李海森，魏 波，杜偉東

1. 哈爾濱工程大學(xué)水聲技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，哈爾濱 150001； 2. 哈爾濱工程大學(xué)水聲工程學(xué)院，哈爾濱 150001

多波束合成孔徑聲吶技術(shù)研究進(jìn)展

李海森1,2，魏 波1,2，杜偉東1,2

1. 哈爾濱工程大學(xué)水聲技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，哈爾濱 150001； 2. 哈爾濱工程大學(xué)水聲工程學(xué)院，哈爾濱 150001

隨著近年人們對(duì)海洋科學(xué)研究的迫切需要，水下目標(biāo)精細(xì)探測(cè)與成像聲吶技術(shù)逐步成為國(guó)內(nèi)外研究的熱點(diǎn)。本文重點(diǎn)分析了國(guó)內(nèi)外主流多波束測(cè)深聲吶技術(shù)與合成孔徑技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀和趨勢(shì)，并結(jié)合二者技術(shù)優(yōu)勢(shì)提出了一種多波束合成孔徑聲吶探測(cè)機(jī)理。研究討論了多波束合成孔徑聲吶關(guān)鍵技術(shù)的研究進(jìn)展，通過試驗(yàn)，初步驗(yàn)證了其探測(cè)機(jī)理的有效性和提升水下目標(biāo)分辨能力的潛力。

多波束合成孔徑；目標(biāo)仿真；運(yùn)動(dòng)誤差估計(jì)；技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)

近年來，隨著現(xiàn)代水聲信號(hào)處理技術(shù)和水聲換能器技術(shù)的大幅度進(jìn)步，水下目標(biāo)精細(xì)探測(cè)和成像聲吶技術(shù)已然成為了國(guó)內(nèi)外研究的熱點(diǎn)，在民用和軍用領(lǐng)域都有著其他聲吶不可替代的作用[1]。在民用方面，成像聲吶技術(shù)可用于海洋資源開發(fā)、海底地質(zhì)勘探、海底地形地貌測(cè)繪、水下物體探測(cè)等海洋工程領(lǐng)域；在軍事上，高隱蔽性水下軍事小目標(biāo)(如軍用無人潛器、魚雷、水雷、蛙人等)的探測(cè)與識(shí)別、港口錨地和艦艇的安全防范、地形匹配導(dǎo)航等領(lǐng)域上也迫切要求應(yīng)用高分辨的水下目標(biāo)精細(xì)探測(cè)和成像聲吶技術(shù)[2-4]。目前國(guó)內(nèi)外已有多種先進(jìn)的成像聲吶技術(shù)，主流的主要包括干涉?zhèn)葤呗晠燃夹g(shù)、多波束測(cè)深聲吶技術(shù)及合成孔徑聲吶技術(shù)等。

干涉?zhèn)葤呗晠纫话阈璐钶d水下拖體進(jìn)行工作，其設(shè)備安裝簡(jiǎn)單、目標(biāo)橫向分辨率較高，可以借助陰影對(duì)目標(biāo)進(jìn)行識(shí)別判斷[5]。但是，由于其探測(cè)機(jī)理制約不容易獲得精確海底深度，并且測(cè)量垂底區(qū)域存在縫隙，需要單獨(dú)的聲吶設(shè)備或者方法進(jìn)行補(bǔ)隙[6-7]。多波束測(cè)深聲吶能較精確地測(cè)量出海底深度并獲得水體成像(water column)，能得到直觀的、精確定位的全覆蓋三維海底地形圖[8]，然而多波束測(cè)深聲吶波束腳印隨著深度增加而擴(kuò)大，對(duì)遠(yuǎn)距離情況下的目標(biāo)探測(cè)分辨率較低，對(duì)小目標(biāo)的探測(cè)更為困難。合成孔徑聲吶(synthetic aperture sonar,SAS)使用小孔徑的聲吶換能器陣，通過運(yùn)動(dòng)形成虛擬大孔徑的方法，來獲取更高的航跡向分辨率。相比于實(shí)孔徑聲吶，SAS最突出的優(yōu)勢(shì)是航跡向分辨率與作用距離、信號(hào)的頻率無關(guān)[9]。然而，現(xiàn)階段對(duì)于合成孔徑聲吶技術(shù)的研究主要集中在側(cè)掃式合成孔徑上，因此同樣存在測(cè)深精度不佳和垂底探測(cè)縫隙等局限性。

綜上，迫切需要一種水下目標(biāo)精細(xì)探測(cè)和成像聲吶技術(shù)以滿足對(duì)水下小目標(biāo)探測(cè)能力的需求。為此本文將多波束測(cè)深聲吶技術(shù)與合成孔徑聲吶成像技術(shù)相結(jié)合,在新的發(fā)射和接收基陣結(jié)構(gòu)基礎(chǔ)上，提出一種多波束合成孔徑聲吶(multibeam synthetic aperture sonar,MbSAS)機(jī)理，理論分析和試驗(yàn)皆證明其可以獲得與目標(biāo)作用距離及發(fā)射信號(hào)頻率無關(guān)的航跡向高分辨力，且可以精確測(cè)深和垂底區(qū)域沒有縫隙。

1 多波束合成孔徑技術(shù)研究現(xiàn)狀

多波束合成孔徑技術(shù)是一種將多波束測(cè)深技術(shù)和合成孔徑技術(shù)相結(jié)合的新型水下目標(biāo)成像技術(shù)，通過載體運(yùn)動(dòng)在航跡向上虛擬合成較大的基陣孔徑，既可以在航跡向上獲取較高的分辨率，用于對(duì)地形地貌的全覆蓋測(cè)量，還可以在距離向上通過波束形成確定目標(biāo)所處方位，最終可以精確地測(cè)量出目標(biāo)的深度信息，對(duì)目標(biāo)進(jìn)行三維成像。多波束合成孔徑技術(shù)的發(fā)展，緊隨著多波束測(cè)深技術(shù)和合成孔徑技術(shù)的發(fā)展趨勢(shì)，結(jié)合二者技術(shù)優(yōu)勢(shì)，實(shí)現(xiàn)水下目標(biāo)的精細(xì)探測(cè)。

1.1 多波束測(cè)深聲吶技術(shù)現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢(shì)

