加權寬帶時反算子分解聲成像方法
【專利摘要】一種加權寬帶時反算子分解聲成像方法：將收發合置陣接收到的信號進行快速傅里葉變換，經過窄帶濾波器劃分為各個子帶，將各個子帶對應的時反算子奇異值分解，將最大特征值對應的特征向量與基于聲傳播模型的傳遞向量相關后獲得模糊度函數，提取各子帶模糊度函數的最大值及所對應的二維聲場空間，同時以最大特征值設計加權系數，加權模糊度函數，并將所有子帶的結果相干累加后呈現為三維圖像。本發明的優點在于將目標的散射特性通過加權的方式應用于寬帶時反算子分解成像方法，充分利用了寬帶信息，真實地顯示擴展性目標的空間特征，并通過實驗驗證了該發明方案的有效性和可靠性。
【專利說明】 加權寬帶時反算子分解聲成像方法
【技術領域】
[0001]本發明屬于海洋資源開發和利用的聲探測領域，具體的說是一種采用陣列對點目標和擴展性目標進行聲成像的方法。
【背景技術】
[0002]由于聲波在水中傳播的性能優于光波和電磁波，所以，應用于海洋資源的探測基本上是以聲學手段為主。目前實際應用于聲納系統的空間處理技術仍然是以上世紀五、六十年代興起并發展起來的以白噪聲背景和自由場傳播條件下的平面波波束形成。然而，在淺海環境下，傳統的基于平面波模型的處理方法不再適用，由于聲信號在海洋中的傳播呈現多路徑/多簡正模狀態，很容易造成檢測過程中的偽目標或虛影現象，影響聲納系統的檢測性能。時反處理從上世紀末開始應用于水聲領域，是目前頗有應用前景的主動目標探測手段，時反算子分解是通過分析目標散射矩陣達到聚焦發射、定位以及成像目標的一種方法。
[0003]然而，目前時反算子分解方法是每個頻點對應一個目標散射矩陣，每個頻帶單獨處理的方式，存在如下缺點：（I)寬帶信號的處理通常采用僅僅考慮中心頻率或者整個頻段的處理結果非相干累加的方式，沒有有效地利用寬帶信號的信息；(2)特別是波導環境中的擴展性目標，由于受目標本身的散射特性、波導傳播效應以及換能器與頻率的關系等因素的影響，最終表現出的目標散射特性是頻率的函數，而目前處理過程中并沒有考慮和利用這種散射特性。
【發明內容】
[0004]本發明要克服現有技術的上述缺點，提供一種加權寬帶時反算子分解聲成像方法，在現有的時反算子分解方法的基礎上，有效地利用目標散射特性和寬帶信息，從而達到消除偽目標以及有效顯示擴展性目標空間特征的目的。
[0005]本發明提出的加權寬帶時反算子分解聲成像方法，提取每個子帶模糊度函數的最大值以及相應的二維聲場空間，根據最大特征值與頻率的函數關系設計加權系數，加權子帶的模糊度函數，并將加權后的模糊度函數相干累加，將最終結果顯示為三維聲場圖像，確定目標的二維聲場空間。
[0006]下面對本發明方法做進一步說明。
[0007]對環境的聲學參數如水深、聲速剖面、密度、沉積層參數等有足夠了解的情況下，按如下步驟完成目標的三維聲學圖像及目標空間位置的識別：
[0008](I)建立坐標系。設P個換能器組成的收發合置線陣，垂直放置在水中，以線陣為z軸，水平方向為r軸建立坐標系，水面為坐標原點。第一個換能器距水面的深度為Z1,第P個換能器距水面的深度為Zp ；
[0009](2)將換能器陣列接收到數據快拍排列成列向量，Yi (t) = [Υπα>··7ρ?α)···ypi (t)]T, P = 1，…，P, i = I, ···, T, T 表示數據快拍數；
[0010](3)根據預定采樣頻率對每個數據快拍進行采樣，
[0011]Yi(Ii) = [y?..yp?..yPi(n)]T;
[0012](4)對采樣后的信號進行短時傅里葉變換
Σ---ι 少丨,》(?-/?>'丨議
[0013]y;.((o) -I(I)
ΣJf-1 >>, 0?)w(/7-m)e--K"ni
[0014]其中w(n-m)為窗口函數序列；
[0015](5)將所有的T個數據快拍排列成矩陣
少I i(co) ... y I
[0016]Y (ω)= ..................(2)
少/>丨（⑴）■ · ·少’/>廠(⑴）
[0017]則時反算子為Κ(ω) = Υ(ω)ΥΗ(ω);
[0018](6)將時反算子劃分為多個子帶，進行奇異值分解：
[0019]Κ(ω) = υ(ω) Λ (ω)ν*(ω)(3)
[0020](7)輸出各子帶非相干累加后的特征值與水平距離r的函數曲線，根據最大特征值與水平距離的函數曲線判斷包含目標的時間窗，找出所對應的時反算子Κω)，特征值Α0(ω)以及特征向量Uq(GJ)和Vq*(co)；
[0021](8)根據特征值Atj(Co)設計加權系數，比較所有子帶的最大特征值λ Jco)，找出其最大峰值λ _，其余各子帶的最大特征值
