【《基于PDI算法的海底回波检测方法分析案例》5300字】

基于PDI算法的海底回波检测方法研究案例目录TOC\o"1-3"\h\u14299基于PDI算法的海底回波检测方法研究案例 1257611.1BDI算法被淘汰的原因 1198971.2PDI算法的基本概念 2270421.3另一种过零点 3245831.4过零法获得波束的方向 6285211.5PDI算法步骤 7140171.6PDI算法仿真分析 7227101.6.1波束形成图像 8167801.6.2算法检测结果与性能分析 8PDI算法，原名Phase

DeviationIndicator，直译为“相位偏差指示器”。考虑到开创者Leonardo

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Araujo教授在文献中说明，PDI算法是基于BDI算法的一种完善思路，本文中决定将PDI算法的全名暂时翻译为与BDI全名“方位指示估计算法”[2](BearingDirectionIndicator)相对应的“相位差指示估计算法”。在下文中，为了方便记忆，将继续称其为PDI算法[3]。1.1BDI算法被淘汰的原因即使目前并没有一个明确且有据可依的理由能说明BDI算法已经能够被逐渐淘汰，但是大多数人门都根据一些常见的理由选择了不再使用BDI算法，或者在只有振幅数据可以被使用、无法使用相位数据处理时，会将使用时间序列的振幅检测法和使用时间片的BDI算法结合互补使用，进行海底地形检测（前者用于正常入射的情况，后者用于波束倾斜入射的情况）。在后来，一旦收集信号数据的方式领域上有了阶段性的发展，并且有许多基于这些非幅值数据的测量方法出现后，BDI算法便被废弃了，在这里本文列举了几点常见的理由[19]：相位检测的方法在波束倾斜入射时的检测效果比波束在非倾斜入射时的检测效果更好，这一点是与BDI算法的优势一致的，这就意味着其检测状态也可以与振幅检测方法互补。相位检测的方法采用的数据是与振幅检测法处理数据时产生的相同回波包络，这意味着其可以比BDI更节省计算和处理时间，这对于强调测绘速度这一重要指标的多波束测深系统来说尤为重要。对时间序列的分析是在多波束形成器形成的每个波束上单独进行的，而对波束序列的分析是在每个时间样本单独进行的，在很方便的前提下就能得到数以万计的时间片数据。也就是说，在数据处理速度有限制的情况下时，需要进行迭代的次数更少的方法更有利于基于方向测量的算法的进行。通过时间序列获得的处理方法可以固定在每个波束上，但通过BDI算法获得的处理方法的数量是一个随机的变量，这会在很大程度上对数据的存储容量的管理产生影响（可能会需要更多的处理器，导致非必要的成本上升）。在对不确定变量的测量的研究中表明，通过时间样本平均和减小噪声，可以获得更高的测量精度。这些原因和其他各方面的因素相结合后，共同作用的结果就是导致了相位检测逐渐取代了BDI算法。然而，Leonardo

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Araujo教授认为，将使用时间序列的算法和使用时间片的算法视作两种对立的算法，是一种并不合理的观点。他指出两者应是互补的关系，因为根据入射角的信息和目标的几何结构信息相结合进行处理的话，将会有比单纯选择二者其中之一的方法更为有效的表现。2015年，Pereira和HughesClarke提出，可以在浅水区域的低入射角的情况下应用BDI算法[21]，其依据是BDI算法可以在目标有高纵横比的情况时提供一种替换方法，这种方法能比基于方向的相位探测方法更少受到不良信噪比造成的对检测处理结果的影响。在提出PDI算法的文献里也说明，现在很多接收基阵可同时记录幅值和相位差数据，这为开辟如PDI算法的这些新算法提供了研究机会。1.2PDI算法的基本概念随着时代的推进，现在的接受基阵在处理接收信号的时候往往也能将相位差数据进行测量和存储，也可以按照时间片信息（时间片的概念详见第2章的讲解）进行表现分析。其中，由于每个波束只能记录一个数据[16]，这就导致它的数据排布并不会像在时间序列中的排布一样多样化。接下来用一个实际测量状况进行示范讲解[3]。如图(1.1)所示，左半部分的上方与下方的图分别是在一个时间片上，测得的振幅数据（上方）和相位数据（下方）。而右半部分的三张二维测量图像分别表示这个时间点上，各个不同的波束接收到的信号的幅值数据、相位数据和两者结合的三张波束号-数据二维信息图像。右上方的图展示的是波束号-幅值数据，这也是BDI算法流程中会出现的呈现方式（与图(2.11)中右图所展示的角度-幅度对图像在本质上是同一种图像）；右中的图展示的是波束号-相位数据。能够看到，在波束号-幅值图像上有两个明显高于其他波束检测信号幅值的峰值（已用红圈圈出），而在波束号-相位图像上能看到有明显斜率的两个近似曲线，从正值区域穿过零点到达负值区域（已用黄色标出）。而在右下方图上，对两张图组合对比发现，幅值区域和过零点对应的波束号（预成波束的角度）基本一致。这样处理就能很好地解决“使用BDI算法外还要使用相位数据时会出现什么现象”的问题。同时也可以看出，幅度峰值和过零点之间应该存在着某种必然的联系。Leonardo

