湯濤林，吳陳波，李國棟，劉 晃

(1 中國水產(chǎn)科學(xué)研究院漁業(yè)機械儀器研究所,上海 200092；2 青島海洋科學(xué)與技術(shù)試點國家實驗室深藍(lán)漁業(yè)工程聯(lián)合實驗室,山東 青島 266000)

在魚類目標(biāo)強度估計時，需要選擇單體的回波信號進行計算，排除由多個目標(biāo)干涉形成的回波。在魚群密度很低的理想情況下，單體回波可以在距離上分割，單體識別很容易實現(xiàn)[1]。但實際上，即使魚群密度較低，魚也不一定均勻分布，可能在某個區(qū)域內(nèi)密度較高[2]而形成回波疊加。多個目標(biāo)形成的干涉回波會對目標(biāo)強度估計精度造成很大的影響[3]，這就需要研究具有良好性能的單體目標(biāo)識別算法。

Foote等[4]提出了用回波幅度范圍和回波脈寬范圍作為單體回波的區(qū)分標(biāo)準(zhǔn)，但不同單體間的回波幅度和尺度差異很大，不能做嚴(yán)格的控制，因此該方法性能有限。Soule等[5]提出使用回波內(nèi)的相位變化作為單體信號的一個區(qū)分標(biāo)準(zhǔn)，后經(jīng)試驗表明，該方法大大提高了單體識別的性能，并一直沿用至今。2015年SIMRAD公司向外發(fā)布新型的寬帶科學(xué)探魚儀EK80，以取代傳統(tǒng)的窄帶探魚儀EK60。EK80使用的是線性調(diào)頻信號(LFM)[6]，相比窄帶探魚儀性能有很大提升[7]。由于LFM信號的頻率是時變的，傳統(tǒng)的基于相位標(biāo)準(zhǔn)差的單體識別方法不再適用。目前，寬帶信號下的單體識別方法和性能研究尚未見文獻報道。

本研究分析了寬帶信號下的單體識別標(biāo)準(zhǔn)，通過構(gòu)建一個試驗平臺，在消聲水池內(nèi)對寬帶信號下的單體識別方法和識別性能進行測試和驗證。

1 材料與方法

1.1 寬帶探測信號

傳統(tǒng)探魚儀使用單頻窄脈沖信號(CW)作為探測信號，而寬帶探魚儀一般使用線性調(diào)頻信號(LFM信號，也稱Chirp信號)作為探測信號，LFM信號的解析表示為：

(1)

1.2 幅度篩選

使用經(jīng)驗數(shù)據(jù)或者模型計算可以確定不同單體目標(biāo)強度范圍[8]，對補償后的回波進行幅度篩選可以快速排除不是單體的目標(biāo)。單體魚的目標(biāo)強度很低[9]，在其他用途的聲吶中，一般都是作為噪聲處理，而對探魚儀是重要的信號。相比窄帶探魚儀，寬帶探魚儀性能有很大提升，重要的一點是得益于匹配濾波，在白噪聲條件下，匹配濾波可以使輸出信噪比達到最大[10]，是從噪聲中提取有用信號的有效方法，非常適合單體這類弱信號的檢測，可顯著提升探魚儀的探測能力[11]。

為了避免入射角引起的目標(biāo)強度變化，單體目標(biāo)強度測量都采用垂直探測方式[12]，其探測能力會受到體積混響的影響。由于海水中的體積混響與脈沖寬度成正比[13]，因此匹配濾波壓縮脈沖后探魚儀的抗混響能力也有提高。

匹配濾波器的時域沖激響應(yīng)為：h(t)=s*(-t)，LFM信號通過該濾波器后的輸出為：

(2)

當(dāng)t=0時，匹配濾波器輸出達到峰值?？梢宰C明，匹配濾波后輸出信噪比與輸入信噪比之比為2 Bt，因此，使用匹配濾波后的峰值進行幅度篩選可以獲得更好的性能。

魚的目標(biāo)強度與魚鰾的大小、魚鰾的形狀、魚體的體長及聲波入射角[15]等很多因素相關(guān)，通過幅度篩選能夠提供的區(qū)分能力非常有限，需要做進一步處理。

1.3 距離分辨

在幅度篩選的基礎(chǔ)上排除距離過近的目標(biāo)。由于單體魚反射尺度較小，忽略回波展寬，探魚儀的最小可分辨距離ΔR=cτ/2，其中，c為水中聲速，τ為發(fā)射脈寬，一般以信號包絡(luò)的半功率點作為脈寬的起始和結(jié)束位置。例如，選取1 ms發(fā)射脈寬時，距離分辨率約為750 mm，當(dāng)兩條魚的距離小于750 mm時，回波會發(fā)生重疊。窄帶單體識別時可以通過設(shè)置一定的接收脈沖寬度作為條件，排除重疊信號。

由聲吶方程可知，探魚儀的作用距離和發(fā)射脈寬成正比，窄帶信號隨發(fā)射脈寬增加，距離分辨力會下降。在寬脈沖內(nèi)加載線性調(diào)頻LFM信號，可以在大時寬的前提下擴展信號的帶寬。LFM信號通過匹配濾波器后脈寬與帶寬成反比，這樣既可以達到寬脈沖的檢測能力，又保持了窄脈沖的距離分辨力，在有限峰值功率條件下，有效地解決了探測距離和距離分辨力的矛盾。提高距離分辨力有利于在距離上區(qū)分單體，在魚群密度較高時，也能獲得較為準(zhǔn)確的單體目標(biāo)強度估計[16]。

