水下高速目標(biāo)多傳感器聯(lián)合譜特征分布識別方法

江向東

(水聲對抗技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，中國船舶工業(yè)集團(tuán)公司船舶系統(tǒng)工程部，北京100036)

水下高速目標(biāo)多傳感器聯(lián)合譜特征分布識別方法

江向東

(水聲對抗技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，中國船舶工業(yè)集團(tuán)公司船舶系統(tǒng)工程部，北京100036)

單傳感器探測頻段在目標(biāo)識別具有一定的局限性。探討利用多頻段傳感器進(jìn)行聯(lián)合判定的思路，包括利用航跡聯(lián)合關(guān)聯(lián)、特征優(yōu)化綜合和聯(lián)合識別的方法。

矢量水聽器;目標(biāo)分類

0 引言

高速目標(biāo)識別是進(jìn)行軟硬對抗的前提，目標(biāo)識別可利用的資源包括各聲吶跟蹤目標(biāo)的LOFAR譜、DEMON譜、目標(biāo)方位能量信息、目標(biāo)運(yùn)動分析信息和目標(biāo)脈沖偵察信息等。其中，目標(biāo)運(yùn)動分析信息與目標(biāo)高速特征直接相關(guān)，但是受到解算時間的影響，經(jīng)常無法滿足識別的實(shí)效性要求，且對于水下高速機(jī)動目標(biāo)，其運(yùn)動軌跡與假設(shè)模型相差較大。基于方位能量，但是受到相對態(tài)勢的影響，只能作為輔助因素之一。綜合各種因素進(jìn)行聯(lián)合識別是水下平臺識別高速小目標(biāo)的發(fā)展趨勢。但目標(biāo)探測跟蹤的不同階段，需要有較為可靠的方法作為主識別器，再輔以上述各種信息進(jìn)行加權(quán)綜合。由于頻段差異和平臺噪聲的影響，利用LOFAR譜識別難度很大，準(zhǔn)確率低，因此基于DEMON譜的識別是目前較為可靠的途徑。目前，水下平臺對于目標(biāo)的識別尚局限于單傳感器探測頻段的識別，沒有充分利用多個頻段之間的互補(bǔ)性。本文探討利用多傳感器探測信息進(jìn)行聯(lián)合識別的思路，包括利用特征優(yōu)化綜合和聯(lián)合識別的方法等。

1 多傳感器多頻段聯(lián)合識別

1.1 基于歷程的目標(biāo)關(guān)聯(lián)

對目標(biāo)進(jìn)行聯(lián)合識別的首要問題是目標(biāo)關(guān)聯(lián)，否則就失去了聯(lián)合識別的基礎(chǔ)，對于水下平臺，2部殼體傳感器的位置相近，對于遠(yuǎn)程目標(biāo)如果目標(biāo)一致，則方位線走向基本一致，其方位線之間的差別主要來自位置差異和探測誤差。對于近處目標(biāo)，安裝位置的差異影響變大。假設(shè)傳感器陣中心之間的位置差為D=30 m，目標(biāo)距離為d，當(dāng)目標(biāo)從遠(yuǎn)及近高速運(yùn)動時，由于距離的變化引起探測方位不一致性，在500 m范圍外，方位差保持大約小于2°，低于傳感器最小分辨角度，可進(jìn)行歷程關(guān)聯(lián)。方位歷程關(guān)聯(lián)可采用最近鄰法，采用方位差序列均方差判定，即時間T內(nèi)，2個傳感器對跟蹤目標(biāo)的方位測量差序列的均方差。判定門限需考慮2種誤差，由于傳感器安裝位置不同帶來系統(tǒng)誤差和探測方位誤差。例如在5 000 m范圍內(nèi)，系統(tǒng)誤差小于2°，探測誤差假設(shè)2個傳感器誤差小于1°，則判定2個目標(biāo)方位走勢一致的門限值可取3°，小于3.4°認(rèn)為是同一個目標(biāo)。

T的選擇，航跡歷史選擇較短時間時，關(guān)聯(lián)錯誤的風(fēng)險增加。方位歷程關(guān)聯(lián)是比較目標(biāo)相對2個傳感器方位走向趨勢的異同，T至少需要大于30 s，以便于區(qū)分特殊態(tài)勢下并行多目標(biāo)問題。對于非并行目標(biāo)，通過選擇合適的統(tǒng)計時間T可區(qū)分，對于水下高速目標(biāo)，與其他目標(biāo)在較長時間內(nèi)方位線并行的概率較低。

1.2 多頻段譜特征優(yōu)化和提取

多頻段DEMON譜優(yōu)化的原理為:對于幅度大于一定門限的譜線，取多個傳感器DEMON譜中幅度最大的作為優(yōu)化譜對應(yīng)頻率的幅度，小于門限的取最小幅度或者設(shè)置為0，并依據(jù)超過幅度門限的傳感器個數(shù)進(jìn)行加權(quán)處理，對于M(大于2)個傳感器情況，如果有m個傳感器的DEMON譜的幅度在該頻點(diǎn)超過門限，則該頻點(diǎn)加權(quán)幅度為m/M。優(yōu)化后，可得到不同傳感器最為明顯的線譜成分，有利于特征提取。

