CN204495996U - 宽带声纳接收器 - Google Patents

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Abstract

提供了一种宽带声纳接收器，该宽带声纳接收器包括：可选择的带通滤波器，适于对接收到的声纳信号进行滤波，以产生滤波信号；相关器，适于将基带样本与基带复本样本相关，以提供相关信号。另外，宽带声纳接收器可以包括：整形滤波器，对接收到的未整形的脉冲进行整形。最后，描述了各种声纳处理算法，这些声纳处理算法是关于目标检测、底部检测和降低杂波和干扰的。

Description

宽带声纳接收器
相关申请
本申请要求于2011年10月26日提交的第61/551,875号和第61/551,890号美国临时申请的权益，并要求于2012年3月6日提交的第61/607,435号美国临时申请的权益。这些申请的内容通过引用全部包含于此。
技术领域
本发明主要涉及声纳，更具体地涉及一种宽带声纳接收器，并且涉及声纳信号处理算法。
背景技术
制造用于诸如探鱼的商业应用的调频声纳系统通常面临成本压力。因此，先进的信号处理技术需要以高效的、成本效益好的方式来实施。例如，期望覆盖诸如25kHz至255kHz的宽带频率范围提供诸如1kW的相对高的功率。低频适合深水操作，而高频在浅水操作中提供了更好的分辨率。
所接收的信号功率很大程度上随着声纳系统的操作深度而改变。从浅层目标反射的声纳脉冲相对强。相反，由于深水反射的脉冲需要经过更大的距离，所以从更深层目标反射的声纳脉冲相对弱。因此，在浅水和深水中均能操作的声纳接收器必须适应接收到的脉冲功率的宽动态范围，诸如120dB。
模拟数字转换器(ADC)需要20bit的分辨率，以直接获得这种大动态范围。在这一点上，20bit的分辨率意味着ADC能够区分超过一百万个不同的振幅级别。这种高分辨率ADC成本昂贵，因此不适于商业运作。
对于宽带声纳系统来说，接收器的成本加剧。但还是期望宽带操作的 原因在于，诸如啁啾脉冲的脉冲压缩技术提供了增强的距离分辨率。在这一点上，声纳系统中的距离分辨率是有效脉冲长度的函数。有效脉冲越短，距离分辨率越大。但是声纳性能还取决于对接收到的声纳脉冲来说可实现的信噪比(SNR)。一般而言，对于发射脉冲来说能量越大，则对于作为结果的接收到的脉冲来说SNR越大。因此实现更高的SNR和更短的脉冲长度彼此冲突，对于具有给定的发射功率的声纳系统来说，SNR随着脉冲长度的降低而降低。
脉冲压缩技术使得声纳系统在不牺牲SNR的情况下实现更精细的距离分辨率。为了实现这个目标，可以跨过相对长的脉冲范围或长度对脉冲进行调频。例如，图1示出了接收到的调频脉冲100的时域信号。如图1所示，如果调频为线性，则脉冲100一般表示为啁啾脉冲。然而，非线性调频或相位调制也可以用于实现脉冲压缩。
在脉冲压缩声纳系统中，声纳接收器使复本脉冲(replica pulse)105与接收到的脉冲100相关。作为结果的检测峰110比最初的脉冲长度窄得多，因此表现出脉冲压缩效果。在啁啾的实施例中，有效压缩的脉冲长度T’(由检测峰110的3dB宽度定义)等于1/Δf，其中Δf是跨脉冲100调制的频差。所以有效脉冲变窄，但SNR仍然与最初的脉冲宽度相对应。因此脉冲压缩方法是用于实现更大的距离分辨率的普及技术。
脉冲100是未整形的，因为其在所有的频率上具有恒定振幅。声纳接收器中未整形的脉冲与其复本的相关产生如图1中所示的相对高的振幅距离旁瓣(range sidelobe)。为了减少这些距离旁瓣，常见的是对诸如图2中所示的发射脉冲200和对应的复本脉冲205进行振幅整形。作为结果的距离旁瓣比图1中未整形的情况更低，但该整形导致了较低的发射脉冲功率，因此导致对于接收到的脉冲来说的较低的SNR。而且，距离旁瓣的减少需要发射的信号与储存的复本之间高度保真。因此，因传播和反射导致的信号失真阻止了旁瓣电平的显著改善。
对于声纳系统来说，实现有效的脉冲压缩并仍具有良好的SNR并非唯一的挑战。例如，探鱼声纳系统需要抵抗诸如背景噪音或来自其它声纳系统的信号的各种干扰。这些干扰使区别底部回波的工作变得复杂并且遮蔽 了所期望的鱼探测。为了解决干扰，比如因水的质量、诸如浮游生物的悬浮颗粒物、以及温跃层检测导致的诸如杂波(clutter)，标准处理方案采用所检测信号的时间平均值。然而，时间平均值针对这些问题的有效性非常有限。
因此，本领域需要改善的声纳系统，该声纳系统以低成本提供频率捷变性能和相对高的功率。另外，本领域还需要改善的声纳系统，该声纳系统以低成本提供脉冲压缩和旁瓣抑制。最后，本领域需要改善的声纳处理技术。
发明内容
根据本公开内容的第一方面，提供了一种宽带声纳接收器，该宽带声纳接收器包括：可选择的带通滤波器，适于对接收到的声纳信号进行滤波，以产生滤波信号(filtered signal)；模拟数字转换器，用于对滤波信号的形式(version)进行转换，以提供数字化样本；数字基带化和抽取段(decimation stage)，适于将数字化样本进行基带化以及进行抽取，以产生接收到的声纳信号的基带样本；以及相关器，适于将基带样本与基带复本样本相关，以提供相关信号。
根据本公开内容的一个实施方式，本申请提供了一种宽带声纳接收器，其特征在于，所述宽带声纳接收器还包括：可变增益放大器，适于将时变增益应用到来自所述可选择的带通滤波器的滤波信号，以产生所述滤波信号的可变增益放大的形式，从而作为所述滤波信号的形式提供到所述模拟数字转换器。
根据本公开内容的又一个实施方式，本申请提供了一种宽带声纳接收器，其特征在于，所述相关器是可变长度的相关器。
根据本公开内容的再一个实施方式，本申请提供了一种宽带声纳接收器，其特征在于，所述接收到的声纳信号是调频信号，并且所述宽带声纳接收器还包括：复数到幅值段，配置为接收所述相关信号并且提取所述相关信号的复相关结果的幂；以及对数段，配置为基于所述复相关结果的被 提取的幂提供检测的回波信号输出。
根据本公开内容的再一个实施方式，本申请提供了一种宽带声纳接收器，其特征在于，所述模拟数字转换器与所述可选择的带通滤波器耦接，并且按照分谐波采样速率进行转换。
根据本公开内容的再一个实施方式，本申请提供了一种宽带声纳接收器，其特征在于，所述模拟数字转换器与所述可选择的带通滤波器耦接，并且按照所述调频信号的中心频率4倍的速率进行转换。
根据本公开内容的再一个实施方式，本申请提供了一种宽带声纳接收器，其特征在于，所述相关器包括数字信号处理器DSP，所述数字信号处理器根据所述接收到的宽带声纳信号的中心频率从多个滤波带中进行选择。
根据本公开内容的再一个实施方式，本申请提供了一种宽带声纳接收器，其特征在于，所述宽带声纳接收器还包括本地振荡器，所述本地振荡器与所述模拟数字转换器耦接，以产生复合本地振荡信号，其中来自所述复合本地振荡信号的数字样本与所述数字化样本相乘以产生混合样本，并且所述混合样本被低通滤波以产生基带化的样本。
根据本公开内容的再一个实施方式，本申请提供了一种宽带声纳接收器，其特征在于，所述接收到的声纳信号包括接收到的声纳啁啾信号，并且其中所述相关器包括：数字信号处理器DSP，所述数字信号处理器与所述模拟数字转换器耦接，以至少实现所述相关器，其中所述数字信号处理器还与所述宽带声纳接收器耦接，以用整形的复本脉冲FSRP的频域形式来除所述接收到的声纳啁啾脉冲的频域形式以提供整形滤波响应，用所述FSRP的共轭来乘所述整形滤波响应以提供结合的相关和整形响应，以及使所述频域形式与所述相关和整形响应相乘以产生相关的且整形的信号。