寬帶LFM信號，取匹配濾波輸出s0(t)的近似包絡(luò)[17]可以得到：

(3)

1.4 區(qū)分重疊回波

1.5 角度估計

角度估計是分裂波束探魚儀的核心功能。對于窄帶分裂波束探魚儀，目標(biāo)方位角一般通過到達各子陣信號的相位差解算，在信噪比高的條件下，一些窄帶超分辨率算法還可以突破瑞利限，但在寬帶信號下，這些方法無法使用或者性能下降。寬帶分裂波束探魚儀，一般通過時延估計來求波達方向[22]。本研究中采用了廣義互相關(guān)(GCC)[23]做時延估計：

(4)

(5)

(6)

1.6 試驗設(shè)計

為了驗證單體識別方法和性能，搭建了試驗平臺，主要配置見表1。板卡間使用硬件同步，軟件為使用Intel math kernel library開發(fā)的專用程序，包括收發(fā)控制、數(shù)字下變頻、匹配濾波、波達方向估計、數(shù)據(jù)存盤導(dǎo)出等功能。

表1 試驗平臺主要配置

試驗在中國水產(chǎn)科學(xué)研究院漁業(yè)機械儀器研究所的消聲水池內(nèi)進行，水池深度6 m，水溫13℃，聲速約為1 460 m/s[28]。使用直徑36 mm的碳化鎢合金球?qū)ζ脚_的相位一致性和幅度一致性進行校準(zhǔn)[29-30]，各試驗換能器和目標(biāo)球布置如圖2所示。

圖2 換能器和目標(biāo)球相對位置

2 結(jié)果與分析

2.1 距離分辨測試

距離分辨測試中使用了帶寬30 kHz，脈寬0.3 ms的線性調(diào)頻信號，未壓縮距離分辨率220 mm，壓縮后距離分辨率25 mm。使用2個36 mm合金球沿聲軸方向吊放并不斷靠近，觀察未壓縮和脈沖壓縮后的目標(biāo)分辨效果，結(jié)果如圖3所示。在距離270 mm時，未做脈沖壓縮的兩個回波也能區(qū)分出兩個目標(biāo)；當(dāng)距離靠近到195 mm時，兩個回波開始重疊，回波脈沖寬度約為400 mm，大于單體的脈沖寬度，因此可以通過脈沖寬度篩選來拒絕此類信號；當(dāng)距離靠近到50 mm時，信號基本重疊，無法通過回波脈沖寬度進行區(qū)分，但仍可以通過脈沖壓縮后的數(shù)據(jù)進行區(qū)分。試驗結(jié)果和理論計算值符合。

圖3 兩目標(biāo)球不同間距回波及脈沖壓縮結(jié)果

2.2 角度估計

在換能器橫向方向不同位置吊放直徑36 mm的目標(biāo)球，已知換能器子陣間距約76 mm，目標(biāo)球深度4.35 m。當(dāng)目標(biāo)球角度θ=3.41°時，由于目標(biāo)到橫向兩子陣的聲程差，可以看到接收信號存在時延(圖4a)。使用寬度為93 mm的滑動窗，短時角度估計如圖4b所示，由于目標(biāo)球不是理想的點目標(biāo)，具有一定尺度，因此可以看到其回波內(nèi)的角度均勻變化，變化幅度約0.5°。

圖4 目標(biāo)方位角3.41°時子陣接收信號和短時方位角估計

試驗共測試了6組數(shù)據(jù)，由于目標(biāo)距離換能器較近，使用球面波計算目標(biāo)聲程差和真實角度。角度估計、角度估計誤差及短時角度標(biāo)準(zhǔn)差見表2，其中最大估計誤差-0.06°。

2.3 相同距離重疊回波區(qū)分

在換能器橫向方向相同距離上對稱放置2個目標(biāo)球，調(diào)整小球位置讓回波基本重疊，改變目標(biāo)球距離D，觀察回波內(nèi)角度變化。當(dāng)兩目標(biāo)球距離D= 276 mm時，其回波信號與角度變化如圖5所示，干涉造成了回波內(nèi)部的角度大幅抖動。

圖5 間隔276 mm兩目標(biāo)球回波及回波內(nèi)角度變化

共測試了3組數(shù)據(jù)：小球間距D=276 mm，重疊回波內(nèi)角度標(biāo)準(zhǔn)差θdev=18.59°;D=426 mm，回波角度標(biāo)準(zhǔn)差θdev=41.42°;D=620 mm，回波內(nèi)角度標(biāo)準(zhǔn)差θdev=47.93°。3組數(shù)據(jù)中最小角度標(biāo)準(zhǔn)差為18.59°。對照之前單體回波內(nèi)角度標(biāo)準(zhǔn)差最大值為0.16°，兩者區(qū)別明顯。

3 結(jié)論

相比窄帶探魚儀，寬帶探魚儀有更強的弱信號檢測能力，更高的距離分辨力，單體魚類信號分辨力提高。寬帶信號下，基于回波內(nèi)相位標(biāo)準(zhǔn)差的單體識別方法不再適用，對于空間上無法分割的重疊回波，利用回波內(nèi)角度標(biāo)準(zhǔn)差能獲得較好的拒絕性能。寬帶信號探測帶來更豐富的水下信息，使得更高精度的資源估計、種類識別等應(yīng)用成為可能，具有巨大的優(yōu)勢和發(fā)展前景。

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