圖3 優(yōu)化后的目標(biāo)DEMON譜Fig.3 The optimized DEMON spectrum

一般而言，目標(biāo)在勻速狀態(tài)下，窄帶線譜頻率比較穩(wěn)定，線譜幅度受到運(yùn)動姿態(tài)、傳播衰減及多途影響較大，相比之下，頻率穩(wěn)定度好于幅度穩(wěn)定度。如果采取幅度提取的準(zhǔn)則，若判定門限固定，則存在漏檢的概率。利用頻率穩(wěn)定度來提取線譜，是在較低幅度門限的基礎(chǔ)上，分頻段統(tǒng)計線譜頻率方差，并將方差轉(zhuǎn)化為線譜穩(wěn)定程度判定量。步驟如下:

1)將聲吶跟蹤目標(biāo)波束輸出的DEMON譜進(jìn)行門限過濾，去除噪聲干擾;

2)將過濾后的頻譜進(jìn)行頻段劃分;統(tǒng)計每個頻段中的最大值，并記錄其頻率值，

3)統(tǒng)計一段時間內(nèi)，各頻段最大值所對應(yīng)頻率序列的方差;

4)將方差轉(zhuǎn)換為穩(wěn)定度幅度。假設(shè)在統(tǒng)計時間T內(nèi)，頻段i線譜的頻率分別為fi(j)，其頻率方差為:

則線譜穩(wěn)定度幅度為指數(shù)法:

頻率方差估計根據(jù)頻域上每個子帶內(nèi)線譜的頻率的穩(wěn)定度，對線譜幅度進(jìn)行加權(quán)處理，能提取頻率穩(wěn)定的目標(biāo)線譜?；陬l率方差估計的穩(wěn)定線譜提取在跟蹤波束中存在干擾目標(biāo)情況下，克服了線譜幅度起伏較大，能提取目標(biāo)線譜特征。其缺點(diǎn)是對于具有高信噪比線譜，在其頻率不穩(wěn)定情況下，難以有效提取。為了克服高速目標(biāo)線譜可能漂移帶來的影響，線譜幅度應(yīng)該是以穩(wěn)定度幅度進(jìn)行加權(quán)。

2 調(diào)制譜線譜分布特征量分析

利用目標(biāo)DEMON譜可提取目標(biāo)的軸頻信息，但在低信噪比下，線譜較為雜亂。有些情況下，在DEMON譜中有非調(diào)制原因的線譜成分，此時計算機(jī)自動算法對軸頻的提取很不穩(wěn)定，適用性差?？煽紤]利用線譜的分布特征來判斷高速目標(biāo)，考慮如下分布特征:

1)能量排列靠前的M個線譜的頻率分布

設(shè)定頻率門限F，在幅度排列靠前的M個線譜中，每找到1個頻率超過F的譜線，高速目標(biāo)置信度增加;在信噪比(線譜相對連續(xù)譜背景)排列靠前的M個線譜中，每找到1個頻率超過F的譜線，高速目標(biāo)置信度增加。

2)幅度、信噪比加權(quán)平均頻率分布

依次統(tǒng)計幅度或信噪比排列靠前的k(k=1，2，…，M)個線譜的幅度加權(quán)平均頻率，

利用上述規(guī)則，對23批實(shí)際目標(biāo)數(shù)據(jù)，對不同的傳感器工作頻段的線譜特征進(jìn)行綜合優(yōu)化、提取和識別，識別結(jié)果列入表1。

?

3 結(jié)語

對水下高速目標(biāo)應(yīng)采取多信息綜合識別，建立基于數(shù)據(jù)庫信息和經(jīng)驗(yàn)規(guī)則相結(jié)合的判定機(jī)制。在目標(biāo)遠(yuǎn)程發(fā)現(xiàn)跟蹤階段，由于目標(biāo)目標(biāo)運(yùn)動分析不能很快給出速度信息，應(yīng)盡量依據(jù)多傳感器的探測信息進(jìn)行綜合特征判定。本文討論了利用多傳感器的DEMON譜進(jìn)行綜合優(yōu)化后，提取線譜特征分布特性來判定高速目標(biāo)，可作為經(jīng)驗(yàn)規(guī)則用于對水下高速小目標(biāo)的判定。

Line spectrum distribute based high speed underwater viecle classification menthod

JIANG Xiang-dong
(Science and Technology on Underwater Acoustic Antagonizing Laboratory，Systems Engineering Research Institute of CSSC，Beijing 100036，China)

In this paper，a method of acoustic target corration and recognization based on rediated noise linespectrum distribute is disscussed.The method can be used for surface or underwater target classification.

target recognization;linespectrum extraction

TB565

A

1672－7649(2012)04－0086－03

10.3404/j.issn.1672－7649.2012.04.020

2011－05－25

江向東(1979－)，男，主要從事水聲信號處理等研究工作。