多波束聲吶技術應用設計

摘"要：隨著海洋探索技術的不斷進步，基于多波束聲吶技術應用的海底地形三維模型可視化建模已經成為海洋科學研究的重要工具。為此，提出了一種綜合方法，該方法利用多波束聲吶系統(tǒng)采集的海底地形數(shù)據(jù)，通過數(shù)據(jù)預處理、格網化、三維建模、紋理映射及可視化等步驟，實現(xiàn)海底地形的精確三維表示。實驗結果表明，該技術不僅提高了海底地形數(shù)據(jù)的可用性和可解釋性，而且通過高效的數(shù)據(jù)處理算法，增強了模型的分辨率和細節(jié)表現(xiàn)。水平分辨率和垂直分辨率分別高達2"m和0.5"m，為海洋地質、生態(tài)、考古及工程應用提供了強有力的支持。

關鍵詞：多波束聲吶；海底地形；三維模型；格網化；紋理映射

中圖分類號：TP39"文獻標識碼：A

Application"Design"of"Multibeam"Sonar"Technology

WANG"Liping

（Guangzhou"Hydrographic"Surveys"Center，Navigation"Guarantee"Center（South），Ministry

of"Transport，"Guangzhou，"Guangdong"510320，"China）

Abstract：With"the"continuous"progress"of"ocean"exploration"technology，"the"visualization"modeling"of"seabed"terrain"3D"models"based"onApplication"of"multibeam"sonar"technology"has"become"an"important"tool"for"marine"scientific"research."This"study"proposes"a"comprehensive"method"that"utilizes"seabed"terrain"data"collected"by"a"multi"beam"sonar"system"to"achieve"accurate"3D"representation"of"seabed"terrain"through"data"preprocessing，"gridding，"3D"modeling，"texture"mapping，"and"visualization.nbsp;The"experimental"results"show"that"this"technology"not"only"improves"the"availability"and"interpretability"of"seabed"terrain"data，"but"also"enhances"the"resolution"and"detail"representation"of"the"model"through"efficient"data"processing"algorithms."The"horizontal"resolution"and"vertical"resolution"are"as"high"as"2m"and"0.5m，"respectively，"providing"strong"support"for"marine"geology，"ecology，"archaeology，"and"engineering"applications.

Key"words：multibeam"sonar;"submarine"topography;"3D"model;"grid"based;"texture"mapping

海洋覆蓋了地球表面的約71%，蘊藏著豐富的生物資源和礦產資源，同時也是全球氣候系統(tǒng)的重要組成部分。然而，由于海洋環(huán)境的特殊性，海底地形的探測和研究相對陸地而言更為困難。傳統(tǒng)的單波束聲吶技術雖然能夠提供水深數(shù)據(jù)，但效率較低，難以滿足大面積海底地形快速、高精度測量的需求。因此，發(fā)展高效、準確的海底地形三維模型可視化建模技術具有重要的理論價值和實際意義[1]。

針對上述問題，國內外學者對于直流充電機的能效綜合優(yōu)化方面有著不同的研究。文獻[2]提出了將高精度曲面模型算法應用于珊瑚礁地形建模，實現(xiàn)了高精度的建模效果。但是該研究中所使用的機載激光測深系統(tǒng)對環(huán)境因素較敏感，會導致測量數(shù)據(jù)的不穩(wěn)定性或誤差增大。文獻[3]利用重力數(shù)據(jù)和高斯曲面函數(shù)估計海底地形模型，實現(xiàn)了對先驗海底模型的精化。但先驗模型的選擇和精度也會對最終結果產生影響，若先驗模型本身存在較大的誤差或偏差，其最終的精化結果也會受到影響。文獻[4]采用非線性方法來抑制噪聲，在更好地保留數(shù)據(jù)的原始特征和細節(jié)的同時有效去除噪聲，實現(xiàn)了更高精度的海底地形分析。但其對特定的場景適應性可能有限，在面對不同類型的噪聲或海底地形特征時，需要調整或優(yōu)化模型參數(shù)。文獻[5]將岸邊驗潮站的實際觀測數(shù)據(jù)與MDTVN22模型相結合，提高了深度觀測的精度和海底地形評估的精度。但該系統(tǒng)在遠離驗潮站的地方，數(shù)據(jù)的覆蓋面不足，會導致測量精度下降。

為此，本文提出了一種多波束聲吶技術應用設計。該技術充分利用了多波束聲吶系統(tǒng)的測量優(yōu)勢，結合先進的三維建模和可視化技術，實現(xiàn)了對海底地形的高精度表達和直觀展示。