多波束測(cè)深技術(shù)是隨著現(xiàn)代水聲、電子、計(jì)算機(jī)、信號(hào)處理技術(shù)的進(jìn)步而發(fā)展起來的，至今多波束測(cè)深技術(shù)的研究已經(jīng)經(jīng)歷了半個(gè)多世紀(jì)的發(fā)展，逐漸地形成了各種功能的實(shí)用化商業(yè)聲吶產(chǎn)品。聲吶系統(tǒng)供應(yīng)商根據(jù)不同測(cè)量水深范圍發(fā)展系列化的測(cè)深儀器，分為淺水、中水、深水多波束3類；按照搭載常規(guī)測(cè)量船只、水面無人船、水下AUV等不同設(shè)備載體研發(fā)抗壓性、密閉性不同的換能器基陣，分為船載式、無人式和潛用式；根據(jù)不同的客戶需求研發(fā)便攜式懸掛基陣、V型組合基陣、內(nèi)嵌式殼體基陣等不同的適裝類型，極大地拓展了多波束測(cè)深系統(tǒng)的應(yīng)用領(lǐng)域；從探測(cè)對(duì)象不同可以分為水面探測(cè)、水體探測(cè)和水底探測(cè)型；按照采用的測(cè)深信號(hào)處理算法不同又分為幅度檢測(cè)法和相位檢測(cè)法。概括起來，現(xiàn)階段多波束測(cè)深技術(shù)的主要發(fā)展趨勢(shì)是朝向超寬覆蓋、小水深測(cè)量、運(yùn)動(dòng)姿態(tài)穩(wěn)定、精細(xì)化測(cè)量等方向發(fā)展。

1.1.1 超寬覆蓋

限制多波束測(cè)深系統(tǒng)覆蓋寬度的主要問題在于小掠射角情況下，外側(cè)波束回波信噪比較低，波束展寬嚴(yán)重且容易受到中央波束“隧道效應(yīng)”干擾，限制了外側(cè)波束回波到達(dá)時(shí)間檢測(cè)的有效性[10]。針對(duì)此問題，國(guó)內(nèi)外研究者主要從換能器基陣陣型設(shè)計(jì)和信號(hào)處理方法兩個(gè)方面展開研究。

在換能器設(shè)計(jì)方面，通過陣型設(shè)計(jì)可以提高發(fā)射換能器外側(cè)角度的發(fā)射響應(yīng)，或者改善接收基陣外側(cè)接收靈敏度，使換能器基陣對(duì)外側(cè)回波的響應(yīng)得到改善。也可以通過增加接收基陣陣元數(shù)目，減小接收波束寬度，改善外側(cè)波束的測(cè)深精度[11-12]。在信號(hào)處理方面，主要的研究趨勢(shì)是研究分辨率更高的算法，提升深度測(cè)量精度，主要有3種技術(shù)途徑：第1種是利用信號(hào)子空間類高分辨方法代替常規(guī)波束形成方法，使系統(tǒng)目標(biāo)DOA分辨能力超過瑞利限[13-14]，如多重信號(hào)特征法、子空間旋轉(zhuǎn)法、解卷積類方法以及子空間擬合類方法等。第2種是利用相位法代替幅度法的波達(dá)時(shí)間估計(jì)方法，如多子陣幅度-相位聯(lián)合檢測(cè)法等[15]。第3種是基于常規(guī)波束形成輸出的擬合法算法，如BDI算法等[16]。

1.1.2 小水深測(cè)量

多波束測(cè)深系統(tǒng)不但需要對(duì)遠(yuǎn)處目標(biāo)進(jìn)行探測(cè)，同時(shí)還需要對(duì)小水深情況下的目標(biāo)進(jìn)行精細(xì)化探測(cè)，這就需要對(duì)近場(chǎng)環(huán)境下的目標(biāo)回波按照球面波假設(shè)進(jìn)行波束形成。雖然近場(chǎng)聚焦波束形成算法的基本原理比較簡(jiǎn)單，但其運(yùn)算過程非常復(fù)雜，實(shí)時(shí)實(shí)現(xiàn)難度較高，淺水多波束實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)聚焦方面的研究是小水深測(cè)量的基本技術(shù)保障[17]。

1.1.3 運(yùn)動(dòng)姿態(tài)穩(wěn)定與補(bǔ)償

多波束測(cè)深系統(tǒng)的載體在航行過程中不可避免地受到風(fēng)浪的影響，因此對(duì)于載體的運(yùn)動(dòng)姿態(tài)穩(wěn)定研究是提高多波束測(cè)量精度的另一個(gè)熱門方向。載體運(yùn)動(dòng)過程中需要通過姿態(tài)傳感器設(shè)備實(shí)時(shí)記錄載體運(yùn)動(dòng)姿態(tài)，通過算法進(jìn)行姿態(tài)補(bǔ)償，從而得到高精細(xì)度的測(cè)量圖像。需要通過波束形成技術(shù)控制發(fā)射波束和接收波束所對(duì)應(yīng)的波束角度，包括接收橫搖補(bǔ)償、發(fā)射縱搖補(bǔ)償、航行艏向補(bǔ)償?shù)燃夹g(shù)[18]。

1.1.4 精細(xì)化測(cè)量

隨著多波束測(cè)深技術(shù)的不斷發(fā)展，研究者們希望通過多波束測(cè)深系統(tǒng)得到更為精細(xì)的測(cè)量結(jié)果，因此研究的方向主要集中于距離向精細(xì)測(cè)量、水平向精細(xì)測(cè)量、航跡向精確測(cè)量3個(gè)方面。距離向的精細(xì)度主要取決于系統(tǒng)的采樣頻率，采樣頻率越高則對(duì)回波到達(dá)時(shí)間的估計(jì)越精細(xì)，同時(shí)LFM信號(hào)的匹配濾波技術(shù)也能夠提升信號(hào)的處理增益和時(shí)間分辨能力。水平向的精細(xì)測(cè)量主要取決于波束密度和波束寬度，更多的波束數(shù)目、更小的波束角度能夠帶來更精細(xì)的測(cè)繪條帶[19]。航跡向精確測(cè)量的局限性在于航速與幀率的制約以及多波束系統(tǒng)的航跡向波束腳印較寬，目標(biāo)分辨能力不夠，需要一種新的探測(cè)機(jī)理有效地提升系統(tǒng)的航跡向分辨率。結(jié)合了多波束測(cè)深技術(shù)和合成孔徑技術(shù)的MbSAS技術(shù)，這種有效的途徑近年來逐漸受到研究者們的關(guān)注。

