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        基于分級波束形成的三維聲納系統設計*

        2014-07-01 23:29:06林賢洲陳耀武
        傳感器與微系統 2014年8期
        關鍵詞:方向系統

        林賢洲, 陳耀武

        (浙江大學 數字技術及儀器研究所,浙江 杭州 310027)

        基于分級波束形成的三維聲納系統設計*

        林賢洲, 陳耀武

        (浙江大學 數字技術及儀器研究所,浙江 杭州 310027)

        針對三維聲納波束形成海量運算造成硬件系統復雜難以實現的問題,設計了基于分級波束形成的三維聲納系統。系統基于大規(guī)模(48×48)換能器接收基陣,采用分布式現場可編程門陣列(FPGA)結構實現兩級波束形成,所需計算量相比傳統波束形成減少九成。該算法經Matlab仿真驗證了其合理性,系統樣機經水下試驗證明:在水平50°垂直50°覆蓋角的觀測范圍內,實現角度分辨率達到0.39°,距離分辨率達到2 cm的三維成像。

        三維聲納; 換能器; 分級波束形成; 海量運算; 現場可編程門陣列

        0 引 言

        傳統聲納系統聲納基陣多采用一維線陣[1],對探測目標在距離和方位上作二維定位,如美國RESON公司開發(fā)的數字聲納SeaBat8128[2]。隨著現代軍事應用和海洋開發(fā)的發(fā)展,需要借助三維聲納對物體在水平、垂直、距離3個方向上都獲得目標探測分辨力,分辨物體細節(jié)[3],用于水下航行器導航、海底資源開發(fā)和自動繪制海底地貌等。

        三維實時成像聲納系統實現的技術難度較大,波束形成的運算量隨著換能器基陣規(guī)模呈幾何增長[3]。哈爾濱工程大學應用于水下機器人的聲納方案[1],換能器基陣陣元數為128(16×8),工作頻率為300kHz,采用DSP實現波束形成,每秒需655,360次乘法運算。Coda Octopus公司的Echoscope Mark Ⅱ型[4]聲納系統,具備對重要設施進行監(jiān)控警戒和對蛙人等動態(tài)目標進行識別報警等功能[5],換能器基陣規(guī)模達到2 304(48×48),傳統波束形成算法需要完成每秒302,173,696次乘法運算。本系統采用分級波束形成方法,將大陣進行多子陣劃分[6],并采用了經過優(yōu)化的模擬退火算法[7],對各個基元分配權重系數,在可接受的最大旁瓣的情況下對基陣稀疏化[8,9],分級運算每秒只需23,309,824次乘法運算。

        系統換能器接收基陣規(guī)模為2304(48×48),接收換能器材料采用PZT—5壓電陶瓷,壓電常數d33>450 pC/N,其敏感的壓電效應將接收聲波產生的機械振動轉換為微弱的電壓信號,良好的脈沖響應特性為獲取高分辨率的聲納圖像打下基礎。現場可編程門陣列(FPGA)內部集成大量的數字信號處理單元(DSP Slice),具有多級流水處理、數據位寬可配置性、豐富IO接口等特點,系統采用分布式FPGA結構實現模擬前端的同步采樣控制和波束形成運算。

        1 系統原理和結構

        二維平面陣的結構如圖1所示。設定換能器基陣陣元位于xoy平面上,沿x軸和y軸方向每條線陣陣元的個數分別為M和N,相鄰陣元間距均為d。A表示空間中的信號源,OB和OD分別為OA在xoz平面和yoz平面的投影。

        圖1 二維平面陣示意圖Fig 1 Diagram of 2D planar array

        傳統波束形成算法對x軸方向角度范圍為α=αp(p=0,1,…,P-1),和y軸方向角度范圍為β=βq(q=0,1,…,Q-1)獨立做頻域波束形成,得到P×Q個波束結果[10]為

        (1)

        如圖2所示,48×48的大規(guī)模換能器面陣劃分為2級,均勻劃分為6×6的一級子陣和8×8的二級子陣。在開角50°×50°觀測范圍內,6×6的一級子陣頻域波束形成,得到16×16個波束,稱為一級波束形成;在8×8的二級子陣中對一級子陣的16×16×8×8個波束做頻域波束形成,得到最終128×128個波束,稱為二級波束形成。

        圖2 二維平面子陣劃分Fig 2 Division of 2D planar subarray

        三維聲納系統如圖3所示,包含12塊子信號處理板和1塊主控制板,每塊子信號處理板負責處理48×4個(4條線陣)數據信號通道,系統工作頻率為300 kHz。

        圖3 水下三維聲納成像系統結構框圖Fig 3 Structure block diagram of 3D underwater sonar imaging system

        調理電路包括一階的低通濾波電路和二階的帶通濾波電路,總體通帶為270~330 kHz,600 kHz以上頻帶衰減20 dB以上。2片Xilinx公司的Spartan—6系列的FPGA實時控制模擬前端芯片時間增益(time versus gain, TVG)調節(jié)功能和實現多通道的信號同步A/D采樣,對采集到的數據做離散傅里葉變換(discrete Fourier transform,DFT),完成一級子陣波束形成,結果通過高速LVDS連接器上傳到主控制板。

        主控制板的Vertex—6 FPGA完成二級子陣波束形成,結果通過PCIe高速總線發(fā)送給控制板的嵌入式處理器。嵌入式處理器將數據按幀打包后,將結果經千兆以太網上傳至PC上位機。同時,主控制板通過傳輸線給出控制信號(TVG參數等)到各子信號處理板。

        PC端實現三維圖像的實時顯示與數據的備份保存,在一幀數據內將相鄰點連接為三角面片段,使獨立各點形成拓撲結構[11],幀間數據通過圖像拼接融合為更加完整的圖像,采用合理的配色方案和幀率控制實現圖像的三維建模。

