影响多波束声学海底分类的入射角效应分析与实验研究

Nowadays, acoustic seabed classification (ASC), based on multibeam bathymetric sonar, is an advanced investigating method, which has been applied in seabed geologic investigation and scientific research. The incident angle and seabed backscatter acoustic data have close and complex relevance (referred to as the incidence angle effect). It is an inherent physical phenomena of seabed features to acoustic scattering, and thus can not become an avoided important scientific issue in multibeam acoustic seabed classification. This project starts with seabed statistical scattering theory of high frequency acoustic, and studies the incidence angle effect on multibeam acoustic seabed classification and its elimination method,and the seabed classification capability of the statistical characteristics after its effet elimination, which all-roundly and systematically investigate the incidence angle effect mechanism of multibeam acoustic seabed classification.The research topics include:(1) statistical modeling of seabed backscattering data measured by multibeam sonar; (2) the incidence angle effect on multibeam acoustic seabed classification and its elimination method; (3) multiple statistical characteristics estimation based on multibeam measured data; (4) under pool environment, experimental verification of sediment classification capability of statistical characteristics.

基于多波束测深声纳的声学海底分类是目前在海底地质调查科学研究中先进调查手段之一。声波的入射角与海底反向散射声学特性间存在密切而复杂的关联性（即入射角效应），它体现了海底底质特性对声波散射影响的一种固有物理现象，是多波束声学海底分类研究中不能回避的重要科学问题。本申请项目从高频声波在海底的统计散射理论出发,研究入射角效应对多波束声学海底分类的影响与消除方法以及入射角效应消除后各统计特征量的底质分类能力，对多波束声学海底分类的入射角效应机理进行了全面、系统地探索。主要研究内容包括：(1)多波束声纳海底反向散射数据的统计建模；(2)入射角效应对多波束声学海底分类的影响与消除方法研究；(3)基于多波束实测数据的多统计特征量估计；(4)水池环境下统计特征量底质分类能力实验验证。

如何有效地利用多波束测深声呐测量的声学数据并可靠地判断海底底质类型长期以来一直是人们广泛关注地热点与难点问题。本项目结合国内外多波束测深声呐海底底质分类技术的研究现状与发展趋势，围绕声波的入射角与海底反向散射声学特性间的关联性展开研究。首先建立了多波束声纳海底反向散射数据的K分布统计模型，利用仿真数据以及多种底质类型、两个不同频率的多波束测深声呐试验数据对理论分析进行检验，并对不同底质、不同角度下反向散射强度数据的K分布模型的尺度参数与形状参数一般变化规律进行分析。然后研究了入射角效应对多波束声学海底分类的影响与消除方法，获取与海底底质特征联系更为紧密的反向散射强度数据，并分析研究反向散射强度的角度关系修正模型，以剔除其对海底声图像显示的不利影响。接着提取了基于多波束实测数据的多统计特征量，以多波束海底声图像为数据源研究基于数据概率分布特性的特征提取方法，基于灰度共生矩阵的纹理特征提取方法以及基于功率谱比的Pace特征提取方法。最后通过水池环境下统计特征量底质分类能力实验验证，以反向散射强度数据的角度响应曲线为数据源提取的上述三种分类特征均取得较高的分类正确率，其中基于数据概率分布特性得到的特征向量分类性能最好，对砂、砾质砂、砂质砾、泥质砂质砾以及岩石5种类型样本数据的总体分类正确率可达到91.95%。