魚雷稀疏陣高分辨目標聲成像方法

樊書宏, 王英民, 岳 玲, 康文鈺

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魚雷稀疏陣高分辨目標聲成像方法

樊書宏1,2, 王英民1, 岳 玲1,2, 康文鈺1,2

(1. 西北工業(yè)大學 航海學院, 陜西 西安, 710072; 2. 中國船舶重工集團公司第705研究所, 陜西 西安, 710075)

魚雷目標聲成像和圖像制導是魚雷在現(xiàn)代復雜水聲對抗戰(zhàn)場條件下實現(xiàn)準確目標識別和智能化精確制導的最有效途徑。為了實現(xiàn)魚雷圖像化目標識別和精確圖像制導, 針對魚雷應用特點, 研究了魚雷利用預成空間密集窄波束實現(xiàn)高方位分辨、同時利用各窄波束寬帶信號處理實現(xiàn)高距離分辨的目標聲成像方法, 提出了魚雷聲成像高頻非均勻復合稀疏陣及其波束形成方法, 分別給出了寬帶信號高距離分辨成像處理方法和基于雙閾值分割及模糊聚類的目標聲圖像優(yōu)化處理方法, 有效實現(xiàn)了空間方位和距離高分辨的魚雷目標聲成像。該方法大大減小了硬件規(guī)模, 易于工程實現(xiàn)。計算機仿真和水池試驗結(jié)果表明, 該魚雷目標聲成像方法可以有效獲取目標聲圖像, 并具有很高的方位和距離分辨能力。

魚雷; 稀疏陣; 水下聲成像; 目標識別; 水聲對抗

0 引言

現(xiàn)代魚雷實際面臨的作戰(zhàn)目標十分復雜。一方面, 各種誘餌和干擾器材不斷發(fā)展, 不僅模擬目標特性的電聲處理能力不斷提高, 而且出現(xiàn)了拖曳線列陣等新型目標模擬裝置。另一方面, 潛艇等水下目標抗爆炸和抗毀傷能力大大提高。同時, 現(xiàn)代海戰(zhàn)一般是大型航母戰(zhàn)斗群的集群作戰(zhàn), 魚雷自導檢測扇面內(nèi)呈現(xiàn)出明顯的多目標特征。因此, 魚雷須進一步提高真假目標識別能力, 而且具有對不同目標或目標不同部位準確分辨能力, 以有效打擊重要目標并選擇攻擊目標重點部位[1]。

由于目標圖像可以反映最直觀、最全面的目標信息, 因此水下目標聲成像是水下目標識別的最有效方法[1]。圖像制導因其具有制導精確、抗干擾能力強等無可比擬的優(yōu)勢也成為提高制導武器目標識別和精確制導能力的有效途徑。對于水下目標, 目標體結(jié)構(gòu)的空間分布及其形狀尺度特征是各種聲誘餌和干擾對抗器材很難用電子方法模擬的目標本質(zhì)特征。實踐證明, 目標尺度識別是最為有效的目標識別方法。

因此, 魚雷在末制導階段通過高分辨目標檢測信息處理, 有效獲取工作扇面所有目標特征信息, 構(gòu)建目標結(jié)構(gòu)空間分布的全景式聲圖像, 根據(jù)目標圖像準確識別真假目標, 優(yōu)選重點目標, 有效識別目標具體部位, 精確攻擊目標關(guān)鍵部位, 可極大提高魚雷多目標分辨、智能化識別和精確制導能力。

1 魚雷預成密集波束目標聲成像

與水下成像聲納目標成像不同, 魚雷利用聲成像方法進行目標識別和精確制導, 其成像目的不同于一般聲納成像近距離條件下很精細的目標分辨率, 而在于相對較遠距離條件下有效提取目標物理結(jié)構(gòu)的空間分布特征。

