多波束水體數據中旁瓣干擾處理方法研究?

權永崢， 馮秀麗， 丁 咚,4??， 李廣雪， 秦浩森， 王祥東

(1．中國海洋大學海洋地球科學學院， 山東 青島 266100； 2. 海底科學與探測技術教育部重點實驗室， 山東 青島 266100；3. 青島藍色地球大數據科技有限公司， 山東 青島 266111；4.青島海洋科學與技術國家實驗室海洋礦產資源評價與探測技術功能實驗， 山東 青島 266580)

近年來，多波束聲納技術得到迅速發展，大部分多波束測量系統擁有測量水深同時記錄水體數據(Water Column Data，WCD)的能力[1]。多波束水體數據攜帶了波束從換能器到海底的完整聲學信息，可用于探測魚群、海洋大型哺乳動物、浮游生物、海底冷泉、海洋內波等對象或物理現象[2]。Deimling等使用多波束水體數據研究了海底氣體泄露[3]，Innangi等利用了多波束水體數據描繪出魚群高分辨率的三維圖像[4]，Wyllie等在沉船海區對比了多波束測深數據與水體數據發現水體數據對沉船桅桿等細節具有更好的探測能力[5]。多波束水體信息尚是一個新生事物，在目前國際上還未推廣應用，國內學者對其研究甚少[6]。

由于旁瓣干擾、船舶噪音等影響，多波束水體數據中存在大量干擾。然而各個學者對于水體數據的處理方式大有不同： Mc Gonigle等提取了左右舷±25°的水體數據[7]， Church，Simmons等均使用最小傾斜距離內的水體數據[8-9]，Urban等在保留MSR以內數據的基礎上，剔除了大于閾值的數據[10]。CARIS，FMMidwater等商業軟件均實現了多波束水體數據的顯示，但是無法對該數據進行處理[5]。

綜上分析可知，現在大部分學者均使用部分多波束水體數據進行研究，或者采用中央波束數據，或者采用MSR以內數據，而這些數據處理手段，極大弱化了多波束設備覆蓋寬度大的優點，限制了多波束水體數據的應用。因此，現在亟需一種多波束水體數據處理方法，提高MSR以外(或者邊緣波束)數據的質量，提高多波束水體數據的利用率。本文系統分析了多波束水體中的旁瓣干擾，根據旁瓣干擾的分布特性提出了一套基于平坦地形的水體數據處理方法，并通過處理模擬水體數據和實測數據發現：該算法可有效剔除水體數據中的旁瓣干擾，且對有效信號損失較小。

1 多波束水體數據中的旁瓣干擾

由于多波束換能器存在旁瓣效應，因此在水體數據中，存在大量旁瓣干擾，可分為接收旁瓣干擾和發射旁瓣干擾。

1.1 接收旁瓣干擾

當發射波束到達海底后，其反射強度遠大于其后向散射強度，且反射波最先到達接收換能器。由于接收波束旁瓣的存在，回波被大部分波束記錄，從而形成了一個相同時間的強干擾，體現在水體數據中為一半圓弧狀強反射帶，把這條反射帶稱為鏡面反射，把該圓弧的半徑稱為最小傾斜距離(見圖1)。MSR以內水體數據均來自海水且質量較高，MSR以外數據受接收旁瓣干擾明顯。如圖1所示，接收波束主瓣方向指向海底的C點，但其內側第一旁瓣卻記錄了B點的后向散射強度，在該波束對應的水體數據中表現為B′點。同理A,D,E三點的后向散射均被該波束的旁瓣記錄，體現為水體數據中的A′,D′,E′點。因此在多波束一Ping的水體數據中存在與海底斜交的一系列線性干擾。外側接收旁瓣干擾位于海底以下，不影響水體數據的判讀，而內側旁瓣干擾極大影響了水體的解譯。

聲波以小掠射角照射邊緣波束海底區域，該區域的回波傳播聲程較長，傳播損失大，在一個波束內來自不同角度的回波在時間上是擴散的，導致回波信號的幅度較小且有較大的展寬[11](見圖1)。

