双侧回波联合的合成孔径声呐运动补偿算法

利用单侧回波可估计合成孔径声呐基阵的斜距误差,但无法区分横荡误差和升沉误差。针对此问题,提出了一种双侧回波联合的运动补偿方法。该方法首先根据双侧基阵运动误差的几何关系,建立了双侧基阵的运动误差模型,再结合偏移相位中心算法估计基阵的横荡误差和升沉误差,最后利用所估计的运动误差对不同掠射角上的回波进行运动补偿。仿真结果表明:该方法能精确估计双侧基阵的运动误差,其估计值与实际值的偏差为10-4 m左右,估计结果的标准差接近克拉美罗下界;对回波进行运动补偿后,能获得比基于单侧回波运动补偿方法更好的成像效果。水下球串目标的湖试数据的成像结果显示,与基于单侧回波的运动补偿方法相比,所提方法能更好地抑制图像的散焦现象。     

结合Sage-Husa滤波的合成孔径声呐多传感器组合运动补偿算法

在运动测量设备噪声统计特性不确定的情况下,提出结合Sage-Husa滤波的合成孔径声呐多传感器组合运动补偿方法。使用Sage-Husa卡尔曼滤波处理多种异类运动传感器的数据,自适应估计声呐速度的最优值,计算实际航迹与理想航迹之间的横荡误差和升沉误差,最后通过时延校正原始回波数据。仿真结果表明,Sage-Husa滤波对运动误差估计精度至少提高37%,运动补偿后,目标峰值旁瓣比和积分旁瓣比有所降低,峰值旁瓣比接近理论值.湖试数据处理结果表明,目标能量分散的情况有所改善,能量集中在主瓣,散焦得到抑制。Sage-Husa滤波在多传感器系统噪声先验知识缺失的条件下,能减小运动数据估计误差,提高运动补偿的准确性。     

多子阵干涉合成孔径声呐

在完成了轨道式干涉合成孔径声呐(InSAS)原理样机的基础上,研制开发了一种新型的水面拖曳式干涉合成孔径声呐系统。成像算法采用非停走停运动误差补偿的多子阵逐线算法。试验数据表明该系统稳定可靠,并成功获取了干涉合成孔径图像,其距离和方位分辨率分别达到了5 cm和10 cm,测深精度优于国际海道测量组织(IHO)标准。     

圆合成孔径声呐多点定位运动补偿

圆合成孔径声呐(CSAS)的成像性能受平台运动误差影响而下降,利用单侧回波可估计CSAS基阵的斜距误差,但单侧回波在小测绘带时无法估计升沉误差,针对此问题,提出了一种利用单侧回波信号的声呐平台三维运动估计和补偿方法。首先,对CSAS在不同观测角度的目标回波取极大值获得目标回波的到达时间;其次,基于多个点目标的到达时间建立CSAS三维定位模型;然后利用列文伯格-马夸尔特方法对声呐三维坐标进行估计;最后将位置估计结果与时域反投影成像方法结合实现对目标的成像.仿真结果表明:该方法能精确估计声呐平台运动误差,其空间坐标的估计误差小于仿真信号波长的1/8,从而精确补偿了CSAS在不同空间采样点上的阵元回波时间差,显著提高了目标成像质量。湖上试验结果表明,该算法能够实现对CSAS的运动误差补偿。仿真和试验结果均验证了方法的可行性和有效性。     

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。     

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。     

脉冲压缩与互相关联合的合成孔径声呐回波时延补偿

针对合成孔径声呐中阵元相位不一致导致互相关时延补偿算法对成像质量提升效果有限的问题,提出了一种脉冲压缩与互相关联合的回波时延补偿算法.该算法利用脉冲压缩回波的互相关对原始回波相位畸变进行校正,实现粗补偿;联合脉冲压缩与偏移相位中心算法实现精细时延补偿,对不同合成孔径位置各阵元回波时延差实现了较为准确的估计,增强了成像效果。试验数据经该算法处理后,回波时延得到较为精确的补偿,地貌成像结果的亮度、对比度等统计特性得到不同程度的提高,且纹理细节增多;典型线缆目标的成像聚焦加深,成像长度误差约由5%减小为0.8%。试验结果显示,该算法对互相关时延补偿方法改进效果明显,验证了算法的可行性、有效性。     

逆合成孔径激光雷达机动目标运动补偿成像算法

逆合成孔径激光雷达(ISAL)成像运动补偿中,包络对齐的精度直接影响了相位误差估计精度.当目标速度和加速度较大时,距离包络严重倾斜且相位误差较大,图像无法进行良好聚焦.针对上述问题,在高精度成像模型的基础上提出了一种基于Nelder-Mead单纯形法和粒子群优化的全局联合运动误差补偿算法.首先,利用单纯形法估计目标速度,完成包络对齐.然后,将包络对齐过程获得的目标速度作为相位误差估计中参数初始化的约束条件.最后,用粒子群优化算法对各运动参数进行全局搜索并得到最优解,实现高精度运动参数估计及高阶相位误差补偿,得到聚焦良好的二维图像.实验结果表明,本算法的参数估计误差主要分布在±0.2％以内,参数估计精度和抗噪声性能均优于传统ISAL成像算法.     

