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密布式MIMO声纳成像原理与技术 版权信息
- ISBN：9787030731470
- 条形码：9787030731470 ; 978-7-03-073147-0
- 装帧：一般胶版纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>>
密布式MIMO声纳成像原理与技术 内容简介
传统成像声纳的角度分辨率由接收孔径决定，而距离分辨率由瞬时系统带宽决定。为了提高成像分辨率，传统成像声纳需增加接收孔径、增大系统瞬时带宽，这容易导致阵列尺寸过大、系统成本过高等问题。针对传统声纳成像技术的不足，本专著将MIMO技术引入水下声成像领域，研究基于MIMO技术的声纳成像技术。本专著从发射波形、阵列结构、回波处理流程等方面入手，建立MIMO声纳高分辨成像理论体系，给出一系列MIMO声纳成像原理与方法，为发展小尺寸、低成本、高分辨声纳成像技术奠定理论基础。
密布式MIMO声纳成像原理与技术 目录
目录
前言
第1章 绪论 1
1.1 研究背景及意义 1
1.2 研究历史及研究现状 3
1.2.1 传统声呐成像技术 3
1.2.2 MIMO声呐信号处理技术 7
1.3 本书的主要内容 12
参考文献 13
第2章 声呐成像基本原理 17
2.1 波束形成 17
2.1.1 波束形成概念与数学表示 17
2.1.2 波束响应和波束图 18
2.1.3 阵增益和指向性指数 27
2.2 匹配滤波 29
2.3 基本成像流程 33
2.4 成像声呐基本指标 34
2.5 传统声呐成像技术的不足 35
2.6 本章小结 36
参考文献 36
第3章 MIMO声呐成像基本原理 38
3.1 MIMO声呐成像模型 38
3.1.1 任意阵型下的信号模型 38
3.1.2 对发射信号的要求 42
3.2 虚拟阵元和虚拟阵列 43
3.2.1 虚拟阵元坐标解析解 43
3.2.2 二维成像中的阵列设计 45
3.2.3 三维成像中的阵列设计 46
3.3 MIMO声呐角度分辨率和距离分辨率 49
3.3.1 MIMO声呐角度分辨率 49
3.3.2 MIMO声呐距离分辨率 57
3.4 MIMO声呐成像的优势和劣势 62
3.5 本章小结 63
参考文献 63
第4章 基于虚拟阵列的MIMO声呐成像方法 65
4.1 MIMO声呐二维成像 65
4.1.1 二维成像的小尺寸阵型设计 65
4.1.2 二维成像的低成本阵型设计 68
4.1.3 二维成像波形设计 70
4.1.4 二维成像的基本流程 70
4.1.5 二维成像仿真示例 72
4.1.6 LFM脉冲信号的设计与使用 75
4.2 MIMO声呐条带式测深与成像 87
4.2.1 条带式测深与成像的原理和分辨率 87
4.2.2 条带式测深与成像阵型设计 89
4.2.3 条带式测深与成像波形设计 90
4.2.4 条带式测深与成像流程 91
4.2.5 条带式测深与扫海仿真示例 92
4.3 MIMO声呐三维正视成像 96
4.3.1 口字型MIMO声呐阵型设计 97
4.3.2 口字型MIMO声呐波形设计 99
4.3.3 三维正视成像流程 99
4.3.4 三维正视成像仿真示例 100
4.4 MIMO声呐三维前视成像 103
4.4.1 三维前视成像阵型设计 103
4.4.2 三维前视成像波形设计 104
4.4.3 三维前视成像流程 104
4.4.4 三维前视成像仿真示例 108
4.5 本章小结 111
参考文献 112
第5章 基于带宽合成的MIMO声呐成像方法 114
5.1 信号设计基本准则 114
5.2 大带宽信号合成与成像 118
5.2.1 二维扇扫成像 118
5.2.2 三维成像 123
5.3 超宽带信号合成与成像 127
5.3.1 二维扇扫成像 128
5.3.2 三维成像 134
