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    一種激光尾流制導(dǎo)魚雷信號檢測方法

    2011-05-27 07:45:12郭虎生劉啟忠
    水下無人系統(tǒng)學(xué)報 2011年1期
    關(guān)鍵詞:尾流水體閾值

    郭虎生, 劉啟忠, 陳 琛

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    一種激光尾流制導(dǎo)魚雷信號檢測方法

    郭虎生, 劉啟忠, 陳 琛

    (海軍工程大學(xué) 兵器工程系, 湖北 武漢, 430033)

    針對魚雷光檢測尾流時尾流信號受水體后向散射干擾不易檢測的問題, 給出了一種有效的檢測方法。利用變遺忘因子的自適應(yīng)抵消方法對水體后向散射回波進(jìn)行抑制, 通過非線性放大增強(qiáng)目標(biāo)信號, 最后采取自適應(yīng)閾值等多種有效策略對目標(biāo)進(jìn)行探測。對試驗數(shù)據(jù)分析表明, 該方法可以有效抑制水體后向散射回波信號, 并具有較快的收斂速度和跟蹤速度, 可提高光尾流檢測能力。研究結(jié)果可為光檢測尾流的實際應(yīng)用提供了依據(jù)。

    魚雷; 激光尾流; 自適應(yīng)抵消; 后向散射回波; 遞推最小二乘算法; 變遺忘因子; 自適應(yīng)閾值

    0 引言

    與聲尾流制導(dǎo)方式相比, 利用艦船光尾流特性探測艦船尾流并指導(dǎo)魚雷攻擊的方式, 具有靈敏度高、探測距離遠(yuǎn)、不易受傳統(tǒng)干擾方式影響等優(yōu)點[1]。但激光用于水下探測時會受到水體后向散射光的影響, 其能量遠(yuǎn)大于尾流散射光信號, 使得接收到的尾流散射信號可能會淹沒在水體散射信號中, 不易進(jìn)行檢測。因此, 對尾流回波的檢測與定位是激光尾流制導(dǎo)技術(shù)中的一個難題。

    在對水下激光探測的研究中, 通常采用的方法有距離選通法[2]和頻域濾波法[3]等, 2種方法都有一定的局限性。采用自適應(yīng)抵消方法可對水體后向散射進(jìn)行有效地抑制[4], 但同時削弱了目標(biāo)信號分量, 直接影響了目標(biāo)檢測能力。針對這種問題, 本文首先采用自適應(yīng)抵消方法, 突出所要檢測的尾流回波信號, 并在此基礎(chǔ)上采取自適應(yīng)閾值等多種附加策略定位尾流回波, 提高對尾流檢測的能力。

    1 自適應(yīng)抵消法去除水體后向散射

    探測系統(tǒng)接收的信號可近似認(rèn)為是由式(1)所示的幾部分線性疊加而成[5], 即

    =++(1)

    式中:為尾流的回波信號;為水體的回波信號;表示系統(tǒng)以及測量引起的隨機(jī)噪聲。

    典型的后向散射光信號波形見圖1。圖中水體回波信號為第1個起伏最大的波形, 其強(qiáng)度隨傳輸距離呈指數(shù)衰減, 第2個波形起伏位置是目標(biāo)艦船尾流的回波信號。雜散光、探測系統(tǒng)自身噪聲信號始終疊加在波形上。

    圖1 探測系統(tǒng)接受目標(biāo)回波信號示意圖

    圖2 自適應(yīng)抵消原理圖

    遞歸最小二乘算法(recursive least square, RLS)具有較快收斂速度[7], 是一種經(jīng)典的自適應(yīng)算法, 使用指數(shù)加權(quán)的誤差平方和作為代價函數(shù)

    式中:為迭代次數(shù);為加權(quán)遺忘因子, 0≤≤1;()為帶目標(biāo)信號;()為第次的迭代權(quán)系數(shù)矢量;()為第次參考信號輸入信號矢量。

