基于特征匹配與假設(shè)檢驗(yàn)的仿真信號(hào)確認(rèn)方法

胡偉文，姜禮平，梅 丹，劉永凱

（海軍工程大學(xué)理學(xué)院，湖北武漢430033）

基于特征匹配與假設(shè)檢驗(yàn)的仿真信號(hào)確認(rèn)方法

胡偉文，姜禮平，梅 丹，劉永凱

（海軍工程大學(xué)理學(xué)院，湖北武漢430033）

為降低仿真信號(hào)的應(yīng)用風(fēng)險(xiǎn)，在使用之前需要再次確認(rèn)仿真信號(hào)。根據(jù)裝備試驗(yàn)特殊的約束與要求，討論了仿真信號(hào)的特征匹配問(wèn)題。采用參數(shù)假設(shè)檢驗(yàn)的方法確認(rèn)仿真信號(hào)的特征匹配水平，提出了一種基于特征匹配與假設(shè)檢驗(yàn)的仿真信號(hào)確認(rèn)方法，并就方法應(yīng)用相關(guān)的細(xì)節(jié)問(wèn)題進(jìn)行了深入探討。在目標(biāo)回波仿真中的應(yīng)用表明，該方法在真實(shí)信號(hào)實(shí)測(cè)樣本不充分的情況下仍能適用，可為確認(rèn)仿真信號(hào)提供決策支持。

仿真信號(hào)；特征匹配；假設(shè)檢驗(yàn)；水聲信號(hào)

0 引 言

隨著仿真信號(hào)的廣泛應(yīng)用，仿真置信度成為人們關(guān)注的焦點(diǎn)，尤其是當(dāng)仿真信號(hào)被用于重大試驗(yàn)時(shí)［13］。實(shí)測(cè)目標(biāo)回波、目標(biāo)輻射噪聲等復(fù)雜水聲信號(hào)異常困難，水中兵器裝備試驗(yàn)前期常采用其仿真信號(hào)替代實(shí)際信號(hào)。在完成仿真的校核、驗(yàn)證工作擬交付用戶之前，需要對(duì)信號(hào)仿真系統(tǒng)的可接受性和有效性做出正式的認(rèn)可，通過(guò)確認(rèn)仿真信號(hào)降低應(yīng)用決策的風(fēng)險(xiǎn)［4-6］。

目前，確認(rèn)評(píng)審主要包括制定計(jì)劃、收集信息、執(zhí)行評(píng)審等步驟，確認(rèn)結(jié)論往往帶有較強(qiáng)主觀色彩，客觀性面臨挑戰(zhàn)。為此，工程上廣泛采用定量檢驗(yàn)仿真結(jié)果的做法，以增強(qiáng)結(jié)論的說(shuō)服力。常用方法［7-11］有：基于距離計(jì)算、誤差分析的比較檢驗(yàn)方法；基于頻譜分析、小波變換的一致性檢驗(yàn)方法；基于靈敏度、時(shí)間序列分析的參數(shù)校驗(yàn)方法；基于統(tǒng)計(jì)推斷、模糊分析的綜合評(píng)判方法。然而，一些方法沒(méi)有考慮仿真試驗(yàn)中經(jīng)常遇到的特殊約束，對(duì)真實(shí)系統(tǒng)輸出與仿真模型輸出完全對(duì)等對(duì)待，客觀上抑制了方法的實(shí)用性。以距離檢驗(yàn)方法、TIC（Theil’s inequality cefficient）方法［7］為例，由于要對(duì)實(shí)測(cè)與仿真試驗(yàn)結(jié)果的樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行平均馬氏距離、TIC系數(shù)計(jì)算，在僅有少量甚至不具有實(shí)測(cè)樣本數(shù)據(jù)時(shí)，這種計(jì)算就難以進(jìn)行。

