近日笔者的求知欲又上头了，对合成孔径产生了浓厚的兴趣，花时间研究了一下，发现竟然可以看懂，看来大学期间一学年3800的学费真是没有白交，到底没有全忘光，没有给母校蒙羞。结合自己工作十几年对于那些国际厂商的接触，拼拼凑凑搞出这篇水文，希望能给对合成孔径感兴趣的朋友一些帮助。
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历史背景 合成孔径（Synthetic Aperture）成像的原理是基于在多个位置收集的数据的相干组合，从而提高了沿轨迹的分辨率。这一原理在雷达界是众所周知的，而且也有许多星载和机载合成孔径雷达（SAR）系统。 历史上，自20世纪70年代以来，合成孔径也在声呐领域中应用。在1971年的一份详细的技术备忘录中，Bucknam等人（1971年）清楚地描述了合成孔径声呐（SAS）的原理和主要技术挑战。到最近为止，合成孔径声呐技术仅限于世界上的少数群体使用，其原因是合成孔径声呐所需的载体稳定性、导航精度和系统成本，这些都是制约这项技术发展的重大挑战。 重要的合成孔径声呐研发工作多是由各国的国防部门投钱完成，大部分细节被作为商业机密保存。这项工作始于20世纪90年代，并一直持续到21世纪初。在此期间，为猎雷开发了高分辨率、大量程合成孔径声呐，在合成孔径声呐系统开发方面取得了巨大进展。今天，合成孔径声呐技术越来越适用于非军用的场景，并已开始被广泛应用。 0 S2 i! k C9 h6 c2 j( j9 t& j' o
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合成孔径声呐的种类
5 P y. K- k0 ~5 K; j* \合成孔径可以当作一种后处理的算法，可以加在侧扫声呐上，也可以加在浅地层剖面仪上，甚至用在多波束上。合成孔径算法可以大大提高航向分辨率（在航向上去合成孔径），对斜距分辨率（侧扫）、垂直分辨率（浅剖）、横向分辨率（多波束）没有提高。对合成孔径声呐数据质量最大的挑战是合成孔径声呐载体的稳定性（匀速稳向移动）。 目前市面上商业化的合成孔径声呐多是基于侧扫声呐机制的合成孔径处理，所以大家看到的合成孔径声呐图像和侧扫声呐十分相近，但是合成孔径算法还可以用在浅地层剖面和多波束测深仪上面，如下：( L/ T* a1 {/ X! u0 D: l. ~$ y0 j
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浅地层剖面合成孔径浅地层剖面仪经过处理以后神奇的把绕射弧压制了，确实还原了物体的真实状态，但是不利于目标探测。假如此目标物是埋藏电缆，经过合成孔径处理之后，反映出电缆的真实形状，但是由于真实状态在图像上只是一个小圆圈，不如一条大大的绕射弧容易分辨。 可见，100%还原真实的数据不一定是表达的最优方式，人们还是喜欢基于自己认知的且容易分辨的数据，所以，声呐数据各种CNN手段的优化处理还是星辰大海。$ S. b3 E, H2 W; q
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多波束合成孔径多波束合成孔径声呐以多波束测深声呐为基础，结合侧扫式合成孔径声呐的技术优势。1 k8 m& g6 S% `9 C
多波束合成孔径声呐主要技术特点
, Y! R+ L/ X" }& G6 _2 b- q1）相对于侧扫声呐机制的合成孔径声呐来说，多波束合成孔径声呐能够在一定角度范围内，实现全覆盖三维测量，不需要额外设备进行补隙，突破常规合成孔径声呐垂底探测盲区限制。声呐载体灵活，可以通过船载或AUV搭载的方式实现走航测量；
; k- e5 p- m7 m/ L) K+ o2）在航迹向具有与侧扫合成孔径声呐相同的图像分辨率，依靠载体走航虚拟合成大孔径基阵，获得与探测距离、信号频率无关的高分辨率，突破常规多波束测深声呐航迹向波束脚印扩展限制； 4 O9 W6 W* F. _% q9 \) `
3）在水平向能够通过波束形成技术分辨目标回波方向，具有较高的距离和方向分辨率，经坐标变换后最终能够得到分辨率较高的三维声呐图像，突破常规合成孔径声呐不能进行高精度深度测量限制；
/ K" ]5 p) |: }- B: F4）基阵结构更为复杂，制造难度较高。声学模型和成像理论复杂，算法计算量大，实时实现困难。 目前，浅地层剖面合成孔径和多波束合成孔径尚未大规模商业化使用，本文还是以分析侧扫声呐机制的合成孔径声呐为主。以下文中提及的合成孔径声呐均指侧扫机制的合成孔径声呐。 ' l7 x4 x! I+ h2 Q# N/ @
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侧扫合成孔径声呐传统的侧扫声呐的分辨率会随着距离的拉长而降低，这点跟照相机比较像，如果想要获取远方目标物的细节照片就需要大的镜头。通常情况下，大的阵会提高远处目标物的细节，但是如果要把这个阵放在AUV上，就不得不考虑阵列尺寸的问题了。所以为了解决这个物理尺寸的矛盾，就出现了人工合成阵列的方式，在不牺牲分辨率的情况下把阵列尺寸变小。 传统的侧扫声呐换能器会发出一个声脉冲，然后在等接收到此脉冲的回波后，再发射下一个脉冲。所以脉冲信号之间都有一定的间隔，这些测量的脚印在海底也是相互独立的。 而合成孔径声呐技术会发出连续脉冲，接收到回波之后也不立即处理，而是通过结合这些回波信号人工的去延长（合成）一个更长的虚拟阵列。这些用来合成虚拟阵列的回波信号是单个海底位置上的多次测量，如上图所示，右侧合成孔径声呐示意图上，单个点最多可以进行四次测量，将这四次测量的位置记录，可以合成出一个更大的虚拟孔径。合成孔径声呐的波束侧视去看，像一个个漏斗状在海底端多次相互重叠，以此来得到更细腻的图像。
