CN116029123A

CN116029123A - 水下航行器地形扫测过程仿真方法、系统及介质

Info

Publication number: CN116029123A
Application number: CN202310001519.0A
Authority: CN
Inventors: 陈德山; 王之森; 吴兵; 汪洋
Original assignee: Wuhan University of Technology WUT
Current assignee: Wuhan University of Technology WUT
Priority date: 2023-01-03
Filing date: 2023-01-03
Publication date: 2023-04-28

Abstract

本发明提供的水下航行器地形扫测过程仿真方法、系统及介质，方法包括：构建多波束声呐模型；构建水下三维地形，并确定水下航行器的航行方案，将多波束声呐模型应用于航行方案进行成像操作，得到水下航行器地形扫测过程模型；对水下航行器地形扫测过程模型的地形扫测结果添加多源干扰，生成综合仿真图像；对水下航行器地形扫测过程模型的扫测进度进行可视化，在扫测进度中同步输出扫测结果；方法能够模拟实际过程，提供实验平台，降低实验成本，同时可为实际探测工作提供指导方案和验证，提高工作效率，另外添加多源干扰后的综合仿真图像具有十分逼真的效果，能够为图像处理算法提供数据支持，可广泛应用于水下感知和计算机图像处理技术领域。

Description

水下航行器地形扫测过程仿真方法、系统及介质

技术领域

本发明涉及水下感知和计算机图像处理技术领域，尤其是水下航行器地形扫测过程仿真方法、系统及介质。

背景技术

水下航行器作为水下活动的主要工具之一，民用上可以应用于海洋矿产勘探、海底地形探测，沉船打捞，水下考古，海洋生物探测等，军事上可以用来反水雷，作为自航水雷的载体、监察海战时水下敌情等，对水下活动具有至关重要的作用。

水下视觉感知技术作为水下航行器研究内容的基础性组成部分，其能为人类提供适合的观察渠道，因此也是海洋技术中最重要的环节之一。水下视觉感知技术主要包括光学视觉感知技术和声学视觉感知技术。其中利用光学视觉感知技术所采集的光学图像可以覆盖观察区域内丰富的色彩信息以及细微的几何信息，但由于水下环境中光的传播距离有限，光学视觉感知能见度极差，严重的限制了感知范围。相比较于光学感知技术，声学感知技术的声波在水下传播时，介质的吸收率较小、传播距离较远，因此在当前水下探测领域，主要采用声学感知技术。在自主水下航行器及无人船舶中，声呐都作为重要的探测感知工具装配。多波束声呐作为当前最常用的声呐设备之一，其不仅测量范围大、速度快，而且具有较高的精确度和检测效率，能够对水下上百个目标点的形状、大小以及高低变化进行检测。

由于水下航行器和声呐设备使用成本高、工作周期长，近年来与之相关的仿真研究迅速发展，目前仍存在以下问题：当前绝大多数水下感知仿真方法都局限于声呐模型，但对于实际水下活动中所包含的水下地形、航行器探测方案、以及探测过程中声呐的视角变化等要素存在缺失；同时，由于水下环境复杂多变，声呐感知的结果往往受到非常严重的干扰，但当前各种仿真方法都未将其考虑在内，使获得的声呐图像虽能体现水下目标特征，但由于缺乏噪声与干扰测，与真实声呐图像相去甚远。

发明内容

有鉴于此，为至少部分解决上述技术问题或者缺陷之一，本发明实施例的目的在于提供一种能够生成逼真声呐图像的水下探测活动整体过程仿真方法；本申请技术方案同时还提供了方法对应的系统以及介质。

