[发明专利]一种基于幅值加权的目标检测方法和设备有效
申请号: | 201210575642.5 | 申请日: | 2012-12-26 |
公开(公告)号: | CN103064077A | 公开(公告)日: | 2013-04-24 |
发明(设计)人: | 郑恩明;陈新华;孙长瑜;戴文舒 | 申请(专利权)人: | 中国科学院声学研究所 |
主分类号: | G01S7/52 | 分类号: | G01S7/52;G01S15/06 |
代理公司: | 北京亿腾知识产权代理事务所 11309 | 代理人: | 陈霁 |
地址: | 100190 *** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 加权 目标 检测 方法 设备 | ||
技术领域
本发明涉及声纳信号处理领域,特别涉及一种水下目标检测方法。
背景技术
由于主动声呐容易暴露,对水下目标进行探测时常采用被动式声呐。随着减振降噪技术的不断提高,目标辐射噪声相比环境噪声在不断地降低,致使声呐设备对其接收信号所能提供的先验知识也在不断地减少。基于宽带能量积分的信号检测方法在被动声呐检测中已不能满足对水下远程目标的探测需求。
发明内容
本发明的目的在于提出一种能够进一步提供探测水平的水下目标检测方法和设备。
在第一方面,本发明提供一种水下目标的检测方法,包括:接收拖线阵中的各个阵元接收信号;对各阵元接收信号进行快速傅里叶变换分析,得到各阵元的频域数据,由各阵元的频域数据可进一步得到各频率单元的空间谱;对每一个频率单元空间谱求取其最大幅值;利用所述最大幅值,对每一个频率单元的空间谱进行幅值加权;对加权后的各频率单元的空间谱进行累加求和。
优选地,所述方法包括更新各阵元接收信号而得到N组空间谱、最大幅值;对N组空间谱进行平均计算,作为相应频率单元的空间谱。
优选地,对每一个频率单元空间谱求取其最大幅值的方位值;所述对每一个频率单元的空间谱进行幅值加权的步骤包括对每一个频率单元进行方位加权。
优选地,所述对各阵元接收信号进行快速傅里叶变换分析,得到各频率单元的空间谱的步骤包括对各频率单元进行相位补偿。
在第二方面,本发明提供一种水下目标的检测设备,包括:接收拖线阵中的各个阵元接收信号的单元;对各阵元接收信号进行快速傅里叶变换分析,得到各频率单元的空间谱的单元;对每一个频率单元空间谱求取其最大幅值的单元;对每一个频率单元的空间谱进行幅值加权的单元;对加权后的各频率单元的空间谱进行累加求和的单元。
优选地,包括对各阵元接收信号而得到的N组空间谱进行平均计算的单元。
优选地,包括对每一个频率单元空间谱求取其最大幅值的方位值的单元;所述对每一个频率单元的空间谱进行幅值加权的单元对每一个频率单元进行方位加权。
本发明实施例的方法和设备在目标辐射信号具有稳定线谱的情况下,与已知线谱检测法的增益一致;在目标辐射信号只有宽带信号的情况下,与宽带能量积分检测法的增益一致。同时,本方法在目标辐射线谱信号较弱时,相比未进行幅值加权处理的检测性能得到了有效的提高。本方法具有较好的宽容性。
附图说明
图1是一种基于幅值加权的目标检测方法流程图;
图2是接收信号阵元布阵图;
图3(a)和图3(b)为目标辐射信号只有线谱信号,不同信噪比下各频带幅值比的100次统计结果;
图4(a)和图4(b)为目标辐射信号具有宽带信号和线谱信号,线谱信号与宽带信号谱级比;
图5为基于宽带能量积分目标检测流程图;
图6为每一个频率单元的每一帧方位进行如式(10)形式的统计计算,完成波束输出的流程图;
图7(a)为各频带波束形成结果;
图7(b)为按不同方法合成的波束形成结果;
图8(a)为各频带波束形成结果;
图8(b)为按不同方法合成的波束形成结果;
图9(a)SNR=-24dB时,基于宽带能量积分法;
图9(b)SNR=-30dB,基于方位稳定性法;
图9(c)SNR=-35dB时,基于幅值加权的目标检测法。
图10(a)SNR=-27dB时,基于宽带能量积分法;
图10(b)SNR=-28dB,基于方位稳定性法;
图10(c)SNR=-32dB时,基于幅值加权的目标检测法。
具体实施方式
下面结合附图对本发明的具体实施例做进一步详细的说明。
研究表明,水下目标螺旋桨转动会切割水体产生低频信号,其中部分信号会直接以加性形式出现在目标辐射信号中,部分信号则被船体本身的振动调制到较高的频带。在目标辐射信号中线谱谱级通常连续谱谱级要高出10~25dB,这为实现水下目标远程探测提供了一种可能。本发明采用基于幅值加权的检测方法来实现对未知水下目标的检测。
图1是根据本发明的目标检测方法的示意图。
如图1所示,首先,利用接收拖线阵来接收目标的辐射信号。图2为一接收拖线阵的示意图,该接收拖线阵是阵元数为M的等间距水平线阵,目标从θ方向辐射信号,经水声信道传播后到达阵元。
现假设水下目标辐射信号模型的简化形式为
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