CN113281756A - 一种基于避碰声纳的水下障碍物分类识别方法 - Google Patents

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Abstract

本发明属于水下目标分类与识别技术领域，具体地说，涉及一种基于避碰声纳的水下障碍物分类识别方法，包括：潜航器驶入某一目标水域后，潜航器上设置的水听器阵列发射多个声信号；每个水下疑似目标在声信号的激发下，产生回波，得到多个水下疑似目标和回波信号；设置在潜航器上的避碰声纳采集到多个回波信号，形成波束域数据；对波束域数据进行处理，获得每个水下疑似目标的回波到达时刻；在预先建立的极坐标系中，获得每个水下疑似目标的位置信息；根据预先设置的跟踪门，对得到的多个水下疑似目标的位置信息进行障碍物跟踪和确认，得到多个有效目标及其对应的位置信息；对多个有效目标进行障碍物分类和识别，完成对水下障碍物的分类和识别。

Description

一种基于避碰声纳的水下障碍物分类识别方法
技术领域
本发明属于水下目标分类与识别技术领域，具体地说，涉及一种基于避碰声纳的水下障碍物分类识别方法。
背景技术
无人潜航器(Unmanned Underwater Vehicle，UUV)作为水下目标探测的重要载荷平台，具有智能化程度高、机动性好、隐蔽性高等优点，是推动未来智能化水声探测技术发展的关键。当前基于UUV平台的声学探测技术已经在海洋资源勘察、海岸警戒、蛙人探测和扫雷排爆等领域开展了广泛的应用。
在水声探测领域，水下无人潜航器在水下航行时面临水下障航物、水下山体等安全威胁，为保证潜航器安全航行，需要配备专用的避碰声纳。当潜器在水下行进过程中，由于水下环境的不可预知性，需要实时通过避碰声呐对行进航路上的障碍物进行勘察，这样在遇到障碍物时采取规避策略。
现有避碰声纳的一般不具备自主探测能力，现有的分类识别方法通常基于前视避碰声纳的检测技术，对水下障碍物进行勘探和识别，其虚警率较高，导致潜航器需要多次降速执行避碰任务，降低潜航器的作业效率。
发明内容
为解决现有技术存在的上述缺陷，本发明提出了一种基于避碰声纳的水下障碍物分类识别方法，以多波束避碰声纳为基础，通过阵列信号处理技术，充分利用目标的几何特征、相对运动特征实现障碍物自主跟踪、识别和分类。
本发明提供了一种基于避碰声纳的水下障碍物分类识别方法，该方法包括：
潜航器驶入某一目标水域后，潜航器上设置的水听器阵列发射多个声信号，对该目标水域中的水下障碍物进行探测；
每个水下疑似目标在声信号的激发下，产生回波，得到多个水下疑似目标和回波信号；
设置在潜航器上的避碰声纳采集到多个回波信号，形成波束域数据；
避碰声纳通过波束形成方法，对波束域数据进行处理，获得每个水下疑似目标的回波到达时刻；
基于每个水下疑似目标的回波到达时刻，在预先建立的极坐标系中，获得每个水下疑似目标的位置信息；
根据预先设置的跟踪门，对得到的多个水下疑似目标的位置信息进行障碍物跟踪和确认，得到多个有效目标及其对应的位置信息；
对多个有效目标进行障碍物分类，完成对水下障碍物的检测。
作为上述技术方案的改进之一，所述避碰声纳通过波束形成方法，对波束域数据进行处理，获得每个水下疑似目标的回波到达时刻；其具体过程为：
避碰声纳通过波束形成方法，对每个水下疑似目标的回波信号进行处理，利用加权时间平均的方法，获取每个水下疑似目标的回波到达时刻tc：
Figure BDA0003083263790000021
其中，Ai为回波时间内的第i个采样点的信号幅度；ti∈(t1，t2)；t1为回波时间的启始时刻；t2为回波时间的截止时刻；N为回波时间内的采样点数。
作为上述技术方案的改进之一，所述基于每个水下疑似目标的回波到达时刻，在预先建立的极坐标系中，获得每个水下疑似目标的位置信息；其具体过程为：