5.4 利用互相关函数的带宽合成 136
5.4.1 波形设计 136
5.4.2 成像流程 140
5.4.3 二维成像数值仿真 140
5.5 本章小结 141
参考文献 142
第6章 基于低运算量处理的MIMO声呐成像方法 143
6.1 传统低运算量处理方法 143
6.1.1 MIMO声呐高运算量的来源 143
6.1.2 频带搬移与降采样处理 143
6.1.3 基于DFT的快速处理 144
6.2 MIMO声呐虚拟阵列的稀疏优化与成像 146
6.2.1 满采样阵列的稀疏优化 146
6.2.2 虚拟阵列的稀疏优化 152
6.2.3 基于虚拟稀疏直线阵的成像方法 153
6.2.4 基于虚拟稀疏平面阵的成像方法 159
6.2.5 基于虚拟稀疏柱面阵的成像方法 167
6.3 大孔径MIMO声呐的折中处理 175
6.3.1 大孔径MIMO声呐的幅度损失 175
6.3.2 幅度损失的补偿和克服 179
6.3.3 多层混合波束形成 185
6.4 本章小结 193
参考文献 194
第7章 基于时间分集的MIMO声呐成像方法 195
7.1 时间分集MIMO声呐的基本概念 195
7.2 时间分集MIMO声呐高分辨成像方法 197
7.2.1 时间分集MIMO声呐阵型设计 197
7.2.2 时间分集MIMO声呐波形与成像流程 207
7.2.3 仿真与分析 208
7.3 时间和波形联合分集成像方法 210
7.3.1 时间分集的不足 210
7.3.2 抑制互相干函数干扰 210
7.3.3 同时提高角度分辨率和距离分辨率 214
7.4 本章小结 218
参考文献 219
第8章 基于解卷积的MIMO声呐成像方法 220
8.1 解卷积成像处理 220
8.1.1 解卷积的数学模型 220
8.1.2 传统SIMO声呐解卷积成像流程 221
8.1.3 成像示例 225
8.2 MIMO声呐解卷积原理 233
8.2.1 MIMO声呐成像与解卷积处理的关系 233
8.2.2 MIMO声呐成像与解卷积处理的几种组合形式 236
8.3 基于解卷积的MIMO声呐低旁瓣成像 238
8.3.1 问题描述与方法原理 238
8.3.2 距离维低旁瓣成像流程 242
8.3.3 成像示例 242
8.4 基于解卷积的MIMO声呐高分辨成像 247
8.4.1 问题描述与方法原理 247
8.4.2 高分辨成像处理流程 249
8.4.3 成像示例 249
8.5 本章小结 252
参考文献 252
“现代声学科学与技术丛书”已出版书目 254
前言
第1章 绪论 1
1.1 研究背景及意义 1
1.2 研究历史及研究现状 3
1.2.1 传统声呐成像技术 3
1.2.2 MIMO声呐信号处理技术 7
1.3 本书的主要内容 12
参考文献 13
第2章 声呐成像基本原理 17
2.1 波束形成 17
2.1.1 波束形成概念与数学表示 17
2.1.2 波束响应和波束图 18
2.1.3 阵增益和指向性指数 27
2.2 匹配滤波 29
2.3 基本成像流程 33
2.4 成像声呐基本指标 34
2.5 传统声呐成像技术的不足 35
2.6 本章小结 36
参考文献 36
第3章 MIMO声呐成像基本原理 38
3.1 MIMO声呐成像模型 38
3.1.1 任意阵型下的信号模型 38
3.1.2 对发射信号的要求 42
3.2 虚拟阵元和虚拟阵列 43
3.2.1 虚拟阵元坐标解析解 43
3.2.2 二维成像中的阵列设计 45
3.2.3 三维成像中的阵列设计 46
3.3 MIMO声呐角度分辨率和距离分辨率 49
3.3.1 MIMO声呐角度分辨率 49
3.3.2 MIMO声呐距离分辨率 57
3.4 MIMO声呐成像的优势和劣势 62
3.5 本章小结 63
参考文献 63
第4章 基于虚拟阵列的MIMO声呐成像方法 65
4.1 MIMO声呐二维成像 65