裝備試驗(yàn)往往存在特殊的約束和要求，工程開(kāi)發(fā)中試驗(yàn)危險(xiǎn)性、對(duì)象非合作性等因素導(dǎo)致真實(shí)系統(tǒng)輸出的實(shí)測(cè)樣本數(shù)據(jù)難以獲取，仿真應(yīng)用的風(fēng)險(xiǎn)高、確認(rèn)決策的難度大［1213］。鑒于此，本文分析了仿真信號(hào)的特征匹配問(wèn)題，從自主、定量分析的視角，采用參數(shù)假設(shè)檢驗(yàn)的方法確認(rèn)仿真信號(hào)的特征匹配水平，提出了一種基于特征匹配與假設(shè)檢驗(yàn)的仿真信號(hào)確認(rèn)方法，對(duì)觀測(cè)數(shù)據(jù)處理、參數(shù)主觀取值等方法應(yīng)用中的細(xì)節(jié)問(wèn)題進(jìn)行了深入探討，最后給出了該方法在目標(biāo)回波信號(hào)仿真中的一個(gè)應(yīng)用實(shí)例。

1 仿真信號(hào)確認(rèn)方法

基于方法的實(shí)用性和有效性考量，以下將結(jié)合仿真確認(rèn)評(píng)審的常見(jiàn)約束條件、仿真信號(hào)的特征來(lái)展開(kāi)研究。

1.1 仿真信號(hào)的特征匹配水平

仿真置信度是指仿真系統(tǒng)作為原形系統(tǒng)的相似替代系統(tǒng)，在特定的建模與仿真的目的和意義下，在總體結(jié)構(gòu)和行為水平上能夠復(fù)現(xiàn)原形系統(tǒng)的可信性程度［1］。概念的關(guān)鍵性內(nèi)涵包括3點(diǎn)：仿真用于替代，替代應(yīng)求真實(shí)，滿足特定目的。作為仿真要求來(lái)講，這可以概括為逼真、頂用，與之對(duì)應(yīng)就有確認(rèn)評(píng)審時(shí)的兩個(gè)特性考量：仿真的一致性和試驗(yàn)的目的性。

至于仿真信號(hào)，工程應(yīng)用所關(guān)注的是信號(hào)的特征，在定量分析仿真置信度時(shí)需要考量信號(hào)的特征參數(shù)。為了確認(rèn)信號(hào)仿真系統(tǒng)所輸出的仿真信號(hào)，需要反復(fù)分析系統(tǒng)輸出信號(hào)以估計(jì)仿真信號(hào)與實(shí)測(cè)信號(hào)的一致性水平，和／或估計(jì)仿真信號(hào)滿足試驗(yàn)要求的程度。為簡(jiǎn)明計(jì)，下面將仿真信號(hào)的一致性水平和對(duì)試驗(yàn)要求的滿足程度統(tǒng)稱為特征匹配水平。

由于受到試驗(yàn)危險(xiǎn)性、非合作目標(biāo)等因素的制約，目標(biāo)回波等復(fù)雜水聲信號(hào)的實(shí)測(cè)樣本通常十分有限，且裝備試驗(yàn)所關(guān)注的只是信號(hào)的部分而非全部特征，直接比對(duì)仿真信號(hào)與實(shí)測(cè)信號(hào)既無(wú)必要又十分不便。因此，轉(zhuǎn)而利用被關(guān)注的特征參數(shù)，并根據(jù)對(duì)應(yīng)的參考標(biāo)準(zhǔn)去確認(rèn)仿真信號(hào)的特征匹配水平。仿真確認(rèn)時(shí)，特征參數(shù)的參考標(biāo)準(zhǔn)通常根據(jù)小樣本實(shí)測(cè)信號(hào)的分析結(jié)果［14］、領(lǐng)域?qū)＜业闹饔^判定［15］、用戶對(duì)仿真信號(hào)的期待或者綜合三者預(yù)先給定。

1.2 基于假設(shè)檢驗(yàn)的仿真信號(hào)確認(rèn)方法

針對(duì)仿真信號(hào)s（t）的隨機(jī)性特點(diǎn)，其特征參數(shù)被視為隨機(jī)變量。假設(shè)ξ∈Ρ，Ρ為s（t）的特征參數(shù)集。通常，ξ的概率分布類別可以根據(jù)仿真應(yīng)用領(lǐng)域的專門知識(shí)初步確定，以抽樣分布直方圖直觀驗(yàn)證，然后采用Pearson分布假設(shè)檢驗(yàn)方法最終確定。從系統(tǒng)所輸出的仿真信號(hào)中抽樣，可得ξ的觀測(cè)樣本。