1.2 合成孔徑聲吶研究進(jìn)展

合成孔經(jīng)聲吶技術(shù)的發(fā)展最早可以追溯到1967年美國(guó)Raython公司的Walsh等人，他們從1967年到1969年分別發(fā)表文章闡述他們把合成孔徑技術(shù)應(yīng)用到對(duì)海底小目標(biāo)如錨雷等進(jìn)行高分辨成像的研究結(jié)果[20]。近些年來，合成孔徑技術(shù)的發(fā)展已經(jīng)由實(shí)驗(yàn)室走到了外場(chǎng)，更多的理論驗(yàn)證樣機(jī)和海洋試驗(yàn)出現(xiàn)在學(xué)術(shù)界的視野內(nèi)[21-23]。目前主流的合成孔徑聲吶一般采用側(cè)掃式合成孔徑方法，國(guó)內(nèi)外學(xué)者和聲吶廠商紛紛推出各自的研究成果并推向?qū)嶋H應(yīng)用[24-25]。但是這些研究都沒有很好地解決垂底區(qū)域存在縫隙問題，普遍需要單獨(dú)使用多波束測(cè)深聲吶或者成像聲吶進(jìn)行補(bǔ)隙，數(shù)據(jù)拼合效果有待提升?，F(xiàn)階段合成孔徑聲吶的研究熱點(diǎn)主要集中在目標(biāo)回波模擬[26-27]、合成孔徑成像算法[28-29]、載體運(yùn)動(dòng)姿態(tài)補(bǔ)償?shù)确矫鎇30]。

1.2.1 目標(biāo)回波仿真

由于水下目標(biāo)探測(cè)外場(chǎng)試驗(yàn)條件復(fù)雜，不可控因素多成本高，需要進(jìn)行大量理論仿真研究，比如目標(biāo)回波模擬以代替部分外場(chǎng)試驗(yàn)，然而目標(biāo)回波模擬是一項(xiàng)相當(dāng)復(fù)雜的工作。目前國(guó)內(nèi)外很多專業(yè)機(jī)構(gòu)已經(jīng)展開了相關(guān)的研究并取得了相應(yīng)的進(jìn)展，例如北約水下研究中心的SIGMAS軟件仿真系統(tǒng)以及新西蘭Cantbury大學(xué)開展的掩埋目標(biāo)回波研究等[31]。

1.2.2 合成孔徑成像算法

合成孔徑成像算法的基本原理就是利用接收到的回波信號(hào)的時(shí)延信息求解出目標(biāo)與收發(fā)換能器之間的距離，進(jìn)而推導(dǎo)出目標(biāo)的所在位置。常見的算法有：時(shí)域延時(shí)求和算法、距離多普勒算法、Chirp-Scaling算法、波數(shù)域算法等[32]。根據(jù)所使用基陣的陣型推導(dǎo)出各陣元與目標(biāo)之間的時(shí)延差，并提出實(shí)用的成像算法是合成孔徑技術(shù)的研究熱點(diǎn)。

1.2.3 載體運(yùn)動(dòng)姿態(tài)補(bǔ)償

如果想獲得航跡向虛擬大孔徑的分辨能力就需要非常準(zhǔn)確的航跡向航行軌跡，而實(shí)際上載體航向的偏移等運(yùn)動(dòng)誤差形式是一直存在的，這種載體的運(yùn)動(dòng)誤差會(huì)造成圖像的散焦，所以在合成孔徑技術(shù)的研究中運(yùn)動(dòng)誤差的估計(jì)與補(bǔ)償是其實(shí)用化的最大瓶頸。相位梯度自聚焦算法(PGA)算法利用回波信號(hào)相位上存在的冗余度，理論上實(shí)現(xiàn)對(duì)任意誤差的校正[33]。多子陣SAS系統(tǒng)中可以采用冗余相位中心(DPCA)算法，通過重疊目標(biāo)的相關(guān)處理獲得相位誤差信息[34]。尋找有效并且價(jià)格相對(duì)低廉的載體多自由度運(yùn)動(dòng)誤差估計(jì)和補(bǔ)償方法是目前合成孔徑技術(shù)的研究熱點(diǎn)之一。

1.3 多波束合成孔徑聲吶新技術(shù)

相比于側(cè)掃合成孔徑聲吶而言多波束合成孔徑聲吶的研究起步較晚，最先見于文獻(xiàn)的是2001年日本的研究人員在SeaBeam 2000多波束測(cè)深聲吶的基礎(chǔ)上使用了合成孔徑的算法，得到了很好的探測(cè)效果。2002年美國(guó)研究者向美國(guó)專利局申請(qǐng)了多波束合成孔徑聲吶的發(fā)明專利申請(qǐng)，在國(guó)際上首次提出了多波束合成孔徑聲吶的初步設(shè)想[35]，然而其后，國(guó)際上未有該機(jī)構(gòu)研究者利用多波束測(cè)深聲吶進(jìn)行合成孔徑算法深入研究的文章公開發(fā)表。

2015年，Kongsberg公司首次利用該公司EM2040C淺水多波束測(cè)深系統(tǒng)數(shù)據(jù)，進(jìn)行合成孔徑算法處理，并將結(jié)果與多波束測(cè)深聲吶結(jié)果進(jìn)行對(duì)比。對(duì)比結(jié)果表明，經(jīng)合成孔徑算法處理后，能夠得到更為精細(xì)的水下地形圖像，該公司將這套系統(tǒng)稱為HISAS 2040，這也是國(guó)外目前為止見到的最新利用多波束聲吶數(shù)據(jù)進(jìn)行合成孔徑算法處理的實(shí)例[36]。

哈爾濱工程大學(xué)通過對(duì)側(cè)掃合成孔徑聲吶的研究后在國(guó)內(nèi)率先提出多波束合成孔徑聲吶的概念，并獨(dú)立開展了利用現(xiàn)有基于單線陣的國(guó)產(chǎn)多波束測(cè)深系統(tǒng)進(jìn)行試驗(yàn)，證明了多波束合成孔徑聲吶的可行性，相較于傳統(tǒng)多波束測(cè)深系統(tǒng)分辨率具有顯著提高，并且能夠一次測(cè)繪得到全覆蓋測(cè)繪的結(jié)果，對(duì)目標(biāo)的深度信息、航跡向坐標(biāo)信息等有良好的成像效果，可以在保證與側(cè)掃合成孔徑聲吶相同航跡向分辨率的前提下有效地提高合成孔徑聲吶的距離向分辨率并完成正下方無縫隙測(cè)繪[37-38]，成像效果如圖1所示。目前正在上述研究的基礎(chǔ)上，開展基于二維面陣的多波束合成孔徑探測(cè)機(jī)理研究，期望能夠獲得更好的航跡向分辨率和有效的提升系統(tǒng)探測(cè)效率。