建立横坐标为水下疑似目标的回波信号的波束角度，纵坐标为水下疑似目标的的回拨距离的极坐标系，假设水下疑似目标的个数为N，N∈{M1，M2，...，Mi}；其中，Mi为第i个水下疑似目标；
根据得到的第i个水下疑似目标的回波到达时刻tc，计算第i个水下疑似目标的回波距离
Figure BDA0003083263790000022
其中，C为水中声速；
获取第i个水下疑似目标的位置坐标Mi(Ri，θi)；
其中，θi为第i个水下疑似目标的回波信号的波束角度；
将第i个水下疑似目标的位置坐标Mi(Ri，θi)，作为第i个水下疑似目标的位置信息。
作为上述技术方案的改进之一，所述根据预先设置的跟踪门，对得到的多个水下疑似目标的位置信息进行障碍物跟踪和确认，得到多个有效目标及其对应的位置信息；其具体过程为：
根据潜航器的导航信息，预测第i个水下疑似目标的位置预期
Figure BDA0003083263790000031
Figure BDA0003083263790000032
Ri+1∈(RA，RB)
θi+1∈(θA，θB)
其中，Ri+1为第i个水下疑似目标的回波距离预期值；RA为第i个水下疑似目标的回波距离预期值的最小值；RB为第i个水下疑似目标的回波距离预期值的最大值；θi+1为第i个水下疑似目标的回波信号的波束角度预期值；θA为第i个水下疑似目标的回波信号的波束角度预期值的最小值；θB为第i个水下疑似目标的回波信号的波束角度预期值的最大值；
并将该位置预期
Figure BDA0003083263790000033
作为为跟踪门；
若下一时刻检测的第i个水下疑似目标的位置信息落在跟踪门内，且符合目标质量标准，则输出为可跟踪的有效目标，从而完成对得到的多个水下疑似目标的位置信息进行障碍物跟踪和确认，得到多个有效目标及其对应的位置信息。
作为上述技术方案的改进之一，所述对多个有效目标进行障碍物分类，完成对水下障碍物的检测；其具体过程为：
通过Hough变换，将第i个有效目标的位置坐标作为对应的测量点，并将第i个测量点变换到参数空间：
ρi＝Xicosθj+Yisinθj
其中，ρi为第i个有效目标变换后的参数空间；θj为变换角；Xi为第i个有效目标直角坐标；Yi为第i个有效目标的直角坐标；
将上述参数空间量化成n×m个单元，即ρ方向分成n个单元，θ分成m个单元；给上述参数空间中的每个单元分配一个累加器Q，在该参数空间内将ρi和θj所对应的累加器单元加1：
Q(i，j)’＝Q(i，j)+1
其中，Q(i，j)’为更新后的累加器数值；Q(i，j)为当前累加器的数值；
寻找聚集性最大的点Q(ρk，θm)；
其中，Q(ρk，θm)为聚集性最大的点；
遍历每个测量点，判断第i个测量点(Xi，Yi)是否经过Q(ρk，θm)对应的区间：
ρk＝Xicosθm+Yisinθm
如果ρk-1<ρi<ρk+1，则第i个测量点(Xi,Yi)点经过上述对应的区间，且如果有大于或等于5个测量点经过该对应的区间，则判断为连续的山体目标；
如果ρk-1<ρi<ρk+1，则第i个测量点(Xi,Yi)点经过上述对应的区间，且如果有小于5个测量点经过该对应的区间，则判断为点状目标；
实现对多个有效目标进行障碍物分类和识别。
本发明与现有技术相比的有益效果是：
本发明的方法将避碰声纳设置在水下无人潜航器上，能够自主检测和识别多个水下障碍物，在回波域内，利用水下障碍物目标的回波信号特征，实现水下障碍物的检测和分类，相比与现有的分类识别方法在图像域内，对水下障碍物目标的检测和分类的准确性大大提高；利用潜航器的运动特征实现对水下障碍物目标的跟踪，利用水下障碍物目标的几何特征，实现对多个水下障碍物目标的分类识别，方法运算量小、检测分类效果好，可为潜航器制定导航策略提供必要的信息。