從定量分析的視角，對(duì)仿真信號(hào)特征匹配水平的要求可以表達(dá)為對(duì)信號(hào)特征參數(shù)的要求，比如ξ的均值μ、均方差s*等。以μ為例，在許多情況下仿真試驗(yàn)要求μ在某個(gè)值μ0附近，即μ∈［μ0－δ，μ0＋δ］，或μ是模糊數(shù)~A＝“μ0附近”，~A的隸屬函數(shù)可以根據(jù)試驗(yàn)要求給定。以三角模糊數(shù)為例，給出模糊數(shù)~A的隸屬函數(shù)的定義

式中，常數(shù)ε0＞0，用于表示模糊量詞“附近”的最大可接受范圍。

確認(rèn)仿真信號(hào)是在仿真校核、驗(yàn)證工作之后，已處于信號(hào)仿真工程的末期階段，此時(shí)的信號(hào)仿真系統(tǒng)已經(jīng)過(guò)開(kāi)發(fā)者的校核與驗(yàn)證?？紤]到該特點(diǎn)，并根據(jù)“保護(hù)原假設(shè)”的原假設(shè)設(shè)定原則，設(shè)定假設(shè)檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷脑僭O(shè)、備選假設(shè)，基于特征匹配和假設(shè)檢驗(yàn)確認(rèn)仿真信號(hào)的問(wèn)題可以轉(zhuǎn)化為模糊假設(shè)檢驗(yàn)?zāi)Ｐ廷瘛?/p>

模型Ⅰ 在顯著性水平α下，檢驗(yàn)

原假設(shè)H0：μ是模糊數(shù)~A；

備選假設(shè)H1：μ不是模糊數(shù)~A。

模型Ⅱ 在顯著性水平α下，檢驗(yàn)

原假設(shè)H0：|μ－μ0|≤ε（λ）；

備選假設(shè)H1：|μ－μ0|＞ε（λ）。

類似地，對(duì)于分明區(qū)間情形，如果試驗(yàn)要求均值μ∈［μ0－δ，μ0＋δ］，即要求μ在點(diǎn)μ0半徑為δ的鄰域內(nèi)。由于可將分明區(qū)間視為一個(gè)特殊類型模糊數(shù)，則該仿真信號(hào)確認(rèn)問(wèn)題仍可作為模型Ⅰ的特例，不再贅述。為便于處理模型Ⅱ，將其分解為模型Ⅲ和模型Ⅳ。

模型Ⅲ 在顯著性水平α下，檢驗(yàn)

原假設(shè)H0：μ≤μ0＋ε（λ）；

備選假設(shè)H1：μ＞μ0＋ε（λ）。

模型Ⅳ 在顯著性水平α下，檢驗(yàn)

原假設(shè)H0：μ≥μ0－ε（λ）；

備選假設(shè)H1：μ＜μ0－ε（λ）。

以模型Ⅲ為例，在ξ～N（μ，σ2）且σ未知的假設(shè)下，選取為檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量。由于t～t（n－1），在顯著性水平α下，模型Ⅲ的拒絕域?yàn)?/p>

類似地，在顯著性水平α下，模型Ⅳ的拒絕域?yàn)?/p>

注意到t1－α（n－1）＝－tα（n－1），易見(jiàn)：當(dāng)模型Ⅲ的檢驗(yàn)結(jié)果是拒絕H0時(shí)，模型Ⅳ的檢驗(yàn)結(jié)果是接受H0；當(dāng)模型Ⅲ的檢驗(yàn)結(jié)果是接受H0時(shí)，模型Ⅳ的檢驗(yàn)結(jié)果是拒絕H0。所以，當(dāng)模型Ⅲ、模型Ⅳ的檢驗(yàn)結(jié)果都是接受H0時(shí)，模型Ⅱ的檢驗(yàn)結(jié)果是接受H0，得模型Ⅱ的接受域

