射角度的精准对应,并且对成像数据进行了降噪后处理,因此具有成像精度高的优点,解决了现有多波束成像方法因运动误差、子阵数目有限以及噪声等因素所带来的成像精度不足的缺陷。
具体实施方式
以下对本发明进一步说明。
一种基于运动补偿的多波束声呐高精度成像方法,包括以下步骤:
步骤一:多波束声呐发射阵元,发射线性调频信号,并对线性调频信号进行采样,采样后的线性调频信号如式(1)所示:
式(1)中,p(n)为采样后的线性调频信号,a为发射信号的幅值,“Re()”表示实部,“exp()”是以自然常数e=2.71828为底的指数函数,f0是载波频率,fs为采样频率,K为调频率,n是距离向上的时间抽样序号,n=0,1,2,...,N-1,其中,N为采样点总数。
步骤二:设定在远场条件下,以接收阵列中心为基准,各子阵元相对于接收阵列中心点产生的时延,如式(2)所示:
式(2)中,i为接收子阵元序号,i=0,1,2,...,M-1,M为接收阵元的总个数;设各子阵元均匀分布,d为相邻子阵元之间的间隔;θ为探测目标产生的回波与接收阵元法线的夹角,c为声速。对于不同接收子阵元,产生的时延不同,由此各个子阵元回波信号,如式(3)所示:
式(3)中,bi为不同接收子阵元信号传播引起的幅度衰减因子。
步骤三:运动测量单位提供声呐载体的横荡误差和升沉误差,其大小分别为x'、y',载体位置与目标点之间的实际距离如式(4)所示:
其中,l0为目标点到接收基阵中心阵元的理想距离,进而求出距离误差值Δl,如式(5)所示:
|x'sinθ-y'cosθ|<<|l0+x'cosθ+y'sinθ| 式(6)
然后对式(2)进行补偿,从而得到实际的回波延时Δτi',如式(9)所示:
步骤五:经运动补偿后,得到实际回波信号p'(i,n),如式(10)所示:
步骤六:对补偿后的回波信号进行时域傅里叶变换,表达式如式(11)所示:
式(11)中,f=0,1,2,...,N-1。
再对式(11)进行空间域傅里叶变换,表达式如式(12)所示:
式(12)中,k=0,1,2,...,M-1。
步骤七:按式(13)对p(n)进行离散傅里叶变换:
对式(13)取复共轭后与式(12)相乘后得到的结果如式(14)所示:
Y(k,f)=B(k,f)P*(f) 式(14)
式(14)中,“()*”为取复共轭。
按式(15)对Y(k,t)进行离散傅里叶逆变换,如式(15)所示:
步骤八:对y(k,n)取模后平方,并通过一阶巴特沃斯低通滤波器进行滤波,滤波后输出信号为q(k,n)。
一阶巴特沃斯低通滤波器幅度平方函数如式(16)所示:
式(16)中,ω为角频率,取值范围为|ω|<π,ωc为截止角频率且ωc=2πKN/fs。
步骤九:由于多波束声呐的波束角度覆盖范围为[-90°,90°],欲使角度分辨率为α,则内插后的预成波束角度个数为 为天花板函数,预成波束的角度在[-90°,90°]内均匀取值,设为βw,其中w=[0,1,2,...,W-1],以某一预成波束的角度为例,求得其对应的角度域坐标如式(17)所示:
式(17)中,λ为载波波长。
基于运动补偿的多波束声呐高精度成像方法执行完成。
本实施例针对多波束声呐成像,本发明所提的多波束高精度成像方法能够弥补声呐载体运动所产生的误差,实现了图像坐标与被测目标反射角度的精准对应,并且对成像数据进行了降噪后处理,因此具有成像精度高的优点,解决了现有多波束成像方法因运动误差、子阵数目有限以及噪声等因素所带来的成像精度不足的缺陷。
以上所述的实施例只是本发明的一种较佳的方案,并非对本发明作任何形式上的限制,在不超出权利要求所记载的技术方案的前提下还有其它的变体及改型。
Claims (1)
1.一种基于运动补偿的多波束声呐高精度成像方法,其特征在于,包括以下步骤:
步骤一:多波束声呐发射阵元,发射线性调频信号,并对线性调频信号进行采样,采样后的线性调频信号如式(1)所示:
式(1)中,p(n)为采样后的线性调频信号,a为发射信号的幅值,“Re()”表示实部,“exp()”是以自然常数e=2.71828为底的指数函数,f0是载波频率,fs为采样频率,K为调频率,n是距离向上的时间抽样序号,n=0,1,2,...,N-1,其中,N为采样点总数;
步骤二:获取设定在远场条件下,以接收阵列中心为基准,各子阵元相对于接收阵列中心点产生的时延,获取时延的公式如式(2)所示:
式(2)中,i为接收子阵元序号,i=0,1,2,...,M-1,M为接收阵元的总个数;设各子阵元均匀分布,d为相邻子阵元之间的间隔;θ为探测目标产生的回波与接收阵元法线的夹角,c为声速;不同接收子阵元,产生的时延不同,由此各个子阵元回波信号,如式(3)所示:
式(3)中,bi为不同接收子阵元信号传播引起的幅度衰减因子;
步骤三:运动测量单位提供声呐载体的横荡误差x'和升沉误差y',载体位置与目标点之间的实际距离如式(4)所示:
其中,l0为目标点到接收基阵中心阵元的理想距离,进而求出距离误差值Δl,如式(5)所示:
将距离误差值进行简化,由于式(6)所示的条件:
|x'sinθ-y'cosθ|<<|l0+x'cosθ+y'sinθ| 式(6)
然后对式(2)进行补偿,从而得到实际的回波延时Δτi',如式(9)所示:
步骤五:经运动补偿后,得到实际回波信号p'(i,n),如式(10)所示:
步骤六:对补偿后的回波信号进行时域傅里叶变换,表达式如式(11)所示:
式(11)中,f=0,1,2,...,N-1;
再对式(11)进行空间域傅里叶变换,表达式如式(12)所示:
式(12)中,k=0,1,2,...,M-1;
步骤七:按式(13)对p(n)进行离散傅里叶变换:
对式(13)取复共轭后与式(12)相乘后得到的结果如式(14)所示:
Y(k,f)=B(k,f)P*(f) 式(14)
式(14)中,“()*”为取复共轭;
按式(15)对Y(k,t)进行离散傅里叶逆变换,如式(15)所示:
步骤八:对y(k,n)取模后平方,并通过一阶巴特沃斯低通滤波器进行滤波,滤波后输出信号为q(k,n);