附图说明
图1是本发明的一种基于避碰声纳的水下障碍物分类识别方法的流程图；
图2是本发明的一种基于避碰声纳的水下障碍物分类识别方法的一个实施例的水下障碍物目标的分类示意图。
具体实施方式
现结合附图对本发明作进一步的描述。
本发明提供了一种基于避碰声纳的水下障碍物分类识别方法，利用目标的回波特征和几何特征、运动特征，实现障碍物目标自主检测和分类识别，为潜航导航系统实现避碰任务器提供障碍物的目标、类型等信息。
如图1所示，该方法包括：
潜航器驶入某一目标水域后，潜航器上设置的水听器阵列发射多个声信号，对该目标水域中的水下障碍物进行探测；
每个水下疑似目标在声信号的激发下，产生回波，得到多个水下疑似目标和回波信号；
设置在潜航器上的避碰声纳采集到多个回波信号，形成波束域数据；
避碰声纳通过波束形成方法，对波束域数据进行处理，获得每个水下疑似目标的回波到达时刻；
具体地，避碰声纳通过波束形成方法，对第i个水下疑似目标的回波信号进行处理，利用加权时间平均的方法，获取第i个水下疑似目标的回波到达时刻tc：
Figure BDA0003083263790000051
其中，Ai为回波时间内的第i个采样点的信号幅度；ti∈(t1，t2)；t1为回波时间的启始时刻；t2为回波时间的截止时刻；N为回波时间内的采样点数；
基于每个水下疑似目标的回波到达时刻，在预先建立的极坐标系中，获得每个水下疑似目标的位置信息；
具体地，建立横坐标为水下疑似目标的回波信号的波束角度，纵坐标为水下疑似目标的的回拨距离的极坐标系，假设水下疑似目标的个数为N，N∈{M1，M2，...，Mi}；其中，Mi为第i个水下疑似目标；
根据得到的第i个水下疑似目标的回波到达时刻tc，计算第i个水下疑似目标的回波距离
Figure BDA0003083263790000052
其中，C为水中声速；
获取第i个水下疑似目标的位置坐标Mi(Ri，θi)；
其中，θi为第i个水下疑似目标的回波信号的波束角度；
将第i个水下疑似目标的位置坐标Mi(Ri，θi)，作为第i个水下疑似目标的位置信息。
根据预先设置的跟踪门，对得到的多个水下疑似目标的位置信息进行障碍物跟踪和确认，得到多个有效目标及其对应的位置信息；
具体地，根据潜航器的导航信息，预测第i个水下疑似目标的位置预期
Figure BDA0003083263790000053
(Ri+1，θi+1)：
Ri+1∈(RA，RB)
θi+1∈(θA，θB)
其中，Ri+1为第i个水下疑似目标的回波距离预期值；RA为第i个水下疑似目标的回波距离预期值的最小值；RB为第i个水下疑似目标的回波距离预期值的最大值；θi+1为第i个水下疑似目标的回波信号的波束角度预期值；θA为第i个水下疑似目标的回波信号的波束角度预期值的最小值；θB为第i个水下疑似目标的回波信号的波束角度预期值的最大值；
并将该位置预期
Figure BDA0003083263790000061
作为为跟踪门；
若下一时刻检测的第i个水下疑似目标的位置信息落在跟踪门内，且符合目标质量标准，则输出为可跟踪的有效目标，从而完成对得到的多个水下疑似目标的位置信息进行障碍物跟踪和确认，得到多个有效目标及其对应的位置信息；
其中，由于真实的有效目标一定在若干帧都可以被检测到，因此，根据目标质量标准(即存在时间)，一般如果连续大于5帧，该水下疑似目标持续被跟踪上，则确认为有效目标。
对多个有效目标进行障碍物分类和识别，完成对水下障碍物的分类和识别。
具体地，根据目标的连通性，判断有效目标的个数；再根据目标聚集性，实现对有效目标的分类。
考虑水下航行过程中，可能遇到的障碍物一般包括：点状目标或者连续的山体目标；其中，采用扩展Hough变换方法，实现连续的山体目标检测，
