1、水下目标声成像尺度识别技术研究 石敏 海伟 陈倩 张肇蓉 海军装备研究院 92132部队 摘 要： 水下声成像是提高水下战武器精确制导能力的有效方法。针对目前水下战对抗装备对目标的模拟越来越逼真的情况, 提出了一种基于声成像的水下目标尺度识别技术。该技术基于目标的二维声成像技术, 通过提取目标二维尺度特征, 用于识别真实潜艇和线列阵声诱饵。对该技术在噪声环境下进行了仿真研究。研究结果表明, 声成像尺度识别技术是可行的。关键词： 兵器科学与技术; 声成像; 水下目标; 目标尺度识别; 作者简介：石敏 (1978) , 男, 工程师, 博士。E-mail:shimin_;作者简介：海伟 (1990
2、) , 男, 助理工程师, 硕士。E-mai:收稿日期：2015-04-09基金：国家自然科学基金项目 (60272063) Research on Acoustic Imaging Identification Technology of Underwater TargetSHI Min HAI Wei CHEN Qian ZHANG Zhao-rong Naval Academy of Armament; Abstract： Acoustic imaging is an effective approach to improve the guidance accuracy of under
3、water war weapons, such as torpedo and naval mine. The decoys of underwater combat equipment become more and more realistic. An underwater target identification technology based on acoustic imaging is proposed. The two-dimensional acoustic imaging method based on wind-band correlation technology is
4、researched to get acoustic image. The proposed method is used to identify the true submarines and the acoustic decoy of linear arrays by extracting the two-dimensional characteristics of targets. The simulation research shows that the method is efftive and feasible.Keyword： ordnance science and tech
5、nology; acoustic imaging; underwater target; target dimension recognition; Received： 2015-04-090 引言目前, 水下武备的对抗与反对抗越来越激烈, 各种水下诱饵和模拟器对目标特性的模拟越来越逼真。各国水下诱饵对目标的模拟已经从单纯的点目标应答方式发展到线列阵目标模拟, 具备了尺度模拟能力。基于方位走向的目标尺度识别方法不能分辨线列阵目标模拟器和真实目标。在复杂水下环境中有效识别目标, 排除各种对抗干扰, 对目标实施精确打击, 已成为未来水下武器装备的研究方向。声成像方法是实现目标识别和反对抗的最有效手
6、段, 是水下武器装备发展的方向。在图像特征识别方面, 文献1针对基于形状特征进行目标识别存在的不足, 提出了一种联合轮廓不变矩特征和轮廓几何特征的识别方法。通过声场得到的像主要有被动和主动两种。被动声成像方法, 是利用传感器阵列测量一定范围内声场分布, 获得测量物体发出的声音的位置和声音辐射的状态, 并显示出直观的图像。文献2研究了一种垂直矢量阵声图被动定位技术, 具有测量设备布放简单、复杂海洋环境条件下抗多途性能好的优点。主动成像方法主要利用合成孔径、逆合成孔径、侧扫声纳和声透镜等方法得到目标二维 (或三维) 分布图像。求取各种图像的机理不同, 所用的信号处理方法和数学工具也多种多样, 如合