        2 FPGA分級波束形成

        FPGA分級波束形成主要包含DFT、一級波束形成和二級波束形成,具體工作流程如圖4所示。

        圖4 FPGA工作流程Fig 4 Work process of FPGA

        子信號處理板FPGA同步采樣通道信號,以乒乓緩存的方式暫存在雙口RAM中,DFT處理模塊依次從RAM中讀取72個采樣點做DFT運算,取300 kHz對應譜線,進行6×6規(guī)模的一級波束形成。

        主控制板FPGA通過DDR3讀寫控制模塊將接收的一級波束數據暫存入256 Mbit大小的DDR3中,依次讀取所需數據完成8×8規(guī)模的二級波束形成得到128×128個數據結果。

        2.1 DFT

        DFT如式(2)所示

        (2)

        其中,x(n)為各陣元接收信號的采樣點,X(k)為頻域離散譜線。

        對每個陣元進行72個采樣點DFT運算后,得到48×48條對應300kHz的譜線Xmn(8)。由式(2)可知,計算48×48條譜線需要48×48×72×4×9=5 971 968次乘法運算,即每塊子信號處理板需要完成4×48×72×4×9=497 664次乘法運算。

        2.2 一級波束形成

        (3)

        y方向波束形成與x方向相同。通過相鄰線陣的FPGA交互中間數據,最終第p行線陣在βq方向形成的波束Bpq,表示6×6面陣在(αp,βq)方向形成的波束,取絕對值后得到波束強度|Bpq|

        (4)

        2.3 二級波束形成

        主控制板在做二級子陣波束形成時,將一級6×6的子陣作為一個陣元,即規(guī)模為8×8大小的二級子陣,相鄰2個陣元之間的間距為6 d,每個陣元包含空間16×16個方向上的波束能量信息。與一級子陣波束形成類似,二級子陣波束形成最終空間128×128個方向的波束信息。

        圖方向上最近的波束Fig 5 The nearest beam in direction of

        y方向波束形成與x方向相同,在 平面-25°~25°范圍內均勻劃分成128個方向,最終128×128波束結果可用矩陣表示

        3 測試結果

        在單目標成像仿真實驗中,假設探測目標為靜止目標且滿足遠場條件,不考慮多普勒頻移且回波信號為單頻信號。模擬空間單目標反射波束角度為(α,β)=(13°,-5°),Matlab仿真得到空間波束結果如圖6所示。

        圖6 單目標仿真結果Fig 6 Single target simulation result

        仿真結果驗證了分級波束形成算法的正確性和可行性,確認了此方法對空間靜止目標具有良好的方向指向性。

        水下實驗測試系統在實際環(huán)境下工作的成像效果。在水池中預置如圖7(a)邊長約為2 m的立方體方框,位于系統樣機裝置探測范圍內且相距約10 m的位置上,成像聲納對目標進行探測。圖7(b)為圖7(a)中方框的探測成像效果顯示,目標方框的輪廓清晰可見,聲納系統具有良好的成像效果。

        圖7 水箱測試結果Fig 7 Tank test result

        圖8為樣機在浙江省千島湖水試時的視頻截圖,測試船往湖里投放餌料,吸引魚群靠近進食,可以看到呈星狀分布的魚群,系統樣機具備良好的動態(tài)物體探測能力。

        圖8 水下場景截圖實例Fig 8 Example of underwater scenes shots

        將目前國內外關于水下聲納三維成像的工程化應用,如哈爾濱工程大學水聲工程學院為水下機器人聲視覺系統設計的聲納子系統,英國Coda Octopus公司研制的Echoscope Mark系列三維聲納,與本系統樣機技術指標進行對比。如表1所示,本系統樣機技術指標達到了國際先進水平,填補了國內空白。

        表1 國內外主要三維聲納系統技術指標Tab 1 Technical indexes of domestic and international main 3D sonar system

        4 結束語

        為獲得更大的探測角度和更高的探測精度,設計了具有大規(guī)模換能器基陣的三維聲納系統,基于分布式硬件結構,將分級波束形成的運算壓力分攤到各FPGA中,計算量相比傳統算法減少了90 %。經水試結果表明:該系統具有良好的水下成像效果,具備實時探測水下運動目標的能力,有廣泛的工程應用價值。

        [1] 桑恩方,張小平,蘇龍濱.三維成像聲納的設計與實現 [J].哈爾濱工程大學學報,2003,24(3):241-244.

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        Design of 3D sonar system based on multistage beamforming*

        LIN Xian-zhou, CHEN Yao-wu

        (Institute of Advanced Digital Technology and Instrument,Zhejiang University,Hangzhou 310027,China)

        Aiming at problems that beamforming massive computing of 3D sonar makes complex hardware system which is difficult to realize,design 3D sonar system based on multistage beamforming.Based on large scale of transducer receiving arrays,the system utilizes distributed FPGA structure to achieve two stage beamforming, reduce 90 % of computing amount,compared with traditional beamforming.Rationality of the algorithm is verified by Matlab simulation.Tests underwater demonstrate that,within range of 50°horizontal and vertical coverage angle,3D sonar system is able to form 3D image with angular resolution of 0.39° and distance resolution of 2 cm.

        3D sonar; transducer; multistage beamforming; massive computing; field programmable gate arrays(FPGA)

        10.13873/J.1000—9787(2014)08—0101—04

        2014—01—09

        國家“863”計劃資助項目 (2006AA092109); 國家自然科學基金面上項目(41276090)

        TP 752.1

        A

        1000—9787(2014)08—0101—04

        林賢洲(1988-),男,浙江溫州人,碩士研究生,研究方向為嵌入式系統、電子儀器系統。

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