    考慮到激光水下探測時海水環(huán)境的復(fù)雜性, 接收的回波信號可能出現(xiàn)在水體回波信號的拖尾之中, 此時較小的可使最近時刻的誤差起作用, 使算法具有快速跟蹤能力[8];而在對水體回波進(jìn)行抵消時, 較大的可更好抵消水體回波信號成分, 消除效果更好。所以采用可變遺忘因子可改善RLS算法的性能[9], 即在系統(tǒng)發(fā)生突變或在初級階段時(誤差較大),值相應(yīng)減小, 以獲得較快的跟蹤速度和收斂速度;而在系統(tǒng)進(jìn)入平穩(wěn)狀態(tài)后, 即誤差較小時,增大, 以獲得較小的穩(wěn)態(tài)誤差, 具體參見文獻(xiàn)[4]。故采用可變遺忘因子

    圖3(a)中數(shù)據(jù)為接收的帶目標(biāo)的回波信號, 其出現(xiàn)在采樣點1 860~1 980間, 圖3(b)中數(shù)據(jù)為不含任何目標(biāo)信息的回波信號, 可知, 水體后向散射回波信號出現(xiàn)在采樣點1 500~1 700, 并與水體回波信號的信干比SIR=﹣9.731 3 dB, 若不對水體回波進(jìn)行抑制, 則很難提取目標(biāo)信號。圖3(c)是以圖3(b)中數(shù)據(jù)作為參考輸入信號, 對圖3(a) 采用固定遺忘因子算法得出, 可以發(fā)現(xiàn)當(dāng)目標(biāo)回波信號與水體回波信號重疊或目標(biāo)回波信號較弱時, 采用固定遺忘因子的RLS算法不易對目標(biāo)回波信號進(jìn)行提取。圖3(d)是以圖3(b)中數(shù)據(jù)作為參考輸入信號, 對圖3(a) 采用變遺忘因子算法得到的結(jié)果, 可發(fā)現(xiàn)自適應(yīng)抵消法可有效提取出目標(biāo)的回波信號, 目標(biāo)信號與水體回波信號的信干比SIR=5.741 0 dB??梢姴捎迷摲椒梢愿纳谱粉櫮芰? 提高提取目標(biāo)信號的能力。

    圖3 不同情況下目標(biāo)回波信號曲線圖

    2 基于自適應(yīng)閾值的目標(biāo)檢測

    經(jīng)過自適應(yīng)抵消后, 回波信號中的水體回波信號峰值會減小很多, 極大地降低了水體后向散射對檢測的影響, 但同時也削弱了尾流回波信號的強(qiáng)度。在本文的目標(biāo)回波檢測過程中, 采用多種有效附加策略以提高目標(biāo)回波的準(zhǔn)確檢測率。

    1) 非線性變換。為了顯著增大抵消變換后目標(biāo)回波的能量波峰值與其他信號峰值的差距, 對得到的信號()進(jìn)行非線性的平方運(yùn)算, 即

    2) 動態(tài)自適應(yīng)閾值。由于要處理的探測信號時間跨度大, 且探測系統(tǒng)接收信號的幅度隨海水環(huán)境或檢測情況的變化常有較大變化, 因此, 用來檢測目標(biāo)回波的波峰值位的幅度閾值, 應(yīng)是自適應(yīng)變化的。本文的檢測閾值采用如下方式更新。

    首先得到當(dāng)前抵消處理后數(shù)據(jù)信號的最大值, 取這些最大值的中值, 即=median(),為前一段抵消處理后的數(shù)據(jù)信號最大值的中值(對于第1個處理數(shù)據(jù), 取=), 則設(shè)定當(dāng)前處理閾值

    3) 回溯算法。實際尾流制導(dǎo)中, 尾流存在空穴是指在尾流中某一塊水區(qū)沒有氣泡[10],此時, 可能引起錯誤導(dǎo)引。采用回溯算法能有效防止這種情況的出現(xiàn)。在激光探測到空穴時目標(biāo)回波幅度突然變得很小, 達(dá)不到閾值高度, 導(dǎo)致漏檢。為此, 可將前3個峰值間期的時間平均值作為平均周期, 若在時間大于2內(nèi)沒有檢測到峰值, 則降低幅度閱值閾值到原有的一半再搜索, 當(dāng)閾值低于設(shè)定的最低閾值門限時, 則停止搜索。