一方面，本申请技术方案提供了水下航行器地形扫测过程仿真方法，包括以下步骤：

构建多波束声呐模型；

构建水下三维地形，根据所述水下三维地形确定水下航行器的航行方案，将所述多波束声呐模型应用于所述航行方案进行成像操作，得到水下航行器地形扫测过程模型；

对所述水下航行器地形扫测过程模型的地形扫测结果添加多源干扰，生成综合仿真图像；

对所述水下航行器地形扫测过程模型的扫测进度进行可视化，根据所述综合仿真图像在所述扫测进度中同步输出扫测结果。

在本申请方案的一种可行的实施例中，所述构建多波束声呐模型，包括：

通过以二维平面视域代替实际三维视域对声呐探测视域进行简化，得到简化后的声呐探测视域坐标系；

在所述声呐探测视域坐标系内通过光线追踪方法模拟声呐波束，对采集探测范围中的目标点位置信息进行采集；

对采集得到的所述目标点位置信息进行汇总，根据汇总结果绘制声呐图像并构建得到所述多波束声呐模型。

在本申请方案的一种可行的实施例中，所述在所述声呐探测视域坐标系内通过光线追踪方法模拟声呐波束，对采集探测范围中的目标点位置信息进行采集，包括：

以所述声呐探测视域坐标系的原点为起点，在所述采集探测范围内作等间距射线；

确定与每条所述等间距射线最接近的目标点；

计算所述等间距射线与基准方向的第一夹角，计算所述目标点与所述原点的相对距离，根据所述第一夹角以及所述相对距离确定所述目标点位置信息。

在本申请方案的一种可行的实施例中，所述对采集得到的所述目标点位置信息进行汇总，根据汇总结果绘制声呐图像并构建得到所述多波束声呐模型，包括：

根据目标图像尺寸对所述目标点位置信息进行调整，并将调整后的所述目标点位置信息进行坐标系变换；

将变换后的所述目标点位置信息，以亮点形式绘制在背景图像中；

根据绘制后的所述背景图像生成所述声呐图像，在所述声呐图像中，目标轮廓为亮点，无信息位置为暗点。

在本申请方案的一种可行的实施例中，所述构建水下三维地形，根据所述水下三维地形确定水下航行器的航行方案，将所述多波束声呐模型应用于所述航行方案进行成像操作，得到水下航行器地形扫测过程模型，包括：

在所述水下三维地形中确定所述水下航行器的航行轨迹；

确定扫测的声呐视角以及扫测点位置，根据所述声呐视角以及所述扫测点位置，通过所述航行轨迹使用所述多波束声呐模型进行自由视角扫测，根据扫测结果进行成像操作。

在本申请方案的一种可行的实施例中，所述对所述水下航行器地形扫测过程模型的地形扫测结果添加多源干扰，生成综合仿真图像，包括：

建模得到声呐图像结构化噪声以及目标轮廓重影；

在所述水下航行器地形扫测过程模型的地形扫测结果中添加所述声呐图像结构化噪声和所述目标轮廓重影模型，生成具有多源干扰的所述综合仿真图像。

在本申请方案的一种可行的实施例中，所述建模得到声呐图像结构化噪声以及目标轮廓重影，包括：

对真实多波束声呐背景图像进行分割处理，以列为单元统计像素点的灰度值分布频率；

使用混合高斯分布模型对像素点灰度分布频率进行拟合确定模型参数，根据所述模型参数确定单列结构化噪声灰度分布模型；

根据所述单列结构化噪声灰度分布模型对单束结构化噪声中所有列进行处理，获取单束结构化噪声的整体灰度分布模型，根据所述整体灰度分布模型确定所述声呐图像结构化噪声。

在本申请方案的一种可行的实施例中，所述声呐图像结构化噪声的计算式如下所示：

其中，f(x)表示呐图像结构化噪声，K表示混合高斯模型的峰数，w_k表示第k个高斯函数的权重，σ_k表示第k个高斯函数的方差，μ_k表示第k个高斯函数的均值，g(x|μ_k,σ_k)表示高斯函数；

所述目标轮廓重影的计算式如下所示：

g_ij＝g₀λ^-2(d-λ)²

其中，d表示点与目标轮廓的距离，g₀表示目标轮廓灰度值，λ表示重影宽度参数。

另一方面，本申请技术方案还提供了水下航行器地形扫测过程仿真系统，该系统包括：

声呐建模单元，用于构建多波束声呐模型；

自由扫测单元，用于构建水下三维地形，根据所述水下三维地形确定水下航行器的航行方案，将所述多波束声呐模型应用于所述航行方案进行成像操作，得到水下航行器地形扫测过程模型；

多源干扰单元，用于对所述水下航行器地形扫测过程模型的地形扫测结果添加多源干扰，生成综合仿真图像；

仿真输出单元，用于对所述水下航行器地形扫测过程模型的扫测进度进行可视化，根据所述综合仿真图像在所述扫测进度中同步输出扫测结果。

另一方面，本申请技术方案还提供一种存储介质，其中存储有处理器可执行的程序，所述处理器可执行的程序在由处理器执行时用于执行如第一方面中任一项所述的水下航行器地形扫测过程仿真方法。