圖1 單線陣多波束合成孔徑聲吶成像效果圖Fig.1 Imaging effects of multibeam synthetic aperture sonar based on single uniform linear array

2 多波束合成孔徑聲吶基本原理

2.1 多波束合成孔徑聲吶基本模型

多波束測(cè)深聲吶的基陣排布方式一般為接收陣元沿距離向依次直線排布，合成孔徑聲吶的收發(fā)陣元一般為沿著航跡向直線排列。為了解決側(cè)掃式合成孔徑聲吶的不足，筆者融合了合成孔徑聲吶和多波束測(cè)深聲吶的基本模型提出了一種多波束合成孔徑聲吶測(cè)量模型，能夠一次性地完成測(cè)繪區(qū)的全覆蓋測(cè)繪，不需要額外進(jìn)行補(bǔ)隙，同時(shí)多波束合成孔徑聲吶能夠通過距離向的波束形成，得到目標(biāo)回波方向，從而解算出目標(biāo)的深度，形成一種三維成像聲吶，基本模型如圖2所示。多波束合成孔徑聲吶與多波束測(cè)深聲吶的最大區(qū)別是前者的發(fā)射波束沿航跡向的開角很大，這樣在航跡向的不同位置波束會(huì)多次照射到目標(biāo)，從而可以通過合成孔徑提高航跡向的分辨能力。

圖2 多波束SAS的基本模型Fig.2 Basic model of multibeam synthetic aperture sonar

2.2 二維多子陣多波束合成孔徑聲吶陣列

多波束測(cè)深聲吶多采用Mill’s交叉的“T”型換能器結(jié)構(gòu)，但是當(dāng)多個(gè)目標(biāo)的斜距相同時(shí)，柵瓣會(huì)使成像模糊，尤其在對(duì)大面積水底地形進(jìn)行測(cè)量時(shí)影響顯著。在實(shí)際的測(cè)量中，受到探測(cè)機(jī)理的限制，側(cè)掃式合成孔徑聲吶測(cè)量效率將非常低。在SAS系統(tǒng)中，常采用的方法是在航向使用多個(gè)接收陣列，即多子陣SAS，可以有效地提高測(cè)量效率，如圖3所示。因此，根據(jù)多波束合成孔徑的原理和多子陣SAS結(jié)構(gòu)，多波束合成孔徑聲吶換能器陣型選為平面陣結(jié)構(gòu)，其距離向接收單元能夠完成垂直于航行方向剖面內(nèi)的波束形成，而其航跡向接收單元能夠保證距離向波束合成處理時(shí)的柵瓣抑制[39]。

圖3 二維多子陣多波束合成孔徑聲吶陣列Fig.3 Structure of 2D multi-subarray transducer array of MbSAS

3 多波束合成孔徑聲吶關(guān)鍵技術(shù)

現(xiàn)階段多波束測(cè)深技術(shù)的主要發(fā)展趨勢(shì)是朝向小水深測(cè)量、運(yùn)動(dòng)姿態(tài)穩(wěn)定、精細(xì)化測(cè)量等方向發(fā)展，而合成孔徑聲吶的研究熱點(diǎn)主要集中在目標(biāo)回波模擬、合成孔徑成像算法、載體運(yùn)動(dòng)姿態(tài)補(bǔ)償?shù)确矫?。通過對(duì)比研究可以發(fā)現(xiàn)，二者研究的共同熱點(diǎn)方向在于：利用復(fù)雜的探測(cè)信號(hào)形式，得到更好的回波信噪比和更精確的波達(dá)時(shí)間分辨力；利用更好的聚焦波束形成技術(shù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)近距離目標(biāo)的精細(xì)探測(cè)； 對(duì)載體運(yùn)動(dòng)姿態(tài)進(jìn)行有效的補(bǔ)償，得到質(zhì)量更高的聲吶圖像；利用新的探測(cè)機(jī)理，獲得更高的目標(biāo)分辨力。因此，針對(duì)多波束合成孔徑聲吶新機(jī)理開展了如下關(guān)鍵技術(shù)的研究。

3.1 合成孔徑聲吶目標(biāo)仿真

目標(biāo)回波仿真是多波束合成孔徑聲吶技術(shù)研究的基礎(chǔ)，基于聲吶運(yùn)動(dòng)模型的目標(biāo)回波模型仿真結(jié)果對(duì)于多波束合成孔徑聲吶成像算法以及運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償算法的研究會(huì)有很大的促進(jìn)作用。目標(biāo)的三維仿真模型包括聲吶的運(yùn)動(dòng)模型、目標(biāo)的回波模型、目標(biāo)的陰影模型等，利用抗干擾能力較強(qiáng)、距離分辨力高的線性調(diào)頻信號(hào)進(jìn)行目標(biāo)探測(cè)研究。

3.1.1 聲吶的運(yùn)動(dòng)模型

多波束合成孔徑聲吶的基本運(yùn)動(dòng)模型如圖2所示，接收基陣為由無指向性的陣元組成的換能器線陣。在工作過程中發(fā)射換能器以一定的重復(fù)間隔向海底發(fā)射脈沖信號(hào)，記載體運(yùn)動(dòng)方向?yàn)閥軸方向，接收線陣所在的橫向?yàn)閤軸方向。計(jì)算得到聲吶接收陣在不同時(shí)刻接收到的信號(hào)的時(shí)延，對(duì)于多個(gè)目標(biāo)點(diǎn)可以分別得到各個(gè)點(diǎn)的回波，然后將回波進(jìn)行疊加，即可得到目標(biāo)信號(hào)仿真數(shù)據(jù)。

