应用MSB-CAATI算法的多波束测深系统性能分析

1、多波束测深系统的 MSB-CAATI 算法性能分析黎子盛 1，李海森 1,2，周天 1，袁延艺 1(1. 哈尔滨工程大学水声工程学院，哈尔滨 150001；2.哈尔滨工业大学仪器科学与技术博士后流动站，哈尔滨 150001；)摘要：多波束测深系统是海底地形地貌探测的重要手段。MSB-CAATI 算法是多角侧扫测深声纳的 CAATI 算法扩展到多波束系统的高分辨方位、幅度估计方法。本文对应用 MSB-CAATI 算法的多波束系统在高分辨海底地形地貌探测中的性能进行定量分析。仿真了一幅浅海海底地形地貌探测场景，分析了上述高分辨多波束系统的探测准确率和覆盖率等指标。关键字：高分辨；海底地形地貌；多波

2、束；性能分析Performance Analysis of Multi-beam Bathymetry System Using MSB-CAATIAlgorithmLI Zisheng1， LI Haisen1,2 ，ZHOU Tian1， YUAN Yanyi3(1.College of Underwater Acoustic Engineering, Harbin Engineering University, Harbin 150001, China; 2.Post-Doctor Workstation of Instrument Science and Technology, Har

3、bin Institute of Technology, Harbin 150001, China; 3.China Marine Development and Research Center, Beijing 100073, China)Abstract: Multi-beam bathymetry systems play an important role in seafloor mapping. MSB-CAATI algorithm is a high resolution directions and amplitudes estimation method which is e

4、xtended from CAATI algorithm in Multi-angle Swath Bathymetry Sidescan Sonar to multi-beam systems. This paper quantitatively analyzes performance of multi-beam systems using MSB-CAATI in high resolution seafloor mapping. A seafloor mapping scenario in shallow water is simulated and specifications su

5、ch as accuracy and coverage of the high resolution multi-beam system above are analyzed.Keywords: high resolution; seafloor mapping; multi-beam; performance analysis1 引言测深侧扫声纳（Swath Bathymetry Sidescan Sonar，简称 SBSS）、多角测深侧扫声纳（Multi-angle Swath Bathymetry Sidescan Sonar，简称 MSBSS）和多波束测深声纳（Multi-Beam B

6、athymetry Sonar，简称 MBBS）是当今能够同时测量海底地形和地貌的探测系统。MSBSS 由于使用了计算到达角瞬态成像技术（ComputedAngle-of-Arrival Transient Imaging，简称 CAATI），能够提供高分辨海底地形地貌图像且克服了困扰 SBSS的同时到达波的问题1,2。但是，由于其自身机制以及 CAATI 算法的局限性，MSBSS 的应用受到了很大限制3,4。多子阵波束域 CAATI（Multiple Sub-array Beamspace CAATI，简称 MSB-CAATI）算法将 CAATI技术扩展到 MBBS 中，使其兼备了 FT（傅

7、氏变换）和 CAATI 各自的优点，能在整个条带宽度内同时获得高分辨力的海底地形和地貌信息，且不易受到低信噪比和复杂地形环境的影响3。本文对应用 MSB-CAATI 算法的多波束系统进行定量的性能分析，通过仿真一幅浅海海底地形地貌的场景，得到了该多波束系统在高分辨探测中的准确率和覆盖率，并与常规波束形成和 CAATI 算法的性能进行了比较，验证了 MBBS 应用 MSB-CAATI 算法的有效性和优越性。2 MSB-CAATI 算法3， 为载频的波长。首先建立离散散射体模型，设有M 个散射体目标的回波信号由 N 个阵元的等距线阵接收，阵元间隔为 d ，回波信号是窄带远场平面波，时间上平稳且 N

8、 M 。设接收信号为 s ，则第n 个基元的接收信号可写作：Msn = ame j(n1)dum(1)m=1um = k sinm其中m 和am 分别为回波的方向和幅度，k 为波数，k = 2 / MSB-CAATI 算法将 N 元线阵分成 K 个相互重叠的子阵，每个子阵是 P = N K +1 元线阵，且满足 P K 1 ，相邻子阵间隔 1 个基元。对每个子阵作波束形成，则在波束方向i ，( i = 1,2, , P )，第k 个子阵的输出为：k + P1 MP My(k,i) = ame j(n1)dum e j(nk )dui = e j(k 1)dum ame j(n1)d (um u

9、i )n= k m=1n=1 m=1P其中ui 为波束方向i 所要补偿的单位基元间隔的相位。令cm,i = am e j(n1)d (um ui ) ，代入(2)式，则有：n=1My(k,i) = cm,ie j(k 1)dumm =1将各子阵的同号波束输出按照 Prony 原理进行拟合，得到零束控方程5：Kwk y(k,i) = 0k =1对加权值wk 作z 变换，并将(3)代入(4)，可得：MK 1M0 = cm,i wk zk = cm,iW (z)m=1k =om=1z = e jdum只要通过(5)式求出一组权值wk ，再构造多项式W (z) ：W (z) = zM + w z(M

