李海森，魏 波，杜偉東

1. 哈爾濱工程大學(xué)水聲技術(shù)重點實驗室，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)重點實驗室，哈爾濱 150001； 2. 哈爾濱工程大學(xué)水聲工程學(xué)院，哈爾濱 150001

隨著近年人們對海洋科學(xué)研究的迫切需要，水下目標精細探測與成像聲吶技術(shù)逐步成為國內(nèi)外研究的熱點。本文重點分析了國內(nèi)外主流多波束測深聲吶技術(shù)與合成孔徑技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀和趨勢，并結(jié)合二者技術(shù)優(yōu)勢提出了一種多波束合成孔徑聲吶探測機理。研究討論了多波束合成孔徑聲吶關(guān)鍵技術(shù)的研究進展，通過試驗，初步驗證了其探測機理的有效性和提升水下目標分辨能力的潛力。

多波束合成孔徑；目標仿真；運動誤差估計；技術(shù)發(fā)展趨勢

近年來，隨著現(xiàn)代水聲信號處理技術(shù)和水聲換能器技術(shù)的大幅度進步，水下目標精細探測和成像聲吶技術(shù)已然成為了國內(nèi)外研究的熱點，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、海底地形地貌測繪、水下物體探測等海洋工程領(lǐng)域；在軍事上，高隱蔽性水下軍事小目標(如軍用無人潛器、魚雷、水雷、蛙人等)的探測與識別、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精細探測和成像聲吶技術(shù)[2-4]。目前國內(nèi)外已有多種先進的成像聲吶技術(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水下拖體進行工作，其設(shè)備安裝簡單、目標橫向分辨率較高，可以借助陰影對目標進行識別判斷[5]。但是，由于其探測機理制約不容易獲得精確海底深度，并且測量垂底區(qū)域存在縫隙，需要單獨的聲吶設(shè)備或者方法進行補隙[6-7]。多波束測深聲吶能較精確地測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]，然而多波束測深聲吶波束腳印隨著深度增加而擴大，對遠距離情況下的目標探測分辨率較低，對小目標的探測更為困難。合成孔徑聲吶(synthetic aperture sonar,SAS)使用小孔徑的聲吶換能器陣，通過運動形成虛擬大孔徑的方法，來獲取更高的航跡向分辨率。相比于實孔徑聲吶，SAS最突出的優(yōu)勢是航跡向分辨率與作用距離、信號的頻率無關(guān)[9]。然而，現(xiàn)階段對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，因此同樣存在測深精度不佳和垂底探測縫隙等局限性。

綜上，迫切需要一種水下目標精細探測和成像聲吶技術(shù)以滿足對水下小目標探測能力的需求。為此本文將多波束測深聲吶技術(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)機理，理論分析和試驗皆證明其可以獲得與目標作用距離及發(fā)射信號頻率無關(guān)的航跡向高分辨力，且可以精確測深和垂底區(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)是一種將多波束測深技術(shù)和合成孔徑技術(shù)相結(jié)合的新型水下目標成像技術(shù)，通過載體運動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，用于對地形地貌的全覆蓋測量，還可以在距離向上通過波束形成確定目標所處方位，最終可以精確地測量出目標的深度信息，對目標進行三維成像。多波束合成孔徑技術(shù)的發(fā)展，緊隨著多波束測深技術(shù)和合成孔徑技術(shù)的發(fā)展趨勢，結(jié)合二者技術(shù)優(yōu)勢，實現(xiàn)水下目標的精細探測。

1.1 多波束測深聲吶技術(shù)現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢

多波束測深技術(shù)是隨著現(xiàn)代水聲、電子、計算機、信號處理技術(shù)的進步而發(fā)展起來的，至今多波束測深技術(shù)的研究已經(jīng)經(jīng)歷了半個多世紀的發(fā)展，逐漸地形成了各種功能的實用化商業(yè)聲吶產(chǎn)品。聲吶系統(tǒng)供應(yīng)商根據(jù)不同測量水深范圍發(fā)展系列化的測深儀器，分為淺水、中水、深水多波束3類；按照搭載常規(guī)測量船只、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深系統(tǒng)的應(yīng)用領(lǐng)域；從探測對象不同可以分為水面探測、水體探測和水底探測型；按照采用的測深信號處理算法不同又分為幅度檢測法和相位檢測法。概括起來，現(xiàn)階段多波束測深技術(shù)的主要發(fā)展趨勢是朝向超寬覆蓋、小水深測量、運動姿態(tài)穩(wěn)定、精細化測量等方向發(fā)展。