通过Hough变换，将第i个有效目标的位置坐标作为对应的测量点，并将第i个测量点变换到参数空间：
ρi＝Xicosθj+Yisinθj
其中，ρi为第i个有效目标变换后的参数空间；θj为变换角；Xi为第i个有效目标直角坐标；Yi为第i个有效目标的直角坐标；
将上述参数空间量化成n×m个单元，即ρ方向分成n个单元，θ分成m个单元；给上述参数空间中的每个单元分配一个累加器Q，在该参数空间内将ρi和θj所对应的累加器单元加1：
Q(i，j)’＝Q(i，j)+1
其中，Q(i，j)’为更新后的累加器数值；Q(i，j)为当前累加器的数值；
寻找聚集性最大的点Q(ρk，θm)；
其中，Q(ρk，θm)为聚集性最大的点；
遍历每个测量点，判断第i个测量点(Xi,Yi)是否经过Q(ρk,θm)对应的区间：
ρk＝Xicosθm+Yisinθm
如果ρk-1<ρi<ρk+1，则第i个测量点(Xi,Yi)点经过上述对应的区间，且如果有大于或等于5个测量点经过该对应的区间，则判断为连续的山体目标；
如果ρk-1<ρi<ρk+1，则第i个测量点(Xi,Yi)点经过上述对应的区间，且如果有小于5个测量点经过该对应的区间，则判断为点状目标；
实现对多个有效目标进行障碍物分类和识别，并完成对水下障碍物的分类和识别。
本发明的分类识别方法能够保障水下无人潜航器的航行安全，水下避碰声纳能够自动的实现水下障碍物的目标检测和识别。针对水下无人潜航器的安全航行需求，通过避碰声纳信号处理，利用水下障碍物回波的强度、尺度和相对运动特征，实现对水下障碍物目标的自动检测、跟踪和分类识别，为潜航器实现规避障碍物的任务提供信息。
实施例1.
某避碰声纳的波束开角(-45°，45°)，波束间隔1度，在潜航器速度为2m/s,潜航器驶入某一目标水域后，潜航器上设置的水听器阵列发射一组声信号，对该目标水域中的水下障碍物进行探测；采用本发明的方法，实现对障碍物的确认、辨识和分类；如图2所示，标号为B的黑点为点状目标，标号为A的连续黑点为连续的山体目标。其中，如图2所示，定义沿着潜航器上设置的水听器阵列的距离为X轴，该碰壁声纳的中心的原点，水平面内垂直与该水听器阵列的距离为Y轴。横坐标X为水平坐标；纵坐标H为垂直坐标；
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 (5)

1.一种基于避碰声纳的水下障碍物分类识别方法，其特征在于，该方法包括：
潜航器驶入某一目标水域后，潜航器上设置的水听器阵列发射多个声信号，对该目标水域中的水下障碍物进行探测；
每个水下疑似目标在声信号的激发下，产生回波，得到多个水下疑似目标和回波信号；
设置在潜航器上的避碰声纳采集到多个回波信号，形成波束域数据；
避碰声纳通过波束形成方法，对波束域数据进行处理，获得每个水下疑似目标的回波到达时刻；
基于每个水下疑似目标的回波到达时刻，在预先建立的极坐标系中，获得每个水下疑似目标的位置信息；
根据预先设置的跟踪门，对得到的多个水下疑似目标的位置信息进行障碍物跟踪和确认，得到多个有效目标及其对应的位置信息；
对多个有效目标进行障碍物分类和识别，完成对水下障碍物的分类和识别。
2.根据权利要求1所述的基于避碰声纳的水下障碍物分类识别方法，其特征在于，所述避碰声纳通过波束形成方法，对波束域数据进行处理，获得每个水下疑似目标的回波到达时刻；其具体过程为：
避碰声纳通过波束形成方法，对每个水下疑似目标的回波信号进行处理，利用加权时间平均的方法，获取每个水下疑似目标的回波到达时刻tc：
Figure FDA0003083263780000011
其中，Ai为回波时间内的第i个采样点的信号幅度；ti∈(t1，t2)；t1为回波时间的启始时刻；t2为回波时间的截止时刻；N为回波时间内的采样点数。
