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    國外水中目標(biāo)識(shí)別技術(shù)發(fā)展趨勢

    2012-01-13 08:41:25
    艦船科學(xué)技術(shù) 2012年12期
    關(guān)鍵詞:聲吶特征提取噪聲

    閆 祎

    (中國船舶重工集團(tuán)公司第七六〇研究所,遼寧大連116013)

    0 引言

    水中目標(biāo)特性研究是目標(biāo)識(shí)別關(guān)鍵技術(shù),也是聲吶領(lǐng)域中的研究難題。國外對(duì)水中目標(biāo)識(shí)別技術(shù)十分重視,在理論和實(shí)驗(yàn)方面均進(jìn)行了長期不懈的研究。

    從總體發(fā)展水平講,通過與國外海軍科研機(jī)構(gòu)的有關(guān)專家交流了解到,美國的聲吶目標(biāo)識(shí)別采用專家系統(tǒng)和模版匹配的方式進(jìn)行水中目標(biāo)識(shí)別,且特征庫已建到個(gè)體,可以識(shí)別到具體的舷號(hào)。其識(shí)別技術(shù)已裝備于現(xiàn)役聲吶,如美國“海狼”級(jí)攻擊型核潛艇,“拉菲特”級(jí)、“俄亥俄”級(jí)彈道導(dǎo)彈核潛艇等分別裝備BQQ-SD綜合聲吶系統(tǒng)、BQQ-3目標(biāo)性質(zhì)識(shí)別聲吶和AN/BQQ-6綜合聲吶系統(tǒng),均具有目標(biāo)識(shí)別能力。

    從所采用技術(shù)手段分析,國外的研究可以歸納為以下幾點(diǎn):

    1)注重從物理機(jī)理的研究角度出發(fā),研究目標(biāo)特征,從而進(jìn)行識(shí)別;

    2)對(duì)傳感器端接收的信號(hào)進(jìn)行分析,應(yīng)用信號(hào)處理手段獲取目標(biāo)特征,對(duì)目標(biāo)識(shí)別;

    3)加強(qiáng)水中目標(biāo)精細(xì)特征提取技術(shù)的研究;

    4)注重多傳感器、多特征信息的融合應(yīng)用。

    1 基于物理模型的特征提取方法

    國外在分析目標(biāo)特征形成機(jī)理的基礎(chǔ)上,以模型為基礎(chǔ)發(fā)展基于模型的特征提取研究,形成物理意義明確的特征提取方法。

    為滿足時(shí)間敏感目標(biāo)打擊作戰(zhàn)任務(wù)對(duì)目標(biāo)自動(dòng)識(shí)別的要求,美國防先進(jìn)研究計(jì)劃署 (DARPA)制定運(yùn)動(dòng)與靜止目標(biāo)獲取與識(shí)別研究 (Moving and Stationary Target Acquisition and Recognition,MSTAR)計(jì)劃。該計(jì)劃應(yīng)用模型基的技術(shù),克服海量目標(biāo)特征獲取的困難,以提高目標(biāo)識(shí)別的魯棒性。俄羅斯也注重研究物理意義更為明確的特征提取技術(shù)。其把目標(biāo)特征分成幾種主要類型,分別為:噪聲輻射頻譜特征、目標(biāo)聲吶參數(shù)、目標(biāo)噪聲輻射強(qiáng)度、接收信號(hào)的線譜結(jié)構(gòu)以及各類目標(biāo)的機(jī)動(dòng)特點(diǎn)。噪聲輻射頻譜特征主要包括LOFAR特征和DEMON特征,在這2種特征提取中主要考慮頻譜結(jié)構(gòu)的形狀和離散的線譜分量。目標(biāo)噪聲的輻射程度主要針對(duì)潛艇和水面艦船的分類;水面艦船重點(diǎn)考慮推進(jìn)效率和機(jī)動(dòng)性,螺旋槳工作在空化狀態(tài),其噪聲級(jí)要比安靜型潛艇輻射噪聲級(jí)高很多。各類目標(biāo)的機(jī)動(dòng)特點(diǎn)主要描述目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)特點(diǎn),如魚雷目標(biāo)的高速度以及位置變化率或方位變化率等。

