3種波束銳化與多目標(biāo)方位分辨方法

樊書宏

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3種波束銳化與多目標(biāo)方位分辨方法

樊書宏

(中國(guó)船舶重工集團(tuán)公司 第705研究所, 陜西 西安, 710075)

針對(duì)魚雷自導(dǎo)對(duì)大尺度多亮點(diǎn)目標(biāo)精細(xì)特征提取與識(shí)別、目標(biāo)精確定向、多目標(biāo)方位分辨等需要的高空間方位分辨力問(wèn)題, 分別研究了Hyperbeam波束銳化、多普勒波束銳化和基于線性預(yù)測(cè)的虛擬陣元擴(kuò)展波束銳化等方法以及多目標(biāo)方位分辨性能, 深入分析了各方法理論模型, 仿真研究了波束銳化與多目標(biāo)方位分辨效果, 并進(jìn)行了試驗(yàn)驗(yàn)證。研究結(jié)果表明, 對(duì)于單目標(biāo)精確定向, Hyperbeam方法有很好的波束銳化效果; 對(duì)于多相干目標(biāo)方位分辨, 后2種方法具有較好的工程應(yīng)用價(jià)值。

魚雷; 波束銳化; 多目標(biāo)方位分辨; 線性預(yù)測(cè)

0 引言

隨著水下戰(zhàn)場(chǎng)聲對(duì)抗技術(shù)的快速發(fā)展, 魚雷作戰(zhàn)環(huán)境日益復(fù)雜, 從而對(duì)魚雷水聲反對(duì)抗能力提出了更高的要求。魚雷通常不僅需要識(shí)別目標(biāo)真假, 而且需要提取大尺度目標(biāo)多亮點(diǎn)特征和目標(biāo)具體部位的詳細(xì)信息, 有效分辨目標(biāo)不同部位亮點(diǎn), 并分析各亮點(diǎn)空間分布結(jié)構(gòu), 實(shí)現(xiàn)智能化識(shí)別, 這就要求自導(dǎo)系統(tǒng)必須具有很高的多目標(biāo)空間方位分辨能力。

魚雷自導(dǎo)或聲納系統(tǒng)通常利用聲基陣接收信號(hào)形成波束有效獲取目標(biāo)空間方位信息, 波束寬度是影響目標(biāo)方位估計(jì)精度的重要因素。一般地, 對(duì)于位于不同方向波束的目標(biāo), 可以根據(jù)波束方向確定目標(biāo)方位, 但對(duì)于位于同一波束內(nèi)的不同目標(biāo), 很難進(jìn)行有效區(qū)分和精確定向。因此, 自導(dǎo)系統(tǒng)對(duì)空間多個(gè)目標(biāo)或目標(biāo)多個(gè)亮點(diǎn)的有效分辨與方位估計(jì)性能很大程度上取決于聲基陣波束的尖銳程度。然而, 魚雷物理尺寸有限, 波束特性極大受制于聲基陣物理孔徑和工作頻率的影響, 這種情況下, 對(duì)自導(dǎo)聲基陣波束進(jìn)行銳化處理, 對(duì)提高魚雷自導(dǎo)空間方位分辨能力、實(shí)現(xiàn)目標(biāo)精確定向以及多目標(biāo)分辨和識(shí)別等具有重要意義。

本文針對(duì)魚雷自導(dǎo)波束銳化與多目標(biāo)空間方位分辨問(wèn)題, 分別研究了Hyperbeam波束銳化和多普勒波束銳化方法, 并比較了基于線性預(yù)測(cè)(linear prediction, LP)的波束銳化方法。文章同時(shí)分析了各方法的理論模型, 并通過(guò)計(jì)算機(jī)仿真和水池試驗(yàn)比較分析了不同方法波束銳化與多目標(biāo)分辨性能。研究結(jié)果表明, 3種方法均可有效實(shí)現(xiàn)優(yōu)化波束和提高波束的目標(biāo)定向能力, 對(duì)于多目標(biāo)分辨, 除Hyperbeam方法具有較大局限性外, 其他2種方法均可有效實(shí)現(xiàn)。。