[0022]與峰值λ max的比值即為加權系數：
[0023]η ( ω ) = λ ： ( ω ) / λ max(4)
[0024](9)將感興趣的空間區域劃分為網格，網格的交點即為假定目標所在的位置(r, z)，其中r表示假定目標距收發合置陣的水平距離，z表示假定目標的水深；
[0025](10)根據成像方法所面臨的水聲環境，確定所適用的傳播模型，分別得到假定目標與收發合置陣之間的傳遞向量
[0026]g(r, ζ, ω) = [g^z^ r, ζ, ω)... gp (Zp, r, z, ω)... gp(Zp, r, z, ω)]τ,
[0027]其中gl(Zl，r，Z，ω)表示假定目標與第一個換能器之間的傳遞函數，例如，簡正模傳播模型的傳遞函數為：
[0028]g, (ζ,,Γ,ζ,ω) = jneJ0)t
[0029]其中&(·)表示第I號傳播模對應的特征函數，H。(2)(·)為漢克爾函數，K1表示第I號傳播模對應的波數；
[0030](11)各個子帶的模糊度函數為：
[0031]I (r, ζ, ω) = | gH (r, ζ, ω ) U1 (ω) |2(6)
[0032]其中U1(GJ)表示Atj(GJ)的最大特征值X1(CO)對應的特征向量；
[0033](12)提取各個子帶模糊度函數的最大值Imax(r，ζ, ω)及其對應的聲場空間位置(rmax (ω), zmax (ω))；
[0034](13)將所有子帶的聲場空間（rmax(ω), zmax(ω))整理為一個集合Ω (rmax, zmax)，并重新定義模糊度函數：
τ/、O, (/,^￠0(1 max,Znlax)C n\
[0035]I(r,z,co)= ■(7)
(/,ζ,ω)I (/，z)Ei"2(imax,zmax)
[0036](14)對所有子帶的模糊度函數進行加權累加：
[0037]IendCr, ζ, ω) = Σ η (ω) I (r, ζ, ω)(8)
[0038]將最終獲得的模糊度函數顯示為距離r和深度ζ的三維圖像，可確定目標所對應的二維空間區域。
[0039]本發明的優點在于將目標的散射特性通過加權的方式應用于寬帶時反算子分解成像方法，真實地顯示擴展性目標的空間特征，充分利用了寬帶信息，并通過實驗驗證了該發明方案的有效性和可靠性。
【專利附圖】
【附圖說明】
[0040]圖I本發明的實驗布置及坐標設置圖。
[0041]圖2本發明的特征值與距離的函數關系圖。
[0042]圖3本發明根據最大特征值設計的加權系數曲線。
[0043]圖4為本發明目標在二維波導空間的定位圖。
[0044]圖5為本發明目標空間特征放大展示圖。
具體實施方案
[0045]下面通過具體實施例子對本發明作進一步地描述。在一個深度為I. 44m的波導實驗室水池中，水池的三面貼消聲瓦，水池的底部鋪了一層O. 22m厚的沙。水池的環境參數如下：水中聲速為常數，通過測量水體溫度計算得知為C1 = 1493m/s，水體密度P ! = IOOOkg/m3,沉積層參數密度P 2 = 1800kg/m3,聲速為c2 = 1650m/s,衰減系數α 2 = O. 67dB/ λ，基底的密度為P 3 = 1800kg/m3,聲速c3 = 1580m/s,衰減系數α 3 = O. 8dB/ λ。
[0046](I)本實施例子中，實驗布置及坐標系的建立如圖I所示，收發合置陣32個陣元，全場布陣，第一個陣元距水面O. 04m,陣元間距O. 04m,垂直放置在水池中。一個直徑為
O.21m，長度為O. 51m的圓柱型目標放置在距陣約Sm的水池底部。發射信號為脈沖寬度為Ims的中心頻率為12kHz，帶寬為4kHz的線性調頻信號。
[0047](2)將換能器陣列接收到數據快拍排列成列向量，
[0048]Yi (t) = [yn (t)…ypi (t)…yPi(t) ]τ, ρ = I,…，32, i = I,…，8 ;
[0049](3)根據采樣頻率為50kHz對每個數據快拍進行采樣，
[0050]y^n) = [yli(n)...ypi(n)...yPi(n)]T ;
[0051](4)選擇的短時窗為發射脈寬的兩倍，即點數為100的矩形窗，對采樣后的信號進行短時傅里葉變換
Σ3-1 少丨,O)w(?-"0e'丨剛
[0052]VyCto) =:(I)
ΣJf-1 ypi ("o W(?-W)e，m
[0053](5)將所有的8個數據快拍排列成矩陣
少11 (CO) …少!『(Ο))
[0054]Y(CO)= ..................(2)
y P I (⑴）· · ·pyi(0.))