根据本公开内容的再一个实施方式，本申请提供了一种宽带声纳接收器，其特征在于，所述DSP将所述相关和整形响应的范围限制为不大于所述FSRP的范围的三倍。
根据本公开内容的再一个实施方式，本申请提供了一种宽带声纳接收 器，其特征在于，所述DSP将所述相关和整形响应的范围限制为不大于所述FSRP的范围的两倍。
根据本公开内容的再一个实施方式，本申请提供了一种宽带声纳接收器，其特征在于，所述DSP使所述相关和整形响应的任一端部锥形化。
根据本公开内容的再一个实施方式，本申请提供了一种宽带声纳接收器，其特征在于，所述接收到的声纳啁啾脉冲是未整形的脉冲。
根据本公开内容的再一个实施方式，本申请提供了一种宽带声纳接收器，其特征在于，所述DSP在所述相关的且整形的信号内检测目标。
根据本公开内容的再一个实施方式，本申请提供了一种宽带声纳接收器，其特征在于，所述DSP检测与一系列发射的声纳脉冲相对应的回波，每个检测的回波由一系列时间样本表示，对于每个检测的回波，将一系列时间样本与在前面的回波和后面的回波中的对应的时间样本进行比较，以确定比较的时间样本是否比对应的时间样本超出了所设定的限度，并且在所述比较的时间样本比在前面的回波和后面的回波中的对应的时间样本超出了检测阈值时，用备选的样本值替换比较的时间样本。
根据本公开内容的再一个实施方式，本申请提供了一种宽带声纳接收器，其特征在于，所述DSP生成所述比较的时间样本和相邻回波中的对应的时间样本的平均值，其中，替换所述比较的时间样本包括：用所述比较的时间样本和相邻回波中的对应的时间样本的所述平均值替换每个比较的时间样本。
根据本公开内容的第二方面，提供了一种对接收到的宽带声纳信号进行处理的方法，所述方法包括以下步骤：根据接收到的宽带声纳信号的中心频率，从多个滤波带中进行选择；利用选择的滤波带对接收到的宽带声纳信号进行滤波；以及将时变增益施加到作为结果的滤波信号。
根据本公开内容的第三方面，提供了一种用于根据整形的复本脉冲对接收到的声纳啁啾脉冲进行整形的声纳系统，所述声纳系统包括：数字信号处理器(DSP)，被配置为用经过整形的复本脉冲(FSRP)的频域形式来除(divide)接收到的声纳啁啾脉冲的频域形式，以提供整形滤波响应； 并且被配置为用FSRP的共轭来乘(multiply)整形滤波响应，以提供结合的相关和整形响应，DSP还被配置为使频域形式与相关和整形响应相乘，以产生相关的且整形的信号。
根据本公开内容的第四方面，提供了一种抑制声纳干扰的方法，所述方法包括：检测与一系列发射的声纳脉冲相对应的回波，每个检测到的回波由一系列时间样本表示；对于每个检测到的回波，将一系列时间样本与在前面的回波和后面的回波中的对应的时间样本进行比较，以确定比较的时间样本是否比对应的时间样本超出了所设定的限度；以及如果比较的时间样本比在前面的回波和后面的回波中的对应的时间样本超出了检测阈值，则用备选的样本值替换比较的时间样本。
附图说明
图1示出了根据本公开内容实施例的未整形的啁啾脉冲和其复本以及它们的相关。
图2示出了根据本公开内容实施例的整形的啁啾脉冲和其复本以及它们的相关。
图3是根据实施例的声纳接收器的框图。
图4示出了根据实施例的用于图3中的接收器的可选择带通滤波器选择的带通信道。
图5示出了根据实施例的选择的带通信道，该带通信道滤过所期望的信号并且滤除(reject)所选择的带通信道之外的谐波和干扰。
图6示出了根据实施例的图3的接收器中的可变增益放大器的时变增益。
图7A是根据实施例的来自不同深度的一系列回波信号的时域表示。
图7B是根据实施例的、根据图6的时变增益的放大之后的图7A的回波信号的时域表示。
图8是根据实施例的为防混波滤波器(anti-alias filter)选择的来自可 变增益滤波器的输出信号的频域表示。
图9是根据实施例的数字化样本的基带化的频域表示。
图10是根据实施例的用于基带化处理的复合本地振荡的正弦分量和余弦分量的时域表示。
图11示出了根据实施例的在图3的接收器中用于基带化数字滤波器并且也用于可选择的带通滤波器的低操作频带、中操作频带和高操作频带。
图12是根据实施例的经过基带化和抽取的信号的频域表示。
图13示出了根据实施例的对称啁啾信号与其复本的相关。
图14示出了根据实施例的未整形的(矩形的)啁啾脉冲。
图15示出了根据实施例的图14的未整形脉冲的整形复本。
图16示出了根据实施例的图14的未整形脉冲与范围是图14的复本脉冲三倍的结合的整形和相关响应的相关、以及整形脉冲的理想自相关。
图17是示出了根据实施例利用施加到结合的整形和相关响应的端部的锥形(taper)对图16的相关进行的改变。
图18示出了根据实施例利用施加到结合的整形和相关响应的端部的锥形并且还对结合的整形和相关响应进行限定以使其范围不大于复本脉冲的两倍来对图16的相关进行的改变。
图19示出了根据实施例的通过限定结合的整形和相关响应以使范围不大于复本脉冲来对图16的相关进行的改变。
图20示出了根据实施例的具有被施加到脉冲端部的余弦锥形(cosine taper)的声纳啁啾脉冲。
图21示出了根据实施例的图20的整形脉冲与范围是复本脉冲1.1倍的结合的整形和相关响应的相关、以及整形脉冲的理想自相关。
图22示出了根据实施例通过限制整形的脉冲以使其范围仅为图21的整形脉冲的带宽范围的一半来对图21的相关进行的改变。
图23示出了根据实施例通过限制整形脉冲以使其范围仅为图21的整 形脉冲的带宽范围的四分之一来对图21的相关进行的改变。
图24示出了根据实施例的未整形脉冲的相关、未整形脉冲与结合的整形和相关响应的相关、以及整形脉冲的理想自相关。
图25是根据实施例的声纳处理技术的高级别框图。
图26示出了在应用图25的声纳处理技术之前的声纳显示窗。
图27示出了在应用图25的声纳处理技术之后的图26的声纳显示窗。
图28示出了在应用图25的声纳处理技术之前和之后的另外的声纳显示窗。
图29是根据实施例的用于声纳干扰检测算法的流程图。
图30示出了来自三个连续的声脉冲的三个示例回波。
图31是根据实施例的声纳抗干扰算法。
图32示出关于移动的船和鱼探测的若干声纳声脉冲。
图33是根据实施例的用于鱼探测过程的流程图。
图34是根据实施例的用于噪音和杂波检测算法的流程图。
图35是根据实施例的用于抗噪音和杂波的算法的流程图。
具体实施方式
公开了实现了高灵敏度以及旁瓣抑制的低成本宽带声纳系统。另外，公开了各种先进的声纳信号处理算法，该算法可以在这种低成本但高性能的声纳系统上有利地实施。首先将讨论声纳系统，随后讨论声纳信号处理算法。
宽带声纳系统
根据实施例，公开了以低成本实现高灵敏度的低成本宽带声纳接收器。参照附图，示例性的声纳接收器300(图3)包括模拟域部分305和数字域部分310。换能器(未示出)将接收到的声学声纳信号的电形式提供给可选择的带通滤波器115。控制带通滤波器115，以便基于期望的频率 区域(regime)为不同的带通信道进行选择。相反，适应可用于接收器300的整个宽带的固定带通滤波器将带来非常多的噪音。而且，由于换能器趋向于占据固定数量的频带，因此声纳换能器可以用于(amenable)这种对各种相对窄的带通信道选择。