1.1.1 超寬覆蓋

限制多波束測深系統(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)波束回波到達時間檢測的有效性[10]。針對此問題，國內(nèi)外研究者主要從換能器基陣陣型設(shè)計和信號處理方法兩個方面展開研究。

在換能器設(shè)計方面，通過陣型設(shè)計可以提高發(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)波束的測深精度[11-12]。在信號處理方面，主要的研究趨勢是研究分辨率更高的算法，提升深度測量精度，主要有3種技術(shù)途徑：第1種是利用信號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DOA分辨能力超過瑞利限[13-14]，如多重信號特征法、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時間估計方法，如多子陣幅度-相位聯(lián)合檢測法等[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 小水深測量

多波束測深系統(tǒng)不但需要對遠處目標進行探測，同時還需要對小水深情況下的目標進行精細化探測，這就需要對近場環(huán)境下的目標回波按照球面波假設(shè)進行波束形成。雖然近場聚焦波束形成算法的基本原理比較簡單，但其運算過程非常復(fù)雜，實時實現(xiàn)難度較高，淺水多波束實時動態(tài)聚焦方面的研究是小水深測量的基本技術(shù)保障[17]。

1.1.3 運動姿態(tài)穩(wěn)定與補償

多波束測深系統(tǒng)的載體在航行過程中不可避免地受到風浪的影響，因此對于載體的運動姿態(tài)穩(wěn)定研究是提高多波束測量精度的另一個熱門方向。載體運動過程中需要通過姿態(tài)傳感器設(shè)備實時記錄載體運動姿態(tài)，通過算法進行姿態(tài)補償，從而得到高精細度的測量圖像。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應(yīng)的波束角度，包括接收橫搖補償、發(fā)射縱搖補償、航行艏向補償?shù)燃夹g(shù)[18]。

1.1.4 精細化測量

隨著多波束測深技術(shù)的不斷發(fā)展，研究者們希望通過多波束測深系統(tǒng)得到更為精細的測量結(jié)果，因此研究的方向主要集中于距離向精細測量、水平向精細測量、航跡向精確測量3個方面。距離向的精細度主要取決于系統(tǒng)的采樣頻率，采樣頻率越高則對回波到達時間的估計越精細，同時LFM信號的匹配濾波技術(shù)也能夠提升信號的處理增益和時間分辨能力。水平向的精細測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的測繪條帶[19]。航跡向精確測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，目標分辨能力不夠，需要一種新的探測機理有效地提升系統(tǒng)的航跡向分辨率。結(jié)合了多波束測深技術(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)用到對海底小目標如錨雷等進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)由實驗室走到了外場，更多的理論驗證樣機和海洋試驗出現(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，普遍需要單獨使用多波束測深聲吶或者成像聲吶進行補隙，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主要集中在目標回波模擬[26-27]、合成孔徑成像算法[28-29]、載體運動姿態(tài)補償?shù)确矫鎇30]。

1.2.1 目標回波仿真

由于水下目標探測外場試驗條件復(fù)雜，不可控因素多成本高，需要進行大量理論仿真研究，比如目標回波模擬以代替部分外場試驗，然而目標回波模擬是一項相當復(fù)雜的工作。目前國內(nèi)外很多專業(yè)機構(gòu)已經(jīng)展開了相關(guān)的研究并取得了相應(yīng)的進展，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的時延信息求解出目標與收發(fā)換能器之間的距離，進而推導(dǎo)出目標的所在位置。常見的算法有：時域延時求和算法、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)出各陣元與目標之間的時延差，并提出實用的成像算法是合成孔徑技術(shù)的研究熱點。

1.2.3 載體運動姿態(tài)補償

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

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，最先見于文獻的是2001年日本的研究人員在SeaBeam 2000多波束測深聲吶的基礎(chǔ)上使用了合成孔徑的算法，得到了很好的探測效果。2002年美國研究者向美國專利局申請了多波束合成孔徑聲吶的發(fā)明專利申請，在國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，國際上未有該機構(gòu)研究者利用多波束測深聲吶進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淺水多波束測深系統(tǒng)數(shù)據(jù)，進行合成孔徑算法處理，并將結(jié)果與多波束測深聲吶結(jié)果進行對比。對比結(jié)果表明，經(jīng)合成孔徑算法處理后，能夠得到更為精細的水下地形圖像，該公司將這套系統(tǒng)稱為HISAS 2040，這也是國外目前為止見到的最新利用多波束聲吶數(shù)據(jù)進行合成孔徑算法處理的實例[36]。

