一种水声目标信号检测和识别方法

摘要

本发明提出一种水声目标信号检测和识别方法，该方法用于对在非平稳干扰背景下未知目标频带的信号进行检测、识别，所述的方法具体包含如下步骤：(1)对基阵接收信号进行频域波束形成；(2)对步骤(1)频域波束形成后的输出分频带进行能量积分得到不同频带的波束输出；(3)分别对步骤(2)得到的不同频带波束输出进行检测，若检测到信号，计算出现目标波束对应方位并记录，不同频带的检测方位分别记录；(4)如已处理时间大于预设时间，则执行第(5)步骤，否则重复步骤(1)(2)(3)；(5)对各频带存储的方位进行二次拟合，并根据拟合结果计算方位估计方差；(6)将各频带计算的方位估计方差与设定的检测方差门限进行比较，进一步进行检测结果判定。

说明书

技术领域

本发明属于水声信号处理领域，具体涉及一种水声目标信号检测和识别方法。

背景技术

在水声信号处理应用领域中，海上不确知干扰是影响目标声源检测和识别的重要因素，特别对信号处理涉及频带宽的情况下影响尤其明显，因为对大于有用信号带宽的频带进行处理，相当于大大地减小了输入信噪比，而对小于有用信号带宽的频带进行处理，相当于减小了信号处理增益，从而降低了对信号的检测性能。

目前主要水声信号处理技术针对特定的频带进行，采用能量相干积累和非相干积累的方法，首先对接收信号能量进行累积，然后根据检测概率和虚警概率的指标要求，参照背景干扰的统计大小，设置相应的检测门限，如能量输出大于检测门限，则有信号，反之，则无信号。

上述方法对需检测信号形式确知的情况下，对信号的检测而言通常是有效的，若对检测信号形式无任何先验知识的情况下，主要由于信号的频带未知，此时对固定频带的检测方法性能大大减低，需要进行分频带处理，信号处理方法如上所述，只是分别在不同的频带进行，当多个频带检测到信号时，在平稳干扰背景下，可对检测结果作出正确的判决，而干扰背景非平稳时，对检测结果无法判决，甚至会作出错误的判决。

发明内容

本发明的目的在于，为克服干扰背景非平稳时，对检测结果无法判决，甚至会作出错误的判决的情况，从而提出一种水声目标信号检测和识别方法。

为达到此目的，本发明提出一种水声目标信号检测和识别方法，基于阵列信号处理的非平稳干扰背景下未知频带目标的检测、识别方法。它利用目标在信号处理时间内相对于测量阵的方位具有的相对稳定性，而强干扰背景相对于测量阵的方位在信号处理时间内是随机的，通过两者方位估计结果的差别，经过一定时间的信号处理后，通过计算测量方位的方差实现对目标信号的检测、识别，同时该方法的实现大大降低了虚警概率。

一种水声目标信号检测和识别方法，该方法用于对在非平稳干扰背景下未知目标频带的信号进行检测、识别，利用目标信号在处理时间内相对于测量阵的方位具有的相对稳定性，而强干扰背景相对于测量阵的方位在处理时间内是随机的，通过计算测量方位的方差实现对目标信号的检测、识别，所述的方法具体包含如下步骤：

(1)对基阵接收信号进行频域波束形成；

(2)对步骤(1)频域波束形成后的输出分频带进行能量积分得到不同频带的波束输出；

其中，步骤(2)是对步骤(1)的波束形成后的频域输出进行分频带积分，设积分频带个数为L，则步骤(2)输出由步骤1)M×N维复矩阵输出转变为M×L维实矩阵，即L个波束输出；

(3)分别对步骤(2)得到的不同频带波束输出进行检测，若检测到信号，计算出现目标波束对应方位并记录，需说明的是不同频带对应的检测方位分别进行记录；

(4)预设一信号处理时间段，如已处理时间大于预设时间，则执行第(5)步骤，否则重复步骤(1)(2)(3)；

(5)对各频带存储的方位进行二次拟合，并根据拟合结果计算方位估计方差；

(6)将各频带计算的方位估计方差与设定的检测方差门限进行比较，若小于门限，则步骤3)检测到目标信号结果属实，否则检测到目标信号的结果为虚警。

所述的步骤1)，具体包含如下步骤：

1-1)对基元接收信号进行滤波，保留先好处理感兴趣的频带；

1-2)对各基元接收信号进行频域波束形成，提高处理增益。

步骤1-1)所述的滤波，只对有效频带进行滤波，用于消除无效频带对有效频带谱泄露对频域波束造成影响。

步骤1-2)所述的步骤具体包含如下步骤：

将各基元时域信号X(t)＝[x₁(t)x₂(t)Λx_MM(t)]^T进行FFT变换，得到各基元的频域信号X(f)＝[x₁(f)x₂(f)Λx_MM(f)]^T，然后根据预成方位对各基元频域信号进行相位补偿，补偿向量为$a(\theta ,f)=\left(\begin{array}{cc}1& e^{-j2\mathrm{\pi f}{\tau }_1}\Lambda e^{-j2\mathrm{\pi f}{\tau }_{\mathrm{MM}-1}}\end{array}\right),$其中τ_i＝id cos(θ)/c，d为基元间距，θ为预成方位，c为声速。

