多波束水体数据中旁瓣干扰处理方法研究❋

权永峥， 冯秀丽， 丁 咚,4❋❋， 李广雪， 秦浩森， 王祥东

(1．中国海洋大学海洋地球科学学院， 山东 青岛 266100； 2. 海底科学与探测技术教育部重点实验室， 山东 青岛 266100；3. 青岛蓝色地球大数据科技有限公司， 山东 青岛 266111；4.青岛海洋科学与技术国家实验室海洋矿产资源评价与探测技术功能实验， 山东 青岛 266580)

近年来，多波束声纳技术得到迅速发展，大部分多波束测量系统拥有测量水深同时记录水体数据(Water Column Data，WCD)的能力[1]。多波束水体数据携带了波束从换能器到海底的完整声学信息，可用于探测鱼群、海洋大型哺乳动物、浮游生物、海底冷泉、海洋内波等对象或物理现象[2]。Deimling等使用多波束水体数据研究了海底气体泄露[3]，Innangi等利用了多波束水体数据描绘出鱼群高分辨率的三维图像[4]，Wyllie等在沉船海区对比了多波束测深数据与水体数据发现水体数据对沉船桅杆等细节具有更好的探测能力[5]。多波束水体信息尚是一个新生事物，在目前国际上还未推广应用，国内学者对其研究甚少[6]。

由于旁瓣干扰、船舶噪音等影响，多波束水体数据中存在大量干扰。然而各个学者对于水体数据的处理方式大有不同： Mc Gonigle等提取了左右舷±25°的水体数据[7]， Church，Simmons等均使用最小倾斜距离内的水体数据[8-9]，Urban等在保留MSR以内数据的基础上，剔除了大于阈值的数据[10]。CARIS，FMMidwater等商业软件均实现了多波束水体数据的显示，但是无法对该数据进行处理[5]。

综上分析可知，现在大部分学者均使用部分多波束水体数据进行研究，或者采用中央波束数据，或者采用MSR以内数据，而这些数据处理手段，极大弱化了多波束设备覆盖宽度大的优点，限制了多波束水体数据的应用。因此，现在亟需一种多波束水体数据处理方法，提高MSR以外(或者边缘波束)数据的质量，提高多波束水体数据的利用率。本文系统分析了多波束水体中的旁瓣干扰，根据旁瓣干扰的分布特性提出了一套基于平坦地形的水体数据处理方法，并通过处理模拟水体数据和实测数据发现：该算法可有效剔除水体数据中的旁瓣干扰，且对有效信号损失较小。

1 多波束水体数据中的旁瓣干扰

由于多波束换能器存在旁瓣效应，因此在水体数据中，存在大量旁瓣干扰，可分为接收旁瓣干扰和发射旁瓣干扰。

1.1 接收旁瓣干扰

当发射波束到达海底后，其反射强度远大于其后向散射强度，且反射波最先到达接收换能器。由于接收波束旁瓣的存在，回波被大部分波束记录，从而形成了一个相同时间的强干扰，体现在水体数据中为一半圆弧状强反射带，把这条反射带称为镜面反射，把该圆弧的半径称为最小倾斜距离(见图1)。MSR以内水体数据均来自海水且质量较高，MSR以外数据受接收旁瓣干扰明显。如图1所示，接收波束主瓣方向指向海底的C点，但其内侧第一旁瓣却记录了B点的后向散射强度，在该波束对应的水体数据中表现为B′点。同理A,D,E三点的后向散射均被该波束的旁瓣记录，体现为水体数据中的A′,D′,E′点。因此在多波束一Ping的水体数据中存在与海底斜交的一系列线性干扰。外侧接收旁瓣干扰位于海底以下，不影响水体数据的判读，而内侧旁瓣干扰极大影响了水体的解译。

声波以小掠射角照射边缘波束海底区域，该区域的回波传播声程较长，传播损失大，在一个波束内来自不同角度的回波在时间上是扩散的，导致回波信号的幅度较小且有较大的展宽[11](见图1)。