哈爾濱工程大學(xué)通過對側(cè)掃合成孔徑聲吶的研究后在國內(nèi)率先提出多波束合成孔徑聲吶的概念，并獨立開展了利用現(xiàn)有基于單線陣的國產(chǎn)多波束測深系統(tǒng)進行試驗，證明了多波束合成孔徑聲吶的可行性，相較于傳統(tǒng)多波束測深系統(tǒng)分辨率具有顯著提高，并且能夠一次測繪得到全覆蓋測繪的結(jié)果，對目標的深度信息、航跡向坐標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機理研究，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深聲吶的基本模型提出了一種多波束合成孔徑聲吶測量模型，能夠一次性地完成測繪區(qū)的全覆蓋測繪，不需要額外進行補隙，同時多波束合成孔徑聲吶能夠通過距離向的波束形成，得到目標回波方向，從而解算出目標的深度，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多次照射到目標，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

多波束測深聲吶多采用Mill’s交叉的“T”型換能器結(jié)構(gòu)，但是當多個目標的斜距相同時，柵瓣會使成像模糊，尤其在對大面積水底地形進行測量時影響顯著。在實際的測量中，受到探測機理的限制，側(cè)掃式合成孔徑聲吶測量效率將非常低。在SAS系統(tǒng)中，常采用的方法是在航向使用多個接收陣列，即多子陣SAS，可以有效地提高測量效率，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)階段多波束測深技術(shù)的主要發(fā)展趨勢是朝向小水深測量、運動姿態(tài)穩(wěn)定、精細化測量等方向發(fā)展，而合成孔徑聲吶的研究熱點主要集中在目標回波模擬、合成孔徑成像算法、載體運動姿態(tài)補償?shù)确矫?。通過對比研究可以發(fā)現(xiàn)，二者研究的共同熱點方向在于：利用復(fù)雜的探測信號形式，得到更好的回波信噪比和更精確的波達時間分辨力；利用更好的聚焦波束形成技術(shù)，實現(xiàn)對近距離目標的精細探測； 對載體運動姿態(tài)進行有效的補償，得到質(zhì)量更高的聲吶圖像；利用新的探測機理，獲得更高的目標分辨力。因此，針對多波束合成孔徑聲吶新機理開展了如下關(guān)鍵技術(shù)的研究。

3.1 合成孔徑聲吶目標仿真

目標回波仿真是多波束合成孔徑聲吶技術(shù)研究的基礎(chǔ)，基于聲吶運動模型的目標回波模型仿真結(jié)果對于多波束合成孔徑聲吶成像算法以及運動補償算法的研究會有很大的促進作用。目標的三維仿真模型包括聲吶的運動模型、目標的回波模型、目標的陰影模型等，利用抗干擾能力較強、距離分辨力高的線性調(diào)頻信號進行目標探測研究。

3.1.1 聲吶的運動模型

多波束合成孔徑聲吶的基本運動模型如圖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，記載體運動方向為y軸方向，接收線陣所在的橫向為x軸方向。計算得到聲吶接收陣在不同時刻接收到的信號的時延，對于多個目標點可以分別得到各個點的回波，然后將回波進行疊加，即可得到目標信號仿真數(shù)據(jù)。

3.1.2 目標回波仿真

假設(shè)探測面目標或者體目標時，采用點目標重構(gòu)法[40]，將目標分解為一個個單獨的點目標。以正方體為例，首先對目標體以固定間距進行切線分解，將目標分解成眾多小塊，然后利用體表面各條切線的交點來構(gòu)造點目標，完成整個目標分解。將體目標分解為點目標，求出各個點目標的回波并進行疊加，可將疊加后的目標回波視為面目標或者體目標的回波，目標模型如圖4所示。

圖4 目標模型分解示意圖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動時，發(fā)射的聲波束照射到物體，由于物體的遮擋會在物體的后方形成陰影，在接收基陣與仿真目標之間進行連線，延長線與水底相交，目標的著底點與延長線交點所圍成的區(qū)域即為聲波陰影區(qū)，目標模型如圖5所示。

圖5 立方體目標的陰影區(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)處理后可得到目標所在的航跡向坐標和斜距兩個物理量，波束形成技術(shù)在空間預(yù)成多個波束，將空間劃分為不同的波束角度，根據(jù)目標的斜距和所在波束角度可計算出目標的深度信息，從而對目標實現(xiàn)三維成像[41]。根據(jù)二維面陣結(jié)構(gòu)推導(dǎo)目標到各接收陣元的距離，從而計算出各接收陣元接收到信號的時延差，陣元時延結(jié)構(gòu)如圖6所示。