3.1.2 目標(biāo)回波仿真

假設(shè)探測(cè)面目標(biāo)或者體目標(biāo)時(shí)，采用點(diǎn)目標(biāo)重構(gòu)法[40]，將目標(biāo)分解為一個(gè)個(gè)單獨(dú)的點(diǎn)目標(biāo)。以正方體為例，首先對(duì)目標(biāo)體以固定間距進(jìn)行切線分解，將目標(biāo)分解成眾多小塊，然后利用體表面各條切線的交點(diǎn)來構(gòu)造點(diǎn)目標(biāo)，完成整個(gè)目標(biāo)分解。將體目標(biāo)分解為點(diǎn)目標(biāo)，求出各個(gè)點(diǎn)目標(biāo)的回波并進(jìn)行疊加，可將疊加后的目標(biāo)回波視為面目標(biāo)或者體目標(biāo)的回波，目標(biāo)模型如圖4所示。

圖4 目標(biāo)模型分解示意圖Fig.4 Target model decomposition

3.1.3 陰影區(qū)域仿真

在聲吶基陣沿著航跡向運(yùn)動(dòng)時(shí)，發(fā)射的聲波束照射到物體，由于物體的遮擋會(huì)在物體的后方形成陰影，在接收基陣與仿真目標(biāo)之間進(jìn)行連線，延長(zhǎng)線與水底相交，目標(biāo)的著底點(diǎn)與延長(zhǎng)線交點(diǎn)所圍成的區(qū)域即為聲波陰影區(qū)，目標(biāo)模型如圖5所示。

圖5 立方體目標(biāo)的陰影區(qū)域Fig.5 The shadow area of a cube target

3.2 多波束合成孔徑聲吶成像算法

多波束合成孔徑聲吶成像算法原理是將SAS逐點(diǎn)成像算法與波束形成算法相結(jié)合，經(jīng)合成孔徑技術(shù)處理后可得到目標(biāo)所在的航跡向坐標(biāo)和斜距兩個(gè)物理量，波束形成技術(shù)在空間預(yù)成多個(gè)波束，將空間劃分為不同的波束角度，根據(jù)目標(biāo)的斜距和所在波束角度可計(jì)算出目標(biāo)的深度信息，從而對(duì)目標(biāo)實(shí)現(xiàn)三維成像[41]。根據(jù)二維面陣結(jié)構(gòu)推導(dǎo)目標(biāo)到各接收陣元的距離，從而計(jì)算出各接收陣元接收到信號(hào)的時(shí)延差，陣元時(shí)延結(jié)構(gòu)如圖6所示。

圖6 多波束合成孔徑聲吶各位置時(shí)延示意圖Fig.6 Time delay indication of multibeam synthetic aperture sonar

線性調(diào)頻信號(hào)可以提高時(shí)間帶寬積，通過對(duì)載頻線性調(diào)制的方法使其頻譜展寬。線性調(diào)頻信號(hào)可以使聲吶同時(shí)獲得較大的作用距離和距離分辨率，同時(shí)其具有較大的抗干擾能力，因此多波束合成孔徑聲吶采用線性調(diào)頻信號(hào)進(jìn)行合成孔徑聲吶的探測(cè)，處理流程由正交變換、脈沖壓縮、航跡向的合成孔徑處理、距離向的波束形成4個(gè)部分組成。

3.3 多波束合成孔徑聲吶聯(lián)合運(yùn)動(dòng)誤差估計(jì)

多波束合成孔徑聲吶的載體在航行時(shí)受到風(fēng)浪的影響，不可避免地會(huì)發(fā)生運(yùn)動(dòng)軌跡的偏移以及載體自身的搖擺，載體的運(yùn)動(dòng)失配將會(huì)造成圖像的散焦。所以在多波束SAS的研究中運(yùn)動(dòng)誤差的估計(jì)與補(bǔ)償是其實(shí)用化的最大瓶頸，因此需要一種有效并且成本相對(duì)低廉的載體運(yùn)動(dòng)誤差估計(jì)和補(bǔ)償方法[42-44]。

多波束合成孔徑聲吶載體的運(yùn)動(dòng)可由6個(gè)自由度分別表示，各種單自由度運(yùn)動(dòng)估計(jì)算法都是根據(jù)相關(guān)函數(shù)估計(jì)出信號(hào)的時(shí)延，從而對(duì)各自由度的運(yùn)動(dòng)誤差分別估算。但是目標(biāo)到載體的距離是6個(gè)自由度共同作用的結(jié)果，如果各個(gè)自由度的誤差分別做估計(jì)，將給運(yùn)動(dòng)估計(jì)帶來較大的誤差。因此，提出一種根據(jù)多個(gè)強(qiáng)點(diǎn)目標(biāo)的回波數(shù)據(jù)的6個(gè)自由度的聯(lián)合估計(jì)方法，同時(shí)對(duì)6個(gè)自由度的運(yùn)動(dòng)偏差做出估計(jì)，信號(hào)模型如圖7所示。

選擇基陣的3個(gè)頂點(diǎn)上的陣元，記為A0(x0,y0,z0)，B0(x0,y0,z0)，C0(x0,y0,z0)。然后根據(jù)陣元到目標(biāo)點(diǎn)的距離計(jì)算出O、P、Q3點(diǎn)坐標(biāo)，根據(jù)基陣在S1位置接收到的回波和求解出的O、P、Q3個(gè)點(diǎn)的坐標(biāo)來計(jì)算陣元A1，B1，C1的位置，即可得出此時(shí)載體的運(yùn)動(dòng)誤差。對(duì)估計(jì)出的運(yùn)動(dòng)姿態(tài)誤差進(jìn)行算法補(bǔ)償，即可得到更為清晰的聲吶圖像。

圖7 多波束合成孔徑載體運(yùn)動(dòng)失配Fig.7 Motion mismatch of multibeam synthetic aperture sonar

4 多波束合成孔徑聲吶試驗(yàn)研究

為了驗(yàn)證多波束合成孔徑算法的有效性，開展了基于二維面陣的多波束合成孔徑聲吶試驗(yàn)研究，通過水池航車走航試驗(yàn)，進(jìn)行了不同目標(biāo)的探測(cè)試驗(yàn)并與常規(guī)多波束測(cè)深系統(tǒng)成像結(jié)果作出對(duì)比，試驗(yàn)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖如圖8所示。