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Araujo教授指出，PDI算法之所以可以说是作为对BDI算法的补充，最根本的原因是它不像BDI算法的高分辨角度估计那样是对振幅数据做类抛物线的曲线拟合来得到回波信号到达角度（DOA），而是使用相邻的波束之前的相位差信息，等效替代被声波照射到的物体（即目标）的角度信息[3]。图1.1某一时间片的相位与幅度信息在接下来的几节，将介绍如何具体利用时间片上的过零点估计特定的角度，而不考虑对波长分离的方法。1.3另一种过零点在第3章对分裂波束相位差过零检测法进行检验与研究时，当波束的间距d明显小于球面波束宽度时，就可以采用基于时间的检测方法，这是因为海底反射回波是由多个相邻的波束记录下来的数据。在这种情况下就可以用BDI算法估算出在一个时间片里信号幅度峰值对应的方向。然而由于现有的接收基阵的限值，其准确性取决于估算过程中所使用的样本数量。但另一方面，在以前的BDI算法的思路中不曾考虑过的相位差数据也可以作为一种补充的数据用来使用[24]。简单来讲，就是使用振幅数据定义了要寻找的方向的峰值后，将相位数据用某种方式组合，就能等效达到估计方向的目的[3]。以图(1.2)为例，假设两个独立的光束（图(1.2(a))）上黄色和橙色区域），两个波束的中心轴（也就是用于表现波束角度的参考线）分别用红色和蓝色虚线按如图表示，两个独立波束照射到的海底的点也用对应的颜色标注成星星标识如图，每个探测点的标识都是被一个时间-角度对组合表示出来的。而在两个波束之间，有另外一个额外的时刻，在图(1.2)(a))上用绿色虚线和绿色星星标识进行标注。一旦确定了这个“绿色时刻”对应的到达方向DOA，就也能形成一个时间角度对。图1.2两个独立的波束和虚拟波束，以及三者的相位信息关系假设一个波束的间距小于接收基阵形成的波束的宽度，则海底一点的回波信号将会被一个以上的波束记录下来，那么其振幅数据和相位数据都可以从这些波束的时间序列（或者角度序列）中读取得到。倘若选择了分裂子阵的方法进行设计，就能确保类似图(1.2(c))所示的、这两个波束分别得到的两条角度序列的时间-相位点组成的斜线之间的宽度，就会保持为一个不会发生变化的、可以确定的数字。而与时间-相位点组成的斜线有关的数据，与记录了该目标（或探测的地形）上同一探测点的信息的相邻波束的数量相关。继续讨论图(1.2)所提出的假设。在图(1.2(b))上，标出了要分析的“额外回声”（绿圈部分，也就是红圈脚印与蓝圈脚印重叠的位置）。如图(1.2(c))，在同时标注出这两个已经定义了的波束的时间-相位序列图上，观察二者的相位信息以及它们二者之间的相位差，可以明显地看出，两个波束的相位数据分别为负值和正值，而“额外回波”夹在二者之间。这也就不难看出，“额外波束”的“额外预成角度”()会在红色脚印对应的波束角度值与蓝色脚印对应的波束角度值之间。图(1.2(d))是在同一个时间片上两个波束的波束-相位数据，在前面已经强调了这二个数据的符号（正与负）。在此，我们可以得到结论：只要知道了波束数量N、分离子阵的声中心之间的距离Md以及波束的操控角度，就可以等效进行相位差值的转化和相对于轴线的角度。综合对这些变量的了解和处理，就能成功估计到中间点的散射回波到达方向。为解释这个计算过程，假定一个瞬时时间t’,当发射的声波脉冲信号与海底的接触刚好发生于如图(1.3)中的黄色星星标出的接触点上。那么在从发射声波脉冲信号开始计时后的2t’时刻，这组相互作用的数据就会记录于相邻的两个波束（图(4.3)中的蓝色与红色波束）的数据保存模块中，且控制角度为的红色波束，在此时间片中提供了一个呈现形式为正值的相位值，波束宽度为；同时，控制角度为的蓝色波束会在在同一个时间片中提供一个呈现形式为负值的相位值，波束宽度为。