. ]" ?0 ]) x- S U- ^7 v! t" Q u航向分辨率的提升 $ ^! E+ x. P! \; j2 M% @# u
本文重点来了，这节唠唠航向分辨率是怎么提升的。 对于侧扫声呐来说，航向的分辨率，PING间距和斜距是相互耦合的关系。侧扫声呐的不可能三角： 对于合成孔径声呐来说，这三个参数是相互独立的，能够不受限制的调节这几项参数。表1对比了侧扫声呐（SSS）和合成孔径声呐（SAS）的主要参数。通常情况下，侧扫声呐的最大斜距是和航向分辨率、航向Ping间距和发射频率三者紧密相关的。
. @4 s2 w; c9 R# \/ y F M* |0 @表1 ｜ 侧扫声呐和合成孔径声呐的主要参数对比
% f& }! G8 M% R4 [侧扫声呐和合成孔径声呐主要参数对比：c为声速, B为发射带宽, D为声呐阵列长度 (合成孔径声呐:接收阵列长度)，λ为发射波长, v为载体速度，r为斜距，R为最大斜距，α为合成孔径声呐重叠因子，通常稍大于1。 一些侧扫声呐用动态聚焦、多ping，多波束技术来弥补侧扫声呐的技术缺陷。像是Klein 5000, EdgeTech 4300-MPX 和EdgeTech 4500-DF这些高端的侧扫声呐正是应用了上述的技术，但是这些增加了系统的复杂性和成本，其中一项无法突破的瓶颈就是航向分辨率会随着斜距的增加而变差，也就是远端数据的航向分辨率会变差，而合成孔径声呐的分辨率是恒定的，不随着斜距的变化而变化。 下面给大家上公式略微看看，已经简化了很多了，看不懂也就直接记住结论吧，这是笔者上学期间总结的一项重要学习技巧： 距离向分辨率（Range Resolution）
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横向（垂直测线方向上的）分辨率，也就是侧视方向上的分辨率。距离向分辨率与系统发射的脉冲信号相关，与脉宽（脉冲持续时间）成反比：7 b' k7 f6 K4 j h, q
Res( r) = c*τ/2其中c为声速，τ为脉宽。 真实波束宽度：β=λ/D真实分辨率：ΔL =β*r = Ls (从刚照射到扫描完) 合成后的孔径长度为2* Ls（发射扫描完那一刻到接收到此回波，载体又行进了一个Ls） 合成波束宽度βs =λ/(2* Ls) =D / (2*r) 合成分辨率ΔLs =βs*r =D / 2（此为理论值，在实际测量中往往达不到这个理论值，为了追求信噪比压制旁瓣往往会牺牲一部分航向分辨率，实际测量中能达到的理想航向分辨率约为3D /4） 其中λ为波长，D为阵列长度，r为斜距。 从这个公式中可以看到，合成孔径声呐系统使用小尺寸的阵列也能得到高方位向分辨率，而且与斜距无关。 声呐频率的选择 * |& y3 b% }: J8 z9 H8 S
理论上合成孔径声呐的核心指标表现并不依赖于发射频率，所以选择合适的低频来保证最大斜距就可以了，但是在陈列的长度D和基元之间的距离d选定的时候，发射频率的选择就可以在以下几点进行考虑了： 图像分析
( i( B: ~" N. H) W侧扫声呐和合成孔径声呐在不同距离的成像，图上为10mX10m的区域，AUV的航行高度大约是12-13m，上面四个图是 EdgeTech 4300-MPX的侧扫图像，理论上的航向分辨率是35cm到50cm，下面四张图是 EdgeTech 4400合成孔径图像，理论航向分辨率是恒定的15cm。 侧扫声呐同样的物体成像时，在远距离端会因波束角的开角变大而被扭曲拉长，如下图所示：（欣赏下灵魂画手的“大作”）
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应用场景
5 \! f$ ]# T+ L0 q合成孔径广泛应用的原因是它可以适合多场景的应用。合成孔径在水下考古中因为可以更好的呈现更为细腻的图像而受到考古学家的欢迎。另外，合成孔径声呐图像还可以用来判别海底沉积底质的软硬程度、通过判别鱼类贝类的居住洞穴研究海底生物的习性。干涉合成孔径还可以输出水深的数据，精确的绘制海底地形图。在军用上可以用来猎雷或者其他军事目标。当然现在合成孔径声呐最火的应用当属蹭上风电热度之后，由于建设风电场和维护风电场时海底掩埋缆的探测需求大大提升，造就了现在低频合成孔径声呐最大的一个民用市场。合成孔径声呐的缺点
, i1 C! {' j i2 }3 r0 ^, ~1 p' G( S合成孔径变种
" o. o' I& l+ q合成孔径声呐有几个变种的方向： 1.多孔径声呐 2.干涉合成孔径（增加一条平行接收阵列） 3.变频升维（低频穿透从而实现三维） 然而写到现在已经接近午夜，由于笔者今天练腿，实在比较疲倦，这几个变种的方向随便写写都要好多内容，干脆现在给读者留个悬念，心（ji）情（rou）好了的时候再写吧。
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