1"三維模型可視化建模整體方案設計

通過對于以上文獻中存在問題的思考與總結，提出了一種多波束聲吶技術應用設計方法。該方法采用多波束測深聲吶技術和測掃聲吶技術，用于獲取海底深度數(shù)據(jù)和海底表面的二維圖像數(shù)據(jù)。采用地理信息系統(tǒng)技術處理、分析和展示地理空間數(shù)據(jù)。采用三維建模技術構建海底地形的三維模型，并將三維模型以可視化形式展現(xiàn)給用戶。該研究的系統(tǒng)框圖如圖1所示。

在圖1中，數(shù)據(jù)采集模塊使用串口通信來接收多波束測深聲吶和測掃聲吶的原始數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)預處理模塊包括數(shù)據(jù)解碼、數(shù)字信號處理、濾波和去噪。對采集到的原始數(shù)據(jù)進行解碼，提取出位置、深度等信息。應用數(shù)字信號處理技術對數(shù)據(jù)進行濾波和去噪，提高數(shù)據(jù)質量，并進行數(shù)據(jù)同步，確保位置、深度等信息的準確對應[6]。數(shù)字高程模型生成模塊采用三角網格化和插值算法，首先點云數(shù)據(jù)轉換為網格數(shù)據(jù)，并使用插值算法生成數(shù)字高程模型（Digitalnbsp;Elevation"Model，DEM），DEM數(shù)據(jù)優(yōu)化與平滑處理，生成海底地形的三維高程模型。底質分類與分析模塊采用模式識別分類算法，進行底質數(shù)據(jù)特征提取，應用分類算法進行底質類型劃分，并進行底質分布可視化。三維建模與可視化模塊使用三維建模軟件導入DEM和底質數(shù)據(jù)，構建三維地形和地貌地形，應用紋理和材質，增強視覺效果，并設計用戶交互界面和視圖導航[7]。質量控制與驗證模塊進行模型精度和分辨率評估，現(xiàn)場采樣數(shù)據(jù)與模型數(shù)據(jù)對比，并進行模型修正與優(yōu)化。

本系統(tǒng)充分利用了多波束測深聲吶和測掃聲吶的技術優(yōu)勢，結合地理信息系統(tǒng)、三維建模和可視化技術，實現(xiàn)了海底地形的高精度三維可視化建模。多波束測深聲吶技術通過廣角度發(fā)射和多信道定向接收，獲取水下高密度條幅式海底地形數(shù)據(jù)。測掃聲吶技術對海底地形進行實時測深數(shù)據(jù)的采集，通過發(fā)射扇形脈沖聲波并接收來自海底的回波，形成了照射腳印，獲得了海底地形的詳細數(shù)據(jù)。采用數(shù)字高程模型和Delaunay三角網的合成算法，對海底地形數(shù)據(jù)進行處理和分析，構建了高精度海底地形三維模型。

2"多波束聲吶技術設計

多波束聲吶技術主要可以分為單波束聲吶、測掃聲吶、多波束測深聲吶、合成孔徑聲吶和前視聲吶等。本研究將多波束測深聲吶技術與測掃聲吶技術相結合，通過多波束測深聲吶獲取高精度、高分辨率的地形數(shù)據(jù)，再利用測掃聲吶進行連續(xù)、實時的地形測繪，實現(xiàn)對海底地形的全面、精確的刻畫[8]。多波束聲吶技術設計原理框圖如圖2所示。

多波束測深聲吶技術中，波束形成是核心部分，通過精確控制聲波發(fā)射與接收的角度和強度，形成多個窄波束，實現(xiàn)對海底地形的精細掃描。信號處理是多波束聲吶技術的關鍵。在接收海底回波后，需要對信號進行濾波、放大、數(shù)字化等處理，以提取出有用的地形信息。由于數(shù)據(jù)量巨大，需要采用高效的數(shù)據(jù)壓縮和傳輸技術，確保數(shù)據(jù)的實時性和完整性。

首先需要進行陣列設計，多波束聲吶的性能與陣列形狀、大小、排列方式等都有關系。在陣列設計時，需要考慮管道尺寸、聲波頻段、掃描范圍等因素，選取合適的陣列設計方案。多波束測深系統(tǒng)利用發(fā)射換能器陣列向海底發(fā)射寬扇區(qū)覆蓋的聲波。這些聲波以多個波束的形式傳播，每個波束都對應一個特定的角度和范圍。信號接收，即當聲波遇到海底或其他水下目標時，會被反射回來并被接收換能器陣列接收[9]。接收換能器陣列會對聲波進行窄波束接收，以獲取更準確的位置和深度信息。然后進行信號濾波，即接收到的聲吶信號首先需要進行濾波處理，以去除噪聲干擾。對濾波后的信號進行時頻分析，提取深度信息。這涉及對信號進行頻率和時間的分析，以確定聲波的傳播時間和路徑，進而計算海底的深度。為了獲得更準確的深度測量值，需要對每個波束進行幅度和相位補償。這是因為聲波在傳播過程中會受到衰減和相位偏移的影響，通過補償可以消除這些影響。隨后進行數(shù)據(jù)處理，在獲取了所有波束的深度信息后，需要進行數(shù)據(jù)處理以生成海底地形圖，包括將深度信息轉換為三維坐標，并使用插值和平滑算法來填充和修正數(shù)據(jù)中的空缺和異常值。最后，將處理后的海底地形圖輸出到顯示器或存儲設備中，以供后續(xù)分析和使用。

