基于集群的高频合成孔径声纳并行处理方法

大测绘带下的高频合成孔径声纳需要解决的主要问题是海量数据的实时处理。该问题对数据处理的计算平台、成像处理和架构提出了很高的要求。本文利用非均匀离散快速傅里叶变换改进了成像算法,使之能够适应采用了多子阵技术的合成孔径声纳;提出了高频合成孔径声纳信号并行处理方法,在集群上实施了该方法,并进行了湖试试验。实时成像结果表明,改进的并行处理方法可以满足分辨率为距离向4cm、方位向5 cm,测绘带宽为200m的高频合成孔径声纳实时成像要求,具有较高的稳定性。     

用多子阵空间互相关矩阵估计合成孔径声呐基阵速度

受接收子阵长度的影响,单纯依靠重叠相位中心的合成孔径声呐(Synthetic Aperture Sonar,SAS)基阵速度估计方法的精度较低。为此,提出一种利用多子阵空间互相关矩阵的方法以提高速度估计精度。通过SAS多子阵回波数据构造空间互相关矩阵(Spatial Mutual Correlation Matrix,SMCM),利用Radon变换和SMCM系数分布精确估计重叠相位中心对直线(Line of Displaced Phase Center Pairs,LDPCP)参数,并利用重叠相位中心对速度关系式估计SAS基阵速度。对高低频SAS试验数据应用的结果表明:该方法可有效地消除接收子阵长度的影响,将基阵速度估计的精度提高3～5倍,满足高频和低频SAS系统成像的要求。     

一种适用于大测绘带合成孔径声呐的运动补偿方法

当合成孔径声呐测绘带较大时,运动误差的空变效应严重,经典的相位中心重叠算法难以适用。为此,提出了一种适用于大测绘带合成孔径声呐的运动补偿方法。首先使用混合调制的拉格朗日时延估计算法对前后两帧回波的时延进行估计,之后使用线性回归方法拟合出运动误差,最后利用运动误差的估计值对回波进行逐点精确补偿。仿真数据的结果表明,该算法能够获得比相位中心重叠算法更好的运动估计结果,运动补偿后成像分辨率接近理论分辨率。使用该算法分别对高、低频合成孔径声呐的湖试数据进行了处理,水下地貌和小目标的成像质量均有明显提高。     

一种合成孔径声纳图像线目标提取方法

本文研究了针对高分辨率合成孔径声纳图像中常见的管道、线缆等重要水下设施的线目标提取方法。基于图割理论的Grab Cut算法相比其他迭代算法具有较快的收敛速度,但需要人工辅助选定前/背景区域的初始化条件;为此,本文设计了基于尺度放缩后进行Radon变换的感兴趣区域提取环节,作为Grab Cut的初始化步骤解决方案,使之可以快速自动解译;此外,该优化方案还缩小了模型训练的样本容量,提升了直线目标的提取精度和效率。经实验验证,该方法可以快速准确地提取直线目标,且具有相对较强的鲁棒性。     

一种声图直航段数据自动提取及镶嵌的方法

声图镶嵌是利用成像声纳获得声图进行测深、水下地形地貌测绘的重要应用方向。常见的成像声纳多要求声纳载体做直线运动,而实际应用中载体有大量转弯的情况。为此提出了一种声图直航段数据自动提取方法,该方法首先利用Douglas-Peucker算法对声纳航迹进行抽稀处理,之后利用相邻抽稀点之间的距离判断数据是否为直航段,最后将直航段图像提取出来。获得直航段数据后,利用地理信息对声图进行镶嵌处理。对千岛湖湖底地貌图像进行了处理,获得了较好的镶嵌结果。