本发明的优点和有益效果将在下面的描述中部分给出，其他部分可以通过本发明的具体实施方式了解得到：

本申请技术方案提供的水下航行器地形扫测过程仿真方法，其能够基于光线追踪方法建立多波束声呐仿真模型，构建三维水下场景，制定航行器航行方案，使搭载声呐模型的水下航行器在水下场景中按预定轨迹对水下地形进行自由视角扫测，通过对地形扫测所产生的声呐图像添加多源干扰，形成综合仿真图像；本发明提出的地形扫测过程仿真方法能够模拟实际过程，为相关研究提供实验平台，降低实验成本，同时通过预先模拟可为实际探测工作提供指导方案和验证，提高工作效率，另外添加多源干扰后的综合仿真图像具有十分逼真的效果，能够为图像处理算法提供数据支持。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本申请技术方案中提供的水下航行器地形扫测过程仿真方法的步骤流程图；

图2为本申请技术方案中具体的水下航行器地形扫测过程仿真方法的流程示意图。

具体实施方式

下面详细描述本发明的实施例，实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，仅用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。对于以下实施例中的步骤编号，其仅为了便于阐述说明而设置，对步骤之间的顺序不做任何限定，实施例中的各步骤的执行顺序均可根据本领域技术人员的理解来进行适应性调整。

需要说明的是，虽然在装置示意图中进行了功能模块划分，在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于装置中的模块划分，或流程图中的顺序执行所示出或描述的步骤。说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。

除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本申请的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中所使用的术语只是为了描述本申请实施例的目的，不是旨在限制本申请。

针对背景技术方案所指出现有技术存在的不足，本申请技术方案通过建立多波束声呐模型，并将其应用于水下航行器地形扫测过程中，随后对扫测结果添加多源干扰形成总成仿真图像，能够实现对整个水下航行器地形扫测过程的仿真，填补当前地形扫测过程仿真方法的空白，同时能够生成与真实声呐图像相似度更高的仿真声呐图像，解决仿真图象拟真性差的问题。

结合说明书附图1，对本申请技术方案的实施例中所提供的水下航行器地形扫测过程仿真方法进行详细描述，方法可以包括步骤S01-S04：

S01、构建多波束声呐模型；

具体在实施例中，多波束声呐在经历一个工作周期时，在其波束收发基阵前方的三维扇形空间内发出多条声波，声波受到前方目标物体反射后被基阵捕获，根据波束所在方向和收发时间差确定目标物体位置信息，经数据处理后绘制一幅声呐图像。根据上述多波束声呐工作原理，在仿真软件中建立多波束声呐模型。在一些可行的实施方式中，多波束声呐模型的具体建模流程可以包括步骤S011-S013：

S011、通过以二维平面视域代替实际三维视域对声呐探测视域进行简化，得到简化后的声呐探测视域坐标系；

具体在实施例中，为提高计算效率，将三维声呐视域用二维平面代替。在三维空间中，以声呐基阵为原点，以声呐中心波束为纵轴正方向，建立平面直角坐标系。如图2所示，所述坐标系平面即为声呐视域所在平面，其中声呐视域范围为以原点为圆心、夹角为α、半径为R_max、沿坐标系纵轴对称的扇形。

S012、在所述声呐探测视域坐标系内通过光线追踪方法模拟声呐波束，对采集探测范围中的目标点位置信息进行采集；

具体在实施例中，采用光线追踪技术模拟声呐波束的形成、传播、反射和接收过程，以声呐基阵为起点，在视域范围内作等间距射线。每条射线寻找目标物点云中与其距离最近的目标点，并获取当前射线所在方向数据和目标点与原点距离数据。在一些可行的实施方式中，实施例对采集探测范围中的目标点位置信息进行采集的过程可以包括步骤S0121-S0123：