在一个实施例中，可选择的带通滤波器115被构造为从如图4中所示的三个可利用的带通信道中进行选择。低频(LF)带通400从大约25KHz延伸至80KHz。类似地，中频(MF)带通405从大约68KHz延伸至160KHz。最后，高频(HF)带通210从大约128KHz延伸至255KHz。尽管带通滤波器115可利用有源组件进行构造，但用无源组件实施提供了更大的动态范围。
在一个实施例中，带通滤波器115包括三个可选择的切比雪夫滤波器，以在靠近带边缘处提供最大的频率响应下降(roll off)，来在靠近所选择的带通处得到对干扰信号的最佳滤除。例如，图5是所选择的带通的频域表示，该带通滤过期望的信号并且滤除二次谐波和混杂的(assorted)干扰。所选择的带通信道的中心频率由虚线500表示。
带通滤波器1115的输出由可变增益放大器120处理。可变增益放大器作为来自给定的声纳声脉冲的时间的函数来应用增大的增益，该增益针对下一个声脉冲重新设置，因此来自相对浅层目标的反射脉冲受到来自可变增益放大器120的较低增益，而来自相对深层目标的反射脉冲受到来自可变增益放大器120较高增益。这种可变增益因此缓和了对于下游模拟-数字转换器(ADC)125的分辨率要求，其中，由于与施加到来自浅层目标的相对较强的信号的增益相比，给予来自深层目标的弱信号更高的增益，因此深反射与浅反射之间的动态范围变平。
图6示出了在最近的声脉冲之后作为时间函数的示例性的可变增益曲线601。该时变增益的应用示出在图7A和7B中。图7A示出了来自三个目标A、B和C的作为时间的函数的回波返回。目标A相对浅，因此其回波比来自中等深度目标B的回波强。类似地，来自中等深度目标B的回波比来自深的目标C的回波强。由于目标A相对浅，因此在来自B的回波之前接收到A的回波，接着来自B的回波在来自深的目标C的回波之前 被接收到。因此，示出在图6中的时变增益对于目标A将相对弱并且对于目标B和目标C将逐渐增强。图7B示出了在应用该时变增益之后的回波响应。能够看出，动态范围已经减少，其缓和了ADC 125中需要的分辨率。
防混波滤波器130接收来自可变增益放大器120的输出。不考虑如下面将进一步讨论的带通滤波器115的选择将滤除超出ADC 125的奈奎斯特速率(Nyquist rate)的信号，仍然有来自例如合并了接收器300的声纳系统的相邻电子部件的干扰信号的可能性。因此防混波滤波器130提供了附加的保护来防止这种不希望的信号。图8是针对防混波滤波器130对所期望的信号进行选择的防混波截止频率的频域表示，其中仍然包括一些不希望的电路噪音。
ADC 125将来自防混波滤波器130的输出信号进行数字化。这种数字化能够使用分谐波采样，使得用于采用的时钟速率135是工作中心频率的4/N倍，其中N是奇整数。以这种方式可以缓和ADC 125的设计，因为它能够在更低的样本速率下工作。然而，尽管分谐波采样能够实现更低的时钟速率，但没有脱离奈奎斯特速率的限制。
在这一点上，除非是按照B的速率或更高速率采样，否则在没有混淆(aliasing)的情况下无法捕获带宽大于B/2的信号的频谱成分。因此，假设ADC 125在4/5×Fc处计时，其中Fc是感兴趣的信号(signal of interest)的中心频率。在奈奎斯特速率定律下，具有带宽大于2/5×Fc的所有信号将会发生混淆(aliased)。因此，4/5×Fc的采样速率仅能够对带宽为2/5×Fc或更小的样本信号进行采样，使得对于正被采样的信号来说最大中心频率为1/5×Fc。具有更大带宽的信号将发生混淆。因此，分谐波采样适于信号频率声纳系统，但可能不适于采用脉冲压缩的宽带系统。而且，与更高的采样速率相比，分谐波采样可能会减少可实现的信噪比。
为了提供最大带宽容量，可以对ADC 125进行计时以便在诸如4×Fc的速率处过采样。在一个实施例中这种更快的速率使得可能利用Sigma-Delta型ADC。这种ADC具有提供在奈奎斯特频率下具有极快的频率响应下降速率的数字低通滤波器的优点，因此降低了复杂性并从而降低了防混波滤波器130的费用。另外，与传统的ADC构架相比，Sigma-Delta 型ADC以相对低的成本组件实现了更高的分辨率。通过这种方式，能够对ADC 125使用诸如16bit分辨率的相对高的动态范围。为了将来自时钟抖动的噪音最小化，在包括接收器300的声纳系统中，发射和接收处理可同步进行。另外，利用用在发射器(例如，声纳收发器)中的FPGA晶振频率的直接分解(direct divide down)可导出时钟135。
接收器300的数字部分310处理来自ADC 125的数字化样本。在一个实施例中，这种数字处理包括基带化、滤波和抽取。基带化允许缓和ADC125的样本速率，其随后降低了数字部分310的处理负荷。在其它应用中，经常在模拟域中执行基带化，但对于接收器300来说，处理速度足够在数字域中执行基带化。由于在模拟域中向基带的向下偏移因为模拟电路中的直流偏移(DC offset)而经常会有噪音或误差，所以这种接收器300中的数字基带化是有利的。相反，这种错误在接收器300中得以避免。而且，本地模拟振荡器会其信号的复杂分量间引入相位误差，而接收器300将具有相对完美同步的本地振荡分量。另外，因分量值随着时间或环境漂移会导致出现模拟错误，而接收器300不受这种模拟基带漂移错误的影响。
基带处理的原理如下：考虑接收信号s(t)和复合本地振荡信号r(t)，将它们相乘以得到调制信号q(t)并经滤波以移除高频率成分并得到基带信号。用于基带化的数学表达式如下：s(t)＝A sin(a)并且r(t)＝cos(b)以及jsin(b)，其中a是接收信号相位，b是本地振荡相位。s(t)与r(t)相乘得到：
q(t)＝A[sin(a)cos(b)+j sin(a)sin(b)
通过三角恒等式，还给出q(t)为：
q(t)＝{A/2)[{sin(a+b)+sin(a-b)}+j{cos(a-b)-cos(a+b)}]
在进行滤波之后，q(t)变为：
q(t)＝(A/2)[sin(a-b)+j cos(a-b)]其为复合的(complex)基带信号。对于以载波频率为中心的啁啾信号，相位通过下式得到：
a＝2π(fc+(frt/2t)-(fr/2))t 
其中，fc是中心频率，fr是带宽，T是脉冲长度(burst length)。如果由下式给出本地振荡相位b：
b＝2πfctt
则因数(a-b)变为：
(a-b)＝2π((frt/2t)-(fr/2)t 
其为以dc为中心的啁啾信号。然而，应该认识到，可以将这里所公开的数字基带化应用到其它类型的宽带信号。而且，该信号不需要以本地振荡频率为中心并且采样速率可以是可调节的。图9示出了基带信号的作为结果的频谱。作为基带化处理的一部分的低通滤波器不仅去除高频总分量，而且去除了在下采样的尼奎斯特速率以上的信号，以避免混淆干扰。
用于复合数字本地振荡信号的余弦140分量和正弦分量145(图3和图10中的图形)在倍频器150中以数字方式与来自ADC 125的数字化样本相乘。当采样速率135为4×fc时(其中fc是实际中心频率并且不是有效的中心频率，就像对于诸如(4/5)×fc的较慢采样速率发生的那样)，获得了分量140和分量145的特别有利的形式。在该采样频率下，分量140和分量145仅取如图10中所示的三个值1、0和-1。余弦分量140按照顺序{1,0,-1,0]重复，而正弦分量145按照顺序{0,1,0,-1}重复。通过这种方式，无需复杂的算法来产生正弦信号。而且，不必使这种分量相乘，使得倍频器150是概念上的。作为代替，仅需要符号变换运算来适应与-1的相乘。另外，重复的零系数引入了大量的冗余。由于一半的数据为零，从而减轻了随后的数字滤波。