    美國通過利用入射信號(hào)和目標(biāo)散射聲場的相位一幅度信息,建立了未知目標(biāo)一階本征函數(shù)的方法提取聲軟目標(biāo)的平面外形參量。仿真結(jié)果證明:可以通過測量水中目標(biāo)的全孔徑散射場提取目標(biāo)的三維幾何形狀。意大利通過目標(biāo)散射場的表征實(shí)現(xiàn)了目標(biāo)三維形狀重構(gòu)。北約SACLANT水下研究中心應(yīng)用共振散射理論對(duì)充氣圓柱殼體的外殼半徑、殼體厚度和殼體材料參數(shù)進(jìn)行提取。國外總的發(fā)展趨勢是利用聲信號(hào)信息表征的目標(biāo)屬性越來越豐富,提取的目標(biāo)屬性參數(shù)準(zhǔn)確度越來越高。

    2 基于信號(hào)分析的特征提取方法

    應(yīng)用信號(hào)分析方法從時(shí)、空、頻域以及各種變換域中進(jìn)一步挖掘水中目標(biāo)聲信號(hào)精細(xì)特征,為目標(biāo)識(shí)別提供全面的特征提取方法。

    在艦船輻射噪聲特征提取方面,20世紀(jì)90年代,美國有關(guān)研究人員基于小波時(shí)頻分析研究了水下哺乳動(dòng)物的聲學(xué)分類問題。英國開發(fā)了一個(gè)被動(dòng)聲吶分類系統(tǒng),用來將2種比較感興趣的目標(biāo)與其他類型的目標(biāo)區(qū)分開來,且具有較低的虛警概率。特征提取采用了窄帶分析、寬帶分析、DEMON分析和瞬態(tài)分析方法。美國“水下作戰(zhàn)應(yīng)用研究” (Undersea Warfare Applied Research,UWAR)2001和2002年中,研究了使用“全譜”(Full Spectrum)處理方法進(jìn)行柴油機(jī)潛艇和核潛艇的檢測與識(shí)別;2003年P(guān)aul Seekings等應(yīng)用小波多分辨率分析技術(shù)獲取目標(biāo)噪聲的瞬態(tài)特征和平滑的包跡譜信息;Lakshm.A等人提取了不同類型船的雙譜特征。

    在回波特征提取方面,1991年美國海軍研究機(jī)構(gòu)的有關(guān)研究人員應(yīng)用Wigner-Ville分布變換方法獲取提取目標(biāo)類別的Wigner分布特征,對(duì)隨機(jī)水下目標(biāo)回聲信號(hào)分類。1995年,美國學(xué)者應(yīng)用雙譜非高斯處理方法分析了埋藏于地下的地雷回波信號(hào),并用雙譜的不同切片抽取各類地雷和背景回波信號(hào)的特征,應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行測試,識(shí)別率平均在93%。1996年,美國海軍水下作戰(zhàn)中心有關(guān)人員應(yīng)用混沌動(dòng)力系統(tǒng)的非線性方法研究了連續(xù)聲波信號(hào)經(jīng)過海洋信道后的時(shí)間序列,分析了該事件序列的嵌入特征。2002年得克薩斯州立大學(xué)有關(guān)學(xué)者提出用規(guī)范化相關(guān)分析法區(qū)分似水雷物體和非似水雷物體。近年來有信息披露,國外采用 FOBW(Frequency Occour Binary Words)方法、梅林變換方法和Walsh變換等方法提取回聲信息。

    采用高分辨波束域波束形成算法,提高對(duì)水中目標(biāo)回波和噪聲信號(hào)的空間分辨精度的思想早在1984年就被提出。其主要優(yōu)點(diǎn)是在應(yīng)用高分辨技術(shù)之前,先用波束形成器對(duì)陣元域數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,以減少高分辨方法對(duì)陣元誤差的敏感性,同時(shí)它有助于降低有色噪聲對(duì)信號(hào)的影響,使得算法的穩(wěn)健性提高,從而在波束域能夠獲得更可靠、更精確的表征目標(biāo)尺度等相關(guān)特征信息。

