本文档属于类型a,即报告了一项原创性研究的学术论文。以下是针对该研究的详细学术报告:
作者及机构
本研究由Xuebo Zhang(IEEE高级会员)、Peixuan Yang、Yanmei Wang、Wenyan Shen、Jiachong Yang、Junfeng Wang、Kun Ye(IEEE学生会员)、Mingzhang Zhou(IEEE学生会员)及Haixin Sun(IEEE高级会员)合作完成。作者团队来自多个机构,包括Whale Wave Technology Inc.、Acoustic Signal and Electronics Science and Technology Corporation、天津理工大学、厦门大学信息学院等。研究成果发表于《IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing》2024年第62卷,论文标题为《A Novel Multireceiver SAS RD Processor》。
学术背景
研究领域为合成孔径声呐(Synthetic Aperture Sonar, SAS)成像算法,具体聚焦多接收器(multireceiver)SAS系统的距离-多普勒(Range-Doppler, RD)算法优化。传统多接收器SAS成像依赖Loffeld双基公式(LBF),需通过数据分段(data segmentation)消除多接收器形变(MD)项,但此方法对子块(sub-block)宽度要求严格,限制了成像效率与分辨率。本研究旨在提出一种新型RD处理器,放宽对子块宽度的限制,同时避免传统方法导致的“鬼影目标”(ghost targets)问题。
研究流程
1. 问题分析与算法设计
- 背景问题:传统LBF算法需将数据分割为窄子块以消除MD项,但窄子块会降低成像效率。
- 创新点:将LBF中的QM(准单基项)和MD项重构为距离无关项(range-independent)和距离相关项(range-dependent),后者近似单基SAS的相位历史,从而降低对子块宽度的依赖。
- 关键步骤:
- 通过泰勒展开和Legendre多项式近似,将MD项线性化为距离相关与无关项。
- 提出“逐接收器处理”(receiver-by-receiver)框架,避免传统方法对整体数据的分段需求。
相位误差分析与补偿
RD算法实现
计算复杂度分析
主要结果
1. 仿真数据验证
- 在子块宽度为71.3米时,传统方法出现明显鬼影目标(PSLR恶化约0.5 dB),而新方法成像质量接近PCA-based RD算法(图5-6)。
- 窄子块(如12米)下,新方法PSLR和ISLR优于传统方法,且鬼影目标信噪比(GTSLR)提升8 dB(表II)。
结论与价值
1. 科学价值
- 首次将LBF重构为距离相关/无关项,解决了多接收器SAS成像中子块宽度的根本限制。
- 相位误差的定量分析(图2)为后续算法优化提供了理论依据。
研究亮点
1. 方法创新:提出“逐接收器处理”框架,结合子块误差补偿,首次实现宽子块下的高精度成像。
2. 性能突破:在相同子块宽度下,鬼影目标抑制能力优于传统方法(GTSLR提升8 dB)。
3. 跨领域潜力:算法设计兼顾声呐与雷达系统,为多基合成孔径技术提供通用解决方案。
其他有价值内容
- 作者团队开发了基于GPU的并行优化代码(未公开),未来将进一步提升实时处理能力。
- 研究获中国国家自然科学基金(61971362、62271426)和福建省自然科学基金(2020J01003)支持。