1 理論模型及分析

1.1 Hyperbeam波束銳化方法

對(duì)聲基陣輸出信號(hào)(), 通過(guò)波束形成加權(quán)和, 形成相同軸向并具有不同聲學(xué)中心的分裂波束, 波束輸出為

則定義Hyperbeam波束表達(dá)式為[1-3]

為了更符合期望的波束指向性圖, 定義廣義Hyperbeam為

(6)

由式(8)可見(jiàn), 當(dāng)波束方向越接近目標(biāo)方向時(shí), 加權(quán)因子越接近于2, 隨著波束方向遠(yuǎn)離目標(biāo)所在方向, 子波束的加權(quán)因子越小, 直至接近于0。

可見(jiàn), Hyperbeam方法本質(zhì)上是通過(guò)對(duì)半陣形成子波束的輸出信號(hào)按照不同波束方向自動(dòng)選取不同加權(quán)因子來(lái)實(shí)現(xiàn)波束銳化的, 波束方向越靠近目標(biāo)方向則加權(quán)因子越大, 波束方向越遠(yuǎn)離目標(biāo)方向則加權(quán)因子越小, 子波束本身并不具備很高的方位分辨力, 因此, 對(duì)于單目標(biāo)情況, 該方法有較明顯的效果, 但對(duì)于多目標(biāo)情況, 該方法具有局限性。

1.2 多普勒波束銳化方法

由于魚雷與目標(biāo)之間存在相對(duì)運(yùn)動(dòng), 同時(shí), 魚雷運(yùn)動(dòng)方向與不同方位目標(biāo)視線之間的夾角不同, 因此魚雷運(yùn)動(dòng)對(duì)于不同目標(biāo)的相對(duì)徑向速度分量有差異, 也就是說(shuō), 同一波束內(nèi)不同目標(biāo)或不同部位聲反射亮點(diǎn)會(huì)產(chǎn)生不同的相對(duì)徑向速度和多普勒頻移。多普勒波束銳化方法利用魚雷與目標(biāo)的相對(duì)運(yùn)動(dòng), 通過(guò)分辨不同方位目標(biāo)或目標(biāo)亮點(diǎn)之間的多普勒差異來(lái)提高魚雷自導(dǎo)目標(biāo)方位分辨率。

圖1 魚雷攻擊目標(biāo)態(tài)勢(shì)示意圖

由圖1可見(jiàn), 目標(biāo)體上該亮點(diǎn)多普勒頻移為

1.3 基于線性預(yù)測(cè)虛擬陣元的波束銳化方法

LP是一種根據(jù)已知時(shí)間序列估計(jì)將來(lái)或過(guò)去數(shù)據(jù)的自回歸(auto-ergressive, AR)模型參數(shù)估計(jì)方法, 包括前向預(yù)測(cè)和后向預(yù)測(cè)。根據(jù)預(yù)測(cè)濾波器和預(yù)測(cè)誤差濾波器的誤差不斷調(diào)節(jié)預(yù)測(cè)濾波器的權(quán)值, 實(shí)現(xiàn)對(duì)未知數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)和估計(jì)。

由此可見(jiàn), 空間中等間隔的各個(gè)陣元可以對(duì)應(yīng)于線性預(yù)測(cè)濾波器中的各個(gè)延遲節(jié)點(diǎn), 各節(jié)點(diǎn)間的延遲對(duì)應(yīng)于空域中兩相鄰陣元的間距。這樣, 在陣列波束形成的空域信號(hào)處理中可以應(yīng)用時(shí)域的線性預(yù)測(cè)理論, 預(yù)測(cè)和估計(jì)陣列兩邊相同間距的虛擬陣元接收數(shù)據(jù), 對(duì)線列陣進(jìn)行虛擬陣元的基陣孔徑擴(kuò)展, 利用孔徑擴(kuò)展后的基陣可實(shí)現(xiàn)波束銳化[4]。

根據(jù)實(shí)際陣列各陣元在各采樣快拍時(shí)刻數(shù)據(jù)序列分別計(jì)算前向和后向預(yù)測(cè)系數(shù), 可對(duì)實(shí)際陣列左、右虛擬陣元數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)和估計(jì)。重復(fù)該預(yù)測(cè)過(guò)程可實(shí)現(xiàn)左右多陣元的虛擬擴(kuò)展, 從而一定程度上虛擬擴(kuò)展陣列孔徑, 實(shí)現(xiàn)波束銳化。