當(dāng)模型Ⅲ、模型Ⅳ的檢驗(yàn)結(jié)果是一個(gè)且只有一個(gè)為拒絕H0時(shí)，模型Ⅱ的檢驗(yàn)結(jié)果是拒絕H0，得模型Ⅱ的拒絕域

根據(jù)上述討論，提出一種基于特征匹配和假設(shè)檢驗(yàn)的仿真信號(hào)確認(rèn)方法，步驟如下：

步驟1 給定信號(hào)特征參數(shù)的接受標(biāo)準(zhǔn)

根據(jù)仿真試驗(yàn)的要求給定信號(hào)特征參數(shù)的接受標(biāo)準(zhǔn)，該接受標(biāo)準(zhǔn)只需以某種特定的形式表述，比如接受模糊數(shù)、接受區(qū)間等。

步驟2 建立模糊假設(shè)檢驗(yàn)?zāi)Ｐ?/p>

從特征匹配和定量分析的視角，建立關(guān)于這些信號(hào)特征參數(shù)的模糊假設(shè)檢驗(yàn)?zāi)Ｐ?。?duì)于所關(guān)注的每一個(gè)信號(hào)特征參數(shù)，可以建立模型Ⅰ形式的一個(gè)模糊假設(shè)檢驗(yàn)?zāi)Ｐ汀?/p>

步驟3 當(dāng)前信號(hào)仿真系統(tǒng)輸出信號(hào)的抽樣計(jì)算

從當(dāng)前信號(hào)仿真系統(tǒng)的輸出信號(hào)中抽樣，可得仿真信號(hào)的N個(gè)樣本。對(duì)每一個(gè)樣本信號(hào)，計(jì)算特征參數(shù)ξ的值，由此得到特征參數(shù)ξ的樣本觀測(cè)值。

步驟4 基于單一特征參數(shù)作出統(tǒng)計(jì)推斷

根據(jù)預(yù)定的顯著性水平α和模糊數(shù)~A的截集水平λ，計(jì)算式（5）所示的拒絕域W。由樣本觀測(cè)值計(jì)算檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量t的觀測(cè)值，根據(jù)t與拒絕域W的關(guān)系作出統(tǒng)計(jì)推斷：當(dāng)t∈W時(shí)，拒絕原假設(shè)H0；否則接受H0。

步驟5 確認(rèn)仿真信號(hào)

在逐一完成關(guān)于每一個(gè)特征參數(shù)的假設(shè)檢驗(yàn)之后，最后一步就是綜合這些統(tǒng)計(jì)推斷的全部結(jié)果，作出關(guān)于確認(rèn)仿真信號(hào)的一個(gè)結(jié)論。如果檢驗(yàn)的結(jié)果全部是接受H0，則認(rèn)可仿真信號(hào)；否則，不認(rèn)可仿真信號(hào)。

1.3 進(jìn)一步討論

利用上述方法所作出的推斷主要受仿真信號(hào)特征參數(shù)固有特性的影響，但應(yīng)用過(guò)程涉及的檢驗(yàn)P-值［16］、統(tǒng)計(jì)量觀測(cè)值處理、參數(shù)主觀取值問(wèn)題等細(xì)節(jié)的影響不容忽視。

1．3．1 檢驗(yàn)P-值

對(duì)于假設(shè)檢驗(yàn)問(wèn)題，利用樣本觀測(cè)值能夠作出拒絕原假設(shè)的最小顯著性水平，就是檢驗(yàn)P-值。特別地，結(jié)合確認(rèn)仿真信號(hào)的假設(shè)檢驗(yàn)，顯著性水平意味著作為統(tǒng)計(jì)推斷根據(jù)的小概率事件原理的“小概率”標(biāo)準(zhǔn)，將影響確認(rèn)仿真信號(hào)的結(jié)論?；趩我灰蛩乜剂?，P-值越小，拒絕原假設(shè)的證據(jù)越充分；反之，則支持原假設(shè)的證據(jù)越充分。因此，仿真信號(hào)特征統(tǒng)計(jì)量的觀測(cè)值方面應(yīng)當(dāng)有足夠的樣本量；另一方面，根據(jù)著名的Jeffreys-Lindley悖論，當(dāng)樣本容量充分大時(shí)幾乎全部得出拒絕原假設(shè)的結(jié)論，故一味地增大樣本容量并不可取。在樣本容量很大時(shí)的觀測(cè)值處理需要講究技法，批均值法、重復(fù)批均值法［17］均是很好的選擇。