(改自文献[12]。Modified from literature[12].)图1 接收旁瓣干扰示意图

1.2 发射旁瓣干扰

发射换能器的旁瓣也会产生回波，影响主瓣产生的水体数据。发射旁瓣干扰如图2所示，其表现为与海底镜面反射平行的圆弧状强反射值干扰。发射旁瓣由于倾斜射向海底，其回波延迟于主瓣回波，因此其被下一Ping记录，且到达时间具有随机性，图2中体现出旁瓣干扰的各种表现形式。在倾斜地形、强反射海底等情况下发射旁瓣干扰最为明显。在沉船调查的过程中，会在沉船影像的周边出现“似沉船干扰”，这就是因为沉船与水体波阻抗大，发射旁瓣回波被接收导致的[12]。

水体中还存在船体噪音干扰，船载其他声学探测设备信号干扰等，上述干扰与发射旁瓣干扰具有相同的形态，甚至可以强于发射旁瓣干扰，因此很难在水体影像中确定。发射旁瓣干扰一般情况下分布不规律，可在水体数据中的任何部分存在，其能量相对较小，基本不影响水体数据的判读(见图2)。

(改自文献[12]。Modified from literature[12].)图2 发射旁瓣干扰示意图

2 多波束水体处理方法

通过实测资料发现，多波束水体数据的采样频率远小于其工作频率。根据采样定理，离散的水体数据无法保留原始信号的信息，无法在频率域进行处理。

由上文分析可知，水体数据中的发射旁瓣干扰基本不影响判读，而接收旁瓣干扰是影响水体数据解译的关键。镜面反射为一半圆弧状强反射带，它们的接收时间与中央波束接收海底时间一致。MSR以外的接收旁瓣干扰，是由设备的旁瓣效应和海底后向散射造成的，因此在平坦海域具有相同的分布规律。本文基于上述分布特征，提出了一种基于平坦海底的多波束水体数据处理方法。

2.1 处理方法的理论基础

多波束记录水体的回波强度(EL)用声纳方程表示为：

EL=SL-2TL+BS+SH+PG。

(1)

其中:SL为声波的发射声源级；TL为传播过程中的能量损失；BS为目标产生的回波强度；SH为接收阵列的灵敏度；PG为接收系统的处理增益。

式(1)可改写为下式：

EL=BG+BS。

(2)

BG=SL-2TL+SH+PG。

(3)

式(2)、(3)中，BG为均匀海水的回波强度。如果增益函数可以完全抵消声波在传输过程中的能量损失，则在理论上BG是与波束角、距换能器距离无关的常数。然而由于旁瓣干扰的存在，均匀海水的回波强度不再是一个常数，从而影响水下目标的识别。

现代多波束测量设备多使用时变增益的方法补偿波的能量损失，该方法具有较好的效果。通过实测数据发现：在旁瓣干扰较弱的区域，MSR内外均匀海水的回波强度基本为一常量[10]。因此本文假设在每一Ping的测量数据中，在无旁瓣干扰的情况下，MSR内外的BG值相等。

(4)

(5)

2.2 多波束水体处理步骤

(1) 解析原始数据

能够记录水体数据的多波束型号较多，而不同多波束系统使用不同的数据存储格式：如Kongsberg公司的EM系列多波束记录格式为ALL格式和WCD格式，而RESON公司多波束多以S7K格式记录。应根据多波束型号解析原始数据，本文以Kongsberg公司EM122型多波束系统为例。

(2) 水体采样点归位

多波束发射换能器被激发后，接收换能器开始采样并纪录，采集方式为等时采样，发现海底后，数据进行封装，准备下一次记录。原始数据中记录了水深、回波强度、采样频率、声速及波束入射角等信息。回波强度已经进行了时变增益处理，可直接使用，但采样点相对于换能器的位置需使用声速和波束入射角计算得到，见公式(6),(7)。每一Ping数据都要进行采样点归位处理，使回波强度值归于其真实的地理位置。

(6)

(7)