2 計(jì)算機(jī)仿真

2.1 Hyperbeam波束銳化方法仿真

圖2 單目標(biāo)情況下Hyperbeam波束銳化仿真結(jié)果

圖3 雙目標(biāo)情況下波束銳化仿真結(jié)果

由圖3可見(jiàn), 存在2個(gè)目標(biāo)情況下, Hyperbeam波束銳化方法難以實(shí)現(xiàn)尖銳波束, 與常規(guī)波束相比, 其目標(biāo)分辨效果不明顯, 分辨能力與常規(guī)波束相當(dāng)。

仿真結(jié)果表明, Hyperbeam方法在取適當(dāng)值時(shí)對(duì)單目標(biāo)檢測(cè)有較好波束銳化能力, 但對(duì)于多目標(biāo), 其分辨能力有限, 仿真與理論分析結(jié)果一致。

2.2 多普勒波束銳化方法分析與仿真

假設(shè)魚雷自導(dǎo)采用均勻平面陣, 水平方向可等效為12陣元均勻間距0.03 m的線列陣。

針對(duì)圖1所示魚雷與目標(biāo)的攻擊態(tài)勢(shì), 假設(shè)魚雷航行速度50 kn, 同一深度平面內(nèi)魚雷–10°方向距離300 m處有一目標(biāo), 目標(biāo)速度10 kn, 目標(biāo)長(zhǎng)度60 m, 目標(biāo)體上均勻分布5個(gè)等強(qiáng)度聲反射亮點(diǎn)。魚雷–10°波束主軸所在的魚雷視線方向與目標(biāo)呈60°舷角, 魚雷發(fā)射信號(hào)的中心頻率20 kHz。

由雷目相對(duì)態(tài)勢(shì)計(jì)算可得, 5個(gè)亮點(diǎn)相對(duì)于魚雷的水平方位分別為–14.7°, –12.4°, –10°, –7.5°, –4.8°, 各亮點(diǎn)對(duì)應(yīng)多普勒頻率分別為584.8 Hz, 595.8 Hz, 606.4 Hz, 616.3 Hz, 625.5 Hz。所有亮點(diǎn)對(duì)魚雷最大張角度為9.9°, 該張角與–10°波束–3 dB寬度相當(dāng)。以魚雷位置為坐標(biāo)原點(diǎn), 各亮點(diǎn)相對(duì)空間位置及其與自導(dǎo)波束的關(guān)系如圖4所示。可見(jiàn), 全部亮點(diǎn)位于同一波束中, 通過(guò)波束難以分辨。

圖4 目標(biāo)與波束示意圖

對(duì)目標(biāo)回波信號(hào)進(jìn)行頻域多普勒分析, 可得到目標(biāo)回波頻域特征如圖5所示?？梢?jiàn), 目標(biāo)回波頻率中出現(xiàn)了5個(gè)峰值, 分別對(duì)應(yīng)5個(gè)聲反射亮點(diǎn)。根據(jù)該多普勒頻率分析結(jié)果, 進(jìn)一步進(jìn)行目標(biāo)方位估計(jì)。通過(guò)有效回波信號(hào)檢測(cè), 并對(duì)波束覆蓋范圍進(jìn)行網(wǎng)格劃分, 以及對(duì)每一網(wǎng)格對(duì)應(yīng)多普勒頻率的分析計(jì)算, 形成多普勒頻率細(xì)化分析單元。在此基礎(chǔ)上, 分析回波各有效頻點(diǎn)對(duì)應(yīng)的方位分辨單元。最后, 對(duì)同一方位分辨單元進(jìn)行模糊聚類分析, 即可得到所有目標(biāo)亮點(diǎn)的方位估計(jì), 有效實(shí)現(xiàn)多目標(biāo)方位分辨。各目標(biāo)亮點(diǎn)的方位分辨和估計(jì)結(jié)果如圖6所示。圖中為顯示方便, 假設(shè)各亮點(diǎn)距離相同。