基于中国余数定理的欠采样下余弦信号的频率估计

基于中国余数定理的重构算法的信号频率估计是近年来信号处理、电磁学以及光学等领域的前沿问题,但目前这些研究仅限于对复指数信号做粗略频率估计.因而,本文把基于中国余数定理的频率估计从复指数信号粗估计拓展到实余弦信号精细估计领域,其所提出的估计方案处理过程如下:1)对高频余弦波形进行过零点检测,确定信号的相位信息;2)对各路欠采样信号做快速傅里叶变换,并借助Candan估计器对各路谱峰值做频率校正以获取高精度余数估计,基于此算出频偏值以做相位校正;3)用提出的基于相位特征分类方法对校正得到的余数做筛选;4)将筛选出的频率余数代入闭合形式的中国余数定理得到原信号频率的高精度估计.此外,本文还推导出了频率估计方差的理论表达式.数据模拟实验验证了该表达式的正确性,实验结果还反映了本文提出的方案具有高精度和高抗噪性能.     

改进可变区域拟合模型的合成孔径声呐图像分割方法

为了自动且高精度地分割合成孔径声呐图像中的目标和阴影区域,提出一种核函数尺度自适应可变区域拟合(RSF)模型的分割方法。使用一种基于K-均值聚类的自动初始化方法对水平集进行初始化,减少了人为干预;提出改进的核函数尺度自适应RSF模型,其利用声呐成像中目标与阴影在沿扫测方向具有近似宽度的一般规律,自适应选择核函数尺度参数,使得对应目标和阴影的水平集函数能够同步演化,提高最终分割精度。通过对真实声呐图像的实验结果分析,验证了该方法能较为准确地实现目标和阴影区域的分割,具有一定的精确性和适应性。     

AUV双基地合成孔径声呐成像实验*

单基地合成孔径声呐成像通常基于点目标假设,其相干积累处理不能克服分布型目标散射模式的起伏效应。收发异置的双基地声呐可以从不同角度观察目标,充分挖掘目标散射模式的角度依赖特性,在对水下目标(尤其人造目标)检测与定位方面,相对仅仅观测后向散射的单基地声呐有潜在的优势。该文 介绍一种基于自主水下航行器的双基地合成孔径声呐系统,重点介绍湖试成像的结果,验证双基地合成孔径声呐的可行性。同时通过引入目标散射模式建模的宽角度合成孔径声呐处理,实现了对目标探测性能的提升。     

基于混合能量模型水平集的合成孔径声纳图像分割方法

本文讨论了合成孔径声纳图像分割问题。首先介绍了Chan-Vese模型水平集方法,针对该模型存在的边界定位和重复初始化等问题,提出了一种改进的水平集方法。该方法的能量模型由区域信息项、边界信息项和距离约束函数构成的内部能量项三部分混合形成,既兼顾了全局优化特性和局部定位精度,又避免了水平集函数重复初始化,提高了运算效率。实验结果表明,该模型对于噪声干扰严重、边缘模糊的合成孔径声纳图像分割效果良好。     

时域压缩合成孔径超分辨水声成像算法

提出一种针对水下稀疏目标的时域压缩合成孔径声呐成像方法(TC-SAS),实现了水声目标高分辨实时成像。通过多子阵的孔径合成,在时域上构造出成像网格格点到有效孔径内逐帧阵列的格林函数,并给出成像区域散射强度到数据域的映射矩阵;然后利用该区域空域稀疏的先验知识,通过正交匹配追踪的稀疏重构方式,解算出成像区域散射系数矩阵,实现了稀疏目标高分辨成像.同时,针对线性调频信号提出数据缩减的方法,通过对观测数据和字典矩阵同时脉压后截取,减小了数据规模;进一步结合二维矩阵数表查表的方法,以空间换时间,实现了区块实时成像。数值仿真以及湖试试验表明,所提算法能分辨出传统的时延求和算法难以分辨的目标,并且在图像清晰度指标上平均提升4.9 dB.改善了合成孔径声呐的成像质量.     

Modified synthetic transmit aperture algorithm for ultrasound imaging

The modified synthetic transmit aperture (STA) algorithm is described. The primary goal of this work was to assess the possibility to improve the image quality achievable using synthetic aperture (SA) approach and to evaluate the performance and the clinical applicability of the modified algorithm using phantoms. The modified algorithm is based on the coherent summation of back-scattered RF echo signals with weights calculated for each point in the image and for all possible combinations of the transmit-receive pairs. The weights are calculated using the angular directivity functions of the transmit-receive elements, which are approximated by a far-field radiation pattern of a narrow strip transducer element vibrating with uniform pressure amplitude over its width. In this way, the algorithm takes into account the finite aperture of each individual element in the imaging transducer array. The performance of the approach developed was tested using FIELD II simulated synthetic aperture data of the point reflectors, which allowed the visualization (penetration) depth and lateral resolution to be estimated. Also, both simulated and measured data of cyst phantom were used for qualitative assessment of the imaging contrast improvement. The experimental data were obtained using 128 elements, 4 MHz, linear transducer array of the Ultrasonix research platform. The comparison of the results obtained using the modified and conventional (unweighted) STA algorithms revealed that the modified STA exhibited an increase in the penetration depth accompanied by a minor, yet discernible upon the closer examination, degradation in lateral resolution, mainly in the proximity of the transducer aperture. Overall, however, a considerable (12 dB) improvement in the image quality, particularly in the immediate vicinity of the transducer’s surface was demonstrated. The modified STA method holds promise to be of clinical importance, especially in the applications where the quality of the “near-field” image, that is the image in the immediate vicinity of the scanhead is of critical importance such as for instance in skin- and breast-examinations.