[发明专利]利用抹香鲸叫声的水下目标隐蔽测距方法及装置在审
申请号: | 201510448440.8 | 申请日: | 2015-07-27 |
公开(公告)号: | CN105044725A | 公开(公告)日: | 2015-11-11 |
发明(设计)人: | 蒋佳佳;段发阶;李彦超;薛俊;袁建富;袁文澹;王宪全 | 申请(专利权)人: | 天津大学 |
主分类号: | G01S15/08 | 分类号: | G01S15/08;G01S7/527 |
代理公司: | 天津市北洋有限责任专利代理事务所 12201 | 代理人: | 刘国威 |
地址: | 300072*** | 国省代码: | 天津;12 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 利用 抹香鲸 叫声 水下 目标 隐蔽 测距 方法 装置 | ||
技术领域
本发明属于水下声探测领域,特别是关于利用抹香鲸叫声的水下目标隐蔽测距方法及装置。
背景技术
在水下军事对抗中,水下目标,如蛙人、潜艇、水下滑翔器、水下机器人、水下作战平台等的探测与定位至关重要;而测距是实现水下目标定位的一个重要环节。传统水下目标主动测距方法一般采用单频矩形脉冲或线性调频脉冲作为测距信号,但这些脉冲信号具有相对简单、较为明显的时域、频域和时频域特点,如单频矩形脉冲和线性调频脉冲的包络均具有矩形的特点、单频矩形脉冲的频率具有单频的特性、线性调频脉冲的频率具有线性变化的规律等,所以,这些信号很容易被敌方的侦察系统截获、识别和定位,从而对测距设备的生存能力构成严重威胁。
针对上述问题,本发明利用海洋中抹香鲸所发出的原始叫声作为水下目标测距的发射信号,以提高测距设备的伪装性和隐蔽性。
说明:海洋中的抹香鲸是群居动物(见文献[1]),他们在活动的过程中会不停地发出脉冲信号,这些脉冲信号的包络随机变化,没有固定的规律,包络内调制信号为复杂的宽带信号,信号非平稳,时频特性复杂;因此,与常规的测距脉冲信号有较为明显的区别,不易被识别为主动测距脉冲信号。
[1]HalWhiteheadandLindaWeilgart,Patternsofvisuallyobservablebehaviourandvocalizationsingroupsoffemalespermwhales[J],Behaviour,vol.118,no.3/4,pp.275-296,Sep.,1991.
发明内容
为克服技术的不足,提供一种利用抹香鲸叫声的水下目标隐蔽测距方法及装置,不仅能克服常规测距信号易于被探测、识别与定位的缺点,还能实现水下静止或运动目标距离的精确隐蔽测量。为此,本发明采取的技术方案是,利用抹香鲸叫声的水下目标隐蔽测距装置,由控制与处理中心,信号产生模块,功率放大器,发声传感器,水听器,信号调理模块和数据预处理器组成;
控制与处理中心根据客户对水下目标的测距要求,完成指标分解与参数设置,并从抹香鲸叫声数据库中选择出满足测距要求的抹香鲸叫声集合;当开始对目标进行测距时,启动其内部的定时器;
信号产生模块由序列组合器和序列缓存器组成,信号产生模块接收来至控制与处理中心选择出的抹香鲸叫声集合,并通过序列组合器对该集合中的抹香鲸叫声进行序列组合,产生抹香鲸叫声序列串,并将这些叫声序列串缓存在序列缓存器中;这些叫声序列串被传送到功率放大器进行功率放大处理,然后再被传送至发射传感器;
进一步地,由发声传感器发射出去的抹香鲸叫声经水声信道传输后,投射到水下目标的表面;水下目标对被投射的测距声信号进行反射;发射信号经水声信道传输后被水听器接收;水听器将接收到的信号传送到信号调理模块,信号调理模块对接收到的信号进行去噪、放大、滤波、模数转换处理后,再将产生的声数据传送至数据预处理器;
数据预处理器对接收到的声数据进行去噪、滤波和混响抑制处理,提高数据的信噪比;控制与处理中心接收来自数据预处理器的数据,并对数据进行匹配滤波处理,然后,基于匹配滤波处理结果对测距参数进行分析、运算和实时显示。
利用抹香鲸叫声的水下目标隐蔽测距方法,包括如下步骤:
根据客户对水下目标的测距要求,完成指标分解与参数设置,并从抹香鲸叫声数据库中选择出满足测距要求的抹香鲸叫声集合;对该集合中的抹香鲸叫声进行序列组合,产生抹香鲸叫声序列串;这些叫声序列串被传送到功率放大器进行功率放大处理,然后再被传送至发射传感器;当开始对目标进行测距时,启动定时器;
将水听器接收到的信号进行去噪、放大、滤波、模数转换处理,再对声数据进行进一步的去噪、滤波和混响抑制处理,提高数据的信噪比;基于匹配滤波处理结果对测距参数进行分析、运算和实时显示。
从抹香鲸叫声数据库中选择出满足测距要求的抹香鲸叫声集合:用于测距的抹香鲸叫声优选方法,是以模糊函数为准则,以抹香鲸叫声单脉冲的距离分辨力和多普勒容限为条件,筛选出能实现水下目标距离参数精确测量的叫声单脉冲集合;单脉冲集合中的单脉冲间应具有小的互相关系数和优良的自相关性能。
混响抑制处理具体是,根据混响自回归(Autoregressive,AR)模型,将接收到的数据进行分段,通过对非高斯噪声不敏感的三阶累积量高阶谱估计方法估计AR模型的参数和阶数;利用最接近于本段数据的前一段数据所估计出的AR模型参数和阶数来构造预白化滤波器,并对本段数据进行滤波处理,将混响滤波成为白噪声。
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