低通滤波器155针对由乘法器(multiplier)150产生的不同分量进行选择，以完成基带化处理。在一个实施例中，低通滤波器155包括有限脉冲响应(FIR)滤波器。FIR滤波器的优点在于其仅采用实系数。因此，能够将滤波器155内的复数乘法降低至仅两次乘法而非四次：复数(a+jb)乘以实系数c减少为ac+jbc。另外，可以将FIR系数选择为对称的，从而使得需要存储系数数量减半。进而，FIR乘法的数量也被减半。在这样的实施例中，可以将滤波器155的输出表示为fir：
fir = Σ n = 1 N s n c n
sn＝信号样本,cn＝系数
cn＝c1
(s1c1+sncn)＝c1(s1+sn) 
余弦分量140和正弦分量145交替，使得作为结果的I和Q信号也仅作为实数或仅作为虚数而交替。能够利用I和Q分量的这种交替来进一步降低滤波器155的复杂性。
还对滤波器155进行抽取以大量降低对从ADC 125接收的数字样本进行过滤所需的处理数量。因此，提供到滤波器155的样本数量可与期望的抽取率关联，以根据抽取率直接减少滤波处理。注意到也可以根据抽取水平将滤波器系数和基带系数合并，以去除滤波处理中的段(stage)(抽取水平应当是4的整数倍)。
如果采样速率为4×fc，则相邻样本为正交(in quadrature)，从而通过得到选择相邻样本的正交数据(quadrature data)使处理能够仅以实际样本进行，该相邻样本等于将当前样本偏移(shift)90度。然而，这种处理中的简化使信噪比损失3dB。为了避免那种损失，接收器300可以用全复数处理来执行。另外，该处理可以完全以整数形式执行，以降低处理负荷。然而，这种简单化也将降低信噪比。为了保持简单但得到更好的信噪性能，可利用整数运算但在每个处理段(processing stage)进行缩放(scaling)来执行滤波处理，允许整数值增加但接着被缩放。这种缩放技术保持了接收器300的改善的动态范围，但将位大小(bit size)降低至更易管理的水平。
如之前所讨论的，数字基带化避免了与模拟域处理相关的误差源。数字域中的基带基本上不可能引进虚假信号(spurious signal)。相反，对于模拟域中的基带化来说，可容易由非线性、频率不匹配或分量漂移引起杂散信号。然而，当值被截短(truncate)时数字基带化可经受dc偏移，这种截短在值超过可利用的位尺寸时是必需的。这种截短造成实际上充当dc偏差的偏差并且相应地增加了噪音。这种截短将在执行上面所讨论的整数运算中的每个缩放段中产生。解决这个问题的方法是在最后的移位操作即 将开始之前将该值加1。这向作为结果的值有效地增加了二分之一，其恢复了偏压电平(bias level)因此去除了dc分量。为了实施滤波器155，FPGA可用于适应(accommodate)可编程的滤波系数的使用和缩放。在一个实施例中，数字组件310因此包括FPGA。控制CPU(未示出)因此能够根据操作的频带将相关系数提供给FPGA。
图11示出了用于接收器300的一个实施例的作为结果的FIR滤波带900。其中有两个低频带、两个中频带和两个高频带。另外，还示出了可选择的带通滤波器115的相应的低频带、中频带和高频带905。在图12中示出了来自滤波器115的基带化抽取信号的示例性频域表示。
复相关器160关联来自滤波器155的基带化抽取啁啾信号。复相关器160可包括数字信号处理器(DSP)。对于复相关器160来说，相关长度越长(因此对于相关的声纳系统来说脉冲长度越长)，噪音抑制越好。相反，更短的脉冲长度(因此复相关器160的相关长度越短)对于单一频率操作来说具有令人满意的增加距离分辨率的效果，并且还减小了发射脉冲(burst)期间的空载时间。浅水操作需要较短的脉冲长度，而深水操作需要较长的脉冲长度。为了适应这些矛盾的需求，复相关器160可以是响应于指定相关长度165的可变长度的复相关器。该可变的相关长度对应于可变的脉冲长度。在可变复相关器160中的系数设计与变化的脉冲长度和频率相适应。由于相关在基带处发生，如在图13的相关所示，可以将啁啾信号实施为关于其中心对称。由于所需的相关系数被减半，因此这种对称节约了内存资源。乘法处理也减半为：
fir = Σ n = 1 N s n c n
sn＝信号样本,cn＝系数
cn＝c1
(s1c1+sncn)＝c1(s1+sn) 
其中，cor表示相关结果。但这种对称需要所有的信号围绕中心频率对称地放置，这对于某些换能器性能来说也许是不可能的。
降低相关的开销的另一方法是利用FFT技术。在这一点上，相关相当于频域中的共轭相乘。因此，利用FFT对来自滤波器155的基带化抽取信 号进行转换，将处理减少至单组乘法而不是时域关联所需要的滑动相乘和相加(sliding multiply and add)。IFFT接着被应用到作为结果的乘积以得到相关结果。重叠相加FFT方法能够大量降低处理负荷，但这是以需要更多的内存资源以存储中间段(intermediate stage)为代价并且是以增加复杂性为代价的。在一个实施例中，通过设计具有充足内存资源以存储复本信号的系数的FPGA来实现复相关器160。接着可直接在时域中实现复相关而不需要外部存储器和相关的接口代码。例如，如果FPGA执行数字基带化处理，则相同的FPGA能够执行复相关。在这一点上，数字部分310可包括如前面所讨论的FPGA。
随着复相关完成，复相关结果的幂(power)可以在复数到幅值段(complex to magnitude stage)170中提取。对数段175可以接着对幂取对数以产生检测的回波信号180。处理器(未示出)以例如以下讨论的声纳处理算法对检测的回波信号进行处理。作为结果的处理信号可接着被显示在诸如以下进一步讨论的图26至图29中。
常规上是发射整形的脉冲以实现更好的旁瓣抑制。但整形该脉冲降低了发射信号功率，因此降低了接收到的脉冲的SNR。现在将讨论整形滤波器，该滤波器有利地基于接收到未整形的脉冲实现将要讨论的整形。
整形滤波器在数字域中产生，以通过有限脉冲响应(FIR)滤波器的使用来支撑高极数(pole count)(导致在模拟域中无法再现的极数)。而且，整形滤波器的数字实施使得能够进行滤波系数的高速(on-the-fly)计算。尽管整形滤波器能够在时域中实施，但下面的讨论将提出实施例，在该实施例中将整形滤波器与频域中的相关系数结合，使得整形滤波器被应用于相关系数。作为结果的结合的系数可接着应用于进入的接收脉冲。这种整形滤波器和相关系数的结合降低了计算负荷，这是由于对于特定的范围设定结合的系数仅需要计算一次。
理想的整形滤波器在时域中将具有几乎无限的范围以实现完美匹配，这当然是实际不可能实现的。通过从初始相关系数的长度应用平滑的过渡到该长度的一定百分比，可将结合的系数限制到时间上更可行的范围。例如，在一个实施例中，结合的系数可被限制到不超过初始系数范围的三倍。 数学推导
对于结合的系数的推导如下。在本分析中，小写字母表示时域表示而大写字母代表频域表示。另外，卷积由“x”表示，复共轭由“*”表示，傅里叶变换由“F”表示，逆变换由“IF”表示。接收到的时域脉冲由“s”表示，从而其频域表示因此由“S”给出。类似地，相应的时域复本脉冲由“r”表示，从而其频域表示因此由“R”给出。