1.3.2 統(tǒng)計(jì)量觀測(cè)值的重復(fù)批均值法處理

信號(hào)仿真系統(tǒng)可以長(zhǎng)時(shí)間獨(dú)立運(yùn)行，確認(rèn)仿真信號(hào)需要充分的試驗(yàn)分析，因而獲取、分析信號(hào)仿真系統(tǒng)的穩(wěn)態(tài)仿真結(jié)果可行而必要，仿真信號(hào)特征統(tǒng)計(jì)量的觀測(cè)值處理適宜采用重復(fù)批均值法。

不考慮初始偏差，k次獨(dú)立重復(fù)地運(yùn)行系統(tǒng)，每次運(yùn)行分成均含m個(gè)樣本的b個(gè)非重復(fù)批，均值、方差的估計(jì)分別為式中，n＝kbm為總樣本量。根據(jù)文獻(xiàn)［17］，有估計(jì)量s2依概率收斂于；從均方誤差最小化考量，可以有效減少初始偏差對(duì)均值檢驗(yàn)的影響，同時(shí)又避免了Jeffreys-Lindley悖論問(wèn)題。

1.3.3 參數(shù)主觀取值的影響分析

以拒絕域W隨~A的截集水平λ的變化為例，為直觀反映水平值λ對(duì)檢驗(yàn)結(jié)果的影響，當(dāng)μ0＝20、s*＝1.5、ε0＝3、n＝30、α＝0.05，且λ以步長(zhǎng)0.05從0.3變到1時(shí)，作出了模型Ⅱ的接受域ˉW（λ）與水平值λ之間的變化關(guān)系圖，如圖1所示，圖中長(zhǎng)度不一的線段在坐標(biāo)橫軸上的投影即為線段縱坐標(biāo)值λ對(duì)應(yīng)的接受域。可見(jiàn)，隨著截集水平的變化，對(duì)應(yīng)的接受域形成一個(gè)區(qū)間套，即當(dāng)λ1≤λ2時(shí)，ˉW（λ1）?ˉW（λ2），這里ˉW（λ1）、ˉW（λ2）分別是與λ1、λ2對(duì)應(yīng)的接受域。λ的值越大，拒絕域W（λ）越大，同時(shí)接受域ˉW（λ）越小。

對(duì)于假設(shè)檢驗(yàn)，所作統(tǒng)計(jì)推斷犯第一類錯(cuò)誤的風(fēng)險(xiǎn)隨著λ的增大而增大，其利弊必須綜合權(quán)衡。事實(shí)上，假設(shè)檢驗(yàn)是基于小概率事件原理的，該原理對(duì)于原假設(shè)、備選假設(shè)的保護(hù)具有不對(duì)等性，模型Ⅰ原假設(shè)的設(shè)定考慮了“開(kāi)發(fā)者已對(duì)系統(tǒng)作過(guò)校核與驗(yàn)證”的實(shí)際且基于“保護(hù)原假設(shè)”的原假設(shè)設(shè)定原則?？紤]仿真應(yīng)用“棄真”、“納偽”的實(shí)際意義，對(duì)影響犯第一類、第二類錯(cuò)誤［16］的原假設(shè)設(shè)定應(yīng)當(dāng)審慎，以適應(yīng)仿真應(yīng)用的風(fēng)險(xiǎn)。根據(jù)裝備工程仿真的經(jīng)驗(yàn)，確認(rèn)仿真信號(hào)一般取λ∈［0.75，0.95］比較適宜。

圖1 接受域與截集水平λ之間的關(guān)系

2 應(yīng)用實(shí)例

目標(biāo)回波信號(hào)是聲制導(dǎo)魚(yú)雷主動(dòng)探測(cè)系統(tǒng)的信息源，以下簡(jiǎn)稱為目標(biāo)信號(hào)。目標(biāo)信號(hào)涉及發(fā)射信號(hào)、目標(biāo)類型等許多因素，下面僅在給定條件下簡(jiǎn)要說(shuō)明方法的應(yīng)用。