S0121、以所述声呐探测视域坐标系的原点为起点，在所述采集探测范围内作等间距射线；

S0122、确定与每条所述等间距射线最接近的目标点；

S0123、计算所述等间距射线与基准方向的第一夹角，计算所述目标点与所述原点的相对距离，根据所述第一夹角以及所述相对距离确定所述目标点位置信息；

具体在实施例中，以视域坐标系原点为起点在视域范围内作等间距射线；然后依次寻找每条射线周围距离射线最近的目标点；计算当前射线方向与基准方向夹角θ和该点与原点的相对距离d作为该目标点的位置数据。实施例中射线方向通过射线与基准方向夹角θ表示，θ的表达式为：

其中，i为射线序号，N为射线总数，实施例中为512。

S013、对采集得到的所述目标点位置信息进行汇总，根据汇总结果绘制声呐图像并构建得到所述多波束声呐模型；

具体在实施例中，对目标点信息进行计算和汇总后，绘制声呐图像。由于声呐图像通常具有极坐标系和标准坐标系两种类型，两种类型表示相同的探测目标，但表现形式有所区别，根据不同的需求绘制两种类型的声呐图像。在一些可行的实施方式中，绘制声呐图像的过程可以包括步骤S0131-S0133：

S0131、根据目标图像尺寸对所述目标点位置信息进行调整，并将调整后的所述目标点位置信息进行坐标系变换；

S0132、将变换后的所述目标点位置信息，以亮点形式绘制在背景图像中；

S0133、根据绘制后的所述背景图像生成所述声呐图像，在所述声呐图像中，目标轮廓为亮点，无信息位置为暗点。

具体在实施例中，将目标点以亮点的形式绘制在背景图像中，背景图像根据不同形状参数和需求预先定义形状和大小，其中所有像素点的灰度值全为0，亮点灰度值为255。其中，绘制极坐标系图像，目标亮点在图像中位置计算公式为：

其中，x_i和y_i为第i个的目标点在背景图像中的坐标位置，L为极坐标图像的高度，实施例中可以取值为1218。

另外，绘制标准坐标系图像时需要额外进行坐标系变换，其余步骤与极坐标系图像相同。坐标系变换公式为：

根据坐标系变换公式，建立了能够对视域内目标成像的多波束声呐模型。

S02、构建水下三维地形，根据所述水下三维地形确定水下航行器的航行方案，将所述多波束声呐模型应用于所述航行方案进行成像操作，得到水下航行器地形扫测过程模型；

具体在实施例中，以长江航道中某一水下区域为原型，建立水下三维地形。构建长宽分别为20m的水下区域，平均深度10m，包含水下沉船、地势梯度等水下地形要素，每平方米地形包含100个采样点。在一些可行的实施方式中，确定水下航行器的航行方案的过程可以包括步骤S021-S022：

S021、在所述水下三维地形中确定所述水下航行器的航行轨迹；

具体在实施例中，根据水下地形制定水下航行器在其中的航行方案，对各项航行数据进行定义，数据类型包括航行器初始位置、时间戳t、偏航角Cog、水下航行器瞬时速度v及其所处深度d。通过计算航行数据，获取整个扫测过程的航行器航行方案，计算公式为：

其中，Δx_k，Δy_k，Δz_k为每一时间间隔内水下航行器的航行距离，计算公式为：

其中，T_n为数据采集过程的时间间隔，V_n为该时间间隔内水下航行器的平均航速，计算公式为：

T_n＝t_n-t_(n-1)

由于初始时刻水下航行器坐标已知，通过上述方法计算出每一时刻水下航行器在水下地形中的位置数据，作为水下航行器的航行方案。

S022、确定扫测的声呐视角以及扫测点位置，根据所述声呐视角以及所述扫测点位置，通过所述航行轨迹使用所述多波束声呐模型进行自由视角扫测，根据扫测结果进行成像操作；

具体在实施例中，如图2所示，将多波束声呐模型应用于当前航行器轨迹和水下场景，使其进行成像操作。航行过程中增加航行器的姿态变化，从而达到声呐视角变化的效果。调整声呐波束的基准方向，使声呐视域在垂直坐标系的方向上旋转，旋转后各波束与基准方向夹角保持不变，由此能够采集原有声呐视域外的水下目标位置信息，后续步骤保持不变，绘制声呐视角变化后的声呐图像。

上述步骤S021建立了水下航行器地形扫测过程模型，使搭载声呐模型的水下航行器在三维水下场景中按预定轨迹对水下地形进行自由视角扫测并生成连续帧声呐图像，能够体现水下航行器地形扫测的完整过程并将其可视化。