魚雷聲成像的應用條件具有以下主要特點[3]: 1) 魚雷處于高速運動中; 2) 目標運動規(guī)律未知,處于隨機機動中; 3) 大視角自動目標聲成像; 4) 聲成像基陣受限于魚雷有限物理孔徑; 5) 聲成像系統(tǒng)硬件規(guī)模和復雜度受限于魚雷有限空間和可承載能力; 6) 高實時性的成像算法滿足魚雷單周期目標檢測體制要求。魚雷聲成像這些應用條件和特點使得現(xiàn)有多種聲納成像方法難以直接應用。

魚雷預成密集波束目標聲成像是可應用于魚雷目標識別的聲成像有效途徑之一, 基本原理如圖1。

圖1 魚雷基于預成密集波束的目標聲成像方法

圖1中, 當魚雷跟蹤目標到一定距離開始聲成像目標識別時, 通過聲成像基陣發(fā)射寬波束信號覆蓋目標空間, 并接收目標回波, 在魚雷檢測扇面內(nèi)同時形成覆蓋目標空間的密集接收波束。魚雷通過對各個窄波束信號進行高分辨距離成像處理, 可以獲取檢測扇面內(nèi)各個方向不同距離處目標結(jié)構(gòu)的空間分布情況, 有效構(gòu)建目標方位-距離分布聲圖像。該方法穩(wěn)健性強, 可以適用于魚雷高速運動和目標隨機機動的應用條件。

2 非均勻復合稀疏陣波束方位分辨

2.1 魚雷聲成像高頻非均勻復合稀疏陣

相同陣列孔徑條件下, 提高工作頻率, 有利于減小波束寬度, 改善空間方位分辨率。因此, 魚雷聲成像系統(tǒng)可在保證一定成像距離的條件下, 適當提高成像工作頻率。但是, 如果采用一般魚雷自導陣元間距半波長或一個波長的均勻平面陣, 由于成像頻率高, 對應波長小, 陣元數(shù)和信號處理通道數(shù)將增加, 復雜的硬件規(guī)模將極大影響魚雷聲成像的工程實現(xiàn)的可行性。

研究中采用了一種魚雷聲成像高頻非均勻復合稀疏陣[3]。魚雷在水平或垂直平面形成密集波束時, 該基陣等效原理模型如圖2所示。

圖2中, 設基陣工作中心頻率對應的波長為, 基陣分別由陣元數(shù)1、陣元間距1=2和陣元

圖2 非均勻復合基陣原理模型

數(shù)2、陣元間距2=/2的2個子陣復合而成。兩均勻子陣具有相同等效聲陣中心, 中間部分陣元共用, 組成總體上非均勻魚雷聲成像復合基陣。

2.2 非均勻復合陣波束形成方法

以頻率為的信號說明非均勻復合陣波束形成基本方法。設為平面波入射方向,為單個換能器接收信號幅度,為信號角頻率,1為相鄰陣元接收信號間的相位差,01為相鄰陣元之間插入延時附加的相移, 對于陣元數(shù)1、間距1=2均勻陣, 其0方向波束輸出為[4-5]

對于中間陣元數(shù)2、2=/2的均勻陣, 其0方向波束輸出為

式中:D為兩子陣參考點接收信號的相位差。

根據(jù)1(,)，2(,)的輸出結(jié)果, 進行乘積復合處理, 總的波束輸出為

式中: |2(,)|為信號2(,)的包絡。將幅度歸一化, 可以得到基陣在0方向的指向性函數(shù)為

由式(4)可見, 當=0時, 各陣元的接收信號同相疊加, 波束輸出最大。當10時, 波束輸出減小。

2.3 波束分析與仿真

根據(jù)式(4)0方向指向性函數(shù), 令

可得唯一解

因此, 波束不會出現(xiàn)柵瓣。

選取聲成像系統(tǒng)工作中心頻率=100 kHz, 聲速=1 500 m/s。同時, 如果取1=21,2=17, 則共需要33個信號接收處理通道。

設波束的半功率點方向為, 波束的銳度角方向為, 則分別由

可解得?0.6°,?1.36°。

因此, 0°方向主波束-3 dB波束寬度為

0°方向主波束的方向銳度角為

0°波束圖仿真結(jié)果見圖3。由圖中可知, 主瓣指向性準確, 波束無柵瓣, 魚雷聲成像高頻非均勻復合稀疏陣是可行的。

圖3 0°波束圖仿真結(jié)果

3 基于寬帶信號處理的距離分辨

3.1 寬帶信號處理距離分辨原理

聲成像系統(tǒng)采用寬頻帶信號可大大提高距離分辨率, 當距離分辨率很高時, 從大尺度目標(如潛艇等)接收到的不再是“點目標”回波, 而是沿距離分布開的1D距離像[6]。

