[发明专利]一种频域相干累加的线谱检测方法

说明书

技术领域

本发明涉及的是一种水声信号处理方法，具体地说是一种线谱信号检测方法。

背景技术

被动声纳是根据目标航行时发出的辐射噪声来检测目标并判别目标类型的。对线谱进行高质量的谱估计，将为目标识别提供重要依据。线谱的检测和提取一直是国内外研究的重点。目前，线谱检测通常是根据计算的周期图的谱值进行检测的。线谱检测方法分为两大类：利用单个时刻谱值的实时检测法和利用多个时刻的数据推迟决策方法。

线谱检测最经典的方法是直接将在某个方向上接收的信号经滤波、解析变换等处理后计算周期图，然后把输出同设定门限进行比较，判断是否存在窄带信号。该方法可以同时保证高检测概率和较低的虚警概率。但由于单个时刻的信息有限，在低信噪比下不能同时得到高的检测概率和低虚警概率。

为了提高在低信噪比下线谱检测、跟踪和提取能力，可以利用多行的数据，推迟决策，即进行LOFAR处理。往往将多种方法进行组合，大体可以分为四类方法：第一类是采用经典的图像处理方法。优点是在谱线为直线时在低信噪比下有很强的提取能力，但当谱线为曲线时效果差，对于宽的谱线还会出现一根谱线重建成多根谱线的情况。第二类采用了经典的目标检测和跟踪理论。LOFAR图中噪声背景下的谱线得到增强，但只能确定各点是否是谱线点，处理后的图像并不能给出信号的任何相对或时变的幅度信息。第三类将线谱检测和提取问题转化为寻优问题。该算法较好地解决了谱线中间出现断点、随机噪声点干扰等线谱检测中的难题，并提高了低信噪比下的线谱检测和提取能力，但是谱线初始状态对算法性能影响较大。第四类模拟人工从LOFAR图中提取谱线的智能线谱检测和提取方法。由于在实现过程中对线谱识别方法进行了优化，并注重在线谱检测的每个环节上设法降低计算量，使算法的计算量较小，适合于实时处理。

发明内容

本发明的目的在于提供一种可以提高对微弱的信号检测能力的频域相干累加的线谱检测方法。

本发明的目的是这样实现的：

第一步，依据信号场和噪声场的时间相关特性，对接收信号x(t)进行分段处理，使各段信号间存在时延，时延量满足大于噪声的相关半径，小于信号的相关半径；

第二步，将每个信号段x_i(t)内部再分为若干子数据段x_ij(t)，允许每段的数据有部分的交叠；

第三步，对信号进行时延补偿，首先将信号变换到频域，

x_ij(t)ββ^fρX_ij(jw)

这里X_ij(jw)为x_ij(t)的频谱，再依据时延量在频域对信号进行相位补偿，得到的变换域信号为

第四步，对各段信号累加，得到相干累加的输出信号B_j(jw)

第五步，将各个相干累加的输出，进行功率平均

P(jw)即为本发明估计出的功率谱。

本发明针对水声信号微弱线谱检测问题，提出了一种频域相干累加的方法以提高检测效果。本发明的主要思想是利用信号的相干性，将存在时延差的信号进行相位补偿，则信号形成同相相加，而噪声因为相位是随机的，不会形成同相相加，因而可以提高对微弱的信号检测能力。

附图说明

图1是本发明的流程图；

图2仿真实验相干累加与功率谱的对比图；

图3实验数据相干累加与功率谱的对比图。

具体实施方式

下面结合附图举例对本发明做更详细的描述：

结合图1，本发明的具体内容如下：

第一步，依据信号场和噪声场的时间相关特性，对接收信号x(t)进行分段处理，使各段信号间存在时延，时延量满足大于噪声的相关半径，小于信号的相关半径。设原始接收信号为x(t)，每个数据段的延时量τ要小于信号的时间相关半径τ_s，大于噪声的时间相关半径τ_n，即

τ_n^TNτ^TNτ_s

则第i段数据为

其中，

第二步，为得到平滑的谱估计，将每个信号段x_i(t)内部再分为若干子数据段x_ij(t)，允许每段的数据有部分的交叠。例如，若每一段数据重合一半时，这时的段数式中L是段数，M是每段的长度。