4.1.1 二维成像的小尺寸阵型设计 65
4.1.2 二维成像的低成本阵型设计 68
4.1.3 二维成像波形设计 70
4.1.4 二维成像的基本流程 70
4.1.5 二维成像仿真示例 72
4.1.6 LFM脉冲信号的设计与使用 75
4.2 MIMO声呐条带式测深与成像 87
4.2.1 条带式测深与成像的原理和分辨率 87
4.2.2 条带式测深与成像阵型设计 89
4.2.3 条带式测深与成像波形设计 90
4.2.4 条带式测深与成像流程 91
4.2.5 条带式测深与扫海仿真示例 92
4.3 MIMO声呐三维正视成像 96
4.3.1 口字型MIMO声呐阵型设计 97
4.3.2 口字型MIMO声呐波形设计 99
4.3.3 三维正视成像流程 99
4.3.4 三维正视成像仿真示例 100
4.4 MIMO声呐三维前视成像 103
4.4.1 三维前视成像阵型设计 103
4.4.2 三维前视成像波形设计 104
4.4.3 三维前视成像流程 104
4.4.4 三维前视成像仿真示例 108
4.5 本章小结 111
参考文献 112
第5章 基于带宽合成的MIMO声呐成像方法 114
5.1 信号设计基本准则 114
5.2 大带宽信号合成与成像 118
5.2.1 二维扇扫成像 118
5.2.2 三维成像 123
5.3 超宽带信号合成与成像 127
5.3.1 二维扇扫成像 128
5.3.2 三维成像 134
5.4 利用互相关函数的带宽合成 136
5.4.1 波形设计 136
5.4.2 成像流程 140
5.4.3 二维成像数值仿真 140
5.5 本章小结 141
参考文献 142
第6章 基于低运算量处理的MIMO声呐成像方法 143
6.1 传统低运算量处理方法 143
6.1.1 MIMO声呐高运算量的来源 143
6.1.2 频带搬移与降采样处理 143
6.1.3 基于DFT的快速处理 144
6.2 MIMO声呐虚拟阵列的稀疏优化与成像 146
6.2.1 满采样阵列的稀疏优化 146
6.2.2 虚拟阵列的稀疏优化 152
6.2.3 基于虚拟稀疏直线阵的成像方法 153
6.2.4 基于虚拟稀疏平面阵的成像方法 159
6.2.5 基于虚拟稀疏柱面阵的成像方法 167
6.3 大孔径MIMO声呐的折中处理 175
6.3.1 大孔径MIMO声呐的幅度损失 175
6.3.2 幅度损失的补偿和克服 179
6.3.3 多层混合波束形成 185
6.4 本章小结 193
参考文献 194
第7章 基于时间分集的MIMO声呐成像方法 195
7.1 时间分集MIMO声呐的基本概念 195
7.2 时间分集MIMO声呐高分辨成像方法 197
7.2.1 时间分集MIMO声呐阵型设计 197
7.2.2 时间分集MIMO声呐波形与成像流程 207
7.2.3 仿真与分析 208
7.3 时间和波形联合分集成像方法 210
7.3.1 时间分集的不足 210
7.3.2 抑制互相干函数干扰 210
7.3.3 同时提高角度分辨率和距离分辨率 214
7.4 本章小结 218
参考文献 219
第8章 基于解卷积的MIMO声呐成像方法 220
8.1 解卷积成像处理 220
8.1.1 解卷积的数学模型 220
8.1.2 传统SIMO声呐解卷积成像流程 221
8.1.3 成像示例 225
8.2 MIMO声呐解卷积原理 233
8.2.1 MIMO声呐成像与解卷积处理的关系 233
8.2.2 MIMO声呐成像与解卷积处理的几种组合形式 236
8.3 基于解卷积的MIMO声呐低旁瓣成像 238
8.3.1 问题描述与方法原理 238
8.3.2 距离维低旁瓣成像流程 242
8.3.3 成像示例 242
8.4 基于解卷积的MIMO声呐高分辨成像 247
8.4.1 问题描述与方法原理 247
8.4.2 高分辨成像处理流程 249
8.4.3 成像示例 249
