声呐的信号处理步骤有哪些

di一步通过前置放大器对信号进行低噪声放大，避免后续处理中信号被噪声淹没；

同步进行带通滤波，只保留与发射信号频率匹配的频段信号，滤除高频和低频的干扰噪声，初步提纯信号。

ADC 按照预设的采样率（需满足奈奎斯特采样定理，通常为发射频率的 2~4 倍）对模拟信号采样，将连续的电压信号转换为离散的数字编码；

采样精度（如 12bit、16bit）直接决定信号的动态范围，精度越高，越能区分微弱的目标回波和噪声。

时间增益补偿的核心逻辑是：根据信号的传播时间（对应目标距离）动态调整增益—— 对远距离回波（长传播时间）施加更高增益，对近距离回波（短传播时间）施加较低增益；

最终实现不同距离的目标回波强度均衡化，避免近距离目标信号饱和、远距离目标信号被掩盖。

发射的 CHIRP 信号是 “宽频带、长持续时间" 的调频脉冲，接收后通过匹配滤波完成脉冲压缩；

压缩后信号的脉宽大幅变窄、峰值功率显著提升，既保留了长脉冲的高能量（利于远距离探测），又获得了窄脉冲的高距离分辨率，能有效区分近距离的两个相邻目标。

控制阵列各单元的信号延迟时间，使目标方向的回波信号在相位上同步叠加，信号强度大幅增强；

非目标方向的干扰信号则因相位不一致相互抵消，从而提升声呐的角分辨率和抗干扰能力；

对于紧凑型声呐，波束形成可通过 DSP 芯片实时计算，实现毫秒级波束切换，完成 360° 全向或扇形扫描。

恒虚警率检测的核心是自适应计算噪声门限：以每个检测点周围的背景噪声为参考，动态设置阈值；

只有当信号幅度超过该阈值时，才判定为 “疑似目标"，同时保证虚警概率稳定（不受噪声强度变化影响）；

这一步能有效剔除虚警，提升目标识别的可靠性。

距离计算：根据声波往返时间 t 和水下声速 c（约 1500m/s），通过公式 R=21ct 计算目标距离；

方位计算：根据波束形成的波束指向角，确定目标的水平 / 垂直方位；

强度提取：记录目标回波的幅度值，反映目标的材质、大小等特征（如金属目标回波强度高于泥沙目标）。

2D 成像：将目标的距离、方位、强度映射为图像像素，生成灰度或彩色的扇扫 / 全景图像；

3D 成像：结合声呐的俯仰角度信息，生成包含三维坐标（X/Y/Z）和强度的点云数据；

数据通过标准化接口（以太网、RS-485）传输，支持实时显示、存储或导入第三方软件（如 EIVA、CloudCompare）进行建模分析。