如上所述，通常在频域中执行脉冲压缩相关，正如利用下式的傅里叶变换所实施的：
F(s x r*)＝F(s)·F(r*)＝S·R*＝C  (1)
其中，C是相关结果，“·”表示相乘。接收到的信号包括具有变化频率成分的脉冲，其需要在复本相关之前进行振幅整形，以降低由此产生的距离旁瓣。有利地，以下滤波系数作为脉冲中频率成分和位置的函数对信号脉冲进行整形。发射的脉冲s的成分当然是已知的，因为声纳系统正在生成它。类似地，复本r也是已知的，因为这是具有应用的振幅函数(例如哈明(Hamming))的期望的发射信号。最后，期望的相关结果C同样是已知的，因为这是复本r的自相关。等式(1)因此能够被替换为如下：
C＝R·R*  (2)
能够改写(adapt)接收到的信号s以使其与复本r类似的整形滤波器T如下：
R＝T·S  (3)
可以改写等式(3)如下以求解T：
T＝R/S  (4)
由等式(2)和(3)可得出：
C＝T·S·R*  (5)
考虑到相关处理的代数结合性和交换性，滤波器T和复本R可以结合为“超级复本”，表示为U：
U＝T·R*  (6)
相关处理C因此变为：
C＝U·S  (8)
并且超级复本滤波器的时域版本为：
u＝IF(U)  (9)
以上滤波处理可总结为按照以下步骤：
(1)将复本和信号转换至频域。
(2)在频域中，用该信号来除复本，以得到整形滤波器T。
(3)使整形滤波T乘以复本共轭R*，以得到超级复本U。
(4)在频域中，将超级滤波器(super filter)与信号相乘或将超级滤波器转换至时域并使超级滤波器与该时域接收到的信号进行卷积。
为了进一步减少计算负荷，快速傅里叶变换(FFT)技术可用于计算超级滤波器U。注意，应当选择时序中超级滤波器的范围，以允许复本尺寸增加被认为用以支撑整形滤波器的长度所必需的量——该复本的增加为超级滤波器的长度。超级滤波器的时间范围取决于处理负荷与实现与接收到的信号的最佳匹配的期望之间的平衡。在一个实施例中，超级滤波器具有三倍于复本长度的任意最大尺寸，以获得在不过度地使处理超负荷的情况下实现最佳匹配的折衷方案。然而，应该认识到，实现完美匹配在极端情况下将需要非常长的超级滤波器尺寸。
在这一点上，最坏的情况(最长的超级滤波器)发生在未整形的(矩形)信号与诸如布莱克曼-哈里斯(Blackman-Harris)函数的粗糙整形的复本之间。相反，在超级滤波器时间长度需求方面最好的情况发生在正确整形的信号时，该信号已经匹配其复本因此将不需要整形。在一个实施例中，超级滤波器的长度是信号与复本之间不匹配的函数，从而自动降低处理负荷。如果超级滤波器在时间(例如，不大于复本长度的三倍)上被任意地限定，则还期望在时域超级滤波器的端部应用平滑过渡函数，以防止超级 滤波器处不连续的问题。
参照示出在图14中的未整形的(矩形)信号与示出在图15中的凯塞-贝塞尔-整形的复本信号之间的以下示例性相关结果，可以更好地领会在此所讨论的整形滤波器技术的有利的旁瓣抑制。图16示出了相关600，该相关600由长度是复本三倍的超级滤波器产生并且在端部没有锥形。与整形脉冲的理想自相关605相比，相关600具有分布(spread)更广的相对高的旁瓣电平。相反，尽管最大旁瓣振幅与相关600相比略微增加，如果将平滑过渡函数应用于如图17中针对相关700所示出的超级滤波器的端部，则能够得到对于旁瓣分布来说更好的结果。
类似地，尽管最大旁瓣振幅与相关600相比大大增加，能够通过将超级滤波器的长度减小至如图18中针对相关800所示出的复本范围的两倍来降低旁瓣范围。通过将超级滤波器的长度降低至与如图19中针对相关810所示出的复本宽度相匹配，能够进一步降低旁瓣范围。在这种情况下，相关810不会扩展超过理想自相关605，但是以与相关600相比显著增加最大旁瓣振幅为代价。
如果声纳发射器能够进行一些整形，则可显著增强性能。例如，图20示出了具有余弦锥形的发射信号，该余弦锥形在脉冲的任一端部处仅应用于脉冲长度的10％。如图21中所见，产生的相关1000具有与自相关605相同甚至比自相关605更低的最大旁瓣振幅。由于超级滤波器仅比复本长度长10％，因此虽然性能显著提高但处理负荷仅略微增加。
超级滤波器响应于发射信号的频率成分，因此其效能是带宽的函数，且在较高的带宽处具有最好的结果并且对窄带信号没有影响。但在较低的带宽处这种逐渐减小的性能是无关紧要的，其原因在于：因为对于这种信号来说检测峰延伸覆盖相关的全部范围，所以窄带信号不具有距离旁瓣。因此，对于窄带信号来说不需要降低旁瓣，因此在这一方面的改进不是必要的。
对于具有余弦锥形的发射信号的相关1100，在图22中示出了这种超级滤波器性能的带宽依赖性，该余弦锥形在脉冲的任一端部处仅应用于脉冲长度的10％。因此，除了其相对于啁啾仅具有一半的频率分布之外，该 脉冲与用于图21的相关1000的脉冲相同。类似地，对于除了具有四分之一带宽之外相同的发射信号，相关1200示出在图23中。可以由图22和图23可以看出，随着带宽的减小，由超级滤波器产生的最大旁瓣振幅增加。
对于通常使用整形发射信号的声纳系统来说，在这里所讨论的滤波改善了的信噪比(SNR)，因为由于发射器不对发射信号进行整形，有效的信号能量水平增加——它不会因振幅整形而降低。所实现的SNR增加是期望的距离旁瓣电平的函数，即，施加在接收到的信号的相关之上的整形函数。对于用以实现-60dB距离旁瓣的凯塞-贝塞尔整形而言，这里所讨论的滤波将SNR增加1dB至2dB。由于SNR由对数标度来衡量，这种增加实际上是非常显著的，其原因在于增加仅3dB就表示发射功率加倍。因此，在这里公开的滤波技术是非常重要且有益的。
所公开的滤波技术的另一优点是关于结合来自诸如硬的底部表面的相邻结构的非常高水平返回(return)对低水平目标进行的检测。对低水平目标的检测需要大量增益，但由大的干扰目标导致的反射将使声纳接收器饱和。如图24中针对相关1305所示的那样，大的目标增加了距离旁瓣电平，使得信号不再保持其成形(shaping)并且倾向于未整形信号的情况。这样将使低水平目标模糊。但超级滤波器使未整形的信号得以传送，该信号接着在相关时得到有效整形以改善距离旁瓣电平。
如果未整形的信号在声纳接收器中变得饱和，则由于结果是正弦信号脉冲的矩形脉冲表示，形状和相位实质上并未受到影响。矩形脉冲表示是具有逐渐减小的奇谐波的最初(基波)信号。超级滤波器结合将消除谐波并且以期望的样式作用于基波以产生相关1300。与相关1305相比，相关1300具有使得能够进行低水平目标检测的显著降低的距离旁瓣电平。
回到参照图3，这里所讨论的超级滤波器可以容易地在数字部分310中实施。如上所讨论的，超级滤波器具有可变的相关长度，该相关长度取决于期望的处理负荷和所选择的准确性折衷。在得到超级滤波器之前，DSP160对来自抽取器155的抽取的样本执行FFT。接着DSP 160使超级滤波器的频域形式与信号样本的频域形式相乘。DSP 160还利用例如反转FFT 运算将该乘法运算的结果变换回到时域中。作为结果的时域超级滤波的结果的幂可以在复数到幅值段170中提取。然后，对数段175可以对幂取对数，以产生检测的回波信号180。应该认识到，可以对接收器300做出改变以利用相关器在时域中执行超级滤波。
声纳信号处理算法
