合成孔径声纳概述
无人水下航行器声呐装备现状与发展趋势
无人水下潜航器（UUV）最早出现于20世纪60年代。
在发展初期，UUV主要用于深水勘探、沉船打捞、水下电缆铺设及维修等民用领域，后逐步扩展应用于水下声源探测、协助潜艇深水避雷、港口战术侦察等军事领域。
近十几年来，随着平台、推进器、导航、控制系统以及传感器技术的发展，加上现代战争追求人员零伤亡的理念，UUV的军事应用得到高度重视，其在水下侦察、水下通信和反潜、反水雷作战、信息作战等领域的应用得到了空前发展。
美国国防部于2007～2013年间前后发布了4版《无人系统（一体化）路线图》，其中针对UUV的4个级别将任务按优先级扩充为17项，如表1所示。
表1 不同级别UUV任务需求优先级美海军于2000年和2004年分别发布两版《海军无人水下潜航器总体主规划》，将UUV（不分级别）的任务按优先顺序归纳为9类：①情报/监视/侦察（ISR）；②水雷对抗（MCM）；③反潜战（ASW）；④检查/识别；⑤海洋调查；⑥通信/导航网络节点（CN3）；⑦载荷投送；⑧信息作战；⑨时敏打击。
不论是《海军无人水下潜航器总体主规划》，还是《无人系统（一体化）路线图》，这几版文件中对于所有级别的UUV，情报/监视/侦察（ISR）、检查/识别和水雷对抗（MCM）这3项任务的排序都十分靠前，这也印证了在当今复杂国际环境下美国海军对于这3项UUV任务执行的迫切需求。
UUV执行各项任务无一不需要声呐的配合，尤其是对于ISR、检查/识别和MCM，声呐性能的优劣，往往是任务完成度的决定性因素。
根据功能的不同，UUV声呐装备主要分为三大类：通信声呐、导航声呐和探测声呐，如图1所示。
图1 UUV主要声呐装备通信声呐主要用于UUV与协同行动的其他UUV、母船（艇）或通信浮标之间的信息链接；导航声呐为UUV的安全航行和执行作业任务提供其位置、航向、深度、速度和姿态等信息；探测声呐主要用于警戒、探测、识别水中或沉底目标信息，对水下地形、地貌、地质进行勘察和测绘。
水声信号处理领域若干专题研究进展
水声信号处理领域若干专题研究进展李启虎（中田科学院声学研究所１摘要本文介绍了当前水声信号处理顿域中的一些最新研究成果。
其中主要涉及水声通信、台成孔径声纳（曼ＡＳ）、数据融台问矗，大洋声层折、水下ＧＰＳ系统和安静型潜艇辐射臻声的翻量等．可供我田高技术跟踪技术决蘸怍参考．、ｊ关键词：水声信号处理？专题研究进展中豳分类号：ＴＢ５６１前言水声信号处理是海洋领域乃至信息领域最为活跃的学科之一。
随着２１世纪的到来，海洋开发和信息科学的快速发展对水声信号处理技术提出了越来越高的要求。
同时，巨大的需求牵引又强有力地拉动水声信号处理技术的发展．国民经济和国家安全迫切需要水声信号处理技术提供新的更先进的手段，以便解决日益增长的需求．美国ＩＥＥＥ协会为纪念信号处理领域发展５０年来的成就，组织了一批批专家编写了一系列的综述文章．其中就有水声信号处理（见中科院声学所编译的文集“水声信号处理的过去、现在和未来”，１９９５年５月，北京）。
本报告不准备涉及水声信号处理的各个课题．而是有选择地介绍当前的几个热点问题，其目的是为我国海洋８６３和国防预研项目提供原始资料．为２１世纪初水声信号领域课题的选择提供一些背景资料．这些专题包括水声通信、水下ＧＰＳ系统、合成孔径声呐（ＳＡＳ）、水声信号处理中的数据融台问愿、大洋声层折和安静型潜艇辐射噪声的测量等等．水声信号处理所涉及的问题非常多，要在～份报告中作全面．系统的阐述是十分困难的．我们试图介绍一些最新研究成果，为我国的高技术跟踪计划提供决策参考。
２水声通信由于电磁波在海水中传播时衰减严重，所以在海洋中的检测、通信、定位和导航主要利用声被．声波是目前人类己知的水中信息传输的主要载体．随着海洋开发的迅速发展，对水下声通信的要求越来越迫切，从技术原理来说，水声通信可以看作是主被动声呐技术的结合．比如要选择合适的发射信号向水中发射（主动声．，·呐），又要有适合的接收机接收信号（被动声呐）．但是水声通信又有自己许多独特的特点，如长脉宽的编码序列、解码技术等．水声信道远远不如电磁波的升质大气或真空那样，允许非常多的信号通道。