首先進(jìn)行了邊長(zhǎng)30 cm方塊目標(biāo)的探測(cè)試驗(yàn)，觀察目標(biāo)成像結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)，直接使用常規(guī)多波束成像算法時(shí)，由于受到波束腳印擴(kuò)展的影響，目標(biāo)尺寸發(fā)生了明顯的增大，成像結(jié)果不能反映出探測(cè)目標(biāo)的真實(shí)尺寸。經(jīng)多波束合成孔徑算法處理后，可以觀察到探測(cè)目標(biāo)的分辨率較常規(guī)多波束測(cè)深聲吶有明顯提高，并且目標(biāo)回波強(qiáng)度也獲得了顯著的增強(qiáng)。其后又進(jìn)行了直徑13 cm的雙球目標(biāo)探測(cè)實(shí)驗(yàn)，經(jīng)多波束合成孔徑算法處理后可以發(fā)現(xiàn)，雙球目標(biāo)能夠明顯的被區(qū)分開，可見該算法對(duì)相鄰小目標(biāo)也具有較好的分辨能力。由以上試驗(yàn)可以證明，多波束合成孔徑算法能夠有效地增強(qiáng)目標(biāo)回波強(qiáng)度，提升目標(biāo)的分辨能力，方塊目標(biāo)成像對(duì)比圖如圖9所示，雙球目標(biāo)成像效果如圖10所示。

圖8 多波束合成孔徑聲吶試驗(yàn)系統(tǒng)示意圖Fig.8 Experimental system of multibeam synthetic aperture sonar

5 結(jié)論與展望

多波束合成孔徑聲吶技術(shù)結(jié)合了多波束測(cè)深技術(shù)與合成孔徑技術(shù)的優(yōu)勢(shì)，能夠通過載體運(yùn)動(dòng)在航跡向上虛擬合成較大的基陣孔徑，既可以在航跡向上獲取較高的分辨率，用于對(duì)地形地貌的全覆蓋測(cè)量，還可以在距離向上通過波束形成確定目標(biāo)所處方位，并可以精確地測(cè)量出目標(biāo)的深度信息，對(duì)目標(biāo)進(jìn)行三維成像。通過對(duì)多波束合成孔徑聲吶關(guān)鍵技術(shù)的研究和水池試驗(yàn)的多種目標(biāo)探測(cè)試驗(yàn)，初步驗(yàn)證了多波束合成孔徑探測(cè)機(jī)理的有效性。通過與常規(guī)多波束成像算法的對(duì)比，證明了多波束合成孔徑技術(shù)具有提升水下目標(biāo)分辨能力的潛力。

多波束合成孔徑技術(shù)的發(fā)展，緊隨著多波束測(cè)深技術(shù)和合成孔徑技術(shù)的發(fā)展趨勢(shì)，代表了多波束測(cè)深聲吶未來的一個(gè)重要發(fā)展方向，將會(huì)在水下小目標(biāo)探測(cè)領(lǐng)域發(fā)揮重要的作用，是一種具有廣闊應(yīng)用前景的新穎探測(cè)技術(shù)。對(duì)于多波束合成孔徑聲吶技術(shù)的研究還有很多的工作需要開展，更快速的成像算法是多波束合成孔徑聲吶系統(tǒng)實(shí)用化的必要保障，尋找消除運(yùn)動(dòng)姿態(tài)估計(jì)累積誤差的濾波方法能夠有效地提高成像質(zhì)量，復(fù)雜環(huán)境下的目標(biāo)成像試驗(yàn)?zāi)軌蚋鎸?shí)地反映算法的有效性，這些都將是未來研究工作的重點(diǎn)方向。

圖9 方塊目標(biāo)成像效果對(duì)比圖Fig.9 Imaging contrast effect of cube target

圖10 雙球目標(biāo)成像效果圖Fig.10 Imaging contrast effect of dual ball target

[1] 李海森, 周天, 徐超. 多波束測(cè)深聲納技術(shù)研究新進(jìn)展[J]. 聲學(xué)技術(shù), 2013, 32(2): 73-80.

LI Haisen, ZHOU Tian, XU Chao. New Developments on the Technology of Multi-beam Bathymetric Sonar[J]. Technical Acoustics, 2013, 32(2): 73-80.

[2] 周天, 歐陽永忠, 李海森. 淺水多波束測(cè)深聲納關(guān)鍵技術(shù)剖析[J]. 海洋測(cè)繪, 2016, 36(3): 1-6.

ZHOU Tian, OUYANG Yongzhong, LI Haisen. Key Technologies of Shallow Water Multibeam Bathymetric Sonar[J]. Hydrographic Surveying and Charting, 2016, 36(3): 1-6.

[3] 王曉峰. 成像聲納波束形成新技術(shù)研究[D]. 哈爾濱: 哈爾濱工程大學(xué), 2011.

WANG Xiaofeng. The Study of the Beam Forming New Technologies for Imaging Sonar[D]. Harbin: Harbin Engineering University, 2011.

[4] 周天, 李海森, 朱建軍, 等. 利用多角度海底反向散射信號(hào)進(jìn)行地聲參數(shù)估計(jì)[J]. 物理學(xué)報(bào), 2014, 63(8): 084302.

ZHOU Tian, LI Haisen, ZHU Jianjun, et al. A Geoacoustic Estimation Scheme Based on Bottom Backscatter Signals from Multiple Angles[J]. Acta Physica Sinica, 2014, 63(8): 084302.

[5] 勇俊. 基于二維成像聲納的水下運(yùn)動(dòng)目標(biāo)定位技術(shù)研究[D]. 哈爾濱: 哈爾濱工程大學(xué), 2012.

YONG Jun. Research on Positioning Techniques of the Underwater Moving Target Track Based on Two-dimensional Imaging Sonar[D]. Harbin: Harbin Engineering University, 2012.

[6] SAEBO T O, CALLOW H J, HANSEN R E, et al. Bathymetric Capabilities of the HISAS Interferometric Synthetic Aperture Sonar[M]∥Proceedings of Oceans 2007. Vancouver, BC, Canada: IEEE, 2007: 1-10.

[7] BLOMBERG A E A, NILSEN C C, AUSTENG A, et al. Adaptive Sonar Imaging Using Aperture Coherence[J]. IEEE Journal of Oceanic Engineering, 2013, 38(1): 98-108.

[8] 丁繼勝, 董立峰, 唐秋華, 等. 高分辨率多波束聲納系統(tǒng)海底目標(biāo)物檢測(cè)技術(shù)[J]. 海洋測(cè)繪, 2014, 34(5): 62-64, 71.

DING Jisheng, DONG Lifeng, TANG Qiuhua, et al. Detection Technology of Underwater Target Based on High-resolution Multibeam Sonar System[J]. Hydrographic Surveying and Charting, 2014, 34(5): 62-64, 71.