根據(jù)目標聲散射的“亮點”模型理論, 目標回波信號是目標體上多個聲散射亮點子回波線性疊加的結(jié)果。魚雷聲成像系統(tǒng)采用時寬較大的寬頻帶信號(如線性調(diào)頻信號), 通過脈沖壓縮, 強散射點的子回波表現(xiàn)為尖峰。在平面波的條件下, 目標回波內(nèi)眾多散射點子回波的窄脈沖分布構(gòu)成目標各散射點投影到魚雷波束方向的距離像。目標1D距離像的波形隨視角緩慢變化。然而, 當同一距離單元中有多個散射點子回波作向量和時, 尖峰的幅度可能是快變的。這種目標多散射亮點回波窄脈沖沿距離向分布構(gòu)成1D距離像, 以及距離像隨視角變化而具有的峰值位置緩變性和峰值幅度快變性, 可作為魚雷目標特性識別的基礎(chǔ)[6]。

設魚雷聲成像系統(tǒng)發(fā)射線性調(diào)頻信號, 帶寬, 脈寬, 中心頻率為f, 調(diào)頻斜率為=/, 信號具體表達式為

其中

基帶線性調(diào)頻(linear frequency modulation, LFM)脈沖信號為

其對應的頻譜為

采用相關(guān)處理的匹配濾波方法對上述LFM信號進行脈沖壓縮處理, 可以得到

()的-3 dB主瓣寬度為

因此, 采用寬帶信號相關(guān)處理方法的目標成像距離分辨率為

由此可見, 對于不同距離處的目標亮點, 可以通過寬帶信號相關(guān)處理進行分辨。

3.2 寬帶信號距離分辨成像仿真

假設目標潛艇長度100 m, 艇體上6個聲散射亮點均勻分布, 魚雷距離目標1 000 m, 攻擊舷角60°。魚雷發(fā)射LFM信號,=100 ms,=20 kHz。則魚雷發(fā)射信號以及接收到目標各聲散射亮點的子回波信號分別如圖4所示。圖中, 最上端信號為發(fā)射信號。根據(jù)發(fā)射時刻魚雷與目標的相對位置, 目標各亮點分別分布于970～1 030 m不同距離處, 其反射子回波分別具有與其距離對應的時間延遲。圖中，各小圖縱坐標均表示亮點回波，橫坐標均表示時間。

圖4 發(fā)射信號及接收的各亮點子回波信號

目標總回波信號為各亮點子回波信號的迭加和, 如圖5所示。圖中, 目標各亮點子回波信號迭加在一起, 難以分辨。

圖5 目標總回波信號

圖6給出了目標各亮點的實際位置以及距離分辨成像處理得到的目標距離像。

圖6 目標各亮點位置及其距離像

圖中, 上圖給出了目標各亮點的實際位置關(guān)系, 可見各亮點距離依次增大, 信號強度依次降低。下圖給出了目標各亮點距離像, 可見目標各亮點對應實際距離位置處均出現(xiàn)峰值, 目標距離像清楚分辨出了目標體上所有亮點, 顯示了各亮點精確距離坐標。

4 目標圖像優(yōu)化處理

水聲信道具有時變、空變的復雜特性, 海洋環(huán)境中實際獲取的目標聲圖像經(jīng)常受到多途、混響以及各種海洋環(huán)境噪聲的影響, 存在著較嚴重的干擾, 與光學圖像相比分辨率低, 一般不能直接用于目標分辨和識別, 需要進行適當優(yōu)化處理。