在这里所讨论的频率捷变和低旁瓣声纳系统可以有利地应用以下算法。然而，应该认识到，这些算法也可以使用于传统的声纳系统。
图25是示例性声纳处理技术的高级别框图。这些技术被应用于来自声纳前端处理系统检测的回波并且可被分为三个主要类别：深度报告类101、目标报告类106和显示采集类111。深度报告类101包括底部检测处理、诱群(bait school)抑制处理和底部追踪处理。目标报告类106包括目标检测处理。最后，显示采集类111包括声纳干扰抑制处理、噪音抑制处理、杂波抑制处理和底部模糊(haze)抑制处理。
对于在这些增强之前和在应用后处理技术之后的作为结果的声纳显示，这些各种处理可以被更好地理解。图26示出了声纳显示主窗、利用像素扩展技术的声纳缩放窗(像素)、利用回波数据的全分辨率(full resolution)的同一区域上的缩放窗(数据)、以及缩放窗的一部分。图27示出了在应用了图25的处理之后的相同的窗。能够在图26的显示窗中看见作为随机分散在整个窗中的垂直短线(dash)的来自另一声纳系统的干扰，该声纳系统在相同的频带中操作并且处于很高的声源水平。正如在图27中的相同的显示窗中能够看见的，该处理完全消除了这种干扰。在图26的显示窗中能够看见作为随机明亮斑点的背景噪音和杂波，该随机明亮斑点在缩放图中尤其明显。正如在图27的缩放窗中所看见的，背景噪音和杂波在处理之后明显减少而鱼目标现在相对于背景显得更加清晰。
在图28中还示出了声纳干扰与背景噪音及杂波方面的降低，其中示出了在处理之前与处理之后的显示窗。图28的后处理显示窗也示出了底部检测和增强算法的应用。左手边的一对图表401和图表406示出鱼群。 图表401说明了模糊的影响，该模糊在图表406中被去除。图表401的在紧接着底部上方具有最大的强度而延伸至水柱中达到鱼群的大致一半处的该模糊在图表406中被抑制，产生了更加清晰的底部和在鱼群的下半部分中更加凸显的鱼目标。右手的一对图表410和图表415示出了接近底部的鱼目标的影响。这些鱼目标在处理之后在图表415中显示得更加清晰，并未损失强度。
现在将从讨论声纳干扰抑制处理开始，更详细地描述具体的处理技术。
声纳干扰抑制
来自其它声纳系统的干扰起因于在接收声纳系统的前端处电学地或声学地检出的发射脉冲。声纳干扰信号将具有大振幅、固定的脉冲长度并且随机出现在整个采集中。因此可通过遍及采集和相邻采集之间的统计对比来进行检测和消除，以确定类似声纳干扰的信号。
根据时长(样本数量)识别作为干扰的信号，其中大信号水平存在于特定的采集中并且在若干个采集上持续；如果该信号没有出现在随后采集中的相同部分中，那么将其假定为干扰。检测处理可允许不同长度的干扰时间，来适应来自干扰声纳的不同长度的脉冲。因此，这里公开的声纳干扰抑制算法包括对于在声脉冲中持续时间的参数和对于各种强度水平的参数。
在图29中示出了声纳干扰抑制算法的流程图。在步骤501中，3个相应声脉冲的3个连续的回波痕迹被储存于3个缓冲区中。返回参照图26，回想起作为垂直短线出现的声纳干扰。在这一点上，显示窗包括众多回波的结果，每个回波痕迹与显示窗中的垂直痕迹相对应。在图30中示出了三个示例性的回波痕迹。来自声脉冲2的回波痕迹包括声纳干扰，而由声脉冲1和声脉冲3引起的回波轨迹不包括声纳干扰。如果接着将来自声脉冲2的回波痕迹合并到显示窗中，则图30中示出的对于该痕迹的干扰将作为作为结果的显示窗中的干扰垂直短线出现。
对声脉冲2的回波痕迹来说，通过如下的方式对这种异常的“短线(dash)”进行检测。在步骤505中，对中间回波痕迹(例如，图30的声脉冲2)的样本进行连续检测。注意到如果在中间回波痕迹的单个独立的样本的检测电平(detection level)比在相邻回波中的相同样本时间高，则该独立的检测不会对应于作为结果的显示窗中的“短线”。因此，声纳干涉检测算法要求：在如步骤510中确定的当前样本之后通过设定的样本限度来保持高的检测电平。如果设定限度中的所有样本均比设定的阈值高，并且与相邻回波中的相同的时间样本相比具有大于设定的界限(margin)的振幅，则步骤515将设定的限度范围内的样本标记为声纳干扰。
步骤520确定在中间缓冲区中是否有剩余的时间样本。如果有，则该算法循环回到步骤505。应该认识到，步骤510的“设定限度”变量可根据具体的设计目的而改变。随着将该算法设置到其灵敏度的最高水平，步骤515仅需要一个样本即可被归类为干扰。相反，随着将该算法设置到其灵敏度的最低水平，步骤515需要在中间痕迹中十一个连续的时间样本比在相邻回波痕迹中的相应时间样本之上的设定界限更大，来将设定的限度范围归类为声纳干扰。
一旦被检测到，干扰必须受到抑制以使其在显示器上不明显。这是通过用来自相邻采集的样本替换该数据来实现的，如果干扰区域的信号在各次采集之间没有显著地变化，就成功了。对于位于中层水中的数据或对于诸如底部返回(bottom return)的较大的目标来说就是这种情况。在图31中示出替换算法，该替换算法将采集中对应于干扰的样本与来自相邻采集的样本交换。该算法以在步骤701中从头到尾地使样本增值(incrementing through the samples)而开始。步骤705测试当前样本是否被标记为通过图29的方法所确定的干扰。如果是，则有例如三个不同的可供选择的替换对象。
步骤710、715和720测试是否主张给定的可供选择的替换对象。如果步骤710结果为真，则当前样本在步骤725中被替换为相邻缓冲区中的相同的时间样本的最小值。类似地，如果步骤715为真，则当前样本在步骤730中被替换为相邻缓冲区中的相同的时间样本的平均值(average)。 最后，如果步骤720为真，则当前样本在步骤735中被替换为相邻缓冲区中的相同的时间样本的中间值(mean)。步骤740测试是否所有的样本已被检查。如果有剩余样本，则通过重复步骤705来继续进行替换算法。
在步骤725中执行的选择最小值的方法具有向着低电平的倾向，并且在各次采集中的区域与背景噪音的相对应情况下很好的工作。相反，在步骤730中执行的选择平均值的方法倾向于使数据平滑，因此它在数据逐渐改变的情况下(诸如类似鱼的目标和大的单个物体)更好地工作。在步骤775中执行的选择中间值(在该方法中，中间值被定义为最大值与最小值之间的半程值(halfway))的方法将不如平均值的方法平滑并且更加适于快速变化的环境。
目标检测
这种算法的目的在于识别类似鱼的目标，该目标呈在显示器上呈现为弓形，如可在图27中的缩放的数据中看到的，在该处有2个明显的鱼目标和至少2个较难识别的目标。该弓形由如图32中所示的几何构造和声纳换能器波束产生。考虑水中的单个固定反射点(典型的为鱼鳔)和在该点上方经过的船。引起可检测返回的第一声脉冲将处于声纳波束的边缘处并且处于由路径“A”表示的路程(range)。随着船在目标上方移动，强度随着目标进入声纳波束的更敏感区而增加并且该路程也由于几何构造而减小。当船如路径“B”所示正好位于目标上方时，有最强的信号和最小的路程。当船如路径“C”所示继续经过目标时，发生相反的过程，路程和强度减小。相反地，由于路程和波束强度随着船的移动保持不变，底部返回不变，这是典型的大的类似无鱼的目标。一般的干扰和噪音将具有随机的范围和强度水平。
