[发明专利]一种强干扰复杂环境下的宽带目标检测方法

说明书

本发明公开了一种强干扰复杂环境下的宽带目标检测方法，所述方法包括：接收均匀线列阵采集的时域阵列信号，将各通道时域信号通过傅里叶变换划分为多个子带，得到阵元域‑频域信号矩阵；对阵元域‑频域信号矩阵在阵元维补零，通过空域傅里叶变换转换到频域‑波数域；设计主瓣判别方法，识别同一目标不同频率下波数谱的主瓣；设计主瓣分配规则，实现在全频带波数谱上对所有主瓣的分配；通过对处理频带内的主瓣能量累积和主瓣数目累积的相互加权处理，形成方位谱，从而实现宽带目标检测。本发明的方法具有在多目标、干扰强的复杂环境中对弱目标进行有效检测的优点，且兼具稳定性与可靠性。

技术领域

本发明属于阵列信号处理领域，具体涉及到一种强干扰复杂环境下的宽带目标检测方法。

背景技术

宽带目标检测是被动声纳进行水下探测的重要手段，是后续跟踪、识别的基础，在整个水下探测中是关键的一步。目前在水下复杂的环境中，多目标、强干扰严重影响了宽带弱目标的检测。因此，为了提高对水下目标的探测能力，该专利设计方法对宽带目标进行检测。

国内外学者对宽带目标信号检测问题进行了广泛而深入的研究，提出了很多的方法，例如参考文献1(Subband energy detection in passive array processing，2000)在CED的基础上提出了子带能量检测算法，共有两种模式，一种是子带峰值能量检测，只对峰值进行处理，另一种是子带极值能量检测，其不仅包括峰值还包括谷值。参考文献2(提高被动声纳宽带检测性能的一种新方法，2011)提出了一种将导向最小方差的宽带自适应波束形成与子带峰值能量检测结合的宽带检测新方法。参考文献3(一种空-频联合最优滤波的被动宽带检测方法，2021)为了对频带进行加权，提出将导向最小方差的宽带自适应波束形成与Eckart滤波结合的空-频联合的被动宽带检测，降低空域旁瓣干扰和频带内噪声的影响，提高了检测能力。参考文献4(An improved subband peak energy detection method，2016)针对由于噪声影响而使得空间一致性不那么好的复杂环境场景，提出先对子带峰值进行积分，再二次检测去除噪声峰值的方法来提高弱目标检测能力。参考文献5(提高弱目标检测的一种新方法，2016)提出了一种将主模式抑制DMR的自适应波束形成与子带峰值能量检测相结合的检测方法，充分利用DMR的高分辨方位谱，再通过“空间一致性”进行每一子带的局部峰值累加，提高了目标的检测能力。参考文献6(基于频率着色的被动声呐宽带能量检测方法，2021)通过对不同子带在宽带频谱中的能量贡献进行着色得到彩色输出结果，增加强目标附近的弱目标探测能力。参考文献7(A Method to Improve Cross-azimuthDetection of Weak Targets under Strong Interference，2021)解决强干扰下弱目标的检测与估计的被截断问题，提出了一种基于SPED的扩展带子带峰值累积检测E-SPAD方法，利用超宽带的高分辨性改善了弱目标在交叉过程的不连续，提高检测能力。参考文献8(均匀线阵超宽带波达方向估计，2018)通过零点直线的主瓣宽度来检测峰值，并对峰值进行计数，取得了很好的检测效果，参考文献9(采用条件波数谱密度函数的宽带高分辨方位谱估计算法，2019)提出了一种基于条件波数谱密度的宽带高分辨方位谱估计算法，宽带信号能量在该空间的坐标呈现与入射角相关的线性分布，通过借鉴直线检测原理，利用条件波数谱密度，实现邻近目标的高分辨方位估计。

目前上述方法，大都是在方位域-频域来进行子带峰值能量检测或子带峰值数目累加，但是在这种情况下无论是旁瓣还是栅瓣的峰值都被同时累加，虽然一定程度上利用“空间一致性”提高了宽带目标的检测能力，但是依旧会存在很高的虚警问题。在频域-波数域上进行宽带目标检测，目前未考虑到小带宽强能量或者大带宽弱能量，在这些情况下很容易出现漏检。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术缺陷，提出了一种强干扰复杂环境下的宽带目标检测方法。

为了实现上述目的，本发明提出了一种强干扰复杂环境下的宽带目标检测方法，所述方法包括：