    目前,波導(dǎo)不變量的應(yīng)用主要集中在被動(dòng)聲吶處理中。華盛頓大學(xué)的有關(guān)學(xué)者研究了聲源與海水躍變層相對(duì)位置不同時(shí),波導(dǎo)不變量的差別問題,用以區(qū)分水面、水下目標(biāo)。美國海軍實(shí)驗(yàn)室的有關(guān)研究人員從波導(dǎo)不變量中提取了發(fā)現(xiàn)快速移動(dòng)目標(biāo)的特征信息,海洋物理實(shí)驗(yàn)室的有關(guān)研究人員從波導(dǎo)不變量中獲取了目標(biāo)位置信息。

    3 基于精細(xì)特征的識(shí)別能力

    國外注重各種精細(xì)特征的提取技術(shù)研究,從而已具備了識(shí)別艦艇要害部位的能力。

    印度研制了水下目標(biāo)被動(dòng)識(shí)別專家系統(tǒng)(RECTSENSOR)。該系統(tǒng)把目標(biāo)艦船分為4類,從接收到的噪聲信號(hào)中提取9個(gè)特征:螺旋槳葉片數(shù)、螺旋槳轉(zhuǎn)數(shù)、動(dòng)力裝置類型、目標(biāo)殼體輻射低頻噪聲、活塞松動(dòng)產(chǎn)生的頻音基頻、噴嘴噪聲、最大速度、槽板噪聲和傳動(dòng)裝置類型,并對(duì)這些特征各賦1個(gè)精度因子,然后利用簡化的Dempster-Shafer理論組合不同證據(jù),得到不同目標(biāo)類型的置信度。后期,又把專家系統(tǒng)和統(tǒng)計(jì)模式識(shí)別、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合起來,進(jìn)一步提高了RECTSENSOR系統(tǒng)的目標(biāo)識(shí)別率。

    澳大利亞研制了SONEX被動(dòng)識(shí)別專家系統(tǒng)。該系統(tǒng)將目標(biāo)分為水面航行的動(dòng)力裝置類型為柴油機(jī)和電池的潛艇、潛望鏡深度的動(dòng)力裝置類型為柴油機(jī)和電池的潛艇、水面航行的核潛艇,潛望鏡深度的核潛艇、潛艇鏡深度以下的核潛艇、反潛戰(zhàn)中反潛用的水面船、反潛戰(zhàn)中非反潛用的水面船、民用船、魚類、固定翼飛機(jī)、直升機(jī)、生物噪聲、其他不明目標(biāo)等16類。主要提取了目標(biāo)的空化、深水壓力空化、螺旋槳拍水聲、螺旋槳共振聲、機(jī)械摩擦聲、齒輪聲、單槳、多槳、柴油機(jī)增壓聲等精細(xì)特征。

    4 多傳感器、多特征信息的融合應(yīng)用

    國外注重多傳感器、多特征信息的融合應(yīng)用。美國的林肯試驗(yàn)室是從事軍事武器裝備預(yù)先研究的重要機(jī)構(gòu),在2001-2007年的研究計(jì)劃中,把多聲吶綜合信息系統(tǒng)、波束形成對(duì)信號(hào)特征的影響作為研究的重點(diǎn)。這表明美國也把獲取更豐富的目標(biāo)特征信息,并對(duì)信息進(jìn)行融合作為水中目標(biāo)識(shí)別研究的一個(gè)重要發(fā)展方向。