S03、对所述水下航行器地形扫测过程模型的地形扫测结果添加多源干扰，生成综合仿真图像；

具体在实施例中，对地形扫测结果添加多源干扰，生成综合仿真图像。在一些可行的实施方式中，添加多源干扰的过程可以包括步骤S031-S032：

S031、建模得到声呐图像结构化噪声以及目标轮廓重影；

S032、在所述水下航行器地形扫测过程模型的地形扫测结果中添加所述声呐图像结构化噪声和所述目标轮廓重影模型，生成具有多源干扰的所述综合仿真图像；

更为具体地，在实施例中对声呐图像结构化噪声建模的过程，可以包括步骤S0311-S0313：

S0311、对真实多波束声呐背景图像进行分割处理，以列为单元统计像素点的灰度值分布频率；

具体在实施例中，首先获取真实声呐无目标物的背景图像并将其以结构化噪声为单元进行分割，研究单束结构化噪声在水平方向上的分布特性。在单束结构化噪声中，以列为单元，统计不同列中像素点的灰度值分布频率。如图2所示，实施例中采用混合高斯分布(GMM)模型对采集的灰度分布频率进行拟合并确定其参数，确定某列结构化噪声模型，其表达公式如下所示：

其中，f(x)表示呐图像结构化噪声，K表示混合高斯模型的峰数，w_k表示第k个高斯函数的权重，σ_k表示第k个高斯函数的方差，μ_k表示第k个高斯函数的均值，g(x|μ_k,σ_k)表示高斯函数。

S0312、使用混合高斯分布模型对像素点灰度分布频率进行拟合确定模型参数，根据所述模型参数确定单列结构化噪声灰度分布模型；

S0313、根据所述单列结构化噪声灰度分布模型对单束结构化噪声中所有列进行处理，获取单束结构化噪声的整体灰度分布模型，根据所述整体灰度分布模型确定所述声呐图像结构化噪声；

对声呐图像中所有列进行步骤S0311操作，获取单束结构化噪声的整体灰度分布模型。以该模型作为结构化噪声添加的概率密度函数，不同位置像素根据自身概率密度确定灰度，该灰度值作为原始声呐图像中相应位置的灰度值，达到添加结构化噪声的目的。

另外，实施例还可以通过改变目标轮廓线周围像素灰度，在目标物轮廓的边缘构造重影。目标轮廓周围像素的灰度变化公式为：

g_ij＝g₀λ^-2(d-λ)²

其中，d表示点与目标轮廓的距离，g₀表示目标轮廓灰度值，λ表示重影宽度参数，实施例中可以设定为20。实施例通过对原始声呐图像添加结构化噪声和目标轮廓重影，使综合仿真后的声呐图像相较于原始声呐图像具有更加逼真的效果。

S04、对所述水下航行器地形扫测过程模型的扫测进度进行可视化，根据所述综合仿真图像在所述扫测进度中同步输出扫测结果；

具体在实施例中，在完成水下航行器地形扫测过程和添加声呐图像多源干扰后，将航行过程数据和综合仿真图像作为结果输出。

声呐建模单元，用于构建多波束声呐模型；

另一方面，本申请技术方案还提供了水下航行器地形扫测过程仿真装置，该装置包括：至少一个处理器；至少一个存储器，用于存储至少一个程序；当所述至少一个程序被所述至少一个处理器执行，使得所述至少一个处理器运行如第二方面所述的水下航行器地形扫测过程仿真方法。

本发明实施例还提供了一种存储介质，其存储有对应的执行程序，程序被处理器执行，实现第一方面中的水下航行器地形扫测过程仿真方法。

从上述具体的实施过程，可以总结出，本发明所提供的技术方案相较于现有技术存在以下优点或优势：

本申请技术方案所提出的地形扫测过程仿真方法能够模拟实际过程，为相关研究提供实验平台，降低实验成本，同时通过预先模拟可为实际探测工作提供指导方案和验证，提高工作效率，另外添加多源干扰后的综合仿真图像具有十分逼真的效果，能够为图像处理算法提供数据支持。。

