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多波束前视声呐图像提高分辨率技术研究
| 论文题名： | 多波束前视声呐图像提高分辨率技术研究 |
| 关键词： | 声呐图像;波束形成;时变聚焦;扫描波束超分辨;稀疏表示 |
| 摘要： | 高分辨率的声呐图像可以更加清晰、真实地呈现水下探测场景中的目标信息，是目标探测、定位、识别与跟踪的重要依据，在海底地形测绘、堤坝缺陷检测和水下搜救打捞等国防和民生领域中发挥着重要作用。在高分辨率声呐中，距离向分辨率可以通过增大系统带宽的方法实现，方位向分辨率则依赖于阵列孔径，而增大孔径尺寸又会显著增加通道数量，进而增加系统的功耗和体积。本文针对课题组研制的一款多波束前视声呐系统，在不改变硬件设备的基础上，对多波束前视声呐图像提高分辨率技术展开研究，具体工作包括以下几个方面： (1)提出并实现了一种基于失真度评估的时变聚焦波束形成算法。针对声呐系统对复杂多变的水下场景进行高分辨率精细成像的要求，该方法将聚焦点的时间结构与半圆形阵列的空间结构联系起来，建立了近场时变聚焦模型，获得了各个聚焦点精确的延时信息；通过失真度评估准则选择聚焦距离和声速等级，并采用分段近似的方法实现了近场聚焦；在兼顾波束方向图的各项性能指标的基础上，利用二阶锥规划的方法优化设计成像波束。最后，对算法进行了FPGA实现，并通过成像测试验证了算法的有效性和实用性。 (2)研究了一种基于和差波束测角的单脉冲前视成像算法。由于波束扫描成像的方位向分辨率受限于波束的主瓣宽度，该方法将和差波束单脉冲测角处理引入成像过程，实现了对波束内强散射点的精确定位，使得某些具有特征的目标更加清晰，有效提高了声呐对探测区域的方位向分辨率。算法并不涉及复杂的数据处理运算，有利于工程实现。 (3)提出了一种基于卷积反演的扫描波束方位向超分辨算法。针对扫描波束的卷积平滑作用导致成像结果具有明显被模糊的现象，该方法建立了方位向卷积模型，将成像数据等价为目标散射信息与波束方向图的卷积结果，然后采用贝叶斯最大似然准则对超分辨反问题进行正则化，通过近似迭代求解，复原探测场景中的目标散射分布信息，实现了方位向上的超分辨效果。 (4)研究了一种基于稀疏表示的声呐图像超分辨率重建方法。考虑到声呐图像轮廓特征的重要性，利用改进后的NEDI算法插值得到高分辨率图像的初始估计；在假定高、低分辨率图像空间具有相似流形的前提下，采用原子修正后的 K-SVD算法训练得到高、低分辨率字典对，并使用PCA算法降低训练样本的维数，从而提高了训练的收敛速度。实验结果表明，该方法重建得到的声呐图像能够很好地保持边缘和细节信息不变，而且在视觉效果和客观指标上都有明显的提高。 |
| 作者： | 窦法旺 |
| 专业： | 信号与信息处理 |
| 导师： | 夏伟杰 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 南京航空航天大学 |
| 学位年度： | 2016 |
| 正文语种： | 中文 |
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