基于异向波束声散射与海底图像特征的底质分类技术研究

When a large area of the seabed is imaging by multibeam sonar, it often appears noise of banded pattern (called striping noise) in some area of imagery, such as illuminating area of beam near vertical direction and overlapping coverage areas lateral beams from adjacent tracks. This phenomenon could make the seabed acoustic images under same seabed type conditions also have significant differences, which results in adverse effects on the classic classification method using the features of seabed acoustic image. To solve this problem, the project attempts to use the beam direction dependence of seabed backscattering strength as the feature information sources (referred to scattering characteristics of different direction of beams ), which are independent of the phenomenon of striping noise. Under the condition of a variety of typical seabed type and acoustic frequencies, the project combine with theoretical models and experimental data to obtain robust features. Then these features are integrated with the seabed acoustic image features to further improve the classification performance of the algorithm, and finally the pool and the sea experimental data will be used to verify the effectiveness of the new method. The research includes: (1)Theoretical research on the backscattering characteristics of different direction of beams; (2) Research on feature extraction and selection methods using the scattering characteristics of different direction of beams; (3)The feature information fusion technology of backscattering characteristics of different direction of beams and different and seabed acoustic images; (4)Research on verification of the pool experimental and reprocess of the sea experimental data.

多波束声呐对海底进行大面积成像时，常在近垂直方向波束照射区域以及相邻航迹外侧波束的重叠覆盖区域出现类似噪声的带状条纹(称为条带噪声)，使得相同海底底质类型条件下的海底声图像也可能产生明显的差别，从而对经典的基于海底声图像的底质分类方法产生不利的影响。为解决此问题，本申请将与条带噪声现象无关的海底反向散射强度数据随不同波束方向的变化关系(这里简称为异向波束散射特性)做为特征信息源,在多种典型海底底质类型、声波频率条件下，结合理论模型与试验数据分析获得性能稳健的特征量，并实现与海底图像特征信息融合，进一步提升该算法的分类性能，最后利用水池与外场试验数据对比验证本申请方法的有效性。研究内容包括:(1)异向波束海底反向散射特性理论研究;(2)基于异向波束散射特性的特征提取与选择方法研究;(3)异向波束反向散射与海底声图像特征信息融合技术研究;(4)水池试验与海上试验数据的重处理验证研究。

多波束声呐对海底进行大面积成像时，常在近垂直方向波束照射区域以及相邻航迹外侧波束的重叠覆盖区域出现类似噪声的带状条纹(称为条带噪声)，使得相同海底底质类型条件下的海底声图像也可能产生明显的差别，从而对经典的基于海底声图像的底质分类方法产生不利的影响。为解决此问题，本项目本申请将与条带噪声现象无关的海底反向散射强度数据随不同波束方向的变化关系(这里简称为异向波束散射特性)做为特征信息源,在多种典型海底底质类型、声波频率条件下，结合理论模型与试验数据分析获得性能稳健的特征量，并实现与海底图像特征信息融合，进一步提升该算法的分类性能，最后利用水池与外场试验数据对比验证本申请方法的有效性。主要内容包括：（1）异向波束海底反向散射特性理论研究，即在对多波束海底反向散射数据的统计特性分析的基础上，重点基于GSAB模型对异向波束海底反向散射特性理论进行仿真与试验分析，并将所研究成果拓展应用到基于多波束测深声呐的海底回波信号仿真建模之中，获得理想效果；（2）基于异向波束散射特性的特征提取与选择方法研究，重点提出基于反向散射强度角度响应曲线的多特征提取方法，并结合试验数据对其进行分析；（3）异向波束反向散射与海底声图像特征信息融合技术研究，重点提出一种基于多角距角度响应特征的多波束声呐海底分类方法，并结合该方法进行试验验证；（4）水池试验与海上试验数据的重处理验证研究。此外，在完成上述计划研究内容的同时，结合上述理论与技术成果，基于VC++平台开发一套多波束声呐底质分类软件系统，尝试将本项目的理论研究成果向工程应用拓展。基于上述研究成果，本项目发表文章5篇，其中SCI检索4篇，EI检索1篇，授权软件著作权1项，培养本科生2名，硕士研究生2名。