一阶巴特沃斯低通滤波器幅度平方函数如式(16)所示:
式(16)中,ω为角频率,取值范围为|ω|<π,ωc为截止角频率且ωc=2πKN/fs;
步骤九:由于多波束声呐的波束角度覆盖范围为[-90°,90°],目标角度分辨率为α,内插后的预成波束角度个数为 为天花板函数,预成波束的角度在[-90°,90°]内均匀取值,设为βw,其中w=[0,1,2,...,W-1],求得其对应的角度域坐标如式(17)所示:
式(17)中,λ为载波波长;
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202110616752.0A CN113156444B (zh) | 2021-06-02 | 2021-06-02 | 一种基于运动补偿的多波束声呐高精度成像方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202110616752.0A CN113156444B (zh) | 2021-06-02 | 2021-06-02 | 一种基于运动补偿的多波束声呐高精度成像方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN113156444A true CN113156444A (zh) | 2021-07-23 |
CN113156444B CN113156444B (zh) | 2022-06-24 |
Family
ID=76875696
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202110616752.0A Expired - Fee Related CN113156444B (zh) | 2021-06-02 | 2021-06-02 | 一种基于运动补偿的多波束声呐高精度成像方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN113156444B (zh) |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN113640809A (zh) * | 2021-08-23 | 2021-11-12 | 飞依诺科技(苏州)有限公司 | 超声成像降噪方法及超声成像设备 |
CN114089342A (zh) * | 2022-01-19 | 2022-02-25 | 宁波博海深衡科技有限公司武汉分公司 | 单波束声呐水下测绘方法、系统、存储介质及终端 |
Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US6088295A (en) * | 1998-12-29 | 2000-07-11 | The United States Of America As Represented By The Secretary Of The Navy | Feature imaging and adaptive focusing for synthetic aperture processor |
WO2005066649A2 (en) * | 2003-12-29 | 2005-07-21 | Raytheon Canada Limited | Radar receiver motion compensation system and method |
WO2009062992A1 (en) * | 2007-11-16 | 2009-05-22 | Reson A/S | Calibrating a multibeam sonar apparatus |
CN107064911A (zh) * | 2017-04-20 | 2017-08-18 | 中国人民解放军91388部队 | 一种多子阵合成孔径声纳运动误差补偿方法 |
CN110082742A (zh) * | 2019-04-19 | 2019-08-02 | 杭州电子科技大学 | 一种基于延时表修正的sas运动补偿方法 |
CN110221278A (zh) * | 2019-06-17 | 2019-09-10 | 中国科学院声学研究所 | 一种基于多传感器组合的合成孔径声呐运动补偿方法 |
CN110244285A (zh) * | 2019-06-25 | 2019-09-17 | 中国科学院声学研究所 | 一种合成孔径成像声呐斜距向非均匀分段补偿方法及系统 |
-
2021
- 2021-06-02 CN CN202110616752.0A patent/CN113156444B/zh not_active Expired - Fee Related
Patent Citations (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US6088295A (en) * | 1998-12-29 | 2000-07-11 | The United States Of America As Represented By The Secretary Of The Navy | Feature imaging and adaptive focusing for synthetic aperture processor |
WO2005066649A2 (en) * | 2003-12-29 | 2005-07-21 | Raytheon Canada Limited | Radar receiver motion compensation system and method |
WO2009062992A1 (en) * | 2007-11-16 | 2009-05-22 | Reson A/S | Calibrating a multibeam sonar apparatus |