7、成孔径方法、逆合成孔径、时频分析方法、广义相关方法等。国外合成孔径声纳 (SAS) 已经进入了实用阶段, 除了民用外, 军事上还用于水雷探测。近年来, 合成孔径声纳技术发展十分迅速, 已有的合成孔径声纳系统为全数字信号处理, 合成孔径声纳的分辨率大于合成孔径雷达的。在逆合成孔径成像方面, 主要有距离-多普勒法, 把纵向和横向二维处理分开进行, 成像处理采用快速傅里叶变换 (FFT) 以提高计算效率。此法对目标转角有限制, 否则散射点走出距离分辩单元使成像模糊。大转角的高分辨率成像方法有以下几种:子孔径相关处理法, 通过多幅小转角 FFT距离-多普勒子图像相干叠加获得大转角的高分辨率的图像;极坐
8、标格式处理法, 用极坐标格式纪录频域空间的观测样本, 经过二维傅里叶变换完成纵向、横向二维处理;卷积反投影层析成像法, 用解投影处理回波成像, 经卷积反投影重建目标的图像。应当指出的是, 由于目标的非均匀转动, 在每一个子孔径内目标的转动速度不同, 各孔径的长度也不尽相同, 因此各子孔径生成的子图像的横向尺度不一样, 在进行相干叠加时比较复杂。国外对水下武备声成像方法和技术的开发研究非常重视, 已在部分水下武器装备中得到应用。例如, 英国的“黄貂鱼”鱼雷应用了主动宽带声成像技术, 对目标距离判别后, 可以生成目标的三维图像, 并识别出目标的薄弱部位。日本的无人水下航行器 (UUV) 装载 2部
9、原理不同的成像声纳, 分别用于避开水下障碍和勘测海底地形。从目前研究情况看, 侧扫声纳成像比较成熟。本文针对水下目标识别问题, 提出了一种利用水下目标散射特性的二维成像尺度识别技术。1 水下宽带声成像1.1 水下宽带声成像方法考虑到实际作战应用, 以及鱼雷实际传感器阵列面尺寸有限, 本文的目标识别技术利用宽带成像方法生成目标声学二维图像。当某一频率的发射信号照射到一个运动物体上而引起反射时, 反射波与入射波的频率有偏移, 其偏移程度与物体的运动速度有关, 因而可以根据频率偏移程度估计运动物体的速度。这在雷达、声纳以及医学超声等领域中通常称为多普勒技术。传统的多普勒技术建立在“窄带假设”的基础上
10、。设发射波为传播速度为 c的平面波, 物体的运动速度为 v, 其运动方向与发射波传播方向共在一条直线上。发射波照射在运动物体上所引起的反射回波的频率 f为式中:f 0为入射波的频率。当 vc 时, 上式可近似成:即频偏为当运动物体朝远离声纳基阵的方向运动时, ff 0, fD为正值。因此, 根据 fD的符号可以判断物体的运动方向, 根据 fD的大小可以估计速度 v的大小。这就是熟知的利用多普勒频偏测速的原理。由于多普勒技术建立在 vc, 也就是 fDf0的基础上, 所以称为窄带模型。更全面地看, 在运动物体上引起的反射回波实际上是入射波的展宽 (当运动物体朝远离声纳基阵的方向运动时) 或压缩
11、(运动物体朝靠近声纳基阵的方向运动时) , 如图 1所示。图 1 宽带时间伸缩模型 下载原图从图 1可以看出, 入射波和反射波的关系反映在时间尺度的伸缩上。从这一观点考虑, 回波不限于 vc, 频率不限于窄带假设, 因此图 1所示的时间伸缩模型可以称为宽带模型。设 f (t) 为以恒定速度 c传播的声纳发射信号, 对于宽带处理或当鱼雷距离目标较近时, 目标已不能看作点目标, 而应视为具有多亮点空间结构的延展目标。这时接收信号应表示为延展目标回波信号形式, 即(4) 式也适用于多目标回波。推导该式时, 没有假定入射波为平面波, 没有假定散射体处于远场。因此, (4) 式比点目标回波模型有更广泛的
