一种适用于侧扫声呐的自适应底混响抑制方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN113759354A(43)申请公布日2021.12.07(21)申请号202010488790.8(22)申请日2020.06.02(71)申请人中国科学院声学研究所地址100190北京市海淀区北四环西路21号(72)发明人许枫马龙双刘佳(74)专利代理机构北京方安思达知识产权代理有限公司11472代理人陈琳琳杨青(51)Int.Cl.G01S7/539(2006.01)权利要求书3页说明书7页附图2页(54)发明名称一种适用于侧扫声呐的自适应底混响抑制方法(57)摘要本发明公开了一种适用于侧扫声呐的自适应底混响抑制方法，所述方法包括：对接收到的每帧离散回波数据进行分段，分成多个数据段，其中，数据段长度为发射脉冲宽度的两倍，且相邻数据段1/2重叠；根据改进Burg算法估计每个数据段AR模型的阶数及系数；利用AR模型系数构建白化滤波器，利用该白化滤波器对数据段进行白化匹配滤波处理；对白化匹配滤波处理后的一帧离散回波数据进行相空间重构，构造二阶Hankel矩阵；对二阶Hankel矩阵进行多分辨二分奇异值分解，并通过所选奇异值进行回波重构完成目标回波与底混响的分离，实现底混响抑制。本发明的方法可以提高信混比，改善声图质量，对于实现侧扫声呐沉底静态小目标探测具有重要意义。CN113759354ACN113759354A权利要求书1/3页1.一种适用于侧扫声呐的自适应底混响抑制方法，所述方法包括：对接收到的每帧离散回波数据进行分段，分成多个数据段，其中，数据段长度为发射脉冲宽度的两倍，且相邻数据段1/2重叠；根据改进Burg算法估计每个数据段AR模型的阶数及系数；利用AR模型系数构建白化滤波器，利用该白化滤波器对数据段进行白化匹配滤波处理；对白化匹配滤波处理后的一帧离散回波数据进行相空间重构，构造二阶Hankel矩阵；对二阶Hankel矩阵进行多分辨二分奇异值分解，并通过所选奇异值进行回波重构完成目标回波与底混响的分离，实现底混响抑制。2.根据权利要求1所述的适用于侧扫声呐的自适应底混响抑制方法，其特征在于，对接收到的每帧离散回波数据进行分段，分成多个数据段，其中，数据段长度为发射脉冲宽度的两倍，且相邻数据段1/2重叠；具体包括：将接收到的每帧离散回波数据进行分段，分成M个数据段，每个数据段包括2s个采样点，即第m个数据段为一个序列：wm(1),…wm(s),…wm(2s)其中，1≤t≤s，即相邻数据段1/2重叠。3.根据权利要求2所述的适用于侧扫声呐的自适应底混响抑制方法，其特征在于，所述根据改进Burg算法估计每个数据段AR模型的阶数及系数；利用AR模型系数构建白化滤波器，利用该白化滤波器对数据段进行白化匹配滤波处理；具体包括：当m＝1时，对于第1个数据段，根据改进Burg算法估计当前数据段AR模型的阶数及系数：其中，是第1个数据段的AR模型的系数，1≤k≤p1，p1为该数据段的AR模型的阶数，u1(n)是一个白噪声序列；1≤n≤2s；利用AR模型系数构造第1个白化滤波器，其传输函数H1(z)如下：其中，z为变量；通过第1个白化滤波器对第1个数据段序列进行白化匹配滤波处理，得到第1个数据段的一维白化序列w′1(n)：通过第1个白化滤波器对第3个数据段序列w3(n)进行白化匹配滤波处理，得到第3个数据段的一维白化序列w′3(n)：当m＝2时，对于第2个数据段，根据改进Burg算法估计当前数据段AR模型的阶数及系数：2CN113759354A权利要求书2/3页其中，是第2个数据段的AR模型的系数，1≤k≤p2，p2为该数据段的AR模型的阶数，u2(n)是一个白噪声序列；利用AR模型系数构造第二白化滤波器，其传输函数H2(z)如下：通过第2个白化滤波器对第2个数据段序列w2(n)进行白化匹配滤波处理，得到第2个数据段的一维白化序列w′2(n)：通过第2个白化滤波器对第4个数据段序列w4(n)进行白化匹配滤波处理，得到第4个数据段的一维白化序列w′4(n)：当3≤m≤M-2，对于第m个数据段，根据改进Burg算法估计当前数据段AR模型的阶数及系数：其中，是第m个数据段的AR模型的系数，1≤k≤pm，pm为该数据段的AR模型的阶数，um(n)是一个白噪声序列；利用AR模型系数构造第m个白化滤波器，其传输函数Hm(z)如下：通过第m个白化滤波器对第m+2个数据段wm+2(n)进行白化匹配滤波处理，得到第m+2个数据段的一维白化序列w′m+2(n)：将每个一维白化序列的前s个采样点进行拼接：w′1(1),…w′1(s),w′2(1),…w′2(s),…w′m-1(1),…w′m-1(s),w′m(1),…w′m(s)由此得到白化匹配滤波处理后的一帧离散回波数据w′(n