(改自文獻[12]。Modified from literature[12].)圖1 接收旁瓣干擾示意圖

1.2 發射旁瓣干擾

發射換能器的旁瓣也會產生回波，影響主瓣產生的水體數據。發射旁瓣干擾如圖2所示，其表現為與海底鏡面反射平行的圓弧狀強反射值干擾。發射旁瓣由于傾斜射向海底，其回波延遲于主瓣回波，因此其被下一Ping記錄，且到達時間具有隨機性，圖2中體現出旁瓣干擾的各種表現形式。在傾斜地形、強反射海底等情況下發射旁瓣干擾最為明顯。在沉船調查的過程中，會在沉船影像的周邊出現“似沉船干擾”，這就是因為沉船與水體波阻抗大，發射旁瓣回波被接收導致的[12]。

水體中還存在船體噪音干擾，船載其他聲學探測設備信號干擾等，上述干擾與發射旁瓣干擾具有相同的形態，甚至可以強于發射旁瓣干擾，因此很難在水體影像中確定。發射旁瓣干擾一般情況下分布不規律，可在水體數據中的任何部分存在，其能量相對較小，基本不影響水體數據的判讀(見圖2)。

(改自文獻[12]。Modified from literature[12].)圖2 發射旁瓣干擾示意圖

2 多波束水體處理方法

通過實測資料發現，多波束水體數據的采樣頻率遠小于其工作頻率。根據采樣定理，離散的水體數據無法保留原始信號的信息，無法在頻率域進行處理。

由上文分析可知，水體數據中的發射旁瓣干擾基本不影響判讀，而接收旁瓣干擾是影響水體數據解譯的關鍵。鏡面反射為一半圓弧狀強反射帶，它們的接收時間與中央波束接收海底時間一致。MSR以外的接收旁瓣干擾，是由設備的旁瓣效應和海底后向散射造成的，因此在平坦海域具有相同的分布規律。本文基于上述分布特征，提出了一種基于平坦海底的多波束水體數據處理方法。

2.1 處理方法的理論基礎

多波束記錄水體的回波強度(EL)用聲納方程表示為：

EL=SL-2TL+BS+SH+PG。

(1)

其中:SL為聲波的發射聲源級；TL為傳播過程中的能量損失；BS為目標產生的回波強度；SH為接收陣列的靈敏度；PG為接收系統的處理增益。

式(1)可改寫為下式：

EL=BG+BS。

(2)

BG=SL-2TL+SH+PG。

(3)

式(2)、(3)中，BG為均勻海水的回波強度。如果增益函數可以完全抵消聲波在傳輸過程中的能量損失，則在理論上BG是與波束角、距換能器距離無關的常數。然而由于旁瓣干擾的存在，均勻海水的回波強度不再是一個常數，從而影響水下目標的識別。

現代多波束測量設備多使用時變增益的方法補償波的能量損失，該方法具有較好的效果。通過實測數據發現：在旁瓣干擾較弱的區域，MSR內外均勻海水的回波強度基本為一常量[10]。因此本文假設在每一Ping的測量數據中，在無旁瓣干擾的情況下，MSR內外的BG值相等。

(4)

(5)

2.2 多波束水體處理步驟

(1) 解析原始數據

能夠記錄水體數據的多波束型號較多，而不同多波束系統使用不同的數據存儲格式：如Kongsberg公司的EM系列多波束記錄格式為ALL格式和WCD格式，而RESON公司多波束多以S7K格式記錄。應根據多波束型號解析原始數據，本文以Kongsberg公司EM122型多波束系統為例。

(2) 水體采樣點歸位

多波束發射換能器被激發后，接收換能器開始采樣并紀錄，采集方式為等時采樣，發現海底后，數據進行封裝，準備下一次記錄。原始數據中記錄了水深、回波強度、采樣頻率、聲速及波束入射角等信息。回波強度已經進行了時變增益處理，可直接使用，但采樣點相對于換能器的位置需使用聲速和波束入射角計算得到，見公式(6),(7)。每一Ping數據都要進行采樣點歸位處理，使回波強度值歸于其真實的地理位置。

(6)

(7)

