Page 151 - 《应用声学》2021年第1期

第 40 卷 第 1 期 马龙双等： 改进次最佳检测在侧扫声呐底混响抑制中的应用 147

4.2 实验结果与分析 法可提高信混比约 9 dB，能更有效地抑制声呐底
模拟目标置于海底，通过缆绳与浮标连接，利 混响。
用侧扫声呐对其进行探测，目标回标与底混响信 对包含目标在内的共125帧数据进行处理并成
号如图 5(a) 所示。对实验数据按图 3 所示流程图进 图，结果如图 6 彩色声图所示。应用 ostu 算法对各
行处理，并与预白化后匹配滤波的结果做对比，如 声图进行阈值分割及目标检测，其结果如图 6 右侧
图 5(b)、图 5(c) 所示。对比可发现，基于 AR 模型 所示。经对比可发现，经所提改进方法处理后，不仅
预白化匹配滤波可提高信混比约 2.5 dB，而本文方 可保留目标的更多形状信息，且减少了背景干扰。

120 120
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(a) ԔݽܦڏԣХೝ฾ፇ౧

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(b) ൓తΈೝ฾ܫေՑᄊܦڏԣХೝ฾ፇ౧

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(c) ൓తΈೝ฾ˁMBSVDፇՌܫေՑᄊܦڏԣХೝ฾ፇ౧
图 6 目标声图显示及其图像分割结果
Fig. 6 Acoustic image of target and image segmentation results
混比，改善声图质量，便于后期基于图像域的目标
5 结论
检测识别等工作。本文首先描述了次最佳检测与
本文针对侧扫声呐小目标检测中的底混响抑 MBSVD 方法，然后对仿真信号与实际海试数据进
制问题，提出了采用一种次最佳检测与 MBSVD 方 行上述处理，并利用 ostu 算法验证目标检测结果。
法相结合的底混响抑制方法，相较于次最佳检测 数值仿真和海试数据处理表明，所提方法可提高信
方法，本文方法可更有效地抑制底混响提高目标信 混比约 9 dB，成图后目标更加连续突出。本文方法