声呐图像水下目标识别综述与展望
声呐图像水下目标识别综述与展望
黄海宁;李宝奇;刘纪元;刘正君;韦琳哲;赵爽
【期刊名称】《电子与信息学报》
【年(卷),期】2024(46)5
【摘要】随着海洋资源开发和水下作业的增加,声呐图像水下目标识别已成为热门研究领域。
该文全面回顾了该领域的现状和未来趋势。
首先,强调了声呐图像水下目标识别的背景和重要性,指出水下环境复杂和样本稀缺增加了任务难度。
其次,深入探讨了典型的成像声呐技术,包括前视声呐、侧扫声呐、合成孔径声呐、多波束测深仪、干涉合成孔径声呐和前视三维声呐等。
接下来,系统地审视了二维和三维声呐图像水下目标识别方法,比较了不同算法的优劣,还讨论了声呐图像序列的关联识别方法。
最后,总结了当前领域的主要挑战,展望了未来研究方向,旨在促进水下声呐目标识别领域的发展。
【总页数】19页(P1742-1760)
【作者】黄海宁;李宝奇;刘纪元;刘正君;韦琳哲;赵爽
【作者单位】中国科学院声学研究所;中国科学院先进水下信息技术重点实验室;中国科学院大学
【正文语种】中文
【中图分类】TN929.3;TP391
【相关文献】
1.自主式水下机器人控制系统及声呐目标识别
2.基于声呐图像处理的船用水下目标识别技术研究
3.大噪声环境下前视声呐图像目标识别方法研究
4.基于声呐图像的水下目标检测研究综述
5.基于前视声呐图像的AUV目标识别与跟踪
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深水工程地质勘察技术现状及展望
2021年6月
工程技术
Engineering and Technng Technology Development
深水工程地质勘察技术现状及展望
张发山，曹文旭，张 达
（中国冶金地质总局青岛地质勘查院，山东青岛 266109）
［摘 要］为全面加强深水工程地质勘察水平，全面创新勘察技术方法，为深水工程地质勘察工作提供技术保证，分析了深 水工程地质勘察技术研究现状，主要包括水下声学定位技术、海底浅层声探测技术、潜器勘探技术，并对深水工程地质勘察技 术研究进行了展望。
该项技术能够利用声学高分辨的发声系统，通过不同频 率和振幅对海底的浅层进行勘测。该技术主要有单波束、多 波束探测、浅层剖面探测等多种技术类型，高频通常应用到 探测海水深度等情况，低频主要用于探测深海深度同时获得 海底的剖面图。 1.2.1 声成像技术
在声成像技术中，侧扫声呐技术较为关键，通常会用于 深水勘测。实施深拖作业时，拖体与海底的高度距离会受到 海底起伏的直接影响，通常需将高度控制在 50~100 m 范围内。 潜器搭载的高度控制难度不大，可保持与海底的距离在 50 m 以内。近期，侧扫声呐技术主要表现出下述技术特征 ：（1） 结合高速侧扫声呐技术，深入优化多脉冲与多波束声呐技术 ； （2）应重视结合三维测深技术，有效地分析深海形态与深度，
［Keywords］deep-water engineering ；geological survey technology ；detection technique
随着深水工程地质勘察技术的发展，深水工程地质勘察 技术为深水工程建设与开发工作提供了保证。作为技术人员， 在研究深水工程地质勘察技术过程中，要结合具体工程实际， 科学制订更加完善的勘察技术方案，确保勘察工作质量，有 效地为深水工程工作开展奠定基础。
声呐简要介绍
深海里的“顺风耳”和“千里眼”—声呐一、背景1.声呐发展19世纪初，声呐的基础——水听器技术问世。
1827年，瑞士的两位物理学家首次测算出了水下声速，为水下测距和定位奠定了理论和技术基础。
19世纪中叶，科学家模仿海豚传达信息的方式，发明了一种利用声音传播获取信息的碳粒微音器，这是世界上出现最早的水听器，也是现代声呐技术的开篇。
20世纪初，英国海军刘易斯·尼克森发明了声呐技术，第一次世界大战时被正式应用到战场上，用来侦测潜藏在水底的潜水艇。