可通过相邻采集间的统计对比来确定如上所描述的特征趋势而实现无鱼目标的检测和辨别过程。因此，根据在若干次采集上的持续性、在具体采集中存在的时长和相邻采集间的时间趋势，将信号识别为目标。算法处理如下并且示出在图33中的流程图中。如在步骤901和906中所执行的那样，以逐个样本(sample per sample)为基础对包含至少3个连续的声 脉冲的数据缓冲区的存储(store)进行检测。在步骤910中，通过从当前样本增加至设定的限度来继续进行该方法。如果该区域中的缓冲样本均具有在设定的限度以上的相似强度，并且为与鱼弓形和强度变化一致，则该区域在步骤951中被标记为鱼目标。步骤920对所有的样本是否已经被检测做出测试。如果剩余有样本，则该算法循环返回步骤905。该算法支持对与鱼弓形在多个声脉冲上的持续以及在采集中的持续时间有关的阈值进行调整。由于实现更精细的距离分辨率，结合压缩脉冲使得图33的算法得到进一步加强。
噪音和杂波抑制
在声纳系统中有很多噪音源和杂波源，这呈现为错误目标和声纳显示中的斑点。电气噪音将是一般背景与电路噪音与来自船引擎的拾取信号(pickup)的结合。杂波将是来自于诸如由颗粒或泡沫或者来自表面和底部边界的在水中的多次反射。最终的结果降低了识别期望目标(诸如鱼和结构体)的能力。
大量的噪音抑制将通过前端回波检测处理来实现，但期望进一步增强声纳显示来减少不需要的信号。标准技术使用总是以目标细节和清晰度来换取噪音和杂波电平的滤波法。尽管在噪音抑制算法中保留了这些方法，但可通过首先应用这里所描述的算法能够获得好得多的结果，其中，该算法识别出期望的特征从而具有增强目标和削弱噪音的能力。
在应用检测算法之后使用的滤波技术是一种降低噪音和杂波的新颖的方法，该方法通过利用对采集中的相邻样本以及来自随后采集的相邻样本的统计分析来进行。这种算法结合了对噪音和杂波的检测并且被示出在图34中。该方法涉及在步骤1001中将中间缓冲区中的当前时间样本与相邻缓冲区中的相邻时间样本进行比较。中间缓冲区中的样本相继在步骤1005中被检查。在步骤1010中该检查发生在从当前样本开始的三个连续的样本上。如果在覆盖(across)这些连续样本的所有三个缓冲区中的样本之间的变化大于设定的阈值并且所有的电平都在另一阈值电平以下，则当前样本在步骤1015中被视为噪音或杂波。步骤1020对是否已经达到了 所有的样本进行检测。如果仍然有未处理的样本，则该方法循环返回步骤1005。
如果样本被视为噪音或杂波，则根据图35中示出的算法将其替换。通过在步骤1101中从头到尾地对样本进行增值来使该方法开始。在步骤1105中对样本是否被标记为噪音/杂波执行检测。如果步骤1105为真，则有三个不同的可供选择的替换对象。步骤1110、1115和1120对是否主张给定的可供选择的替换对象进行测试。如果步骤1110为真，则当前样本在步骤1125中被替换为相邻缓冲区中的相同的时间样本的最小值。类似地，如果步骤1115为真，则当前样本在步骤1130中被替换为相邻缓冲区中的相同的时间样本的平均值。最后，如果步骤1120为真，则当前样本在步骤1140中被替换为相邻缓冲区中的相同的时间样本的中间值。步骤1145测试是否所有的样本已被检查。如果有剩余样本，则通过重复步骤1105来继续进行替换算法。
诱群抑制
诱群是吸引诸如青枪鱼或金枪鱼的更大食肉鱼的鱼群。为了捕获食肉鱼，捕鱼者将使船位于鱼群上方，这导致鱼群在船下保持固定并且在声纳波束之内。对于紧密聚集(packed)的鱼群，这在肉食鱼巡游时总会发生，个体鱼的合并的回波返回产生了大的固体目标的印象。如果其在波束中保持在相当恒定的深度处，发声模块将误认该鱼群为底部并且报告错误的深度。抑制算法必须避免这种误认。
诱群抑制算法依赖于对在若干声脉冲上获得的检测数据的统计分析，并且包括在下面将进一步描述的底部检测算法中。主要的要求(requirement)在于诱群比底部返回更加容易“分裂”，对于相隔很远的鱼或当利用脉冲压缩技术时就是这种情况，该脉冲压缩技术提供了更好的分辨率并且能够区分鱼群中的单个鱼。这种情况下的统计将利于真正的底部返回越过鱼群。
温跃层抑制
温跃层是水中特殊的层，该层的温度随着深度的变化比上方以及下方的水更快。它们通常由流动和涡流产生或由太阳对上层的作用产生。水的声学特性受到温度的影响，因此当像这样的层产生时，声学信号可在边界处反射。由于这种层随着船的移动而保持不变，因此发声模块会将温跃层误认为底部。另外，边界层趋向于吸引浮游生物，其再次充当反射器和漫射器的作用，因此减少了到达底部的声学信号并且增加了从边界反射的信号。
抑制温跃层的自动化算法可以分析该层的表面结构，以确定有多大的可能性回波是由于温跃层造成，而不是真正的底部回波。这可通过考虑在采集中随后的返回来提高，该返回或者是二次回波(来自表面和底部的多种路径)或者是进一步的温跃层或真实的底部返回。由于来自这种层的返回的强度和底部回波的强度的相应的减少导致有时这实际上是不可能的，因此需要提供某种形式的用户介入来识别真实的底部返回。
自动化的温跃层抑制算法依赖于对在若干声脉冲上获得的检测数据的统计分析，并且包括在如下进一步描述的底部检测算法中。主要的要求在于温跃层比底部返回更加容易“分裂”，对于弱温跃层或当利用脉冲压缩技术时就是这种情况，该脉冲压缩技术提供了更好的分辨率并且能够对多次返回进行区分。这种情况下的统计将利于真正的底部返回越过温跃层。
手动排除选项允许用户选择深度中能够从底部检测算法中排除的一段，因此消除了错误检测的可能性。为了安全起见，该算法继续分析这一段的数据并且连同被认为是真实底部的底部返回深度一起提供可能底部的最浅深度。声纳系统深度警告由该最浅深度来引发，因此避免了在用户已经错误地从底部检测算法中排除真实底部返回的情况下船触底的可能性。
底部检测和追踪
底部检测算法应该对返回之间进行区分，这些返回包括来自真实底部的返回以及呈现出相似性质的返回，诸如温跃层或诱群。追踪算法必须对一旦获取的底部返回保持定位跟踪并且支撑快速变化的梯度。底部检测算法对每个声脉冲的已获得的检测数据进行搜索，以找出与类似底部返回的统计表示相匹配的返回。超过设定阈值的电平在设定数量样本上的持续保持被视作潜在底部。如果潜在的底部在设定的样本公差内持续超过若干数量的声脉冲，则提高潜在底部置信度，否则将置信度降级。潜在的底部的列表以分级的方式保持，使得具有最大置信度的底部被储存在顶部。一旦最顶部元素的可能性已经达到阈值，则将其指定为底部深度，接着发布到该系统。
附加的增强包括在底部检测之前提供施加到采集上的低通滤波，以滤除任何诸如诱群或杂波的快速改变现象；底部返回一般持续若干样本因此将不会被滤除。这可通过利用脉冲压缩处理的精细的距离分辨率来进一步改善，该处理有效地提高了诸如温跃层和低密度诱群的半透明层的变化速率；有效地提高了滤波器的效力。另一增强涉及对底部深度变化的统计分析，以经过各种变化的梯度追踪底部，其中考虑底部轨迹，使得在滤除了因错误锁定到温跃层或诱群而造成的深度突变的同时保持快速变化的深度。又一增强涉及图表数据的使用(当可用时)，以便将底部检测算法限制在该图表深度附近的设定的公差内，来减少将温跃层或诱群作为底部的误认。这样提高了底部锁定的稳定性和准确性。
底部模糊抑制
底部模糊是一种机制的描述，其中当接近底部时噪音电平随深度而增加。对于鱼群的例子来说，这可以图28中的窗401中看出，在诱群的后面有增加的斑点，其向着底部变得更加严重，并且在利用脉冲压缩的特定情况下在紧邻底部上方的区域变得极端。一些这种极端电平是由于底部回波返回的距离旁瓣导致的，这是脉冲压缩技术的副作用。很多这种噪音可通过前面部分所描述的算法来减少，但一些这种噪音保留下来，特别是对于脉冲压缩技术来说。可利用使用了深度检测的附加的算法来在底部以上 区域中实施进一步抑制。这种方法在所检测和所追踪的底部的附近控制色彩增益和噪音基底(noise floor)。