其中，聲吶方程是描述聲吶系統(tǒng)性能的基本方程，它將聲吶系統(tǒng)的設備性能、信道影響、目標特性等作為一個整體來考慮[10]。其基本形式可表示為：

SL－2TL+TS=RL－DT"（1）

式中，SL表示聲源級，"TL表示傳播損失，"TS表示目標強度，RL表示接收靈敏度，DT表示檢測閥。其中，聲源級用于描述聲源輻射能力，可表示為：

SL=170.8+10lg"P+DIT"（2）

式中，P表示發(fā)射聲功率，DIT表示發(fā)射指向性指數(shù)。傳播損失指當聲音信號在介質中傳播時，會發(fā)生衰減，其公式可表示為：

TL=20lg"r+αr（3）

式中，r表示傳播距離，α表示海水吸收系數(shù)，與聲波頻率有關。在多波束聲吶中，波束形成是通過不斷調整不同陣元上的信號相位來實現(xiàn)的。當回波到達角度等于某個波束的波束角時，對于其他波束，理論上也可以計算出回波到達角度。這其中涉及到相位差的計算，可表示為：

sin"θ（n）=λ2πDΔφ（k，n）+sin"θk"（4）

式中，θ（n）表示回波到達角度，λ表示聲波波長，D表示陣元間距，Δφ（k，n）表示不同波束之間的相位差，θk表示其他波束的波束角。

測掃聲吶技術中的聲吶陣列設計需要考慮工作頻率、波束寬度和指向性等因素。通過優(yōu)化陣列結構，可以提高聲吶的分辨率和探測范圍，從而獲取更為準確的地形信息[11]。并采用步進掃描方式，該方式可以通過調整步長，實現(xiàn)對特定區(qū)域的精細測繪。

3"海底地形三維模型可視化

在本研究中，關于海底地形三維模型可視化建模方法，采用的是不規(guī)則格網建模，并生成DEM，將數(shù)據(jù)導入三維建模軟件中并進行一系列視覺優(yōu)化，采用DEM和Delaunay三角網的合成算法，對海底地形數(shù)據(jù)進行處理和分析，從而構建海底地形的三維模型。該模塊原理框圖如圖3所示。

在本模塊中，首先進行數(shù)據(jù)獲取，使用多波束測深聲吶技術和測掃聲吶技術，通過向海底發(fā)送聲波并接收回波，獲取海底地形的深度和形態(tài)數(shù)據(jù)。然后進行數(shù)據(jù)處理，包括數(shù)據(jù)解碼、數(shù)據(jù)同步和數(shù)據(jù)插值與平滑。數(shù)據(jù)解碼，即對原始數(shù)據(jù)進行解碼，提取出位置、深度等關鍵信息。數(shù)據(jù)同步，即由GPS、姿態(tài)、聲吶上傳數(shù)據(jù)都是由不同的端口進行傳輸，數(shù)據(jù)間沒有時間上的直接關聯(lián)，所以需要將三種信息進行同步，獲得同一時刻的組合信息。數(shù)據(jù)插值與平滑，即為了提高數(shù)據(jù)的精度和可視化效果，需要對數(shù)據(jù)進行插值和平滑處理[12]。本研究中使用的插值處理方法是反距離加權插值。

本模塊的核心是三維建模，利用處理后的數(shù)據(jù)生成DEM，DEM是表示地形高程的一種模型。DEM數(shù)據(jù)通常以柵格形式呈現(xiàn)，每個柵格單元包含一個高度值。DEM數(shù)據(jù)通常包含高程值、分辨率、坐標系統(tǒng)和數(shù)據(jù)源。高程值，即每個柵格單元的高程值，以m為單位。分辨率，即柵格單元的大小，以m為單位。坐標系統(tǒng)，即DEM數(shù)據(jù)的空間參考系統(tǒng)，用于定位DEM數(shù)據(jù)在地球上的位置。數(shù)據(jù)源，即DEM數(shù)據(jù)的來源和獲取方式。在生成DEM時，需要對數(shù)據(jù)點之間的高程進行插值。TIN是通過連接高程數(shù)據(jù)點形成的三角形網絡，從TIN生成柵格數(shù)據(jù)通常涉及對三角形內的點進行高程內插[13]。

