高频图像声纳底混响抑制技术研究

The sea bottom reverberation is one of the important problems, which restrict the bottom targets detection performance with the high frequency imaging sonar. In this project, the bottom reverberation suppression technology is studied to improve the performance of the high frequency imaging sonar small target detection. The statistics characteristic model of the target echo and the bottom reverberation is introduced, with the theoretic analyzing and experiment data processing. And the correlation, Probability Density Function, and roughness spectrum of the high frequency sea floor reverberation and the target echo are discussed systematically. Then the difference of the statistics characteristic could be obtained. The target echo and the bottom reverberation could be separated with the difference of the statistics characteristic. And the signal processing methods, including Blind Source Separated and Empirical Mode Decomposition, are applied to implement the signal separation. In this research, the bottom reverberation suppression method of the high frequency imaging sonar can be obtained.

在高频图像声纳沉底小目标探测中，底混响是制约目标检测性能的主要因素。针对这一问题，本课题开展高频图像声纳小目标探测中的混响抑制技术研究。课题通过理论分析与数据处理相结合的手段，建立目标回波与底混响统计模型，探讨高频声纳海底混响以及目标回波的相关性、概率分布特征、起伏特征及其相应的物理机理，明确二者统计特性差异，为实现混响与回波分离提供物理基础。利用目标回波与底混响的统计特性差异，采用盲源分离以及固有模态分解等信号处理手段实现目标回波与底混响分离，从而实现混响抑制提高目标探测能力。通过上述研究，获得高频图像声呐混响抑制技术。

课题针对高频图像声纳沉底小目标探测中，底混响对探测性能的制约问题，开展了相关研究。主要研究成果包括：1、通过理论分析与数据处理相结合的手段，建立了目标回波与底混响统计模型，探讨了高频声纳海底混响以及目标回波的相关性、概率分布特征、起伏特征及其相应的物理机理，明确二者统计特性差异，为实现混响与回波分离提供了物理基础。2、利用混响与目标回波在统计特性上的差异，利用盲源分离方法，建立了底混响抑制技术。3、利用混响与目标回波在目标尺度上的差异，利用回波尺度分析方法，建立了底混响与目标回波分离技术。研究成果通过水池和湖上实验处理验证，验证了方法的有效性。研究成果可有效提升侧扫声纳等高频图像声纳的目标检测性能。