12、适用范围。称为扩展函数, 散射过程中任何能量变化及传播损失都蕴含在此宽带扩展函数中, 其中积分因子时延、伸缩率与散射体的距离、速度对应。对于具有空间结构分布特征的延展目标, S W (s, ) 不是一个点, 而是多个“点”的组合。它描述了该环境下散射体的散布情况, 因此它实际上是目标在距离和时间伸缩上的二维表示。1.2 声成像的分辨率分析条带式合成孔径声纳成像、聚束式合成孔径声成像 SAS、逆合成孔径声纳成像、宽带声纳成像具有相同的物理原理, 多种成像方式具有统一物理模型:旋转体成像模型。本文以旋转体成像模型为基础进行分辨率讨论。合成孔径和逆合成孔径声纳成像利用大带宽的信号获得距离向的高分辨率
13、。由声纳分辨理论可知, 距离分辨率 r与信号带宽的关系为式中:c 为声速;B 为信号带宽。下面重点研究方位向的分辨率。假设包含在声纳波束中的目标以角速度 r绕点 O匀速转动, 如图 2所示。散射点 A的多普勒频率为式中:r 为目标距转动中心 O的距离; 为 r与 x轴的夹角。由上式可得, 逆合成孔径声纳的方位向分辨率 c为式中:T 为相干累积时间或合成孔径观测时间;、f d、 分别为目标的转角、多普勒频率分辨率和发射信号的波长。从 (7) 式可以看出, 这种成像机制的方位向分辨率仅与目标的转角大小有关, 转角越大, 方位向分辨率越高。同合成孔径声纳一样, 对逆合成孔径声纳的脉冲重复频率同样有一
14、定要求。为了保证测速不模糊, 脉冲重复频率必须满足:式中: max目标最大角速度;x max为目标最大尺寸。图 2 转台成像模型示意图 下载原图宽带声成像和逆合成孔径声纳成像在距离向的分辨原理一样, 因此其距离分辨率与信号带宽的关系同 (5) 式。假设目标作匀速转动, 声纳静止不动, 转动角速度为 r, 转动中心为 O, 散射点 A与声纳基阵的相对径向速度为式中: 为 r与 x轴的夹角。可以证明时间伸缩分辨率与速度分辨率的关系为由上面两式可以得到, 宽带相关成像的方位向分辨率为 ( 时, 最后一个等式成立) :式中:T 为脉冲持续时间或相干时间; 为目标在脉冲持续时间内的转角。从 (11) 式
15、中可以看出, 这种成像机制的方位向分辨率与目标的转角大小有关, 转角越大, 方位向分辨率越高。2 水下目标声学图像特征分析本文的研究目的是通过二维图像分辨水下实际潜艇和线列阵诱饵, 因此重点研究两者之间的目标特性差异。散射点模型是声纳成像的依据之一, 它把一个目标看成是由许多的散射点构成。对于不同的目标, 散射点模型可能相差很大。2.1 潜艇图像特征分析与线列阵诱饵相比, 水下潜艇目标本身具有复杂的外形和内部结构, 因此, 其回波比较复杂。常规潜艇或核潜艇大都是双层的, 除了耐压壳, 还有一层用支撑肋条连接的非耐压壳, 壳体内部还装有各种箱柜和设备, 壳体外装有指挥舱室, 还有尾翼、舵、螺旋桨
16、等。所有这些结构都会对回波做出贡献。其回声机制有:1) 目标外形回波;2) 艇体结构中的角反射波;3) 壳体内部的反射波;4) 沿壳体表面的绕波和弯曲波等;5) 主壳体的共振辐射回波。总的来说, 潜艇目标可以看成是有众多随机散射体和少数几个强镜像反射体构成的复合散射体。在发射信号为高频时, 它们均可看成是散射点结构。在实际成像处理中, 会有一些连片分布的目标, 所有的成像图中包含有众多小散射体。2.2 线列阵诱饵能图像特征分析与潜艇目标相比, 线列阵诱饵能模拟的目标是几个相对简单的强散射点, 也就是所谓的“亮点”模型。这样的强散射点在声成像图上是由几个强亮点构成的, 并且在相邻的多个脉冲的图像
17、中, 散射点始终表现为强亮点, 可以获取散射点在不同脉冲的图像上的对应位置。“亮点”模型具有比较好的性质, 利用质量好的一个或多个“亮点”能够准确地估计出目标的参数。“亮点”的稳定程度取决于模拟目标的散射特性、水声信道的传播特性等因素。3 改进的二维图像尺度特征提取技术3.1 声学图像预处理水下目标声学图像是由水下声探测成像系统获得的, 和其他图像一样, 总是存在着各种噪点, 这些噪点可能包含了外部噪声、混响等因素的影响, 也有可能包含了成像系统本身的某种因素产生的内部噪声, 还有起伏背景可能造成的不利影响。因此, 有必要在水下目标特征提取、检测和识别之前, 对原始声学图像进行预处理, 以减少