潜艇声呐和反潜声呐成为了研制的核心。
当时的声呐属于被动声呐，只能被动听音。
1912年，“泰坦尼克”号豪华巨轮与冰山相撞事故造成1517人丧生，引发世界轰动，使各国意识到了水下探测对于舰船航行的重要性，进一步促进了声呐技术的发展。
1914年，美国科学家制造出第一台回声探测仪，之后被舰船声呐系统所采用，用于探测冰山、暗礁等航行障碍物。
1915年，法国物理学家保罗·朗之万与俄国电气工程师康斯坦丁·奇洛夫斯基合作发明了第一台能够主动侦测潜艇的静电变换器式声呐设备，开启了声呐技术发展的新篇章，促进了声呐技术的快速发展。
1917年，加拿大物理学家罗伯特·玻意耳制研制出一台被英国称为“ASDIC”的用于测试的原始型号主动声呐。
1931年美国研制出了类似的装置，称为“SONAR”，即后来音译成的“声呐”。
二、声呐1.简介声纳（或称声呐），Sound Navigation and Ranging（声导航与测距），通过发送和接收声波来探测物体。
是一种利用声波在水下的传播特性，通过电声转换和信息处理，完成水下探测和通讯任务的电子设备。
2.原理（1）超声波①定义：在弹性介质中，只要波源所激起的纵波的频率在20-20000 Hz之间，就能引起人的听觉，这一频率范围内的振动激起的纵波称为声波，也称可听声波，低于这一范围值即为次声波（1×10-4 ~20Hz），高于这一范围值即为超声波（20000 ~ 5×109Hz），广义的声波包括超声波和次声波。
基于多层B样条插值的干涉合成孔径声纳配准偏移量插值算法
收 稿 日期 ： ２ ０ １ ３ － ０ ９ － ２ ６ 张
ｆ （ ｘ ， ） ， 从 而重 建 出三 维 表 面． 对 于 图像 的配
准， 如 果 已 知对 应 控 制 点集 Ｐ（ ｘ ， Ｙ ） ， 可 以找 到 函数使 得 — （ ， ． ） ， ） ， 则 可 以实现 图像 的配 准．
的配 准偏移 量 ［ 】 ］ ． 以往 的干 涉合 成 孔 径 雷 达 和声
呐大 多采用 应用 于全 局 的二次 多项式 函数 进行拟
合， 多项式 函数 的系数 计算 采用 最小二 乘 法［ ２ ］ ． 但
一
可． 这些优 异 的性 能使 得 其 非 常适 合 完 成 图像 配
准 的处理 ．
方 面这种 拟 合 曲面 变 化 太 过平 缓 ， 不 能 体 现局
部地 形 的配准 特征 ； 另一 方 面 这 种拟 合 曲面 的参
数会 受到个 别 控制 点 的配 准偏 移 量 的影 响 ， 从 而 影 响全局 的配 准． 因此这 种 拟 合 曲 面并 不 适 合对 配准 精度 要求 非常 高而局 部配 准偏 移量相 差也 比
Ｂ样 条 理 论 由 Ｓ ｃ ｈ ｏ ｅ ｎ ｂ ｅ ｒ ｇ于 １ ９ ４ ６ 年 提
Ｂ样 条 曲面插 值 方 法
对 于合成 孔径 声 呐 复 图像 配 准 问 题 ， 可 以将
它类 比三维数 据 场 曲 面重 建 问题 ． 在 散乱 数 据 场 插值中， 已知 数据 集 Ｐ（ ， Ｙ ， ｚ ） ， ｉ一 １ ， ２ ， ３ ， …， Ｎ． 可 以确 定 坐 标 ２与 （ ｚ， ）之 间 的 函 数关 系 ：ｃ ． ２Ｏ１ ３
水声信号处理中若干研究方向的现状及发展趋势
水声信号处理中若干研究方向的现状及发展趋势孙超，杨益新（西北工业大学声学工程研究所，西安 710072）1 引言水声信号处理领域的早期研究成果大多是数学专业出身的科学家完成的，研究工作植根于对声及其特性的物理和数学观察与分析。
作为一门交叉学科，近年来，水声信号处理研究领域也伴随着自适应信号处理、传感器阵列，以及检测与估计理论中的进展而发展。
同时，对海洋环境中多种现象的物理机理探究，促使水声信号处理领域研究成果逐步得到应用。
水声信号处理涉及广泛的研究课题，国内外对该领域的研究工作进展做过各种形式的综述。
典型的有1998年发表于IEEE信号处理杂志的一组题为《水声信号处理的过去、现在与将来》的专稿[1]，而国内则于2006年在《物理》杂志发表了一组题为《声纳技术及其应用专题》的文章[2-9]。