10、1)+ w z(M 2)+ + w12M求出其零点 z = e jdum ，就容易得到目标回波的方位信息um 和幅度信息am 。(2)(3)(4)(5)(6)3 海底地形地貌探测性能分析3.1 仿真场景为了定量分析应用 MSB-CAATI 算法的多波束系统的高分辨海底地形地貌探测性能，本文利用了一幅浅海海底仿真场景6，如图 1 所示。高和宽均为 2 米的方块以 = 24 米的间距均匀分布在平海底上，相干的反向散射体均匀分布在方块和海底上，假设所有散射体具有相同的幅度并与接收基阵共面。每个阵元的接收信号的信噪比（SNR）按照主动声纳方程，以斜距 R 为自变量进行变化，使得仿真条件与实际工况更加接

11、近。SNR 以 dB 为单位进行计算6,7，变化曲线如图 2 所示。G(R) = SL 2TL(R) + TS (R) (NL DI )(7)多波束系统和海底仿真的参数由表 1 给出。表 1 海底仿真场景及处理系统参数深度方块间隔海底最大横向距离基阵安装角散射体密度载频脉宽阵元数快拍数H = 100m= 24mXmax = 240m = 15DSD = 175/m200kHZ0.1msN = 32L = 5(t)图 1 仿真海底地形场景60）40dB信噪比（200050100150200250横向距离（米）图 2 信噪比变化曲线3.2 仿真结果本文分别采用常规波束形成3，CAATI1以及 MS

12、B-CAATI 算法对海底仿真地形数据进行处理，处理结果如图 3 所示，分别得到深度和横向距离的关系图（即海底地形地貌图的一个切面），均以灰度图像表示，灰度值由估计的回波幅度决定。深度（米）-80-90-100050100150200250横向距离（米）深度（米）(a) 波束形成-80-90-100 050100150200250横向距离（米）深度（米）(b) CAATI-80-90-100050100150200250横向距离（米）(c) MSB-CAATI图 3 常规波束形成，CAATI 和 MSB-CAATI 算法的处理结果对多波束系统高分辨探测性能的定量分析是通过正确估计的散射体个数与

13、真实散射体个数的比例来确定的6。本文设定每个散射体的估计位置的可容忍误差为0.5 米，即以每个真实散射体为中心形成 1 平方米的网格，称为真实网格。当估计的散射体落在真实网格内，该散射体成为正确散射体。正确散射体的个数与估计得到的散射体总数的比例，称为准确率，用来描述海底地形探测的准确性。而具有正确散射体的真实网格与网格总数的比例，称为覆盖率，用来描述海底地形探测的覆盖宽度。表 2 总结出以上三种方法对海底仿真地形探测的准确率和覆盖率。从图 3 和表 2 可以看出，常规波束形成无法给出高分辨的处理结果；CAATI 算法虽然具有很高的分辨力，但由于其自身的机制在大掠射角区域无法给出准确估计4,6

14、，而在小掠射角区域由于信噪比的下降而失效，因此其探测的覆盖率偏低，并不能实际地应用于多波束系统；MSB-CAATI 算法的准确率比 CAATI还高，而且覆盖率远高于 CAATI 和常规波束形成，可以实现超过 4 倍覆盖的高分辨探测，可见其结合了 FT 和 CAATI 各自的优势，在整个条带宽度都能给出高分辨的海底地形地貌信息，能够很好地应用于多波束测深系统。表 2 应用常规波束形成，CAATI 和 MAB-CAATI 算法的多波束系统对仿真地形探测的准确率和覆盖率处理方法图号覆盖率 (%)准确率 (%)常规波束形成图 3 (a)10.714.9CAATI图 3 (b)56.997.1MSB-C

15、AATI图 3 (c)82.897.64 总结本文对应用 MSB-CAATI 算法的多波束测深系统进行了定量的性能分析，并与常规波束形成器和 CAATI 算法的性能进行了比较。通过一幅仿真的浅海海底地形场景，得到了多波束系统进行高分辨海底地形地貌探测的处理结果，并通过正确估计的散射体个数与真实散射体个数的比例，计算出应用 MSB-CAATI 算法的多波束系统探测仿真场景的准确率和覆盖率，证明了该多波束系统能够实现 4 倍覆盖的海底地形地貌高分辨探测。通过与常规波束形成和 CAATI 算法的处理结果的比较，进一步验证了 MSB-CAATI 算法的有效性、优越性以及应用于多波束系统的可行性。参考文

16、献：1 Kraeutner P. H, Small Aperture Acoustic Imaging Using Model Based Array Signal Processing. D Ph.D. thesis, Canada, Simon Fraser University, Burnaby, B.C., 1998.2 Denbigh P. N, Swath bathymetry: Principles of operation and an analysis of errors, J IEEE J. Ocean. Eng., 1989, vol. 14, pp. :289-298.3 李海森、黎子盛、周天等，MSB-CAATI 算法在多波束测深系统中的应用，J，声学技术，已录用4 ZHOU Tian, LI Hai-sen, LI Zisheng, et al. Multi-beam Bathymetry System Using MSB-MUSIC Algorithm. J WESPAC IX 2006, Seoul, Korea, 2006.5 Ouibrahim H. Prony, Pisarenko, and the Matrix Pencil: A Unified Presentation. J IE