8.5 本章小结 252
参考文献 252
“现代声学科学与技术丛书”已出版书目 254
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密布式MIMO声纳成像原理与技术 节选
第1章 绪论 海洋是大宗物流的主要通道，是军事斗争的重要战场，是储量丰富的矿藏宝库。随着人类活动逐渐从陆地扩张到海洋，海洋对人类文明发展所起的作用与日俱增。从15世纪开始的大航海时代直至如今的信息化时代，诸强国的兴衰无不与海洋有着密切关系。如何更好地开发和利用海洋，成为临海国家和地区不断追求的目标之一。然而，由于海水介质的阻隔，蕴藏丰富资源的水下世界并未被人类充分认知。为了感知水下世界，选择合适的信息载体至关重要。由于海水的导电性、浑浊性及耗散性，电磁波(包括可见光)在水下的传播距离非常有限，因而在雷达中被广泛使用的电磁波并不适用于水下环境。不同于电磁波，声波在水下具有良好的传播性能。因此，人类利用声波作为探索水下世界的主要信息载体，并将相应的水声设备称为声呐[1-4]。 英国海军尼克松(Nixon)1906年发明现代声呐以来，声呐系统就成为水下探测、导航和通信等的主要设备。鉴于在军事作战中的出色表现，声呐技术备受重视，成为各国海军重点发展的技术之一。随着海洋开发活动的日益增多，人类对声呐的运用已不局限于军事目的，而是逐渐转向商用和民用，如水下施工、水下考古、水下搜救、鱼群探测和航道勘测等。这些应用场合都要求获取水下目标或者环境的精细信息。为了达到这一目的，使用成像声呐是主流技术手段，然而已有的成像声呐在工作过程中主要使用单个波形。当需要提高成像分辨率时，传统单波形成像声呐面临着的阵元个数增加、阵列尺寸和系统带宽增大等缺点，导致其系统规模和成本居高不下。针对这些缺点，本书通过使用正交波形的多输入多输出(multiple-input multiple-output，MIMO)声呐，将波形分集技术引入声呐成像领域，突破传统声呐使用单个波形带来的种种限制，达到降低阵元个数、减小阵列尺寸和提高成像分辨率的目的。 1.1 研究背景及意义 水下声成像以声波作为信息载体获取水下目标或环境的精细信息，如目标的形状和轮廓[5-11]、水下区域的地形地貌等[12-16]。人们将进行水下声成像的设备称为成像声呐，并将其与常规探测声呐进行如下区别：常规探测声呐的主要功能是对目标进行检测和定位(目标在哪里)[2，4]，而成像声呐的任务则是对目标形状进行描绘(目标长什么样)[5-6]。需要指明的是，本书研究的是单基地实孔径成像声呐，不考虑多基地声呐和合成孔径声呐。此外，成像这一概念也包括被动成像[17-21]，本书聚焦主动成像方式。为了叙述简便，后文直接将主动式单基地实孔径成像声呐简称为成像声呐。 随着经济和科技的发展，人类的水下活动日益频繁，水下作业越来越依赖具有高分辨能力的成像声呐。为了获取水下地形地貌等信息，需要使用成像声呐(如多波束测深声呐)对海底地形地貌进行精确绘制[12-14]。在水下考古方面，利用成像声呐(如侧扫声呐)可以快速确认古代沉船的姿态及轮廓，也可以获得水下古迹的具体分布和构造[22-23]。进行水下搜救时，利用成像声呐可以迅速发现落水飞机或沉船，并准确获得残骸的分布信息，显著提高工作效率。在码头、港口和堤坝，人类活动会导致水体浑浊，需要使用成像声呐进行实时监控和探测。修筑大坝、桥梁及铺设水下管道时，需要利用成像声呐对水下施工过程进行实时监测。勘测江河及浅海区的航道时，使用成像声呐(如前视声呐[24]、多波束测深声呐)既可以避开一些浅滩和暗礁，也可以高效率地获得整个航道的精确水深信息。此外，捕鱼作业时使用成像声呐可以迅速对鱼群的数量、规模、方位等进行确认，提高捕获效率(如三维成像声呐)[25]。类似地，成像声呐也可以用于研究某个水域的鱼群分布情况(如透镜声呐)[26]，为鱼类养殖或者科学考察快速提供详实有效的数据。 尽管成像声呐已得到广泛运用，但仍存在一些缺点和不足。