圖5 目標(biāo)回波頻域分析結(jié)果

由圖6可見(jiàn), 圖中清楚顯示了波束內(nèi)各目標(biāo)亮點(diǎn)的分辨和估計(jì)結(jié)果, 有效實(shí)現(xiàn)了同一波束內(nèi)目標(biāo)不同亮點(diǎn)的方位分辨, 其分辨估計(jì)結(jié)果與圖4所示的仿真態(tài)勢(shì)一致。

圖6 亮點(diǎn)方位估計(jì)分辨結(jié)果

圖7顯示了各目標(biāo)亮點(diǎn)方位分辨估計(jì)結(jié)果與其實(shí)際方位分布的比較結(jié)果?？梢?jiàn), 各亮點(diǎn)方位估計(jì)有一定誤差, 但誤差不大, 有效實(shí)現(xiàn)了多目標(biāo)分辨。因此, 魚雷根據(jù)自導(dǎo)接收波束信號(hào)可以采用多普勒波束銳化方法自動(dòng)完成波束內(nèi)多目標(biāo)分辨與方位估計(jì), 可滿足工程應(yīng)用需要。

圖7 估計(jì)結(jié)果與實(shí)際方位比較

2.3 LP虛擬陣元的波束銳化方法仿真

聲基陣仍然采用間距0.03 m的12元均勻線列陣模型, 工作頻率20kHz, 分別針對(duì)2種理想情況進(jìn)行方法可行性的原理驗(yàn)證性仿真: 1)只有1個(gè)目標(biāo), 位于–20°方向; 2)同時(shí)存在2個(gè)目標(biāo), 分別位于–20°和–12°方向,2個(gè)目標(biāo)信號(hào)頻率相同, 為相干目標(biāo)?；嚪謩e采用常規(guī)波束形成方法和基于LP虛擬陣元擴(kuò)展的波束銳化方法, 在2種情況下同時(shí)形成各方向波束進(jìn)行波束掃描, 掃描結(jié)果分別如圖8和圖9所示。

由圖8和圖9所示的仿真結(jié)果可見(jiàn), 與常規(guī)波束形成方法相比, 基于LP虛擬陣元的波束銳化方法具有較好的波束銳化效果。在單目標(biāo)情況下, 可大大減小波束寬度, 降低旁瓣, 有利于目標(biāo)檢測(cè); 在–20°和–12°方向同時(shí)存在2個(gè)相干目標(biāo)的情況下, 常規(guī)波束已無(wú)法分辨, 而LP虛擬陣元的波束銳化方法可以有效分辨2個(gè)目標(biāo), 較準(zhǔn)確地給出各目標(biāo)實(shí)際方位。因此, 該方法在原理上是可行的, 可用于波束銳化和相干目標(biāo)分辨。

圖8 單目標(biāo)波束掃描結(jié)果

圖9 兩相干目標(biāo)分辨結(jié)果

進(jìn)一步仿真表明, 在高信噪比的理想條件下, 該方法隨著擴(kuò)展陣元數(shù)的增多, 可以不斷提高不同方位目標(biāo)分辨能力, 但在實(shí)際信噪比有限的條件下, 由于噪聲影響, 陣元擴(kuò)展至一定數(shù)量后, 波束銳化和目標(biāo)方位分辨能力隨虛擬陣元數(shù)量變化不明顯。

2.4 不同方法對(duì)相干目標(biāo)分辨性能的仿真比較

假設(shè)魚雷速度50 kn, 發(fā)射信號(hào)頻率25 kHz, 自導(dǎo)平面陣水平方向可等效為間距0.03 m的12元均勻線列陣模型, 水平面內(nèi)–3°和–9°方向同時(shí)存在2個(gè)等強(qiáng)度的靜止目標(biāo), 分別采用本文3種波束銳化方法進(jìn)行仿真, 驗(yàn)證目標(biāo)分辨性能。

圖10同時(shí)顯示了聲基陣分別采用常規(guī)波束、Hyperbeam波束和LP虛擬陣元波束進(jìn)行全扇面掃描的仿真結(jié)果, 圖11給出了多普勒波束銳化檢測(cè)仿真結(jié)果。