步骤2)所述的分频带能量累积，具体包含如下步骤：

分频带积分与FFT点数有关，设积分频带的上限频率和下限频率分别为f_l、f_h，则对B₁(k₁，k₂)第二维积分的起始点和终止点为[f_lN/f_s]、[f_hN/f_s]，[]表示取整，能量积分的概念是对B₁(k₁，k₂)相应的值进行取模平方求和；

其中不同预成方位频域信号定义为

B₁(k₁，k₂)，k₁＝1ΛM，M：预成波束号数，k₂＝1ΛN，N：FFT点数。

步骤3)所述的进行检测，针对一次检测过程具体包含如下步骤：

首先从覆盖检测方位所形成波束的个数M中找出其中的最大值，然后将其与设定检测门限比较，如大于设定门限，则认为检测到信号，计算最大值点对应的波束号，即在M个输出点中对应第几个点，再将该点映射成方位。

步骤5)所述的计算方位估计方差，是将各频带检测的方位求方差，具体包含如下步骤：

首先对输出方位进行拟合，拟合采用二次拟合，二次拟合的系数满足

min∑|θ_i-at_i²-bt_i-c|²

这里θ_i表示检测到的方位序列，t_i表示时间序列；

利用上式求得系数a、b、c后，利用下式得到方差为

${{\delta }_{\theta }}^2=\frac{1}{K}\Sigma {|{\theta }_i-a{t_i}^2-{\mathrm{bt}}_i-c|}^2.$

步骤6)所述的方位估计方差的计算过程如下：

设第k频带共记录有效方位个数为K，方位拟合结果为θ_k′，则方位估计方差为：

${{\delta }_{{\theta }_k}}^2=\frac{1}{K}\underset{m=1}{\overset{K}{\Sigma }}{[{\theta }_k\left(m\right)-{{\theta }_k}^{\prime }\left(m\right)]}^2.$

本发明综合采用频域波束形成、分频带能量积累、二次拟合方法，该方法的步骤为：

所述的对基阵接收信号进行频域波束形成有以下几个目的，第一通过阵列波束形成可以有效提高信号处理的空间增益，提高检测能力；第二对波束形成后的波束输出结果进行处理即可以实现被检测目标的方位估计；第三，直接采用频域波束形成有利于进一步分频带能量积累，若采用时域波束形成，则还需经过不同滤波器滤波后再进行能量积累。设定我们需检测的方位范围为0-180°，覆盖检测方位所形成波束的个数为M，频域波束形成的频率分析点数为N，则第一步骤执行后输出M×N维复矩阵，采样频率为f_s，则输出结果的频率分辨率为f_s/N，后续处理分频带积分是根据频率分辨率分别计算积分频率上限和下限所对应的波束输出的某个点，即N维向量的第几个点，因此所谓的频带积分对应着第(1)步骤的一段点的积分。

所述的步骤(2)是对步骤(1)的波束形成后的频域输出进行分频带积分，设积分频带个数为L，则步骤(2)输出由步骤(1)M×N维复矩阵输出转变为M×L维实矩阵，即L个波束输出。

所述的步骤(3)是对步骤(2)的M×L维实矩阵分别进行检测，共需进行独立检测L次，这里对一次检测过程进行说明，一次检测针对M个点进行，首先找出其中的最大值，然后将其与设定检测门限比较，如大于设定门限，则认为检测到信号，计算最大值点对应的波束号，即在M个输出点中对应第几个点，再将第几个点映射成方位，映射方法如下，我们采取的波束形成是以等间隔的方位进行形成波束，如上所述，方位间隔为180/M，因此第个波束号对应方位为180×i/M。上述过程进行L次，若第k次检测到信号，则将方位估计结果存储在θ_k对应的数组内，同时对应数组有效个数加一。步骤(4)设定信号处理时间的目的是能够将检测结果进行多次统计，在设定统计时间内，θ_k各自的数组有效个数出现很大的差异，与干扰背景特征和信号特征有关。