[0055]則時反算子為Κ(ω) = Υ(ω)ΥΗ(ω);
[0056](6)將4kHz的帶寬的時反算子劃分為401個子帶進行奇異值分解：
[0057]K ( ω ) = U ( ω ) Λ ( ω ) V* ( ω )(3)
[0058](7)輸出各子帶非相干累加后的特征值與水平距離r的函數曲線，根據最大特征值與水平距離的函數曲線判斷包含目標的時間窗，找出所對應的時反算子Κω)，特征值Α0(ω)以及特征向量Utj(Co)和?ω);圖2是前5個特征值與距離的函數關系圖，以所有子帶最大特征值的最大值規一化后以dB的形式顯示，由上往下依次為最大、第二、第三、第四和第五特征值的函數關系曲線。由圖2可知，最大特征值在目標所在的距離（Sm)附近有一個局部峰值，從而可以確定目標所在的時間窗。
[0059](8)根據特征值Λ。（ ω )設計加權系數，比較所有子帶的最大特征值λ i ( ω )，找出其最大峰值，由圖3所見，在中心頻率12kHz附近，縱坐標顯示為OdB，其余各子帶的最大特征值與峰值λ_的比值即為加權系數：
[0060]η ( ω ) = λ ： ( ω ) / λ max(4)
[0061]圖3是根據最大特征值設計的加權系數，結果以dB形式顯示。
[0062](9)將感興趣的空間區域劃分為網格，水平起始距離為O. lm，搜索步長為O. 05m,截止距離為15m，垂直起始深度為0m，搜索步長為O. 0075m,截止深度為I. 5m。網格的交點即為假定目標所在的位置（r，z)，其中r表示假定目標距收發合置陣的水平距離，ζ表示假定目標的水深；
[0063](15)本例米用簡正模傳播模型,傳遞向量為
[0064]g(r, ζ, ω) = [g^z^ r, ζ, ω)... gp (Ζρ, r, ζ, ω)... gp(Zp, r, ζ, ω)]τ,
[0065]其中gl(Zl，r，Z，ω)表示假定目標與第一個換能器之間的傳遞函數，表達式為：
[0066]g1 (ζνΓ,ζ,ω) = JKejcot^iZl (Z1)Z1(/c;r) (5)
[0067]其中Z1表示第I號傳播模對應的特征函數，H0(2) ( ·)為漢克爾函數，K 1表示波數；
[0068](10)各個子帶的模糊度函數為：
[0069]I (r, ζ, ω) = |gH(r, ζ, (O)U1(O) I2(6)
[0070]其中U1(GJ)表示Atj(GJ)的最大特征值X1(CO)對應的特征向量；
[0071](11)提取各個子帶模糊度函數的最大值Imax (r，ζ, ω)及其對應的聲場空間位置(rmax (ω), zmax (ω))；
[0072](12)將所有子帶的聲場空間（rmax(ω), zmax(ω))整理為一個集合Ω (rmax, zmax)，并重新定義模糊度函數：
r -. m / \O,,7、
[0073]Ι(/;ζ,ω)= ■(7)
JI (/，厶)En(imax,zmax)
[0074](13)對所有子帶的模糊度函數進行加權累加：
[0075]IendCr, ζ, ω) = Σ η (ω) I (r, ζ, ω) (8)
[0076]圖4是目標在二維波導空間的定位圖，即最終獲得的模糊度函數與距離r和深度ζ的三維圖像，展示了目標在整個水池所處的空間位置，圖5目標空間特征放大展示圖。
[0077]本說明書實施例所述的內容僅僅是對發明構思的實現形式的列舉，本發明的保護范圍不應當被視為僅限于實施例所陳述的具體形式，本發明的保護范圍也及于本領域技術人員根據本發明構思所能夠想到的等同技術手段。
【權利要求】