    3 試驗結(jié)果與分析

    為了驗證本文提出的檢測算法, 分別對實驗室模擬氣泡尾流測的數(shù)據(jù)與在海上試驗中測的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。其中海上試驗數(shù)據(jù)為在某海域進(jìn)行的海洋環(huán)境下艦船尾流探測試驗中獲取的。試驗中, 探測系統(tǒng)通過平臺放置在海底, 目標(biāo)船從探測系統(tǒng)上方海面駛過時, 探測系統(tǒng)向海面發(fā)射激光脈沖并探測目標(biāo)船尾流回波信號。

    通過正確檢測率及誤檢率這2個指標(biāo)衡量算法的性能。其中的主要指標(biāo)為正確檢出的目標(biāo)回波個數(shù)(true posi- tives, TP)和相對的錯誤檢出目標(biāo)回波個數(shù)(false positives, FP)。

    正確檢測率(1)=TP/總的目標(biāo)個數(shù)。

    誤檢率(2)=FP/總的目標(biāo)個數(shù)。

    對2種試驗數(shù)據(jù)分別選取包含目標(biāo)回波信號與不包含目標(biāo)回波信號的探測數(shù)據(jù)進(jìn)行驗證, 結(jié)果見表1。由表1可看出, 本文提出的方法對模擬氣泡幕和海上試驗數(shù)據(jù)都具有較高的正確檢測率與較低的誤檢率, 該算法利用變遺忘因子的自適應(yīng)抵消方法對水體回波信號進(jìn)行抑制,突出目標(biāo)回波信號, 并結(jié)合自適應(yīng)閾值及附加策略進(jìn)行準(zhǔn)確定位。該算法簡單實時 ,正確率高。從海試數(shù)據(jù)的檢測結(jié)果可知,由于影響激光在海水中傳輸效果的因素增多, 目標(biāo)回波信號與水體回波信號重疊或目標(biāo)回波信號較弱, 對目標(biāo)回波信號檢測率低且易發(fā)生誤檢。可通過優(yōu)化幅度閾值及遺忘因子等參數(shù)進(jìn)一步提高檢測正確率。

    表1 目標(biāo)檢測效果

    4 結(jié)束語

    對尾流回波信號的準(zhǔn)確檢測是激光探測尾流制導(dǎo)魚雷的基礎(chǔ)。本文首先通過自適應(yīng)抵消方法對探測信號進(jìn)行有效處理, 消除干擾的同時突出了目標(biāo)信號, 為正確定位奠定了基礎(chǔ)。其次利用自適應(yīng)閾值的方法對目標(biāo)定位, 同時據(jù)探測信號的特點采取多種附加策略, 有效地提高了檢測率, 并用實驗室數(shù)據(jù)和海試數(shù)據(jù)對算法進(jìn)行了驗證, 結(jié)果表明, 該算法具有很高的適用性。

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    A Signal Detection Method for Ship Laser Wake Homing Torpedo

    GUO Hu-sheng,LIU Qi-zhong, CHEN Chen

    (Department of Weaponry Engineering, Naval University of Engineering, Wuhan 430033, China)

    In torpedo′s detecting underwater target with laser, the backscattering echo is much stronger than the useful target-reflected signal, which makes signal detection and processing very difficult. Therefore, we present an effective laser wake detection method, in which a new adaptive interference canceling method is employed via recursive least square(RLS)algorithm to eliminate the backscattering echo, and to detect the target signal complex by using dynamic adaptive threshold and other strategies. Experimental result illustrates that the water backscattering echo can be effective eliminated and the target signal can be extracted with the present method with higher convergence and tracing velocities. A laser wake homing torpedo can make use of this method to detect ship laser wake.

    torpedo; laser wake; adaptive interference canceling; backscattering echo; recursive least square(RLS)algorithm; variable forgetting factor; adaptive threshold

    TJ630.34; TN247

    A

    1673-1948(2011)01-0027-04

    2010-07-03;

    2010-07-26.

    郭虎生 (1986-), 男, 在讀博士, 主要研究方向為魚雷探測與制導(dǎo).

    (責(zé)任編輯: 楊力軍)

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