此外，虽然在功能性模块的背景下描述了本发明，但应当理解的是，除非另有相反说明，功能和/或特征中的一个或多个可以被集成在单个物理装置和/或软件模块中，或者一个或多个功能和/或特征可以在单独的物理装置或软件模块中被实现。还可以理解的是，有关每个模块的实际实现的详细讨论对于理解本发明是不必要的。更确切地说，考虑到在本文中公开的装置中各种功能模块的属性、功能和内部关系的情况下，在工程师的常规技术内将会了解该模块的实际实现。因此，本领域技术人员运用普通技术就能够在无需过度试验的情况下实现在权利要求书中所阐明的本发明。还可以理解的是，所公开的特定概念仅仅是说明性的，并不意在限制本发明的范围，本发明的范围由所附权利要求书及其等同方案的全部范围来决定。

在流程图中表示或在此以其他方式描述的逻辑和/或步骤，例如，可以被认为是用于实现逻辑功能的可执行指令的定序列表，可以具体实现在任何计算机可读介质中，以供指令执行系统、装置或设备(如基于计算机的系统、包括处理器的系统或其他可以从指令执行系统、装置或设备取指令并执行指令的系统)使用，或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用。

在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。

尽管已经示出和描述了本发明的实施例，本领域的普通技术人员可以理解：在不脱离本发明的原理和宗旨的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由权利要求及其等同物限定。

以上是对本发明的较佳实施进行了具体说明，但本发明并不限于上述实施例，熟悉本领域的技术人员在不违背本发明精神的前提下还可做作出种种的等同变形或替换，这些等同的变形或替换均包含在本申请权利要求所限定的范围内。

Claims

1.水下航行器地形扫测过程仿真方法，其特征在于，包括以下步骤：

构建多波束声呐模型；

对所述水下航行器地形扫测过程模型的地形扫测结果添加多源干扰，生成综合仿真图像；对所述水下航行器地形扫测过程模型的扫测进度进行可视化，根据所述综合仿真图像在所述扫测进度中同步输出扫测结果。

2.根据权利要求1所述的水下航行器地形扫测过程仿真方法，其特征在于，所述构建多波束声呐模型，包括：

3.根据权利要求2所述的水下航行器地形扫测过程仿真方法，其特征在于，所述在所述声呐探测视域坐标系内通过光线追踪方法模拟声呐波束，对采集探测范围中的目标点位置信息进行采集，包括：

确定与每条所述等间距射线最接近的目标点；

4.根据权利要求2所述的水下航行器地形扫测过程仿真方法，其特征在于，所述对采集得到的所述目标点位置信息进行汇总，根据汇总结果绘制声呐图像并构建得到所述多波束声呐模型，包括：

5.根据权利要求1所述的水下航行器地形扫测过程仿真方法，其特征在于，所述构建水下三维地形，根据所述水下三维地形确定水下航行器的航行方案，将所述多波束声呐模型应用于所述航行方案进行成像操作，得到水下航行器地形扫测过程模型，包括：

在所述水下三维地形中确定所述水下航行器的航行轨迹；

6.根据权利要求1所述的水下航行器地形扫测过程仿真方法，其特征在于，所述对所述水下航行器地形扫测过程模型的地形扫测结果添加多源干扰，生成综合仿真图像，包括：

建模得到声呐图像结构化噪声以及目标轮廓重影；

7.根据权利要求6所述的水下航行器地形扫测过程仿真方法，其特征在于，所述建模得到声呐图像结构化噪声以及目标轮廓重影，包括：

对真实多波束声呐背景图像进行分割处理，以列为单元统计像素点的灰度值分布频率；使用混合高斯分布模型对像素点灰度分布频率进行拟合确定模型参数，根据所述模型参数确定单列结构化噪声灰度分布模型；

8.根据权利要求7所述的水下航行器地形扫测过程仿真方法，其特征在于，所述声呐图像结构化噪声的计算式如下所示：

所述目标轮廓重影的计算式如下所示：

g_ij＝g₀λ^-2(d-λ)²

9.水下航行器地形扫测过程仿真系统，其特征在于，包括：

声呐建模单元，用于构建多波束声呐模型；

10.一种存储介质，其中存储有处理器可执行的程序，其特征在于，所述处理器可执行的程序在由处理器执行时用于运行如权利要求1-8中任一项所述的水下航行器地形扫测过程仿真方法。