水聲圖像處理一般包括圖像平滑、增強、恢復、邊緣檢測和分割等圖像操作, 從圖像中提取有用測度、數(shù)據(jù)或信息, 使魚雷可以根據(jù)目標聲圖像自動完成目標識別和選擇攻擊。研究中采用了基于雙閾值分割和模糊聚類的圖像優(yōu)化處理方法。

首先采用雙閾值1和2(1<2)實現(xiàn)圖像分割, 通過髙閾值2選擇目標的亮區(qū), 再通過選擇髙于低閾值1和與亮區(qū)相鄰的次亮區(qū), 亮區(qū)和次亮區(qū)整個區(qū)域即為目標區(qū)域。同時使用2個閾值可以較好地把背景與目標分割開來。在此基礎(chǔ)上, 采用聚類分析方法實現(xiàn)進一步圖像優(yōu)化處理。聚類分析是研究“物以類聚”規(guī)律的一種多元統(tǒng)計方法。基于原始數(shù)據(jù)的標準化變換, 采用距離系數(shù)作為分類統(tǒng)計量, 兩樣本距離越近, 相似性越好, 距離越遠則相似性越差。

設目標圖像各像素點的灰度值分別為x,=1,2,…,, 凝聚點重心分別為X和X, 模糊聚類的距離計算式為

在模糊聚類過程中, 凝聚點重心坐標隨不斷加入該類新元素的值而持續(xù)更新, 這樣通過循序漸進的圖像處理過程, 可實現(xiàn)目標信號和干擾背景的有效分離, 達到目標圖像優(yōu)化處理的目的。

5 水池試驗

5.1 試驗條件

為了測試目標聲成像系統(tǒng)對位于同一工作扇面內(nèi)不同聲源的成像與分辨性能, 采用了如圖7所示的試驗系統(tǒng)。在消聲水池中, 利用隨機布放的多個不同發(fā)射換能器分別代表目標體上處于不同空間位置的聲反射亮點。各發(fā)射換能器與聲成像基陣均位于水下同一深度處, 與聲成像基陣中心的距離為。信號源信號經(jīng)過功率放大后通過水密電纜傳輸給各發(fā)射換能器發(fā)射出去, 作為目標聲源。聲成像基陣接收目標聲源信號, 并經(jīng)過固定增益放大后通過水密電纜傳輸?shù)侥M信號處理機。根據(jù)聲源信號強度完成可變增益放大和濾波后, 由信號采集系統(tǒng)進行信號A/D轉(zhuǎn)換。最后對轉(zhuǎn)換的數(shù)字信號進行目標聲成像數(shù)據(jù)處理。

圖7 聲成像水池試驗系統(tǒng)示意圖

5.2 試驗結(jié)果

試驗中, 分別對圖8(a)所示的斜線形聲源目標和圖8(b)所示的三角形聲源目標進行了聲成像試驗。圖8(a)和(b)中分別示出了不同點目標聲源的相對位置關(guān)系, 其中,123分別為點目標聲源,1234分別為相對距離。

圖8 不同分布的試驗目標模型

試驗中分布目標的各具體參數(shù)如表1所示。

試驗中, 分布目標幾何中心與聲成像系統(tǒng)接收基陣等效聲中心平均距離約4.0 m, 發(fā)射信號為LFM信號, 脈寬=2 ms, 帶寬=6 kHz, 中心頻率f=112.5 kHz, 采樣頻率f=50 kHz。

表1 試驗分布目標的實際參數(shù)

圖9給出了試驗中采集的單通道實信號時域波形及其頻域分析結(jié)果。由圖可見, 目標聲源信號的時域延遲、脈沖寬度等與實際目標位置一致, 頻域波形正確。

圖10給出了圖9所示該通道信號經(jīng)數(shù)字處理后獲取的復基帶信號時頻域波形。

圖11顯示了基于圖10各通道復基帶信號形成-60°～60°檢測扇面內(nèi)密集波束進行目標聲成像的方位分辨結(jié)果。由圖可見, 目標聲源所在方位的波束輸出明顯高于無目標聲源方向的波束輸出。而且, 目標聲源的強度越大, 該方向波束輸出越高。

