合成孔径成像算法与实现_声呐二维成像技术

前 言

波束形成声成像技术是一种被广泛使用的声成像技术，波束形成技术是波束形成声成像系统中的重要组成部分，波束形成的好坏将直接影响到最终生成的图像质量。发展较早的主要是二维成像声呐，如侧扫声呐、前视声呐等，二维声图像中仅包含了目标的距离和方位信息，不包含被扫描区域的垂直距离变化等三维信息。随着科技的不断进步和发展，三维声呐成像技术也得到了较快发展，目前世界上一些先进国家已经拥.有良好的三维声成像技术，三维声成像声呐已被用于海底勘测、海底成像等领域。

     采用波束形成的二维声成像系统中，主要是利用波束形成来获得观测区域的距离和方位信息。其中距离信息是根据目标后向散射回波时间换算成距离，而方位信息则是根据各个扫描角度的波束输出强弱来实现的。二维声成像主要采用的是线性阵列，线性阵列具有电路结构简单、通道数少、硬件实现方便等优点，被广泛应用于声成像系统中。常用的线性阵列的成像方式有以下两种：

    1)单波束扫描成像:单波束成像声呐一次只能发射一个波束，只能观察到一个波束扫描区域。要想获得被观测区域的完整信息，可以通过机械旋转单波束线阵来获得指定扇面或者全方位的区域信息，最终通过拟合二维点图生成二维声图像。

    2)多波束预成电子扫描成像：利用多波束形成技术，在一次脉冲发射期间预成多个波束，实现同时对很宽的区域扫描，获得观测区域的二维信息，生成目标二维图像。预成多波束的优点为一次扫描就能覆盖较宽的区域，因为采用数字电子扫描技术，其成像速度快，可以进行大面积区域成像。

     二维成像系统

 二维声呐成像多采用单波束扫描声呐和预成多波束声呐进行扫描成像，其基阵采用线性阵。对于二维成像声呐，其水下目标声成像系统主要由四部分组成，分别为目标回波信号接收、前置预处理、后置处理及终端显示，系统中各个模块的功能如下(见图1)。

          图1 二维声呐成像系统组成

   1)目标回波信号接收：发射换能器向探测水域发射特定的声信号，经过水下环境反射体反射后，接收换能器基阵接收后向散射回波，声信号经过水下信道传输再经反射体反射，形成水下目标的回波信号，回波信号由目标回波及混响叠加而成。

    2)前置预处理：完成对回波信号的预处理，为后续波束形成和图像生成提供可靠有效的数据，主要包括：对回波信号的采样、带通滤波、放大等功能。

    3)后置处理：在前置预处理的基础上，对回波信号进行波束形成、波束内插、匹配滤波、正交解调、低频抽样等数据处理，再对目标的方位、距离和强度等信息进行估计，最终生成回波声成像(强度-角度-强度声图像)，即目标的二维俯视图、侧视图及三维图，再经终端显示出来。

    4)终端显示：通过终端显示对声呐成像的结果进行显示。

    对水下目标进行声成像可以较完整地获取目标及其所在水下环境的多维空间信息，从而为目标分类与识别提供更加充分的依据。水下声成像依据对目标回波信息进行数据及图像处理，形成由主要亮点构成的目标伪图像，从而对目标进行有效识别。

波束形成实现

  二维成像声呐系统主要采用线列阵，使用常规波束形成算法实现。通过测量发射声波的收发时间差，获取目标的距离信息，再由波束空间扫描获取目标方位信息。由波束形成理论可知，系统的输出可以表示为：

其中    ω_i为第i个阵元的加权系数，S_i为第i个阵元的输出信号， τ_i为第i个阵元的时延。采用加权系数是为了改善旁瓣比或者抑制某种特定的干扰，常用的加窗函数有汉宁窗、海明窗、切比雪夫窗等加权方法，实际工程中应根据实际情况选择加权系数。延迟时间的补偿精度取决于系统信号采样频率，较好的系统性能要求较高的采样频率，一般要求达到奈奎斯特频率的5-10倍，并要求较高的数据传输速率。要想得到更高的空间角度分辨率，可以采用提高采样频率或者提高波束插值倍数D的方法来实现。

(3)匹配滤波

    在主动声呐信号处理技术中，常用波束形成、匹配滤波等方法来提高回波信号的信噪比，提高判决目标有无的把握。主动声呐接收的回波信号先经过波束形成技术取得空间增益;再经过对波束形成后的输出作进一步的处理，以获取足够的时间增益。

    考虑将回波信号经过-种最佳的线性滤波器，通过该滤波器后，能够获得最大信噪比的输出。在波形检测中，经常用匹配滤波器来构造最佳检测器，匹配滤波器在信号检测理论中占有重要地位。在通信系统中，常用的接收机都简化为由一个线性滤波器和一个判决电路两部分组成。

    设接收机系统输入为确知的、能量有限的信号，其复数形式为u(t)，接收系统响应函数为h(t)，传递函数为H(f)，在时系统输出为：

 使  y(t₀) 达到最大值的系统定义为与信号u(t)匹配的匹配滤波器系统简称匹配滤波器。由施瓦尔兹不等式以及系统输出最大值的条件可以得出：

上式中，K为滤波器的相对放大量，  R_u(t₀-t) 为输入信号u(t)的相关函数，在时刻为匹配滤波器的最大输出时刻。对于一般输入信号而言，匹配滤波器相当于能计算互相关函数的互相关器，匹配滤波器是在白噪声背景下有规信号检测的最佳接收机。

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总结

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