其中：X為據換能器的水平距離；Y為據換能器的垂直距離；i為第i個采樣點；sv為海水聲速；f為采樣頻率；θ為波束入射角。

(3) 多Ping水體數據平均

使用歸位后的水體數據，根據采樣點的位置關系，進行多Ping水體數據平均，計算各采樣點平均回波強度，并查看平均數據是否合理。如果海底反射、鏡面反射條帶過寬，說明選取文件過多，導致地形起伏較大；如果水體中有明顯特征目標，說明文件選取不夠，平均后不足以濾除目標。

(4) 計算均勻海水回波強度

計算每一Ping均勻海水回波強度，需選用干擾較少且無明顯特征目標的中央波束水體數據。一般選擇中央6～10條波束的水體數據進行平均。

(5) 濾除鏡面反射及接收旁瓣干擾

多波束水體數據包含水下目標和海底的回波信息，錯誤的處理海底回波會增大水下目標識別的難度。本文采用的策略是識別海底回波，并保留其數據。根據海底回波強度遠大于水體回波的特性，提取強度突變點，連線識別海底回波并保留。

如2.1節所述，鏡面反射為半圓弧狀強反射帶，結合實測資料發現，其寬度較窄，一般為2～3個采樣點。因此對于鏡面反射干擾，選擇合適的時間窗口寬度，使用均勻海水回波強度替換即可，基本不影響特征目標的識別。對于MSR以外區域，進行式(5)操作。

重復步驟(4)，直至處理完最后一Ping多波束水體數據。

(6) 數據輸出

繪制多波束水體影像圖及多波束水體沿航向截面圖，對比處理效果。

處理流程圖見圖3。

圖3 處理流程框圖

3 處理模擬數據

中國海洋大學科考船“東方紅2”安裝了挪威Kongsberg公司EM122型深水多波束系統，該系統工作頻率為12 kHz，可形成288個波束，系統發射波束最大扇面開角150°，形成波束寬度1°×1°。EM型多波束系統的數據存儲格式包括ALL格式和WCD格式，其中ALL文件包含測深、定位、日期、時間、姿態傳感器、羅經等數據包，而水體數據包存儲于WCD文件中。本文收集了該設備在南海某海域的實測資料，并基于實測資料和旁瓣干擾的特征建立了多波束水體模擬數據。采用模擬數據對本方法進行了驗證，并對實測數據進行了處理分析。

模擬了40 Ping EM122型多波束平坦海底情況下的理想水體數據。模擬數據中考慮了接收旁瓣干擾和發射旁瓣干擾，其中接收旁瓣干擾包括第一接收旁瓣干擾、第二接收旁瓣干擾，發射旁瓣干擾隨機產生。在第20 Ping數據中增加了一個柱狀目標和三個點狀目標，從而對比處理的效果。

圖4中a圖表示40 Ping平均的多波束水體影像，圖中可以看出隨機產生的發射旁瓣干擾平均后得以消除，而鏡面反射和接收旁瓣干擾平均后保持不變。b圖為處理前第20 Ping水體影像，從圖中可以看出左側的柱狀目標和右側的三個點狀目標，在接收旁瓣干擾的影響下，不易識別。c圖為處理后第20 Ping水體影像，處理后MSR以內數據完全保留，鏡面干擾和MSR以外接收旁瓣干擾得以剔除，從而增加了水下目標的辨識能力，柱狀目標和點狀目標清晰可辨。

(a：40 Ping平均的水體影像； b：處理前第20 Ping水體影像；c：處理后第20 Ping水體影像。a: An average water column image from 40 Pings b: Multibeam water column image of Ping No.20 before processing c: Multibeam water columnimage of Ping No.20 after Processing.)