[9] 楊敏, 宋士林, 徐棟, 等. 合成孔徑聲納技術(shù)以及在海底探測(cè)中的應(yīng)用研究[J]. 海洋技術(shù)學(xué)報(bào), 2016, 35(2): 51-55.

YANG Min, SONG Shilin, XU Dong, et al. Research on the Synthetic Aperture Sonar Technology and Its Application in Seafloor Exploration[J]. Journal of Ocean Technology, 2016, 35(2): 51-55.

[10] DU Weidong, ZHOU Tian, LI Haisen, et al. ADOS-CFAR Algorithm for Multibeam Seafloor Terrain Detection[J]. International Journal of Distributed Sensor Networks, 2016, 12(8): 1719237.

[11] KO?NNECKE S. The new Atlas Fansweep 30 Coastal: A Tool for Efficient and Reliable Hydrographic Survey[C]∥Proceedings of the 25th International Conference on Offshore Mechanics and Arctic Engineering. Hamburg, Germany: ASME, 2006: 257-261.

[12] 周天, 李海森, 么彬, 等. 具有超寬覆蓋指向性的多線陣組合聲基陣: 中國(guó), CN101149434A[P]. 2008-03-26.

ZHOU Tian, LI Haisen, YAO Bin, et al. Multiple Linear Array Combined Acoustic Array With Super Broad Cover Directivity: China, CN101149434A[P]. 2008-03-26.

[13] 李海森, 李珊, 周天. 基于空間平滑的多波束測(cè)深聲納相干分布源方位估計(jì)[J]. 振動(dòng)與沖擊, 2014, 33(4): 138-142.

LI Haisen, LI Shan, ZHOU Tian. DOA Estimation Based on Spatial Smoothing for Multi-beam Bathymetric Sonar Coherent Distributed Sources[J]. Journal of Vibration and Shock, 2014, 33(4): 138-142.

[14] YANG T C. Source Depth Estimation Based on Synthetic Aperture Beamfoming for a Moving Source[J]. The Journal of the Acoustical Society of America, 2015, 138(3): 1678-1686.

[15] 周天, 朱志德, 李海森, 等. 多子陣幅度-相位聯(lián)合檢測(cè)法在多波束測(cè)深系統(tǒng)中的應(yīng)用[J]. 海洋測(cè)繪, 2004, 24(4): 7-10.

ZHOU Tian, ZHU Zhide, LI Haisen, et al. The Application of Multi-subarray Amplitude-phase United Detection Method in Multi-beam Bathymetry System[J]. Hydrographic Surveying and Charting, 2004, 24(4): 7-10.

[16] YANG Yuchun, JIAO Junsheng. Phase Difference Technology Apply to the Sounding of Broadband Multi-beam Bathymetry Sonar[C]∥Proceedings of the 2016 IEEE/OES China Ocean Acoustics (COA). Harbin, China: IEEE, 2016: 1-6.

[17] 李海森, 魯東, 周天. 基于FPGA的多波束實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)聚焦波束形成方法[J]. 振動(dòng)與沖擊, 2014, 33(3): 83-88.

LI Haisen, LU Dong, ZHOU Tian. Multi-beam Real-time Dynamic Focused Beam-forming Method Based on FPGA[J]. Journal of Vibration and Shock, 2014, 33(3): 83-88.

[18] 陽凡林, 盧秀山, 李家彪, 等. 多波束勘測(cè)運(yùn)動(dòng)傳感器偏移的改正方法[J]. 武漢大學(xué)學(xué)報(bào)(信息科學(xué)版), 2010, 35(7): 816-820.

YANG Fanlin, LU Xiushan, LI Jiabiao, et al. Correction of Imperfect Alignment of MRU for Multibeam Bathymetry Data[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2010, 35(7): 816-820.

[19] LANZONI J C, WEBER T C. High-Resolution Calibration of a Multibeam Echo Sounder[C]∥Proceedings of the Oceans 2010 MTS/IEEE Seattle. Seattle, WA: IEEE, 2010: 1-7.

[20] WALSH G M. Final Report, Feasibility Study: Synthetic Aperture Array Techniques for high Resolution Ocean Bottom Mapping[M]. New York: [s.n.], 1967: 851498.

[21] HAYES M P, GOUGH P T. Synthetic Aperture Sonar: A Review of Current Status[J]. IEEE Journal of Oceanic Engineering, 2009, 34(3): 207-224.

[22] BONNETT B C. A Multi-Channel Front-end for Synthetic Aperture Sonar[D]. Canterbury: University of Canterbury, 2010: 7-8.

[23] 張春華, 劉紀(jì)元. 合成孔徑聲納成像及其研究進(jìn)展[J]. 物理, 2006, 35(5): 408-413.

ZHANG Chunhua LIU Jiyuan. Synthetic Aperture Sonar Imaging and Its Developments[J]. Physics, 2006, 35(5): 408-413.

[24] S?B? T O, LANGLI B. Comparison of EM 3000 Multibeam Echo Sounder and HISAS 1030 Interferometric Synthetic Aperture Sonar for Seafloor Mapping[C]∥Proceedings of ECUA.[S.L.]:[s.n.], 2010: 451-461.

[25] BELLETTINI A, PINTO M A. Theoretical Accuracy of Synthetic Aperture Sonar Micronavigation Using a Displaced Phase-center Antenna[J]. IEEE Journal of Oceanic Engineering, 2002, 27(4): 780-789.

[26] DEL RIO VERA J, COIRAS E, GROEN J, et al. Automatic Target Recognition in Synthetic Aperture Sonar Images Based on Geometrical Feature Extraction[J]. EURASIP Journal on Advances in Signal Processing, 2009, 2009:

109438.

[27] LOPERA O. Combining Despeckling and Segmentation Techniques to Facilitate Detection and Identification of Seafloor Targets[C]∥ Proceedings of the Oceans12. Santander, Spain: In Oceans, 2012: 1-4.

[28] XU Kui, ZHONG Heping, HUANG Pan. A Fast Speckle Reduction Algorithm Based on GPU for Synthetic Aperture Sonar[J]. International Journal of Multimedia and Ubiquitous Engineering, 2016, 11(3): 179-186.

[29] 范乃強(qiáng), 王英民, 陶林偉. 基于二次距離壓縮的合成孔徑聲納改進(jìn)距離-多普勒算法[J]. 西北工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào), 2016, 34(2): 201-207.

