合成孔径声呐波数域算法优化与MATLAB仿真研究

本篇硕士论文深入探讨了合成孔径声呐(Synthetic Aperture Sonar, SAS)成像算法的研究以及MATLAB仿真的应用。SAS作为一种高分辨率的水声成像技术，利用小孔径阵列在航线上匀速移动时，发送线性调频信号，通过接收回波信号的相干积累，形成虚拟的大孔径，从而实现目标方位的极高分辨率。其优点在于分辨率取决于阵列孔径，而非目标位置或发射信号频率，但对基阵运动精度有严格要求且数据处理量大。 文章首先概述了合成孔径声呐的基本原理，着重分析了为何其方位分辨率与距离和频率独立，强调了系统参数设置的必要性和限制条件。然后，论文深入研究了信号处理技术在SAS中的应用，包括经典的成像算法如时域延时求和、距离多普勒、Chirp-Scaling以及波数域算法。时域延时求和算法虽广泛采用，但在远程探测时难以满足实时性需求，因此波数域算法被优选并详细分析。 论文重点介绍了多子阵技术，包括数据融合和空间采样不均匀时相位补偿策略。数据融合分为时域和频域两种，其中频域融合在处理空间采样不均匀问题上更具优势。对于运动误差补偿，文中讨论了单子阵的相位梯度自聚焦算法和多子阵的冗余相位中心算法，以提高系统的稳定性和精度。 通过仿真和实际数据验证，作者发现波数域算法在精度上与时域延时求和算法相当，但计算效率显著提高。此外，研究还探讨了不同场景宽度和插值方法对波数域算法成像结果的影响，特别指出当目标接近场景中心时，最近邻域插值法有助于保证成像结果的准确性。在“走停走”假设不成立的情况下，改进的波数域算法表现出良好的适应性和正确性。 这篇论文通过对合成孔径声呐成像算法的深入分析和MATLAB仿真的实践，不仅提供了理论基础，还为优化实时性和提高成像质量提供了实用策略，对合成孔径声呐技术的实际应用具有重要的参考价值。关键词：合成孔径声呐、波数域算法、运动补偿、多子阵。