受时间、篇幅以及作者能力所限，本文将只对水声信号处理研究领域中有限的几个研究方向上的研究进展进行归纳总结。
2 被动定位—匹配场技术20世纪80年代以来，被动定位技术中的重要发展就是在信号处理算法中加入了声传播模型，主要用于估计一个辐射源的距离和深度（以及方位）。
这种处理方法称作匹配场处理（Matched Field Processing—MFP）。
MFP的核心就是对常规的一维平面波波束形成进行推广，使其能够对海洋中的点声源进行三维定位。
一维平面波波束形成只能使基阵在方位上进行扫描，使其在所有可能的源方位上与测量数据进行“匹配”，并寻找其中相关程度最大处的参数值作为目标方位估计。
在三维匹配场波束形成中，基阵能够对不同的目标参数（距离、深度、方位）组合进行描述，寻找其与测量数据匹配程度最大的参数值，认为是目标的位置参数估计。
MFP的发展与海洋中声传播建模的进展是并行的。
当Clay研究模态传播时，他最早发现了波导模型、基阵和信号处理之间的密切关系[10]。
尽管他没有提到信号源定位或层析，但他清楚地建立了模态表示、传播和基阵处理之间的相互关系。
海洋侧扫声呐探测技术的现状及发展
海洋侧扫声呐探测技术的现状及发展摘要：侧扫声纳是海洋地形地貌测量的必备仪器之一。
侧扫声呐是利用回声测深原理探测海底地貌和水下物体的设备，目前广泛应用于海洋地形调查以及探测海底礁石、沉船、管道、电缆以及各种水下目标等。
本文从侧扫声呐技术的现状进行分析，对未来侧扫声呐探测技术的发展趋势进行总结，为后续进行海洋侧扫声呐探测技术的研究打下基础。
关键词：侧扫声呐；海洋探测；海洋资源海底地形地貌作为了解和认识海洋的基本信息，在海洋资源开发、海洋工程建设和海洋权益维护等方面具有重要意义。
海底信息的探测是进行海底科学研究的基础，是了解海洋空间形态特征的基础资料。
由于声波在水中传播的独特优势，目前海底信息的快速获取主要依赖于声学探测设备，主要包括单波束、多波束和侧扫声纳系统。
前两种设备是通过测量海底深度反演海底地形，称之为等深线成像：侧扫声纳系统根据回波强度反映海底地形变化；相比而言，侧扫声纳探测效率和分辨率较高，可获得更清晰的目标信息，在国内外应用广泛。
一、侧扫声呐检测原理侧扫声呐技术运用海底地物对入射声波反向散射的原理来探测海底形态，它能直观地提供海底形态的声成像。
通过声呐线阵向左右两侧发射扇型波束，海底反向散射信号依时间的先后被声呐线阵接收，有一定高度的海底障碍物在侧扫声呐资料上能产生“阴影”。
通过对不同的成像条件下得到的声呐图谱中“阴影”的研究，可以判断海底管线的状态为透空还是非透空，从而评价悬空管线治理效果。
当海底管线状态为悬空时，侧向发射的声呐波束首先遇到管线形成强反射，其反射时程最短，最先成像在声呐图谱上；管线下方与海床面之间的空隙（空隙高度即为悬空高度）可允许声呐波束穿过，形成“声学透空区”，其反射时程次之，在声呐图谱上位于管线强反射外侧；管线本身会遮挡一定宽度范围的声呐波束穿过，形成“声学阴影区”，其理论反射时程最长，在声呐图谱上位于“声学透空区”外侧。
如此，悬空管线形成的声呐图谱由近及远依次为管线强反射、“声学透空区”海底面反射、“声学阴影区”空白反射（图１ａ）。
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合成孔径声纳
合成孔径声纳的研究起源于五十年代末期，但直到八十年代以后，合成孔径声纳的研究才逐步全面展开。
目前国际上只有少数国家和地区研制出了合成孔径声纳原型机并进行了海上试验。
合成孔径声纳是一种新型高分辨水下成像声纳，合成孔径雷达原理推广到水声领域，就出现了合成孔径声纳。
其基本原理是利用小孔径基阵的移动，通过对不同位置接收信号的相关处理，来获得移动方向（方位方向）上大的合成孔径，从而得到方位方向的高分辨力。
从理论上讲，这种分辨力和探测距离无关。
直观地说，距离越大，合成孔径长度就越长，合成阵的角分辨率就越高，从而抵消了距离增大的影响，保持了分辨力不变。
