[发明专利]一种主动声呐全景接触目标快速辨识方法

说明书

本发明涉及一种主动声呐全景接触目标快速辨识方法，包括步骤如下：首先接收主动声呐阵元数据，预处理生成全波束时域数据；然后将全波束时域数据分成L段，分别进行FFT处理得到L幅运动特征谱，对运动特征谱进行谱线搬移和二维归一化处理；接着在归一化后的运动特征谱上进行运动特征孤立点检测，根据运动特征孤立点的坐标位置，换算得到目标的方位、距离和径向速度值；最后重构全景接触目标快速辨识画面。本发明提供的主动声呐全景接触目标快速辨识方法，利用目标与静态混响在运动特征谱上的分布差异性，可有效抑制全景静态混响/杂波，实现对水下感兴趣目标的快速辨识，大幅缩短了感兴趣目标发现时间，显著提高了探测效率，处理方法简单，可靠性高。

技术领域

本发明涉及一种声呐信号处理方法，属于水声工程、声呐技术、主动声呐信号处理领域，主要是一种主动声呐全景接触目标快速辨识方法。

背景技术

主动声呐通过发射信号，接收并分析水下目标的反射回波来进行水下目标探测、跟踪、识别等，在反蛙人、海洋生物、水下航行器主动监测等领域有重要应用。现有主动声呐信号处理方法一般先对目标回波进行能量检测，得到接触级数据，再进行水下感兴趣目标跟踪、识别。然而，现有的主动声呐信号处理方法存在两个问题：

一是随着主动声呐检测技术发展，主动声呐作用距离不断增加，声呐可发现的目标数量日益增多，混响盲区也逐渐变大，而蛙人等目标的水下散射回波强度较弱，大量的杂波、强干扰和混响为感兴趣弱目标检测带来了大量虚警。传统的主动声呐信号处理方法以能量检测为主，无法解决弱目标漏检和高虚警之间的矛盾。

二是传统的主动声呐信号处理方法先对回波进行能量检测，得到目标点迹，再利用连续多批点迹数据进行目标跟踪，最后再对稳定跟踪目标进行识别，从接触到得到可靠识别结果的时间长，而水下航行器、蛙人或需要监测的海洋生物往往处在运动中，需要接触即快速辨识，传统主动声呐信号处理方法严重制约了对水下感兴趣目标的发现和探测效率。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术存在的不足，而提供一种主动声呐全景接触目标快速辨识方法，利用目标与静态混响在运动特征谱上的分布差异性，可有效抑制全景静态混响/杂波，实现对水下感兴趣目标的快速辨识，大幅缩短了感兴趣目标发现时间，显著提高了探测效率，处理方法简单，可靠性高。

本发明的目的是通过如下技术方案来完成的。一种主动声呐全景接触目标快速辨识方法，包括步骤如下：首先接收主动声呐阵元数据，预处理生成全波束时域数据；然后将全波束时域数据分成L段，分别进行FFT处理得到L幅运动特征谱，对运动特征谱进行谱线搬移和二维归一化处理；接着在归一化后的运动特征谱上进行运动特征孤立点检测，根据运动特征孤立点的坐标位置，换算得到目标的方位、距离和径向速度值；最后重构全景接触目标快速辨识画面。

作为优选的技术方案，具体步骤如下：

步骤一：接收主动声呐阵元数据x_m(t)，m＝1，2，…，N，N为阵元数，对阵元数据进行波束形成预处理，得到全波束时域数据beam(l,n),l＝1,2,…,NB，其中，l为波束号，NB为总的波束数，n为时间采样点数；

步骤二：将全波束时域数据分成L段，每段数据采样点数为N₀，对每段数据进行FFT变换，得到L幅运动特征谱Spec1_i(l,k),i＝1,…,L，其中l为波束号，k为频点数；

步骤三：对每幅运动特征谱按照公式进行谱线搬移，其中，f₀为主动声呐发射的单频信号中心频率，v_s为主动声呐所在平台的运动速度，θ为波束扫描角，使得运动特征谱中的混响能量分布由呈现的曲线结构变为水平直线结构，得到Spec2_i(l,k),i＝1,…,L；