FAN Naiqiang, WANG Yingmin, TAO Linwei. Improved Range-Doppler Algorithm for Processing Synthetic Aperture Sonar Data Based on Secondary Range Compression[J]. Journal of Northwestern Polytechnical University, 2016, 34(2): 201-207.

[30] PAN Xiang, CHEN Qing, XU Wen, et al. Shallow-water Wideband Low-frequency Synthetic Aperture Sonar for an Autonomous Underwater Vehicle[J]. Ocean Engineering, 2016, 118: 117-129.

[31] LOPERA O, DUPONT Y. Automated Target Recognition with SAS: Shadow and Highlight-based Classification[C]∥Proceedings of the 2012 Oceans. Hampton Roads, VA: IEEE, 2012: 1-5.

[32] BAMLER R. A Comparison of Range-doppler and Wavenumber Domain SAR Focusing Algorithms[J]. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 1992, 30(4): 706-713.

[33] JAKOWATZ JR C V, WAHL D E, EICHEL P H, et al. Spotlight-Mode Synthetic Aperture Radar: A Signal Processing Approach[M]. Boston: Kluwer Academic Publishers, 1996.

[34] LEGRIS M, JEAN F. Comparison between DPCA Algorithm and Inertial Navigation on the Ixsea Shadows SAS[C]∥Proceedings of OCEANS 2007-Europe. Aberdeen: IEEE, 2007: 1-6.

[35] SAWA T. Synthetic Aperture Processing System and Synthetic Aperture Processing Method: Japan, EP20080721583[P].2010-12-01.

[36] http:∥www.shallowsurvey2015.org/SS2015_Session01_Kongsberg.

[37] 徐劍. 多波束合成孔徑聲納模型仿真與成像技術(shù)研究[D]. 哈爾濱: 哈爾濱工程大學(xué), 2014.

XU Jian. Research for Model Construction and Imaging Technology Based on Multi-beam Synthetic Aperture Sonar[D]. Harbin: Harbin Engineering University, 2014.

[38] SUN Wei, ZHOU Tian, WANG Xiaojing, et al. Study of Multibeam Synthetic Aperture Interferometric Imaging Algorithm[M]∥YANG L, ZHAO M. International Industrial Informatics and Computer Engineering Conference (IIICEC 2015). Xi’an, Shaanxi, China: Atlantis Press, 2015: 1543-1546.

[39] 周天, 李海森, 徐劍, 等. 用于多波束合成孔徑聲納的組合聲基陣: 中國(guó), CN101907707A[P]. 2010-12-08.

ZHOU Tian, LI Haisen, XU Jian, et al. Combined Acoustic Array for Multi-Beam Synthetic Aperture Sonar: China, CN101907707A[P]. 2010-12-08.

[40] 劉維, 張春華, 劉紀(jì)元. 合成孔徑聲納三維數(shù)據(jù)仿真研究[J]. 系統(tǒng)仿真學(xué)報(bào), 2008, 20(14): 3838-3841.

LIU Wei, ZHANG Chunhua, LIU Jiyuan. Research on Synthetic Aperture Sonar 3D Data Simulation[J]. Journal of System Simulation, 2008, 20(14): 3838-3841.

[41] 范旻. SAS中正側(cè)視CS成像算法及其基于斜視角的改進(jìn)研究[D]. 昆明: 云南大學(xué), 2014.

[42] COOK D A, CHRISTOFF J T, FERNANDEZ J E. Motion Compensation of AUV-based Synthetic Aperture Sonar[C]∥Proceedings of Oceans 2003. San Diego, CA: IEEE, 2003, 4: 2143-2148.

[43] 姜南, 孫大軍, 田坦. 基于時(shí)延和相位估計(jì)的合成孔徑聲納運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償研究[J]. 聲學(xué)學(xué)報(bào), 2003, 28(5): 434-438.

JIANG Nan, SUN Dajun, TIAN Tan. A Study on SAS Movement Compensation Based on Time Delay and Phase Estimation[J]. Acta Acustica, 2003, 28(5): 434-438.

[44] HUNTER A J, DUGELAY S, FOX W L J. Repeat-Pass Synthetic Aperture Sonar Micronavigation Using Redundant Phase Center Arrays[J]. IEEE Journal of Oceanic Engineering, 2016,41(4): 820-830. DOI: 10.1109/JOE.2016.2524498.

(責(zé)任編輯：陳品馨)

Technical Progress in Research of Multibeam Synthetic Aperture Sonar

LI Haisen1,2,WEI Bo1,2,DU Weidong1,2

1. Acoustic Science and Technology Laboratory, Harbin Engineering University, Harbin 150001,China; 2. College of Underwater Acoustic Engineering, Harbin Engineering University, Harbin 150001,China

Recently, detailed underwater target detection and imaging sonar technology has become a research hotpot with the urgent need of marine research. Multibeam synthetic aperture sonar technology has been proposed combining the both technological advantages in this paper, owing to the emphatically analyses of the technology trends of multibeam bathymetric sonar and synthetic aperture sonar. The research progress in the key technologies of multibeam synthetic aperture sonar has been discussed in this paper, the effectiveness of multibeam synthetic aperture sonar detection mechanism is preliminary verified by the experiments. The potential that the multibeam synthetic aperture technique can effectively enhance the underwater target resolution has aslo been proved through the contrast experiment.

MbSAS; target simulation; motion error estimation; technology trends

LI Haisen(1962—)，male,professor,PhD supervisor,majors in underwater target detection and location.

DU Weidong

李海森，魏波，杜偉東.多波束合成孔徑聲吶技術(shù)研究進(jìn)展[J].測(cè)繪學(xué)報(bào)，2017,46(10)：1760-1769.

10.11947/j.AGCS.2017.20170410.

LI Haisen,WEI Bo,DU Weidong.Technical Progress in Research of Multibeam Synthetic Aperture Sonar[J]. Acta Geodaetica et Cartographica Sinica,2017,46(10):1760-1769. DOI:10.11947/j.AGCS.2017.20170410.

P227

A

1001-1595(2017)10-1760-10

2017-06-20

修回日期： 2017-09-12

李海森(1962—)，男，教授，博士生導(dǎo)師，研究方向?yàn)樗履繕?biāo)探測(cè)與定位。

杜偉東

E-mail： dwd361@163.com