为了获得高质量的成像结果，提高成像声呐的分辨率是关键，但是分辨率的提高往往是以更多的阵元个数、更大的物理尺寸和更复杂的硬件设备为代价。提高分辨率不但会导致成像声呐的价格极其昂贵，也会导致成像声呐过于庞大笨重而难以安装在自主水下航行器(autonomous underwater vehicle， AUV)和远程遥控航行器(remotely operated vehicle，ROV)等水下小型平台上。 造成这些问题的原因在于传统成像声呐所采用的单波形信号，以及单个宽波束发射、多个窄波束接收的工作方式。传统成像声呐主要分为多为单输入多输出(single-input multiple-output，SIMO)声呐和使用多元发射阵、多元接收阵的主动声呐两种。SIMO声呐采用单个发射阵元和多个接收阵元的布阵方式，虽然获得了宽发射波束，增大了视场范围，但是其角度分辨率仅仅由接收阵列决定。若是要提高角度分辨率，只能对接收阵列进行设计与改进(接收阵列的设计自由度太小)，难以解决高角度分辨率与高成本、大尺寸之间的矛盾。采用多元发射阵和多元接收阵的主动声呐，其角度分辨率由发射阵列和接收阵列的联合孔径决定，其阵列设计自由度高于 SIMO声呐。因此，可以通过联合设计发射阵列和接收阵列来改善角度分辨率。但是由于其使用相干波形，单脉冲内的照射范围被限制在了发射主瓣内，成像效率低下。虽然通过优化发射波束可以获得宽发射主瓣和低发射旁瓣，但这是以丢失发射孔径为代价，导致系统角度分辨率仍然由接收阵列决定，从而 SIMO声呐中出现的矛盾依然存在。此外，发射阵列和接收阵列必须满足奈奎斯特(Nyquist)定理，这也进一步限制了阵列设计的自由度。除了在提高角度分辨率时遇到的困难外，传统成像声呐的空间分辨能力也受到了单个发射波形的限制。单波形工作模式下，一维接收线阵只具有空间二维(角度维和距离维)分辨能力。如果进行三维成像，则需要使用平面阵、柱面阵等阵列，这无疑会导致前述的高成本问题。虽然使用十字阵系统可以获得与平面阵类似的三维成像能力，但其需要声呐平台的运动及多个脉冲周期才能完成对目标区域的完整覆盖，工作灵活性和成像效率都大大降低。其他类似的系统(如采用一条发射阵和一条圆弧阵等)同样如此。因此，如何克服高分辨与高成本、大尺寸之间的矛盾，成为成像声呐在发展过程中亟待解决的问题。 换个思路，既然单波形成像声呐存在上述缺点，那么使用多个正交波形的成像声呐会如何？若是所有发射阵元同时发射相互独立的波形，并在接收端辅以匹配滤波处理，成像声呐即成为 MIMO声呐，可以获得波形分集增益[27]。正交波形可以保证发射端具有宽发射波束，满足成像中的宽视场要求。接收端的匹配滤波处理可以获得远多于实际收发通道的匹配滤波输出通道，由此可以获得大量的虚拟阵元并形成虚拟阵列。因此， MIMO声呐的发射阵列和接收阵列不需要满足 Nyquist定理，只要形成的虚拟阵列满足 Nyquist定理即可，设计自由度显著增加。虚拟阵列可以获得与实际物理阵列相同的角度分辨率与空间分辨能力，具有节省物理阵元个数、简化成像声呐系统和降低成本等优点。 鉴于传统成像声呐的种种不足及 MIMO声呐的诸多优点，基于对 MIMO声呐信号处理理论的深入理解，本书将 MIMO声呐引入声呐成像领域，对使用波形分集技术的水下声成像方法展开深入研究。通过设计合适的发射信号、发射阵列和接收阵列，并设计相应的回波处理流程，本书的 MIMO声呐可突破传统单波形成像声呐在提高分辨率时遇到的种种束缚，获得节省阵元个数、缩小阵列尺寸、提高成像分辨率等优点，为研制低成本、小体积和高分辨成像声呐奠定必要的原理和方法基础。 1.2 研究历史及研究现状 1.2.1 传统声呐成像技术 成像声呐的划分方式繁多。按工作原理，可分为透镜声呐、全息声呐和波束扫描式声呐[5，8]。按工作时的波束数，可分为单波束机械扫描声呐和多波束电子扫描声呐。按照产品种类，可分为测深声呐、侧扫声呐、扇扫声呐和三维成像声呐等。声呐成像技术是伴随着水声信号处理技术的发展而发展的。