其中：X为据换能器的水平距离；Y为据换能器的垂直距离；i为第i个采样点；sv为海水声速；f为采样频率；θ为波束入射角。

(3) 多Ping水体数据平均

使用归位后的水体数据，根据采样点的位置关系，进行多Ping水体数据平均，计算各采样点平均回波强度，并查看平均数据是否合理。如果海底反射、镜面反射条带过宽，说明选取文件过多，导致地形起伏较大；如果水体中有明显特征目标，说明文件选取不够，平均后不足以滤除目标。

(4) 计算均匀海水回波强度

计算每一Ping均匀海水回波强度，需选用干扰较少且无明显特征目标的中央波束水体数据。一般选择中央6～10条波束的水体数据进行平均。

(5) 滤除镜面反射及接收旁瓣干扰

多波束水体数据包含水下目标和海底的回波信息，错误的处理海底回波会增大水下目标识别的难度。本文采用的策略是识别海底回波，并保留其数据。根据海底回波强度远大于水体回波的特性，提取强度突变点，连线识别海底回波并保留。

如2.1节所述，镜面反射为半圆弧状强反射带，结合实测资料发现，其宽度较窄，一般为2～3个采样点。因此对于镜面反射干扰，选择合适的时间窗口宽度，使用均匀海水回波强度替换即可，基本不影响特征目标的识别。对于MSR以外区域，进行式(5)操作。

重复步骤(4)，直至处理完最后一Ping多波束水体数据。

(6) 数据输出

绘制多波束水体影像图及多波束水体沿航向截面图，对比处理效果。

处理流程图见图3。

图3 处理流程框图

3 处理模拟数据

中国海洋大学科考船“东方红2”安装了挪威Kongsberg公司EM122型深水多波束系统，该系统工作频率为12 kHz，可形成288个波束，系统发射波束最大扇面开角150°，形成波束宽度1°×1°。EM型多波束系统的数据存储格式包括ALL格式和WCD格式，其中ALL文件包含测深、定位、日期、时间、姿态传感器、罗经等数据包，而水体数据包存储于WCD文件中。本文收集了该设备在南海某海域的实测资料，并基于实测资料和旁瓣干扰的特征建立了多波束水体模拟数据。采用模拟数据对本方法进行了验证，并对实测数据进行了处理分析。

模拟了40 Ping EM122型多波束平坦海底情况下的理想水体数据。模拟数据中考虑了接收旁瓣干扰和发射旁瓣干扰，其中接收旁瓣干扰包括第一接收旁瓣干扰、第二接收旁瓣干扰，发射旁瓣干扰随机产生。在第20 Ping数据中增加了一个柱状目标和三个点状目标，从而对比处理的效果。

图4中a图表示40 Ping平均的多波束水体影像，图中可以看出随机产生的发射旁瓣干扰平均后得以消除，而镜面反射和接收旁瓣干扰平均后保持不变。b图为处理前第20 Ping水体影像，从图中可以看出左侧的柱状目标和右侧的三个点状目标，在接收旁瓣干扰的影响下，不易识别。c图为处理后第20 Ping水体影像，处理后MSR以内数据完全保留，镜面干扰和MSR以外接收旁瓣干扰得以剔除，从而增加了水下目标的辨识能力，柱状目标和点状目标清晰可辨。

(a：40 Ping平均的水体影像； b：处理前第20 Ping水体影像；c：处理后第20 Ping水体影像。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.)