如图(1.3)展示的箭头方向，考虑到朝左舷增加的值被看作是正角度值的思考惯例，容易得到(3-1)进一步观察上式和图(1.3)上的每个变量对应的位置关系，不难得到之间的关系如式(3-2)和式(3-3)所示。(3-2)(3-3)图1.3在一个时间片上的过零点想象一下，如果有第三个波束（这是虚拟情况），它的轴中线的角度正好就与吻合，那么其相位差就刚好是零。此时图(1.3)上的星星标识包含三条信息：面对图上的红色波束，它与其轴中线的角度差为负值。面对图上的绿色波束，它与其轴中线的角度差为零。面对图上的红色波束，它与其轴中线的角度差为正值。这三条信息被显示在这个时间片的波束序列中，且这种情况的存在实际上是与时间序列十分相似的。三条信息的角度差被记为bs1、bs?和bs2，即时间序列，也就是时间片，也会在接受信号中关于这个点的散射信号附近的部分显示出类似于相位差斜线的情况，而零值处，也就是过零点，所对应的方向，就是这个目标点的方向。接下来更笼统地将上述内容进行总结。在一个已经被确定了具体时间刻度的时间片中，得到了一个波束序列，其中的“角度w.r.t.MRA”斜线内的过零点（通过转换角度在交叉波束切片中获得的相位数据）指示了所寻求的目标方向，并形成了时间-角度对（用于水深探测）。此外，根据思考的惯例，可以看到从相位到角度的转换中会修改其符号。因此，当需要找到这个目标点的回波对应的角度，就有必要留意好相位差的符号是在哪些波束之间发生的变化，即找到从负到正（或从正到负）的过零点，无论是在相位变化、还是转换角度变化中都是如此。另外需要注意的一点是，对于角度序列来说，噪声对所有的接收信号波束的相位的影响是一致的，这意味着即使过零点很容易进行估计，瞬时噪声的存在也会导致其有一个固定的机械角度误差，如果我们移动时间的步进和步出，对过零点的估计也会产生同样的跳跃。所以，需要有一个对几个相邻的时间样本的过零点计算做平均处理，才有可能处理好噪声的对处理结果的影响。1.4过零法获得波束的方向 本章所提到的利用时间片中信息进行处理，即利用相位信息在幅值的峰值处估计出过零点，就可以确定目标点回波的来源方向，则如何获得这些数值就成了首要任务。下面给出一个关于波束宽度的求解公式(3-4)。(3-4)要使用上式，就不得不谈到分裂子阵声中心距离D的重要性。出于篇幅和第三章对分裂波束相位差过零检测法的研究考虑，本论文只讨论在分裂子阵中心距离D已知的情况下该如何处理数据的情况。在提前设置好子阵的定义的情况下，分裂子阵的中心距离D就是图(2.20)中所显示的Md。这样分裂子阵中心距离就已经确定了。接下来的处理思路就很清晰了。一旦定义了要分析的振幅包络，就可以通过以下四个步骤，在时间片上获得过零点对应的方向：（1）在振幅包络内检查相位斜线的斜率，同时观察零交叉前后的波束。（2）找到的波束对应的相位信息，将其转换为以轴中线为基准的角度形式。（3）然后将获得的角度添加到转向角值中。（4）根据所需坐标系对结果进行校正，例如运动补偿、噪声处理等。1.5PDI算法步骤为通过PDI算法得到所需要的目标回波信息的到达时间-角度对，也就是TOA-DOA信息对。具体的算法步骤概述流程图如下：1.对原始接收信号进行波束形成2.对波束数据块提取幅值数据矩阵和相位数据矩阵.定义与数据矩阵块维度一致的逻辑矩阵，用于对后续数据矩阵进行剔除和保留处理1.用设置好的手动阀值（门限）对幅值数据进行无效数据剔除和有效数据保留[21]。4.扫描所有的时间片，用动态门限进行筛选，并进行更精细的筛选，估计出回波信号到达时间。5.将前面用于判断得到的修改后的逻辑矩阵用于从数据块中提取出来的相位数据矩阵，保留逻辑为真对应的相位数据。6.对每个选定的波束中保留下来的相位数据，用相位差过零法思路，估算出回波信号