所述的步骤(5)对步骤(4)得到的θ_k首先进行拟合，目的是剔除由于干扰影响出现的个别野点和估计结果均值，用于计算方位估计方差。

所述步骤(6)将各频带的方位估计方差与预设方差门限进行比较，确定该频带是否检测到信号，从而实现目标信号的识别。方位估计方差的计算过程如下：

设第k频带共记录有效方位个数为K，方位拟合结果为θ_k′，则方位估计方差为：

${{\delta }_{{\theta }_k}}^2=\frac{1}{K}\underset{m=1}{\overset{K}{\Sigma }}{[{\theta }_k\left(m\right)-{{\theta }_k}^{\prime }\left(m\right)]}^2$

本发明优点在于，通过上述处理，极大地抑制了强干扰的影响，减小了虚警，提高了强干扰背景下信号的检测、识别能力，实际使用中对于目标信号的正确识别率达到95％以上。

附图说明

图1阵列方位角示意图；

图2-a目标信号处理结果示例，具体为目标信号的方位估计结果和拟合结果示意图；

图2-b目标信号处理结果示例，具体为目标信号的方位测量值与拟合值差的示意图；目标信号方差比较小，经过计算为0.94°；

图2-c干扰背景处理结果示例，具体为目标信号的方位估计结果和拟合结果示意图；

图2-d干扰背景处理结果示例，具体为目标信号的方位测量值与拟合值差的示意图，干扰方差较大，经过计算为19.13°；

图3本发明的一种水声目标信号检测和识别实施过程框图；

图4本发明的一种水声目标信号检测和识别实施过程输出量变换过程。

具体实施方式

下面结合附图对最佳实施方式进行说明。

图1为线列阵与目标相对于线列阵的方位示意图，线列阵基元个数为MM，基元间隔为d，目标相对于线列阵的方位为θ。

图2-a，图2-b，图2-c和图2-d为目标信号与干扰背景处理结果示例，目标信号方差比较小，经过计算为0.94°，而干扰方差较大，经过计算为19.13°，目标信号在处理时间内相对于测量阵的方位具有的相对稳定性，而强干扰背景相对于测量阵的方位在处理时间内是随机的，反应在图像上即目标信号的方位估计结果和拟合结果比较接近，而干扰信号的方位估计结果相对于方位拟合结果偏差较大，方位测量值和拟合差值呈现相同的规律性。

本发明方法在具有拖线阵的系统上实现。图3给出了本发明的实施过程流程，参照图3针对本发明的流程部分步骤详细描述如下：

步骤102对拖线阵接收的基元信号进行滤波，只对有效频带进行滤波，其意义是消除无效频带对有效频带谱泄漏对频域波束形成的影响。

步骤103如图4所示，给出了本发明的实施过程中针对每步骤输出量的不同变换过程。首先利用变换FFT将各基元时域信号X(t)＝[x₁(t)x₂(t)Λx_MM(t)]^T转变为频域信号X(f)＝[x₁(f)x₂(f)Λx_MM(f)]^T，然后根据预成方位对各基元频域信号进行相位补偿，补偿向量为$a(\theta ,f)=\left(\begin{array}{cc}1& e^{-j2\mathrm{\pi f}{\tau }_1}\Lambda e^{-j2\mathrm{\pi f}{\tau }_{\mathrm{MM}-1}}\end{array}\right),$其中τ_i＝id cos(θ)/c，d为基元间距，θ为预成方位，c为声速。相位补偿后再将各基元信号求和，利用公式a(θ，f)·X(f)，即可得某预成方位的频域输出。

上述得到的是某一预成方位的频域信号，是一复向量，需要在频域进行积分以获得波束输出，本发明方法采用分频带积分的方法，不同预成方位频域信号定义为

B₁(k₁，k₂)，k₁＝1ΛM，M：预成波束号数，k₂＝1ΛN，N：FFT点数

B₂(k₁，k₂)，k₁＝1ΛM，M：预成波束号数，k₂＝1ΛL，L：分频带数

需要对其进行分别检测初步确定该频带是否有信号，若检测到信号，步骤106同时将得到对应B₂(k₁，k₂)第一维的第几个点，将其换算成实际方位，方位间隔为180/M，因此第i个波束号对应方位为180×i/M，并对其进行分频带存储。

步骤108对各频带检测到的方位进行拟合，拟合采用二次拟合，二次拟合的系数满足

min∑|θ_i-at_i²-bt_i-c|²

这里θ_i表示检测到的方位序列，t_i表示时间序列。

利用上式求得系数a、b、c后，步骤109利用下式得到方差为

${{\delta }_{\theta }}^2=\frac{1}{K}\Sigma {|{\theta }_i-a{t_i}^2-{\mathrm{bt}}_i-c|}^2$

将得到的方差δ_θ²与预设方差门限比较，若小于门限，作出判决结果，否则为虚警。

最后所应说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制。尽管参照实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，都不脱离本发明技术方案的精神和范围，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。