色彩增益和噪音基底曲线为在显示之前对数据施加的处理。噪音基底曲线由数据统计产生以确定噪音电平并且从该数据中减去以减少显示的噪音。色彩增益曲线由数据统计产生以确定最大电平，接着应用该最大电平以自动缩放显示。
模糊抑制算法处理这些曲线，以减少干扰而不损害目标分辨率。原理是采用标准曲线并且通过应用基于距底部深度的距离的梯度并通过调整色彩增益来补偿这种变化来提高本底噪音，从而维持高信号电平。因此噪音基底越来越多地去除更多的低电平信号，去除模糊，并且色彩增益以相同的强度保持目标。这可以通过将在图28中的窗401与窗406进行比较以及将图28中的窗410与窗415进行比较而看出，其中底部附近的模糊被移除并且鱼目标保持在相同的强度，变得更加清楚。
模糊抑制算法将(以分贝为单位的)线性梯度应用到噪音基底，在表面处从零位调整开始、向着底部电平逐渐增加；这可与TVG曲线形状相关联(linked)。如果底部检测可用并且利用了脉冲压缩，则接着将附加的调整应用于紧邻底部上方的数据。这采取(以分贝为单位的)曲线形式，零额外调整在距离底部的距离等于发射的脉冲长度的两倍处，在底部深度处增加到最大。
快速底部检测
在很多底部发音声纳系统中，自动检测底部的算法一定在某一任意深度处开始其搜寻并且逐渐导向(home in on)实际深度，改变所需要的随着深度变化的数据量。该处理会占据一些时间，尤其是由于现代的发声器的最大深度容量已经增加到超过10000英尺的深度，这时返回时间(因此采集时间)可在4秒的范围中。起点总是快速发现浅底与发出足够深的声脉冲之间的折衷，在快速发现浅底的情况下需要起点是浅的，而发出足够深的声脉冲确保较深的底部深度被声穿透使得温跃层不会被误认为底部。 默认值通常采用比较谨慎的做法，并且第一次向深水中发出声脉冲，这将增加实现锁定的时间。
快速底部检测算法是逐渐逼近式的(successive approximation)快速声脉冲与访问诸如图表底部深度的网络信息的能力的结合。如果图表深度可用，则该算法将在稍大的深度开始并且应用普通底部检测算法。如果在设定的时期内之前已知的深度可用，则将其作为起点。可选择地，该算法将进行在任意深度处开始的逐渐逼近直至得到底部锁定。用户具有通过手动选择深度范围来排除(override)该处理的能力，这会强迫该算法考虑所选择的深度来对可能的底部进行分析。这对于以下情况是非常有用的，即：如果底部检测无意地将错误的浅深度作为底部并且设定适于该深度的范围，在这种情况下真实的底部将不被声穿透因此不会被发现。
如所属领域的技术人员现在应该认识到的并依赖于手边的特定应用，在不脱离本公开内容的精神及范围的情况下可以对本公开内容的材料、设备、构造和装置的使用方法进行很多修改、替换和变更。因此，本公开内容的范围不应局限于这里所说明并描述的特定实施例，因为其仅作为本发明的ー些实例，而是应完全等同于所附权利要求书及其功能性等同物的范围。

Claims (16)

1.一种宽带声纳接收器，其特征在于，所述宽带声纳接收器包括：
可选择的带通滤波器，适于对接收到的声纳信号进行滤波，以产生滤波信号；
模拟数字转换器，用于对所述滤波信号的形式进行转换，以提供数字化样本；
数字基带化和抽取段，适于将所述数字化样本进行基带化以及进行抽取，以产生所述接收到的声纳信号的基带样本；以及
相关器，适于将所述基带样本与基带复本样本相关，以提供相关信号。
2.根据权利要求1所述的宽带声纳接收器，其特征在于，所述宽带声纳接收器还包括：
可变增益放大器，适于将时变增益应用到来自所述可选择的带通滤波器的滤波信号，以产生所述滤波信号的可变增益放大的形式，从而作为所述滤波信号的形式提供到所述模拟数字转换器。
3.根据权利要求1所述的宽带声纳接收器，其特征在于，所述相关器是可变长度的相关器。
4.根据权利要求1所述的宽带声纳接收器，其特征在于，所述接收到的声纳信号是调频信号，并且所述宽带声纳接收器还包括：
复数到幅值段，配置为接收所述相关信号并且提取所述相关信号的复相关结果的幂；以及
对数段，配置为基于所述复相关结果的被提取的幂提供检测的回波信号输出。
5.根据权利要求4所述的宽带声纳接收器，其特征在于，所述模拟数字转换器与所述可选择的带通滤波器耦接，并且按照分谐波采样速率进行转换。
6.根据权利要求4所述的宽带声纳接收器，其特征在于，所述模拟数字转换器与所述可选择的带通滤波器耦接，并且按照所述调频信号的中心频率4倍的速率进行转换。
7.根据权利要求1所述的宽带声纳接收器，其特征在于，所述相关器包括数字信号处理器DSP，所述数字信号处理器根据所述接收到的宽带声纳信号的中心频率从多个滤波带中进行选择。
8.根据权利要求7所述的宽带声纳接收器，其特征在于，所述宽带声纳接收器还包括本地振荡器，所述本地振荡器与所述模拟数字转换器耦接，以产生复合本地振荡信号，其中来自所述复合本地振荡信号的数字样本与所述数字化样本相乘以产生混合样本，并且所述混合样本被低通滤波以产生基带化的样本。
9.根据权利要求1所述的宽带声纳接收器，其特征在于，所述接收到的声纳信号包括接收到的声纳啁啾信号，并且其中所述相关器包括：数字信号处理器DSP，所述数字信号处理器与所述模拟数字转换器耦接，以至少实现所述相关器，其中所述数字信号处理器还与所述宽带声纳接收器耦接，以用整形的复本脉冲FSRP的频域形式来除所述接收到的声纳啁啾脉冲的频域形式以提供整形滤波响应，用所述FSRP的共轭来乘所述整形滤波响应以提供结合的相关和整形响应，以及使所述频域形式与所述相关和整形响应相乘以产生相关的且整形的信号。
10.根据权利要求9所述的宽带声纳接收器，其特征在于，所述DSP将所述相关和整形响应的范围限制为不大于所述FSRP的范围的三倍。
11.根据权利要求9所述的宽带声纳接收器，其特征在于，所述DSP将所述相关和整形响应的范围限制为不大于所述FSRP的范围的两倍。
12.根据权利要求9所述的宽带声纳接收器，其特征在于，所述DSP使所述相关和整形响应的任一端部锥形化。
13.根据权利要求9所述的宽带声纳接收器，其特征在于，所述接收到的声纳啁啾脉冲是未整形的脉冲。
14.根据权利要求9所述的宽带声纳接收器，其特征在于，所述DSP 在所述相关的且整形的信号内检测目标。
15.根据权利要求9所述的宽带声纳接收器，其特征在于，所述DSP检测与一系列发射的声纳脉冲相对应的回波，每个检测的回波由一系列时间样本表示，对于每个检测的回波，将一系列时间样本与在前面的回波和后面的回波中的对应的时间样本进行比较，以确定比较的时间样本是否比对应的时间样本超出了所设定的限度，并且在所述比较的时间样本比在前面的回波和后面的回波中的对应的时间样本超出了检测阈值时，用备选的样本值替换比较的时间样本。
16.根据权利要求15所述的宽带声纳接收器，其特征在于，所述DSP生成所述比较的时间样本和相邻回波中的对应的时间样本的平均值，其中，替换所述比较的时间样本包括：用所述比较的时间样本和相邻回波中的对应的时间样本的所述平均值替换每个比较的时间样本。
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