US20110164467A1 (en) * | 2007-11-16 | 2011-07-07 | Pawel Pocwiardowski | Calibrating a multibeam sonar apparatus |
CN107064911A (zh) * | 2017-04-20 | 2017-08-18 | 中国人民解放军91388部队 | 一种多子阵合成孔径声纳运动误差补偿方法 |
CN110082742A (zh) * | 2019-04-19 | 2019-08-02 | 杭州电子科技大学 | 一种基于延时表修正的sas运动补偿方法 |
CN110221278A (zh) * | 2019-06-17 | 2019-09-10 | 中国科学院声学研究所 | 一种基于多传感器组合的合成孔径声呐运动补偿方法 |
CN110244285A (zh) * | 2019-06-25 | 2019-09-17 | 中国科学院声学研究所 | 一种合成孔径成像声呐斜距向非均匀分段补偿方法及系统 |
Non-Patent Citations (3)
Title |
---|
HAOWEN TIAN ET AL.: "Design and Implementation of a Real-Time Multi-Beam Sonar System Based on FPGA and DSP", 《SENSORS》 * |
江泽林等: "一种基于分段DPC和拟合的合成孔径声呐运动补偿方法", 《电子与信息学报》 * |
陈琦等: "基于混合模糊P+ID控制的升沉补偿系统", 《机器人》 * |
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN113640809A (zh) * | 2021-08-23 | 2021-11-12 | 飞依诺科技(苏州)有限公司 | 超声成像降噪方法及超声成像设备 |
CN113640809B (zh) * | 2021-08-23 | 2023-08-25 | 飞依诺科技股份有限公司 | 超声成像降噪方法及超声成像设备 |
CN114089342A (zh) * | 2022-01-19 | 2022-02-25 | 宁波博海深衡科技有限公司武汉分公司 | 单波束声呐水下测绘方法、系统、存储介质及终端 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN113156444B (zh) | 2022-06-24 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN112505710B (zh) | 一种多波束合成孔径声呐三维成像算法 | |
CN113156444B (zh) | 一种基于运动补偿的多波束声呐高精度成像方法 | |
US4996533A (en) | Single station radar ocean surface current mapper | |
CN112505666B (zh) | 一种二维多波束合成孔径声呐目标回波仿真方法 | |
US8593903B2 (en) | Calibrating a multibeam sonar apparatus | |
CN111352105B (zh) | 用于目标跟踪的测角方法 | |
CN110907936B (zh) | 一种水下三维地形匹配定位导航声呐及导航方法 | |
CN110907938B (zh) | 一种近场的快速下视合成孔径三维成像方法 | |
CN111352107A (zh) | 基于多通道数字和差的单脉冲跟踪与成像方法 | |
CN111580079B (zh) | 一种基于单矢量水听器的水下运动目标最近接近距离估计方法 | |
CN115856898B (zh) | 一种适应于全海深的面阵三维成像声呐点位归算方法 | |
GB2500052A (en) | Target detection | |
CN109765556A (zh) | 一种基于级数反演的双基sar快速几何校正方法及装置 | |
CN112834980A (zh) | 一种基于传播算子的涡旋电磁波超分辨测向方法 | |
de Moustier | Signal processing for swath bathymetry and concurrent seafloor acoustic imaging | |
CN112147593B (zh) | 一种高速密集爆炸物破片目标的四维参数估计方法 | |
CN112255596B (zh) | 一种基于空间频率插值的星载sar欺骗干扰信号生成方法 | |
CN111929682B (zh) | 基于距离向分块的机载dbf-tops sar成像方法 | |
CN113534161A (zh) | 一种用于远距离定位水下声源的波束镜像聚焦方法 | |
CN109613474B (zh) | 一种适用于短距离车载雷达的测角补偿方法 | |
CN113447919B (zh) | 扩展卡尔曼预测角度跟踪方法 | |
CN112965028A (zh) | 多波束相控阵差和比角度估计方法 | |
CN111965602A (zh) | 一种相控阵雷达幅相一致性检测方法和系统 | |
CN113917464B (zh) | 一种机动目标分布式isar成像平动补偿方法 | |
CN117630894B (zh) | 一种多波束声呐平均阵元间距校准方法 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant | ||
CF01 | Termination of patent right due to non-payment of annual fee |
Granted publication date: 20220624 |