3.根据权利要求1所述的基于避碰声纳的水下障碍物分类识别方法，其特征在于，所述基于每个水下疑似目标的回波到达时刻，在预先建立的极坐标系中，获得每个水下疑似目标的位置信息；其具体过程为：
建立横坐标为水下疑似目标的回波信号的波束角度，纵坐标为水下疑似目标的的回拨距离的极坐标系，假设水下疑似目标的个数为N，N∈{M1，M2，...，Mi}；其中，Mi为第i个水下疑似目标；
根据得到的第i个水下疑似目标的回波到达时刻tc，计算第i个水下疑似目标的回波距离
Figure FDA0003083263780000021
其中，C为水中声速；
获取第i个水下疑似目标的位置坐标Mi(Ri，θi)；
其中，θi为第i个水下疑似目标的回波信号的波束角度；
将第i个水下疑似目标的位置坐标Mi(Ri，θi)，作为第i个水下疑似目标的位置信息。
4.根据权利2要求1所述的基于避碰声纳的水下障碍物分类识别方法，其特征在于，所述根据预先设置的跟踪门，对得到的多个水下疑似目标的位置信息进行障碍物跟踪和确认，得到多个有效目标及其对应的位置信息；其具体过程为：
根据潜航器的导航信息，预测第i个水下疑似目标的位置预期
Figure FDA0003083263780000023
Figure FDA0003083263780000024
Ri+1∈(RA，RB)
θi+1∈(θA，θB)
其中，Ri+1为第i个水下疑似目标的回波距离预期值；RA为第i个水下疑似目标的回波距离预期值的最小值；RB为第i个水下疑似目标的回波距离预期值的最大值；θi+1为第i个水下疑似目标的回波信号的波束角度预期值；θA为第i个水下疑似目标的回波信号的波束角度预期值的最小值；θB为第i个水下疑似目标的回波信号的波束角度预期值的最大值；
并将该位置预期
Figure FDA0003083263780000022
作为为跟踪门；
若下一时刻检测的第i个水下疑似目标的位置信息落在跟踪门内，且符合目标质量标准，则输出为可跟踪的有效目标，从而完成对得到的多个水下疑似目标的位置信息进行障碍物跟踪和确认，得到多个有效目标及其对应的位置信息。
5.根据权利要求1所述的基于避碰声纳的水下障碍物分类识别方法，其特征在于，所述对多个有效目标进行障碍物分类和识别，完成对水下障碍物的分类和识别；其具体过程为：
通过Hough变换，将第i个有效目标的位置坐标作为对应的测量点，并将第i个测量点变换到参数空间：
ρi＝Xicosθj+Yisinθj
其中，ρi为第i个有效目标变换后的参数空间；θj为变换角；Xi为第i个有效目标直角坐标；Yi为第i个有效目标的直角坐标；
将上述参数空间量化成n×m个单元，即ρ方向分成n个单元，θ分成m个单元；给上述参数空间中的每个单元分配一个累加器Q，在该参数空间内将ρi和θj所对应的累加器单元加1：
Q(i，j)’＝Q(i，j)+1
其中，Q(i，j)’为更新后的累加器数值；Q(i，j)为当前累加器的数值；
寻找聚集性最大的点Q(ρk，θm)；
其中，Q(ρk，θm)为聚集性最大的点；
遍历每个测量点，判断第i个测量点(Xi，Yi)是否经过Q(ρk，θm)对应的区间：
ρk＝Xicosθm+Yisinθm
如果ρk-1<ρi<ρk+1，则第i个测量点(Xi，Yi)点经过上述对应的区间，且如果有大于或等于5个测量点经过该对应的区间，则判断为连续的山体目标；
如果ρk-1<ρi<ρk+1，则第i个测量点(Xi，Yi)点经过上述对应的区间，且如果有小于5个测量点经过该对应的区间，则判断为点状目标；
实现对多个有效目标进行障碍物分类和识别。
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