    俄羅斯的GMG516水下分類系統(tǒng),也是利用綜合聲吶系統(tǒng)上的多信息綜合處理提取分類特征,其提取特征包括聲頻、聲源級(jí)和聲場分布特征等,其中聲場分布特征主要提取不同躍變層的聲特征,如果有潛艇存在,則不同躍變層的聲信號(hào)特征有變化,如果無潛艇存在,則躍變層特征無變化。由此可看出,俄羅斯在水中目標(biāo)研究過程中也是利用多種豐富特征進(jìn)行綜合判別,且其對(duì)特征的研究較為精細(xì),找出了聲信號(hào)特征隨躍變層不同的變化規(guī)律。同時(shí)俄羅斯水下警戒系統(tǒng)中還利用矢量波導(dǎo)特征識(shí)別出水上、水下目標(biāo)。

    5 聲信號(hào)凈化、特征增強(qiáng)與恢復(fù)技術(shù)

    在水中目標(biāo)聲信號(hào)凈化、特征增強(qiáng)與恢復(fù)方面,國外也進(jìn)行了大力研究。

    該問題作為水聲信號(hào)處理領(lǐng)域內(nèi)尚未攻克的難題,國外已有很多人在進(jìn)行研究。主要的研究技術(shù)途徑有:匹配場信號(hào)處理、自適應(yīng)噪聲抵消、超低旁瓣波束形成和各種現(xiàn)代信號(hào)處理的手段,如小波分析、時(shí)頻分析、盲信號(hào)處理和各種非線性處理技術(shù)等,使檢測性能有了一定的提高。匹配場處理器作為廣義波束形成,在陣元數(shù)較多時(shí)具有很大的潛力。自適應(yīng)噪聲抵消和超低旁瓣波束形成對(duì)噪聲和干擾的擬制也有很大潛力。20世紀(jì)90年代倍受關(guān)注的盲信號(hào)處理技術(shù),在水聲基陣的陣形和陣源信號(hào)先驗(yàn)信息缺乏的條件下,對(duì)信號(hào)檢測與信號(hào)波形的辨識(shí)有著巨大的開發(fā)潛力。

    近年來洛克希德·馬丁公司有關(guān)人員提出了“全譜信號(hào)處理”的概念,檢測被動(dòng)寬帶微弱水聲信號(hào),為微弱信號(hào)的檢測提供了新的思路。2004年,UWAR研究了自適應(yīng)處理技術(shù),以對(duì)抗非高斯的背景噪聲;在掌握了海底地質(zhì)結(jié)構(gòu)和聲反射特性的基礎(chǔ)上,研究將潛艇回波與海底回波相區(qū)別的技術(shù)。2005-2008年,完成了威脅目標(biāo)散射特征數(shù)據(jù)庫的建設(shè),評(píng)估了散射特征對(duì)環(huán)境畸變的寬容性,研究了使用隱Markov模型在主動(dòng)聲吶系統(tǒng)中去環(huán)境干擾的方法。還有一些學(xué)者提出應(yīng)用主元逆和圖像處理等方法。主元逆的思路是要從一段主動(dòng)聲吶數(shù)據(jù)中,分解出混響和目標(biāo)回波,從而消除混響,突出目標(biāo)回波。圖像處理的思想是將一維時(shí)間序列檢測問題轉(zhuǎn)化為二維圖像的識(shí)別分類問題,其關(guān)鍵技術(shù)是時(shí)頻變換和特征增強(qiáng),使信號(hào)的微結(jié)構(gòu)特征得以凸現(xiàn),為微弱信號(hào)檢測和特征提取提供了新的思路。

    其他一些國家,如韓國、澳大利亞、荷蘭、波蘭等都在艦艇輻射噪聲預(yù)報(bào)、潛艇低頻聲學(xué)特征分析與控制以及目標(biāo)特性等領(lǐng)域開展了研究工作。

    總之,目前國外目標(biāo)識(shí)別技術(shù)方面的發(fā)展趨勢是通過各種信號(hào)處理手段的研究,獲取更加精細(xì)、豐富、可靠的用于表征目標(biāo)屬性的特征,并通過對(duì)多種特征的綜合應(yīng)用,甚至可以做到對(duì)目標(biāo)個(gè)體進(jìn)行識(shí)別。

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