第二讲 合成孔径声纳成像及其研究进展

文章在介绍了图像声纳的特点、合成孔径声纳（synthetic aperture sonar,SAS）产生背景和发展过程的基础上,对合成孔径声纳的原理、技术难点、成像算法等问题进行了讨论.着重分析了合成孔径声纳成像过程中高分辨率的获取方法、水声信道对成像的影响、多子阵技术及其成像算法、稳定的声纳运动平台和运动监测问题、运动补偿与自聚焦方法等.文章还给出了国内外合成孔径声纳研究的最新进展情况,进而展望了合成孔径声纳的应用前景.     

第二讲合成孔径声纳成像及其研究进展

文章在介绍了图像声纳的特点、合成孔径声纳（synthetic aperture sonar,SAS）产生背景和发展过程的基础上,对合成孔径声纳的原理、技术难点、成像算法等问题进行了讨论.着重分析了合成孔径声纳成像过程中高分辨率的获取方法、水声信道对成像的影响、多子阵技术及其成像算法、稳定的声纳运动平台和运动监测问题、运动补偿与自聚焦方法等.文章还给出了国内外合成孔径声纳研究的最新进展情况,进而展望了合成孔径声纳的应用前景.     

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。     

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。     

基于多分辨分析的合成孔径声纳相干斑抑制研究

相干斑噪声的存在使合成孔径声纳图像不能正确反映目标的反射特性,严重影响了图像的质量,降低了对图像的分析和理解性能。一个良好的合成孔径声纳图像相干斑抑制算法,必须在有效抑制相干斑噪声的同时,尽量保持图像中的边缘、点目标等细节信息。小波变换具有多分辨特性,可以利用其多分辨特性进行图像噪声消除。由于合成孔径声纳图像相干斑具有乘性噪声的性质,这就需要对其合成孔径声纳图像进行对数变换,把乘性噪声转换成加性噪声。然后对加性噪声进行小波多分辨分析和阈值处理,剔除小于阈值的小波系数后进行逆小波变换和指数变换,从而获得抑制相干斑噪声后的新的合成孔径声纳图像。从相干斑抑制的结果可以看出,基于多分辨分析的相干斑噪声抑制算法能够有效降低合成孔径声纳图像中的相干斑噪声。     

一种基于多普勒频移的被动合成孔径声纳探测方法*

由于自主小平台声纳孔径有限,对声纳探测的分辨率的提高有所限制。小平台的机动可以有效的与声纳探测方法相结合来提高声纳探测性能。针对这一特点,提出一种基于多普勒频移技术的被动合成孔径声纳探测方法。该方法根据自主小平台的机动所引起声纳的接收信号多普勒频移的变化,进行目标的频率与方位联合估计。本文将自主小平台的机动引入到波束形成技术当中形成一种新的被动合成孔径技术。数值仿真表明,该方法可以有效的进行目标方位估计,并且获得较高的方位分辨率,改善了自主小平台的探测性能。     

干涉合成孔径声纳多视波动配准方法

本论文以相位差平均波动函数法为基础,提出了多视波动配准方法。该方法首先对配准图像对进行多视平均处理,再对多视处理后的干涉图求取相位差平均波动函数值。该配准方法抑制了配准过程中的多峰现象,在精度和运算量上都有一定的改进,且没有继承多视处理降低二维分辨率的缺点。实际湖试数据验证了该方法的效果。后续处理得到的干涉图条纹清晰,并与实际地形吻合。     

一种实用的消除干涉合成孔径声纳的水平地形效应的方法

本文根据干涉合成孔径声纳的特点给出了一种结合干涉图和部分系统参数的消除水平地形效应方法。基于干涉合成孔径声纳的几何结构,给出了一种依赖于参考高度的水平地形相位公式。然后利用干涉图条纹选取合适的参考高度。湖试数据的处理结果证明了该方法的可行性。     

863合成孔径声纳项目通过验收

由中国科学院声学研究所主持研制的国内第一套合成孔径声纳海试样机于2005年底在浙江舟山海域进行的海上试验中获得圆满成功，并于2006年初顺利通过863专家组验收。该样机不仅填补了国内空白，而且主要指标已经达到国际先进水平。     

高分辨侧扫及合成孔径声纳图像与回波中类似水雷目标计算机检测与分类

计算机辅助目标识别与分类技术有可能可靠地在海底发现水雷及其它感兴趣的目标,高效省时,一致性强,不受操作员个体因素影响。自90年代以来,是多个研究部门的热点课题。近年来,合成孔径侧扫声纳技术日趋成熟,能提供更高分辨率的声图,更是促进了自动识别与分类的发展。 本文综合评述了高分辨侧扫及合成孔径声纳图像与回波中类似水雷目标- MLO (Mine Like Object)-计算机检测与分类-CAD/CAC（Computer Aided Detection/ Computer Aided Classification）-研究的发展,现状及趋向。     

A motion compensation method for wide-swath synthetic aperture sonar

When the swath of Synthetic Aperture Sonar(SAS) is considerably wide, the spacevariant effect of motion errors becomes remarkable. This space-variant effect makes Displace Phase Center Algorithm(DPCA) invalid. To solve the problem, a motion compensation method for wide-swath SAS is proposed. This method uses mixed modulated Lagrange explicit time delay estimation(MMLETDE) to estimate the time delay between two successive pings of the raw echo data, and then motion errors are fitted by linear regression. After that, the raw echo data can be precisely compensated point by point with the estimations of motion errors.Simulation results show that the proposed method can obtain better motion estimation results than DPCA. The resolution measured on the reconstructed image processed by the proposed method is very close to the theoretical resolution. The lake trail results of high frequency and low frequency SAS data show that the quality of the images of the terrain area and small targets is significantly improved.     

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。     

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。     

Automatic target recognition method for inverse synthetic aperture sonar imaging

To address the randomness of target aspect angle and the incompleteness of observed target in inverse synthetic aperture sonar(ISAS) imaging,a method for target recognition is proposed based on topology vector feature(TVF) of multiple highlights. Analysis of the projection relationship from 3 D space to 2 D imaging plane in ISAS indicates that the distance between two highlights in the cross-range scale calibrated image is determined by the distance between the corresponding physical scattering centers. Then, TVFs of different targets, which remain stable in various possibilities of target aspect angle, can be built. K-means clustering technique is used to effectively alleviate effect of the point missing due to incompleteness of the observed target. A nearest neighbor classifier is used to realize the target recognition. The ISAS experimental results using underwater scaled models are provided to demonstrate the effectiveness of the proposed method. A classification rate of 84.0% is reached.     

基于改进距离-多普勒算法的合成孔径声呐斜视成像研究

在深入研究了合成孔径声呐(SAS)中距离-多普勒(R-D)成像算法的基础上,针对SAS的斜视和大面积测绘的应用,放弃菲涅耳假设得到了一个在正侧视和斜视情形下同时适用的改进R-D算法。避免了二次距离压缩(SRC),同时提高了斜视下的成像效果。并且该算法易于结合自聚焦环节实现运动补偿。最后以仿真结果证明了改进算法的有效性。     

基于卷积-逆投影法的逆合成孔径声呐成像研究

介绍了基于卷积-逆投影算法的逆合成孔径声呐成像的基础上,针对水声环境中的声呐系统与目标特性进行了仿真研究,结果表明改进的近场条件下卷积-逆投影算法适合对实际的水中目标成像.     

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。