但合成孔径声纳作为一种水下成像设备，受水下复杂条件的影响，有不同于合成孔径雷达的特点。
首先是声传播信道的非理想性比合成孔径雷达中电磁波传播的严重；其次是声纳拖体的运动稳定性比合成孔径雷达要差得多；再者因为声速大大低于电磁波在空间的传播速度，从而大大限制了拖体运动的速度；最后由于声纳中常采用宽带信号而使雷达中的一些窄带信号处理方法在合成孔径声纳中不再适用，需对已有的算法进行改进或研究新的算法。
这正是合成孔径声纳研究极富挑战性之所在。
合成孔径声纳系统一般由三个分系统组成：1)声纳分系统，由合成孔径声纳基阵、发射机、接收机、数据采集、传输和存储子系统、声纳信号处理机和显控台等组成；2)姿态与位移测量分系统，由姿态、位移测量系统和GPS等组成；3)拖曳分系统，由绞车、拖缆和拖体等组成。
合成孔径声纳可以用于水下军事目标的探测和识别，最直接的应用就是进行沉底水雷和掩埋水雷的高分辨探测和识别。
在国民经济方面，可以用于海底测量、水下考古和搜寻水下失落物体等，尤其可以进行高分辨海底测绘，对数字地球研究具有重要意义。
综合声纳技术研究室"九五"期间在国家863项目支持下，研制出国内第一套合成孔径声纳湖试样机。
合成孔径声纳成像算法
合成孔径声纳成像算法分为聚焦处理和非聚焦处理算法。
这里只要介绍聚焦算法。
聚焦处理成像算法较多，主要包括数字波束形成算法、距离-多普勒（R-D）算法、波数域（w-k）算法和调频变换（Chirp-Scaling）算法等。
波束形成算法
这种方法是一种逐点计算像素值的方法。
根据声纳拖体运动过程中发射信号和接收信号传播路径的几何关系，计算出运动轨迹上各个接收位置的时间延迟或相位差，通过延时补偿后迭加的方法得出各像素点的值，从而得到合成孔径声纳的图像。
这是一种逐点算法，计算量很大，适用于宽带信号的情况。
距离-多普勒（R-D）算法
这种算法首先对时域匹配滤波后得到的原始数据进行空间波数域变换，得到距离-多普勒域的结果，然后在距离-多普勒域通过数据的重排补偿时延的变化，最后实施横向空间压缩，从而获得最终的合成孔径的图像。
这是一种逐线处理算法。
波数域（w-k）算法
这种算法把脉冲压缩后原始数据的图像经过二维付氏变换得到频率-波数域的图像，对这个图像进行适当处理后，在进行一种称作Stolt映射的变换，就得到了直角坐标的纯波数域的像，最后再经过二维逆付氏变换，就得到了最终合成孔径的图像。
这是一种数据成块处理的算法，因而效率很高，适用于宽带信号的情况。
调频变换（Chirp-Scaling）算法
Chirp-Scaling算法只适用于回波信号为线性调频信号的情况，它首先把未做距离压缩的原始信号做空间FFT得到距离-波数域的结果，再通过把这一结果乘上一个线性调频信号使不同距离的距离弯曲相同，然后采用FFT实现脉冲压缩、距离矫正等，之后再变换到距离-波数域去消除剩余相位误差，最后在进行横向方位压缩后做逆变换得到最终合成孔径声纳的像。
这种算法的效率很高，但是一种窄带算法。
合成孔径声纳运动补偿
由于声在水中传播速度较低，合成孔径声纳基阵运动速度一般也比较慢，这样声纳拖体由于水流作用等原因使得基阵很难按照理想的匀速直线运动，必然出现运动偏差，从而引起信号的相位误差，若不进行相位补偿，就会导致成像质量的下降，甚至得不到清晰的图像，因此，运动补偿成为合成孔径声纳成像的一个重要方面。
运动补偿算法可以分为两种，一种是将运动监测系统测得的运动误差直接引入成像算法中进行相位补偿处理，运动监测系统一般利用KALMAN 滤波器对姿态传感器和多普勒计程仪的测量结果进行数据融合得到精确的姿态、位移测量信息；另一种是利用回波信号本身估计基阵的位移的方法，包括自动聚焦算法（PGA）算法和相位中心估计（DPC）算法。
自动聚焦算法PGA主要矫正高频运动误差，是一种图像域矫正算法；DPC算法是利用不同接收阵收到信号间的互相关信息提取运动误差信息，然后进行补偿，它包括阵元与阵元相关算法及波束与波束相关算法，可以矫正低频大尺度的平移及姿态运动误差。