由圖10和圖11可見(jiàn), 對(duì)于–3°和–9°方向的兩相干目標(biāo), 常規(guī)波束無(wú)法分辨, Hyperbeam方法也無(wú)法有效分辨, 而LP虛擬陣元方法經(jīng)過(guò)多次虛擬陣元擴(kuò)展可以有效分辨, 多普勒波束銳化方法經(jīng)過(guò)頻率精估和檢測(cè)聚類處理, 也能正確分辨并估計(jì)出了2個(gè)目標(biāo)的空間方位。

圖10 3種波束銳化方法對(duì)等強(qiáng)度雙目標(biāo)掃描結(jié)果比較

圖11 多普勒波束對(duì)等強(qiáng)度雙目標(biāo)分辨結(jié)果

因此, 理想條件下的仿真結(jié)果表明, 對(duì)于單目標(biāo)情況, 3種方法均可有效實(shí)現(xiàn)基陣波束銳化, 但在同時(shí)存在相干多目標(biāo)情況下, 與常規(guī)波束相比, Hyperbeam的目標(biāo)分辨能力優(yōu)勢(shì)不明顯, 多普勒和LP虛擬陣元方法均具有明顯目標(biāo)分辨效果。

3 試驗(yàn)驗(yàn)證

為了進(jìn)一步驗(yàn)證仿真結(jié)論, 在消聲水池進(jìn)行了相干目標(biāo)分辨試驗(yàn)。研制了試驗(yàn)樣陣, 孔徑為360 mm, 陣元均勻間距30 mm, 位于水下3 m。2個(gè)發(fā)射換能器與樣陣處于水下同一深度, 位于樣陣前方4.78 m, 兩換能器相距0.8 m, 可分別發(fā)射設(shè)定頻率連續(xù)波。

試驗(yàn)時(shí), 首先分別使2個(gè)信源逐一發(fā)射, 并使信源1比信源2發(fā)射信號(hào)強(qiáng), 樣陣接收信號(hào)并進(jìn)行波束掃描處理, 試驗(yàn)結(jié)果如圖12所示。

圖12 單信源情況下的試驗(yàn)結(jié)果

由圖12可見(jiàn), 單目標(biāo)情況下, Hyperbeam波束方法和LP虛擬陣元方法均表現(xiàn)出了波束銳化效果, 但Hyperbeam波束方法相對(duì)性能更優(yōu), 其旁瓣更低, 抗噪聲干擾能力更強(qiáng)。LP虛擬陣元方法由于噪聲影響, 效果遠(yuǎn)不及仿真結(jié)果, 旁瓣較高, 而且在信源2發(fā)射強(qiáng)度減小、信噪比降低的情況下, 波束銳化效果受到明顯影響。同時(shí)可見(jiàn), 兩信源方位分別約為8°和–3°。

在此基礎(chǔ)上, 兩信源同時(shí)發(fā)射25 kHz信號(hào), 信源1發(fā)射強(qiáng)度大于信源2, 樣陣接收信號(hào)并進(jìn)行目標(biāo)分辨處理, 試驗(yàn)結(jié)果如圖13所示。分別調(diào)整兩信源發(fā)射頻率, 模擬8°和–3°方向目標(biāo)回波的不同多普勒頻率, 樣陣接收信號(hào)并進(jìn)行多普勒波束銳化和目標(biāo)分辨處理, 試驗(yàn)結(jié)果如圖14所示。

由圖13和圖14試驗(yàn)結(jié)果可見(jiàn), 同時(shí)存在8°和–3°兩個(gè)不等強(qiáng)度相干目標(biāo)情況下, Hyperbeam方法完全失去了目標(biāo)分辨能力, LP虛擬陣元方法還表現(xiàn)出了一定的目標(biāo)分辨能力, 但由于噪聲影響, 其性能受到較大影響和局限。多普勒方法基于目標(biāo)多普勒頻率的差異, 性能相對(duì)比較穩(wěn)健, 準(zhǔn)確實(shí)現(xiàn)了兩目標(biāo)方位估計(jì)和分辨。