2.1 回波模型及特征參數(shù)

矩形線性調(diào)頻（linear frequency modulation，LFM）脈沖是典型的聲制導(dǎo)發(fā)射信號(hào)，其波形函數(shù)為

回波仿真中考慮目標(biāo)的鏡反射亮點(diǎn)、棱角反射亮點(diǎn)而式中，bi表示第i個(gè)亮點(diǎn)的散射強(qiáng)度；τri表示時(shí)延；wi（t）表示聲波s（t）在雷目間雙程傳輸后的角頻率變化量；fd（t）表示多普勒頻移；φi表示隨機(jī)相移。

回波信號(hào)與發(fā)射信號(hào)相比，存在著時(shí)延、頻移和幅度衰減。其中，時(shí)延包含了目標(biāo)距離的信息，頻移包含了目標(biāo)徑向速度的信息，幅度衰減包含了目標(biāo)距離及散射特性、傳輸信道（隨機(jī)散射體）等信息［18］。在目標(biāo)信號(hào)的數(shù)字仿真中，這些信息均被作為仿真需求以量化形式表述，通過(guò)模型式（7）中仿真參數(shù)的調(diào)節(jié)得到實(shí)現(xiàn)。

2.2 仿真目標(biāo)信號(hào)樣本及其特征參數(shù)觀測(cè)值

根據(jù)裝備試驗(yàn)的要求，需要確認(rèn)仿真目標(biāo)信號(hào)的回波強(qiáng)度、多普勒頻移和脈沖展寬等特征參數(shù)值是否滿足需要，3個(gè)參數(shù)依序分別記為ξ1、ξ2、ξ3。這里，僅以ξ2為例說(shuō)明方法的應(yīng)用。利用所開(kāi)發(fā)的目標(biāo)信號(hào)仿真系統(tǒng)抽樣，獲得了仿真目標(biāo)信號(hào)的樣本。例如，LFM發(fā)射信號(hào)及系統(tǒng)某次輸出仿真目標(biāo)信號(hào)的一個(gè)時(shí)域波形如圖2所示，其中調(diào)頻區(qū)間為［1 400 Hz，2 100 Hz］，脈沖寬度為66 ms，信號(hào)幅度已歸一化處理。忽略彈性亮點(diǎn)，即采用考慮幾何亮點(diǎn)的多亮點(diǎn)模型

圖2 LFM發(fā)射信號(hào)及仿真目標(biāo)信號(hào)的時(shí)域波形圖

設(shè)k＝5、b＝6、m＝38，觀測(cè)總樣本量n＝1 140的仿真目標(biāo)信號(hào)樣本｛si（t）|i＝1，2，…，1140｝來(lái)自當(dāng)前的目標(biāo)信號(hào)仿真系統(tǒng)，由某批38個(gè)樣本計(jì)算得到ξ2的樣本觀測(cè)值為：41.8，41.9，42.3，40.8，43.2，41.9，41.6，42.4，41.2，40.9，42.3，42.3，40.8，41.9，42.8，41.9，42.2，43.0，42.2，41.8，41.9，42.3，42.5，43.2，41.8，42.4，42.3，40.8，41.2，43.2，41.2，42.4，42.8，41.9，42.0，41.9，42.3，42.5，單位為Hz。

2.3 確認(rèn)仿真目標(biāo)信號(hào)

根據(jù)裝備試驗(yàn)的需要，僅對(duì)中心頻率設(shè)定要求，通過(guò)考量聲源與目標(biāo)的相對(duì)速度設(shè)定ξ2的接受標(biāo)準(zhǔn)，預(yù)定標(biāo)準(zhǔn)由模糊數(shù)~A2＝“＋41.5 Hz左右”表示，最大誤差為不超過(guò)±1．5Hz。設(shè)顯著性水平α＝0.05，~A2的λ＝0.85的水平截集為［41.325 0，41.675 0］。查t分布的概率分布表，得t0.05（37）＝1.687 1。根據(jù)式（5），得到拒絕域?yàn)閃＝｛ˉξ2＜40.430 5或ˉξ2＞42.569 5｝。

