基于海杂波特性的主动声呐检测前跟踪技术研究.pdf

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1、2015年第1期声学与电子工程总第117期基于海杂波特性的主动声呐检测前跟踪技术研究王南孙旭(1．海军驻杭州I地区军事代表室，杭州，310023；2．第七一五研究所，杭州，310023)摘要根据目标与虚警在时域、空域和回波能量上所表现出的不同特性，提出了基于海杂波特性的主动声呐检测前跟踪算法，以建立运动目标的起始航迹。利用空域邻域聚类的亮点预处理和基于LRDT的目标检测与航迹提取的两步处理，较大程度的抑制虚警、提高检测概率并生成初始目标航迹。关键词空域邻域聚类；时域连续性；检测前跟踪；航迹起始主动声呐与目标之间的距离较远时，目标回波1主动声呐目标与虚警

2、的差异性能量较弱，且淹没在各种杂波背景和强噪音中，使1．1空域邻域聚类得操作人员难以判定疑似目标。同时，就水声目标在复杂海洋环境下，主动声呐接收的目标信号往检测与跟踪的整个过程而言，需要在维持跟踪之往淹没在噪声或混响中。先验位置信息未知的目标因前，提取运动目标的各种有效信息生成目标初始航众多回波亮点的干扰而确认困难。本文根据物理成迹llJ。在传统航迹起始的处理上，通常有两种方法。因的不同，将主动声呐接收到的信号分为两类：一⋯一种是人工判定疑似目标并引导声呐设备实施跟类是来自目标或类目标的反射回波信号，另一类是踪；另一种是M／N逻辑法，即在连续的Ⅳ次扫描

3、噪音信号。其中，反射回波与发射信号的相关性较中，如果疑似目标出现M次以上，则认为是目标航高，经匹配滤波处理后，亮点邻域的能量集中程度迹，否则认为是虚警l2】。前⋯种方法增加了操作人大幅提高，而噪音与发射信号却是不相关的，匹配员的工作负担；后一种方法未能直接反映出目标初滤波后亮点邻域的能量集中程度仍保持不变。始航迹与信噪比之间的关系，对不同性噪比的目标为了直观说明和验证本文理论和算法的有效需要固定的Ⅳ帧数才能确定目标／虚警航迹，导致性，选取了某课题采集的实际主动声呐的海试数据信噪比高的目标起始速度过慢、而信噪比低的目标进行分析和处理。试验中，协作目标绕本

4、船作弧线航迹质量较差。针对上述两种方法的不足，2004年，运动、距离为5km左右、弱负梯度水文，常规信号LawrenceDStone给出了似然比检测与跟踪处理后，目标的信噪比在15dB附近波动，偶尔会(LRDT)方法_jJ，该方法将目标的检测与跟踪处理出现低于检测域(8dB)的情况。图1中的左上角综合为一个过程，使得目标的检测以及航迹提取过显示的是连续四帧的亮点位置，参试人员记录的目程可以同时实现。LRDT是检测前跟踪(TBD)的标、类目标干扰、噪音亮点的位置标记如图1(a)最初实现技术，该技术已成功用于美国海军水下监所示。将标记亮点所在波束的局部数据

5、放大，如图1视系统SpotlightATD。当前，TBD技术的研究主要(b)、(c)、(d)所示，目标与噪声的差异显著。由沿着动态规划检测前跟踪(DP．TBD)和粒子滤波此，本文提出了一种利用目标与噪音在匹配滤波后检测前跟踪(PFTBD)两个方向进行发展。2007的波形差异来实现抑制杂波的方法，即基于空域邻年，Buzzi提出DP．TBD多目标跟踪算法，解决了域聚类的亮点预处理技术。DP—TBD算法进行多目标跟踪时出现的维数灾难和多帧测量的亮点位置计算量爆炸等问题。PF—TBD算法最早由Salmond、·第一帧☆☆+鼻+第二帧Boers在2001年提出I

6、4J，2012年Kreucer将其应用普曩电q第三帧一口第四帧于雷达声呐探测领域。●本文提出了种基于海杂波特性的主动声呐、_誊誊{-轴j检测前跟踪技术，通过空域邻域聚类的亮点预处理，如■．冉髫jq和基于LRDT的目标检测与航迹提取的两步处理，●●：+．●●较大程度降低了主动声呐的检测虚警率，同时生成}●☆★☆■☆★q+多H标的初始航迹，实现了跟踪的智能化。●☆·q童避●鼻。。(a)30王南等：基于海杂波特性的主动声呐检测前跟踪技术研究取技术。搜索终止条件由下式确定，即当搜索到一个点本文这里直接给出了杂波能量(SNR，dB)的的幅值小于聚类峰值。的一半时

7、终止搜索。概率密度函数：4<(3)(z)=)1e120o-，zl0··n0而1．为了不使信号周期导致幅值波动对算法噪声√2兀．10lu影响，考虑采用一个长度为的窗进行滑窗平滑，(1)的数值由下式确定。以及日标回波能量(SNR，dB)的概率密度函数M=肛(／fo)(4)1一(而+)(而式中，非为采样频率，一)．．为信号中心频率。2．1．2显著性噪声识别与抑制)高71：O-．[e]．((22))在复杂的海洋环境中引起主动声呐目标检测10。⋯lnlO1．的高虚警问题的原因是多样的，总的来说，可以将2,,／10。10这些虚警归为两类：噪声和类目标干扰。由于两类

8、虚警产生机理的不同，它们各自的聚簇在形状上存2算法设计在着较大差异。直观看来，噪声数据簇变化比