早期美国人Sutton1979年在 Proceedings of the IEEE上发表的一篇综述文章，将声呐成像分为三种基本类型，即声透镜成像、声全息成像和波束形成成像[5]。本小节对基于波束形成成像技术的成像声呐研究历史及现状进行介绍。 1.传统声呐成像技术的研究历史及现状 为了获得海底详细的地理测量信息，1956年夏季在美国伍兹霍尔(Woods Hole)海洋研究所召开的学术研讨会上，与会人员提出了海底深拖式调查系统和多波束测深系统的构想。这两种构想后来就分别成了侧扫声呐和条带式测深声呐的前身，可看作是声呐成像技术的源头。随着技术的进步，成像声呐从诞生到现在主要经历了以下发展变化。 1)硬件系统的进步 成像声呐的硬件系统经历了从模拟电路到数字电路，直至现在以软件配合硬件实现多功能的发展过程。早期的成像声呐都是使用模拟电路实现接收端的回波检测与滤波、波束形成、成像显示等处理[5]。系统过于笨重庞大，只能安装于大型船只上，探测效能低下。随着20世纪80年代数字信号处理器(digital signal processor， DSP)芯片的诞生与发展，成像声呐开始采用 DSP芯片进行回波处理[12-14]。成像声呐不仅使用以 DSP芯片为主的处理技术，也使用软件来代替部分硬件，达到处理功能的多样化[6，9，11]。简言之，随着硬件系统的进步，成像声呐经历了从大到小、从笨重到轻巧的发展过程。 2)功能和用途的多样化 成像声呐经历了从单一功能到多种功能的变化。早期的成像声呐功能单一，例如，测深声呐只能获得海区的深度，侧扫声呐只能获取海底的后向散射强度图。随着技术的发展，成像声呐之间的界限已经模糊甚至消失。多波束测深声呐也可用于前视导航和三维成像，也能够获取海底散射强度图，进行底质检测。此外，部分多波束测深声呐也可进行侧扫成像。一些声呐系统也将多种声呐功能集于一身，比如可同时获得散射强度和测点深度的测深侧扫声呐，其本质是一种三维成像声呐。 成像声呐的使用环境也从单一局限发展到普遍适应。以测深声呐为例，早期的测深声呐分为深海、中海和浅海测深声呐三种，各个型号只能工作于各自的使用环境。现在的单一测深声呐可以对不同深度的海域进行测深，使用灵活性更强。此外，成像声呐也经历了从军用到民用的发展过程。 3)与小型水下平台的结合 成像声呐的载具经历了从大到小、从舰到艇再到水下小型航行器的过程。早期的成像声呐由于体积庞大、系统笨重，只能安装在军舰或大型测量船上。随着硬件技术的发展，成像声呐逐渐小型化、轻型化，可以在更多的船型上安装使用。 如今，新型成像声呐除了可安装于水面舰艇外，也可安装于 AUV和 ROV来贴近海底工作，获得更高质量的图像。通过更换耐压设备并与不同类型 AUV或者 ROV相结合等方式，这些新型成像声呐可在同一种型号下发展出在深海使用和浅海使用的两种子型号，使用灵活性大大增加。 4)成像阵列设计的发展 成像声呐的阵列设计经历了由简单到复杂的过程。早期的多波束测深声呐使用由相互垂直的发射直线阵和接收直线阵组成的米尔斯(Mill’s)交叉阵(包括十字型、L型和 T型)，其边缘波束的分辨率较差。为了改善分辨率，出现了由一条直线阵和一条圆弧阵组成的测深声呐[12-13]，其工作原理与十字阵类似，但是可以利用圆弧阵的等角度分辨能力在边缘波束区域获得更高的成像分辨率。除了线阵组合阵型，也出现了由两个收发合置的矩形平面阵组成的测深声呐，采用独具特色的定向旋转发射接收技术，在获得高分辨率的同时也具有较强的旁瓣抑制功能。为了获得更大的覆盖范围，测深声呐技术中出现了 U型阵和多弧形阵成像阵列，可以获得较强的边缘波束回波[28]。此外，为了提高对底质的穿透能力，要求成像声呐具有发射低频信号的能力，这推动了参量阵的设计与研究[28]。 在三维成像领域，为了避免直接使用面阵而导致成本过高，十字阵被应用于三维成像声呐[29]，但
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