圖4 模擬的多波束水體數據

Fig.4 Simulation data of multibeam water column

4 處理實例

使用本方法處理了EM122型深水多波束系統的實測數據，圖5給出了實際工作的單Ping水體數據影像，從影像中可知實際數據中接收旁瓣噪音較強：鏡面反射噪音出現在所有波束，海底后向散射的第一、第二接收旁瓣干擾在邊緣波束廣泛存在。發射旁瓣干擾與船舶噪音干擾混合在一起，無法判斷噪音來源，噪音級別整體較低，基本不影響水體影像的判讀。位于水深350 m處的強反射帶是由浮游生物對聲波的反射造成的[13]，下方的兩條強反射帶為浮游生物反射帶的多次波。

將每一Ping各個深度的最大振幅點投影至中央波束位置變為一個數列，將測線的所有數列組合可形成水體數據沿航向截面圖，該圖在多波束水體圖像顯示中廣泛應用，大大提高了多波束目標探測的效率[6]。由于邊緣波束海底回波的展寬，會在圖中造成海底與海水回波的混淆，成圖時需剔除部分邊緣波束。提取波束入射角θ在-60°～60°之間的水體數據進行繪圖(見圖6)。由圖可知，水深小于1 500 m的部分，數據質量較好，浮游生物反射帶及其多次波清晰可辨；1 500～2 300 m之間存在大量干擾，是由接收旁瓣干擾造成的；2 300 m以下較大回波強度均為海底回波。

由第2節分析及圖5、6所示，發射旁瓣干擾能量較小，基本不影響影像的判讀，因此在水體處理中可以將其忽略，而接收旁瓣干擾的處理是多波束水體處理的關鍵。

圖5 實測多波束水體影像

(-60°≤ θ ≤ 60°)圖6 多波束水體數據沿航向截面圖

圖7為40Ping平均的多波束水體影像，從圖中可以看出平均以后旁瓣干擾更加清晰，進一步證明了平坦海底條件下旁瓣干擾具有相同的分布規律。圖中海底反射帶、鏡面反射帶較窄，表示探測海區地形平坦，Ping數的取值是合理的，可以進行下一步處理。

對于每一Ping數據，做如下處理：(1)提取位于中央的10個波束用于計算均勻海水回波強度，并在計算過程中避開海底強反射帶和浮游生物反射帶。(2)根據水深信息，確定鏡面反射位置，設置合理時間窗口，利用均勻水體回波強度值進行替換。(3)在保留海底回波數據的基礎上，令MSR以外回波強度數據減去其相對位置的多Ping平均回波強度，加均勻海水回波強度。

圖7 多Ping平均水體影像

圖8為處理后多波束水體影像，由圖中可以看出處理后多波束水體數據質量大大提升：鏡面反射內數據保持了處理前的高質量，而鏡面反射外的噪音級別也大大降低。

圖9為處理后水體數據沿航向截面圖，其數據提取方法與圖6一致。對比發現處理后上層水體數據質量不變，水深1 500～2 300 m之間數據質量明顯變好，海底回波未受影響。海底表面部分區域較高的反射強度，是由于發射旁瓣干擾、船舶噪音在高時變增益的作用下生成的，在識別探測目標時應仔細甄別。

圖8 處理后多波束水體影像

(-60°≤θ ≤ 60°)

5 結論

多波束水體數據攜帶了波束從換能器到海底的完整聲學信息，具有重要的研究意義。本文系統分析了旁瓣干擾對多波束水體數據的影響，提出了一種基于平坦海底的多波束水體接收旁瓣干擾處理方法，并基于該方法處理了模擬數據和實測數據，證明了該處理方法的可行性。本文得出以下結論：

(1) 多波束水體數據中的旁瓣干擾包括接收和激發旁瓣干擾。接收旁瓣干擾體現在鏡面反射和第一接收旁瓣干擾、第二接收旁瓣干擾等上，主要位于MSR以外，會影響到多波束水體的判讀；激發旁瓣干擾分布具有隨機性，并且經常與船舶噪音等混合在一起，其分辨難度大，但是基本不影響水體數據的判讀。

(2) 在平坦海底的情況下，旁瓣干擾具有相同的分布規律。基于此特性，提出了一種處理接收旁瓣干擾的方法，利用模擬資料和實測資料處理分析發現：處理后MSR以內數據保持了處理前的高質量，而MSR外的噪音級別也大大降低，極大提高了水體數據目標探測的識別能力。

本方法基于平坦海底而且減去平均水體散射強度的過程可能會損失部分有益信息，因此在使用本方法之前應對水體數據進行分析，判斷其是否適用于本方法。研究適用性更強、處理效果更好的方法是今后的研究方向。