圖9 試驗采集單通道實信號時頻域波形

圖12顯示了試驗中對第1個目標亮點所在波束利用信號相關(guān)處理進行目標聲成像的距離分辨結(jié)果。試驗中, 第1個目標亮點聲源實際位于-14°方向波束, 其距離最近, 實際距離約為3 m。由圖可見, 該波束經(jīng)相關(guān)處理后, 在3 m位置處出現(xiàn)峰值, 精確顯示了目標實際距離位置。

圖12 試驗中距離成像處理的目標距離分辨結(jié)果

圖13和圖14分別給出了對圖8 (a)和圖8 (b)所示不同分布目標的聲成像試驗結(jié)果。其中, 左邊分別為聲成像系統(tǒng)直接獲取未經(jīng)優(yōu)化處理的斜線形分布目標和三角形分布目標的原始聲圖像, 而且上圖為側(cè)視圖, 下圖為俯視圖, 可見明顯存在較大噪點。右圖分別為2種分布目標左圖經(jīng)過優(yōu)化處理后對應目標聲圖像的側(cè)視圖和俯視圖, 可見明顯提高了目標圖像質(zhì)量, 改善了目標成像效果。

圖13、圖14表明, 試驗結(jié)果與前述理論分析及計算機仿真結(jié)果一致。因此, 基于非均勻乘積復合稀疏陣的魚雷聲成像方法可行且有效。

6 結(jié)束語

目標聲成像是水下目標識別的最有效途徑。本文針對魚雷以及水下高速UUV等聲成像載體平臺的聲成像應用條件, 提出了基于非均勻乘積復合稀疏陣預成空間密集波束的方位高分辨與寬帶信號處理距離高分辨的聲成像方法。理論計算分析了該方法的性能, 進行了計算機仿真和水池試驗研究, 驗證了該聲成像方法的可行性和有效性。研究結(jié)果表明, 該方法減小了硬件規(guī)模, 增強了工程應用可行性, 同時可以有效實現(xiàn)水下目標聲成像, 為魚雷目標識別工程應用提供參考。

圖13 斜線形分布目標聲成像試驗結(jié)果

圖14 三角形分布目標聲成像試驗結(jié)果

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High Resolution Acoustic Imaging for Torpedo Target Recognition with Sparse Array

FAN Shu-hong1,2, WANG Ying-min1, YUE Ling1, KANG Wen-yu1,2

(1. College of Marine Engineering, Northwestern Polytechnical University, Xi′an 710072，China; 2. The 705 Research Institute, China Shipbuilding Industry Corporation, Xi′an 710075, China)

Underwateracoustic imaging and image guidance are the most effective ways to torpedo target recognition and intelligent precision guidance in modern complex underwater acoustic countermeasure of battlefield environment. In order to realize target image recognition and precise image guidance in torpedoes, aiming at torpedo applications, this study presented an acoustic imaging method with high azimuth and range resolutions by means of preformed dense narrow beams and image signal processing of each narrow beam. A novel high frequency non-uniform sparse array and the beamforming method were put forward to generate dense narrow beams and achieve high azimuth resolution. Andthe algorithms of high range resolution imaging processing with wideband signal were proposed for each beam further processing and achieving high range resolution. Additionally, a method for target acoustic image optimization based on double thresholds segmentation and fuzzy clustering analysis was developed. Hence, target high resolution acoustic imaging was implemented with lower hardware complexity of the imaging system and convenience. Computer simulations and experiments indicate that the acoustic imaging scheme is effective to achieve target acoustic images with high azimuth and range resolutions.

torpedo; sparse array; underwater acoustic imaging；target recognition；underwater acoustic countermeasure

TJ630.34

A

1673-1948(2011)01-0020-07

2010-08-19;

2010-11-01.

國防科技預先研究資助項目.

樊書宏(1975-), 男, 在讀博士, 主要研究方向為水聲信號處理及水下目標識別等.

(責任編輯: 楊力軍)