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

線性調(diào)頻信號可以提高時間帶寬積，通過對載頻線性調(diào)制的方法使其頻譜展寬。線性調(diào)頻信號可以使聲吶同時獲得較大的作用距離和距離分辨率，同時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)頻信號進行合成孔徑聲吶的探測，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個部分組成。

3.3 多波束合成孔徑聲吶聯(lián)合運動誤差估計

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

多波束合成孔徑聲吶載體的運動可由6個自由度分別表示，各種單自由度運動估計算法都是根據(jù)相關(guān)函數(shù)估計出信號的時延，從而對各自由度的運動誤差分別估算。但是目標到載體的距離是6個自由度共同作用的結(jié)果，如果各個自由度的誤差分別做估計，將給運動估計帶來較大的誤差。因此，提出一種根據(jù)多個強點目標的回波數(shù)據(jù)的6個自由度的聯(lián)合估計方法，同時對6個自由度的運動偏差做出估計，信號模型如圖7所示。

選擇基陣的3個頂點上的陣元，記為A0(x0,y0,z0)，B0(x0,y0,z0)，C0(x0,y0,z0)。然后根據(jù)陣元到目標點的距離計算出O、P、Q3點坐標，根據(jù)基陣在S1位置接收到的回波和求解出的O、P、Q3個點的坐標來計算陣元A1，B1，C1的位置，即可得出此時載體的運動誤差。對估計出的運動姿態(tài)誤差進行算法補償，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動失配Fig.7 Motion mismatch of multibeam synthetic aperture sonar

4 多波束合成孔徑聲吶試驗研究

為了驗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研究，通過水池航車走航試驗，進行了不同目標的探測試驗并與常規(guī)多波束測深系統(tǒng)成像結(jié)果作出對比，試驗系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖如圖8所示。

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

圖8 多波束合成孔徑聲吶試驗系統(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)合了多波束測深技術(shù)與合成孔徑技術(shù)的優(yōu)勢，能夠通過載體運動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，用于對地形地貌的全覆蓋測量，還可以在距離向上通過波束形成確定目標所處方位，并可以精確地測量出目標的深度信息，對目標進行三維成像。通過對多波束合成孔徑聲吶關(guān)鍵技術(shù)的研究和水池試驗的多種目標探測試驗，初步驗證了多波束合成孔徑探測機理的有效性。通過與常規(guī)多波束成像算法的對比，證明了多波束合成孔徑技術(shù)具有提升水下目標分辨能力的潛力。

多波束合成孔徑技術(shù)的發(fā)展，緊隨著多波束測深技術(shù)和合成孔徑技術(shù)的發(fā)展趨勢，代表了多波束測深聲吶未來的一個重要發(fā)展方向，將會在水下小目標探測領(lǐng)域發(fā)揮重要的作用，是一種具有廣闊應(yīng)用前景的新穎探測技術(shù)。對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)實用化的必要保障，尋找消除運動姿態(tài)估計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)境下的目標成像試驗?zāi)軌蚋鎸嵉胤从乘惴ǖ挠行?，這些都將是未來研究工作的重點方向。

圖9 方塊目標成像效果對比圖Fig.9 Imaging contrast effect of cube target

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

[1] 李海森, 周天, 徐超. 多波束測深聲納技術(shù)研究新進展[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. 淺水多波束測深聲納關(guān)鍵技術(shù)剖析[J]. 海洋測繪, 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進行地聲參數(shù)估計[J]. 物理學(xué)報, 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動目標定位技術(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)海底目標物檢測技術(shù)[J]. 海洋測繪, 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)以及在海底探測中的應(yīng)用研究[J]. 海洋技術(shù)學(xué)報, 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, 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深聲納相干分布源方位估計[J]. 振動與沖擊, 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)合檢測法在多波束測深系統(tǒng)中的應(yīng)用[J]. 海洋測繪, 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的多波束實時動態(tài)聚焦波束形成方法[J]. 振動與沖擊, 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. 多波束勘測運動傳感器偏移的改正方法[J]. 武漢大學(xué)學(xué)報(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, 劉紀元. 合成孔徑聲納成像及其研究進展[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, 王英民, 陶林偉. 基于二次距離壓縮的合成孔徑聲納改進距離-多普勒算法[J]. 西北工業(yè)大學(xué)學(xué)報, 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, 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, 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. 基于時延和相位估計的合成孔徑聲納運動補償研究[J]. 聲學(xué)學(xué)報, 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)研究進展[J].測繪學(xué)報，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，研究方向為水下目標探測與定位。

杜偉東

E-mail： dwd361@163.com