4 結(jié)束語(yǔ)

針對(duì)魚雷自導(dǎo)波束銳化和對(duì)不同方位多個(gè)相干目標(biāo)信源的分辨問(wèn)題, 分別研究了Hyperbeam、多普勒和基于LP虛擬陣元擴(kuò)展的波束銳化方法。分別進(jìn)行了理論分析和計(jì)算機(jī)仿真, 并進(jìn)行了水池試驗(yàn)驗(yàn)證。

圖13 3種波束銳化方法對(duì)不同強(qiáng)度雙目標(biāo)掃描結(jié)果比較

圖14 多普勒波束對(duì)不同強(qiáng)度雙目標(biāo)分辨結(jié)果

研究結(jié)果表明, Hyperbeam方法在單目標(biāo)信源情況下, 具有很好的波束銳化能力, 但在多目標(biāo)分辨方面比常規(guī)波束并不具明顯優(yōu)勢(shì)。多普勒波束銳化方法利用不同方位目標(biāo)的相對(duì)多普勒差異實(shí)現(xiàn)較高的目標(biāo)方位分辨, 對(duì)于大尺度多亮點(diǎn)目標(biāo)是一種比較有效的波束銳化和目標(biāo)分辨方法, 具有較強(qiáng)的穩(wěn)健性。基于LP虛擬陣元擴(kuò)展的波束銳化方法具有一定的波束銳化和多目標(biāo)分辨能力, 但受噪聲干擾的影響較大, 實(shí)際應(yīng)用中有局限性, 適用于高信噪比條件下的多目標(biāo)分辨。對(duì)于魚雷自導(dǎo)多目標(biāo)分辨和目標(biāo)精細(xì)特征提取識(shí)別的實(shí)際工程應(yīng)用, 基于多波束的多普勒波束銳化方法和基于LP虛擬陣元擴(kuò)展的波束銳化方法具有相對(duì)更強(qiáng)的工程實(shí)用性。

[1] Heiko S, Holger E. Method for the Formation of Radiated Beams in Direction Finder Systems: US Patent, 6021096 [P], 2000-02-01. http://www.Freepatentson-line.com/602 1096. html.

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Nie Liang-chun. Hyper Beamforming(HBF) Technique for Beam Narrowing[J]. Technical Acoustics, 2008, 27(6): 892-895.

[3] 楊云川, 張奎. HyperBeam分析及被動(dòng)檢測(cè)應(yīng)用[C]// 2008魚雷自導(dǎo)引信技術(shù)研討會(huì)論文集, 2008.

[4] 胡鵬. 虛擬陣元波束形成方法研究[D]. 西安: 西北工業(yè)大學(xué), 2006.

[5] 胡廣書. 數(shù)字信號(hào)處理理論、算法與實(shí)現(xiàn)[M]. 第2版. 北京: 清華大學(xué)出版社, 2003.

(責(zé)任編輯: 楊力軍)

Three Methods for Beam Sharpening and Multi-Target Azimuth Discrimination

FAN Shu-hong

(The 705 Research Institute, China Shipbuilding Industry Corporation, Xi′an 710075, China)

To enhance azimuth discrimination of torpedo homing system for large-scale multi-highlight target detailed feature extraction and recognition, accurate orientation, and multi-target azimuth discrimination, etc., three methods are presented for sharpening Hyperbeam, Doppler beam, and linear prediction based virtual elements extended array beam. And their performances of multi-target azimuth discrimination are analyzed. The theoretical models of the beam sharpening methods are discussed in detail, and are verified by simulations. Experiments show that the Hyperbeam sharpening method is effective in the case of single target but not available for multi-target conditions, while the other two methods are more applicable for azimuth discrimination of multi coherent targets.

torpedo; beam sharpening; multi-target azimuth discrimination; linear prediction

2013-08-27;

2014-03-18.

國(guó)防基礎(chǔ)科研項(xiàng)目(B0820110040).

樊書宏(1975-), 男,博士, 主要研究方向?yàn)樗曅盘?hào)處理及水下目標(biāo)識(shí)別等.

TJ630.34

A

1673-1948(2014)04-0254-08