图4 模拟的多波束水体数据

Fig.4 Simulation data of multibeam water column

4 处理实例

使用本方法处理了EM122型深水多波束系统的实测数据，图5给出了实际工作的单Ping水体数据影像，从影像中可知实际数据中接收旁瓣噪音较强：镜面反射噪音出现在所有波束，海底后向散射的第一、第二接收旁瓣干扰在边缘波束广泛存在。发射旁瓣干扰与船舶噪音干扰混合在一起，无法判断噪音来源，噪音级别整体较低，基本不影响水体影像的判读。位于水深350 m处的强反射带是由浮游生物对声波的反射造成的[13]，下方的两条强反射带为浮游生物反射带的多次波。

将每一Ping各个深度的最大振幅点投影至中央波束位置变为一个数列，将测线的所有数列组合可形成水体数据沿航向截面图，该图在多波束水体图像显示中广泛应用，大大提高了多波束目标探测的效率[6]。由于边缘波束海底回波的展宽，会在图中造成海底与海水回波的混淆，成图时需剔除部分边缘波束。提取波束入射角θ在-60°～60°之间的水体数据进行绘图(见图6)。由图可知，水深小于1 500 m的部分，数据质量较好，浮游生物反射带及其多次波清晰可辨；1 500～2 300 m之间存在大量干扰，是由接收旁瓣干扰造成的；2 300 m以下较大回波强度均为海底回波。

由第2节分析及图5、6所示，发射旁瓣干扰能量较小，基本不影响影像的判读，因此在水体处理中可以将其忽略，而接收旁瓣干扰的处理是多波束水体处理的关键。

图5 实测多波束水体影像

(-60°≤ θ ≤ 60°)图6 多波束水体数据沿航向截面图

图7为40Ping平均的多波束水体影像，从图中可以看出平均以后旁瓣干扰更加清晰，进一步证明了平坦海底条件下旁瓣干扰具有相同的分布规律。图中海底反射带、镜面反射带较窄，表示探测海区地形平坦，Ping数的取值是合理的，可以进行下一步处理。

对于每一Ping数据，做如下处理：(1)提取位于中央的10个波束用于计算均匀海水回波强度，并在计算过程中避开海底强反射带和浮游生物反射带。(2)根据水深信息，确定镜面反射位置，设置合理时间窗口，利用均匀水体回波强度值进行替换。(3)在保留海底回波数据的基础上，令MSR以外回波强度数据减去其相对位置的多Ping平均回波强度，加均匀海水回波强度。

图7 多Ping平均水体影像

图8为处理后多波束水体影像，由图中可以看出处理后多波束水体数据质量大大提升：镜面反射内数据保持了处理前的高质量，而镜面反射外的噪音级别也大大降低。

图9为处理后水体数据沿航向截面图，其数据提取方法与图6一致。对比发现处理后上层水体数据质量不变，水深1 500～2 300 m之间数据质量明显变好，海底回波未受影响。海底表面部分区域较高的反射强度，是由于发射旁瓣干扰、船舶噪音在高时变增益的作用下生成的，在识别探测目标时应仔细甄别。

图8 处理后多波束水体影像

(-60°≤θ ≤ 60°)

5 结论

多波束水体数据携带了波束从换能器到海底的完整声学信息，具有重要的研究意义。本文系统分析了旁瓣干扰对多波束水体数据的影响，提出了一种基于平坦海底的多波束水体接收旁瓣干扰处理方法，并基于该方法处理了模拟数据和实测数据，证明了该处理方法的可行性。本文得出以下结论：

(1) 多波束水体数据中的旁瓣干扰包括接收和激发旁瓣干扰。接收旁瓣干扰体现在镜面反射和第一接收旁瓣干扰、第二接收旁瓣干扰等上，主要位于MSR以外，会影响到多波束水体的判读；激发旁瓣干扰分布具有随机性，并且经常与船舶噪音等混合在一起，其分辨难度大，但是基本不影响水体数据的判读。

(2) 在平坦海底的情况下，旁瓣干扰具有相同的分布规律。基于此特性，提出了一种处理接收旁瓣干扰的方法，利用模拟资料和实测资料处理分析发现：处理后MSR以内数据保持了处理前的高质量，而MSR外的噪音级别也大大降低，极大提高了水体数据目标探测的识别能力。

本方法基于平坦海底而且减去平均水体散射强度的过程可能会损失部分有益信息，因此在使用本方法之前应对水体数据进行分析，判断其是否适用于本方法。研究适用性更强、处理效果更好的方法是今后的研究方向。