1.加權寬帶時反算子分解聲成像方法，包括如下步驟: (1)建立坐標系。設P個換能器組成的收發合置線陣，垂直放置在水中，以線陣為Z軸，水平方向為r軸建立坐標系，水面為坐標原點。第一個換能器距水面的深度為Z1,第P個換能器距水面的深度為Zp ； (2)將換能器陣列接收到數據快拍排列成列向量，
Yi (t) = [yli(t)***ypi(t)***ypi (t)]T, p = 1，…，P, i = I, “.，Τ, T 表示數據快拍數； (3)根據預定采樣頻率對每個數據快拍進行采樣，
Yi (η) = [7π(η)...7ρ?..7Η(η)]τ; (4)對采樣后的信號進行短時傅里葉變換 ν;.(ω) =:(I) 丨 [?^, y 其中w(n-m)為窗口函數序列； (5)將所有的T個數據快拍排列成矩陣.V11(W)...少丨.τ(ω) Y (ω)=..................(2)
} ρ\ (⑴)...少/(⑴) 則時反算子為κ(ω) = γ(ω)γΗ(ω)； (6)將時反算子劃分為多個子帶，進行奇異值分解: Κ(ω) = υ(ω) Λ (ω)ν*(ω)(3) (J)輸出各子帶非相干累加后的特征值與水平距離r的函數曲線，根據最大特征值與水平距離的函數曲線判斷包含目標的時間窗，找出所對應的時反算子Κω)，特征值Α0(ω)以及特征向量Uq(GJ)和Vq*(co)； (8)根據特征值Atj(Co)設計加權系數，比較所有子帶的最大特征值X1(Co),找出其最大峰值λ _，其余各子帶的最大特征值與峰值λ_的比值即為加權系數:
η(ω) = λ ι(ω) / λ max(4) (9)將感興趣的空間區域劃分為網格，網格的交點即為假定目標所在的位置(r，z)，其中r表示假定目標距收發合置陣的水平距離，z表示假定目標的水深； (10)根據成像方法所面臨的水聲環境，確定所適用的傳播模型，分別得到假定目標與收發合置陣之間的傳遞向量
g(r, ζ, ω) = Ig1 (Zl, r, ζ, ω)...gp(Zp, r, z, ω)...gp (Zp, r, z, ω)]τ, 其中gjzpm ω)表示假定目標與第一個換能器之間的傳遞函數，例如，簡正模傳播模型的傳遞函數為:
gi(zv r，ζ，ο? = ?πβ^ Yj 丨ZI (Z1)Z1 (ζ)Η(02) (κ,γ)⑶ 其中ZJ.)表示第I號傳播模對應的特征函數，H。⑵(.)為漢克爾函數，K 1表示第I號傳播模對應的波數； (11)各個子帶的模糊度函數為:
I (r, ζ, ω) = I gH (r, ζ, ω) U1 (ω) 12(6) 其中+ (ω)表示Atj(CO)的最大特征值X1(CO)對應的特征向量； (12)提取各個子帶模糊度函數的最大值Imax(r，z，ω)及其對應的聲場空間位置(r (ω)，ζ (ω))；\丄 max \ , y ^max \ / / ? (13)將所有子帶的聲場空間0._(ω)，ζ_(ω))整理為一個集合Ω(rfflax, zmax)，并重新定義模糊度函數: ?/ 、 O, (,’ζ)?Ω(ι?ΤΚ1χ，ζ1τ1?ΙΧ) Ι(Γ,ζ,ω)=.C7)
J(/;z,co)? (/;ζ)6Ω(η
nax5^max) (14)對所有子帶的模糊度函數進行加權累加:
Iend (r, ζ, ω) = Σ η (ω) I (r, ζ, ω)(8) 將最終獲得的模糊度函數顯示為距離r和深度ζ的三維圖像，可確定目標所對應的二維空間區域。
【文檔編號】G01S15/89GK104280737SQ201410436820
【公開日】2015年1月14日 申請日期:2014年8月29日 優先權日:2014年8月29日
【發明者】李春曉, 郭明飛, 丁浩, 杜拴平, 程千流 申請人:浙江工業大學