其中，將地理坐標轉換為空間直角坐標系的坐標，公式可表示為：

X=N（φ）+H1－e2sin"2φ·cos"φ·cos"λ（5）

Y=N（φ）+H1－e2sin"2φ·cos"φ·sin"λ（6）

Z=（1－e2）（N（φ）+H）1－e2sin"2φ·sinφ（7）

式中，φ是緯度，λ是經度，H是橢球體相對大地水準面的高程，N（φ）是卯酉圈半徑[14]。將DEM數(shù)據(jù)轉換為灰度圖，其中每個像素的灰度值與高程值相關聯(lián)，這關系到將實際高程值歸一化到灰度值范圍內的映射，可表示為：

δgrid=Hgird－Hmin"Hmax"－Hmin"·（δmax"－δmin"）+δmin"（8）

式中，Hgird是柵格點的實際高程，Hmin"和Hmax"分別是地形高度的最小值和最大值，δgrid是對應的灰度值，δmin"和δmax"是灰度值的最小值和最大值。

將DEM數(shù)據(jù)導入Unity3D三維建模軟件中，構建海底地形的三維模型。為了提高模型的真實感，需要將測掃聲吶獲取的海底表面紋理應用到三維模型上，通過法線貼圖技術來實現(xiàn)[15]。在三維建模軟件中添加光照、水面效果、管道模型等場景要素，并設置攝像機視角，實現(xiàn)海底場景的可視化交互。

4"實驗結果與分析

為了驗證上述為了驗證上述系統(tǒng)與算法的有效性，本研究以“海底地形三維模型的分辨率”為例對該系統(tǒng)進行驗證。使用Python來編寫處理Delaunay三角網和DEM的算法，采用多波束測深聲吶和測掃聲吶設備收集海底地形的三維數(shù)據(jù)。本研究實驗環(huán)境如圖4所示。

首先采集海底地形數(shù)據(jù)，利用多波束測深聲吶和測掃聲吶系統(tǒng)獲取海底地形數(shù)據(jù)。對采集到的海底地形數(shù)據(jù)進行預處理，包括數(shù)據(jù)清洗、格式轉換等操作。利用預處理后的海底地形數(shù)據(jù)構建DEM，即地表區(qū)域上地形的三維向量的有向序列。

在DEM的基礎上采用Delaunay三角網生成算法構建無重疊、無重疊邊且最大化最小角度的三角網。將構建好的DEM和Delaunay三角網導入可視化建模軟件中進行建模，得到圖5所示結果。

在本系統(tǒng)中，通過波束密度、聲吶頻率、發(fā)射頻率、脈沖長度和聲速等方面來估算分辨率，得出如表1所示分辨率。

表1中，水深數(shù)據(jù)表示從多波束聲吶系統(tǒng)采集的三個連續(xù)波束的平均水深值。分辨率的數(shù)值越小，表示分辨率越高；數(shù)值越大，表示分辨率越低。

為了驗證該方法三維建模的能力，分別使用文獻[2]系統(tǒng)和文獻[3]的系統(tǒng)作為對比實驗，在同一經緯度進行三組實驗，得出如表2和表3所示數(shù)據(jù)。

通過上述三個表可以看出，本系統(tǒng)所用方法對海底地形三維建模分辨率最高，文獻[3]的分辨率相比文獻[2]有所提升，但仍低于本系統(tǒng)。

為了更直觀地表現(xiàn)不同方法下的對海底地形三維建模分辨率的差別，使用柱狀圖來呈現(xiàn)對比圖。分辨率對比圖如圖6所示。

從圖6中可以看出，在使用該研究算法建模方法時，對海底地形三維建模的分辨率最高，水平分辨率和垂直分辨率可達到2"m和0.5"m，而文獻[2]和文獻[3]方法的水平分辨率和垂直分辨率均低于本系統(tǒng)，水平分辨率低至5"m。根據(jù)以上分析得出，本研究方法具備對海底地形三維模型可視化的能力，且分辨率較高，具有一定的應用價值。

5"結"論

本文提出了一種先進的海底地形三維可視化建模技術。該技術結合了高精度的多波束測深聲吶和測掃聲吶數(shù)據(jù)，以及數(shù)字高程模型和Delaunay三角網合成算法。該方法不僅提高了海底地形數(shù)據(jù)的分辨率和精度，而且通過三維可視化技術，使得復雜的海底地形特征更加直觀和易于理解。與此同時，在以后的研究中，將致力于提高模型的泛化能力，使其能夠使用不同海洋環(huán)境和不同類型海底地形的建模需求。

參考文獻

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