18、噪声影响, 抑制背景混响, 提高图像的信噪比, 突出目标特征信息, 从而提高目标识别的概率。3.2 改进的水下目标图像尺度特征提取常用的图像尺度特征如下:1) 面积。水下目标在成像平面上的投影面积 (m) 。2) 圆形度。圆形度是图像处理中的一个重要概念, 用于特征的提取和描述。计算方法是周长 P的平方除以面积 A乘上一常数:面积相同时, 对于各种形状物体, 圆形的周长最短, 可称为是最密集的形状。圆形的密集度 e=1.对于在几何上相似的两个形状, 虽然它们的大小不同或取向不同或位置不同, 但它们有相同的 e值。因为随着周界凹凸变化程度的增加, 周长 P相应增加, 面积 A呈平方增加, 故 e
19、对于图像的旋转、平移和缩放具有不变性。因此, e是一个仅与形状有关的特征, 常被称为形状因子。在图像处理中, 对目标图像进行边缘提取, 然后将边缘像素点个数累加就可以得到物体的周长, 将目标像素点个数累加可以得到物体的面积。本文基于水下目标的成像特性及其形状特征, 提出一种改进的不变矩特征作为水下目标的成像尺度特征参数。将不变矩特征量应用于水下目标的识别。矩在统计学中用于表征随机量的分布, 而在力学中用于表征物质的空间分布。若把灰度图看作是二维密度分布函数, 就可把矩技术应用于图像分析中。近年来, 由二维和三维形状获得的矩值的不变特性己成功地用于模式识别和分类。目前, 矩方法的应用领域主要有:
20、模式识别、目标检测、目标匹配、场景配准、图像重建、图像压缩等。考虑到水下目标特性, 实际算法为摒弃诱饵发出的强应答信号的影响, 不计算目标的灰度, 把目标图像的灰度图进行二值化处理, 将处理结果作为二维密度分布函数。4 尺度识别技术仿真研究为不失一般性, 我们仿真一个线列阵诱饵和一个延展目标。延展目标由 13个独立散射点组成, 一个散射点位于目标中心, 6 个点距目标中心的距离为 40 m, 另外 6个点距目标中心的距离为 20 m, 间隔 60, 分布于四周, 纵横坐标表示方向, 如图 3所示。用图 3中各条直线上 5个点作为线列阵诱饵的模拟亮点。目标散射中心距离声纳基阵 800 m.目标运
21、动速度为 20 m/s, 以 100 m的旋回半径进行机动规避, 发射信号为双曲调频信号。求得的目标二维声图像结果如图4所示。图中纵横坐标表示成像平面的距离刻度, z 坐标表示归一化幅值, 仿真时采用-20 d B 的信噪比。图 3 目标散射点分布示意图 下载原图从图 4可以看到, 在噪声环境下, 噪声的干扰使目标散射点在单个脉冲得到的时延-时间伸缩分布图中变得很模糊。对图像进行图像预处理, 得到最后成像结果如图 5所示。图 4 目标二维声成像图 下载原图最后, 通过计算得到改进的不变矩特征值, 完成目标特征识别。5 结论针对鱼雷精确打击和识别水下目标的应用背景, 提出了一种基于声成像的水下目
22、标尺度识别技术。分析了现有声成像研究情况。针对鱼雷自导声基阵尺寸有限, 无法实现真实孔径成像, 研究了用宽带声成像技术获取目标二维像。通过分析水下潜艇和线列阵诱饵的图像特征, 提出了基于目标二维特征量的识别方法。针对不同的待识别目标, 开展了信号级仿真。仿真结果表明, 该方法可有效识别潜艇和线列阵诱饵。图 5 图像预处理后结果 下载原图参考文献1梅继丹, 王珺琳, 惠俊英.垂直矢量阵声图被动定位技术研究J.兵工学报, 2010, 3 (3) :369-374.MEI Ji-dan, WANG Jun-lin, HUI Jun-ying.Research on the underwater ac
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