計(jì)算得樣本均值觀測(cè)值ξ－2＝41.521 1，標(biāo)準(zhǔn)差觀測(cè)值s*＝3.268 5；對(duì)應(yīng)地，重復(fù)批均值、均方差分別為ξ－2＝41.510 9、s*＝3.019 2。根據(jù)ξ

－2的觀測(cè)值與W之間的關(guān)系，作出統(tǒng)計(jì)推斷：由于－?W，接受H，即在特征參數(shù)的意義下，認(rèn)可仿ξ20ξ2真信號(hào)。

目前，所研制的仿真目標(biāo)信號(hào)已經(jīng)用于魚(yú)雷專用檢測(cè)設(shè)備，用戶對(duì)該設(shè)備中目標(biāo)信號(hào)部分的反饋信息是“仿真信號(hào)的特征參數(shù)穩(wěn)定、精度高”。這既是對(duì)仿真信號(hào)的肯定，又側(cè)面驗(yàn)證了確認(rèn)結(jié)論的可靠性。同時(shí)，考慮到目標(biāo)信號(hào)難以獲取，文中方法體現(xiàn)出適用性較廣的特點(diǎn)，即在真實(shí)信號(hào)實(shí)測(cè)樣本數(shù)據(jù)不充分的情況下仍能適用，因而具有更強(qiáng)的實(shí)用性。

3 結(jié)束語(yǔ)

通過(guò)主觀判斷確認(rèn)仿真信號(hào)難免產(chǎn)生謬誤和爭(zhēng)議，停留于復(fù)核開(kāi)發(fā)者的校核驗(yàn)證報(bào)告又難避利益關(guān)聯(lián)之嫌，獨(dú)立、定量的分析則有助于增強(qiáng)確認(rèn)結(jié)論的可靠性，有效降低仿真應(yīng)用風(fēng)險(xiǎn)［11-13］。結(jié)合復(fù)雜水聲信號(hào)，所提出的方法迎合了工程需求，在仿真信號(hào)特征參數(shù)可視為隨機(jī)變量且滿足參數(shù)假設(shè)檢驗(yàn)的條件時(shí)便可適用。當(dāng)然，該方法也存在過(guò)程復(fù)雜、運(yùn)算量大的不足，但較之應(yīng)用置信度不高的仿真信號(hào)所承擔(dān)的風(fēng)險(xiǎn)仍不失為明智之舉。

仿真開(kāi)發(fā)者利用該方法確認(rèn)仿真信號(hào)，可消除推出劣質(zhì)仿真信號(hào)的隱患；仿真用戶利用該方法親歷確認(rèn)過(guò)程，可增強(qiáng)使用當(dāng)前信號(hào)仿真系統(tǒng)的信心?；诮y(tǒng)計(jì)推斷作出的結(jié)論為確認(rèn)仿真信號(hào)提供有效的決策支持，該方法有望成為信號(hào)仿真的確認(rèn)技術(shù)的基礎(chǔ)之一。下一步，將對(duì)特征參數(shù)相關(guān)性及其處理、統(tǒng)計(jì)推斷犯不同類別錯(cuò)誤的決策風(fēng)險(xiǎn)分析方法作深入研究。

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Method for accrediting simulated signals based on feature matching and hypothesis resting

HU Wei-wen，JIANG Li-ping，MEI Dan，LIU Yong-kai
（College of Science，Naval University of Engineering，Wuhan 430033，China）

To reduce the risk of applying simulation signals，there is a need to accredit the simulated signals once again before we use it．The feature matching problem of simulation signals is discussed according to the specific restriction and request of arming experiments．The feature matching level of simulation signals is accreditted by parameter hypothesis resting．A method for accrediting simulated signals based on feature matching and hypothesis resting is presented，and details to use the method is studied deeply．Application in target echo simulation shows that，the proposed method is still suitable when insufficiency of true signal samples，and it can provide decision support for accrediting simulation signals．

simulated signal；feature matching；hypothesis resting；underwater acoustic signal

TP 391．9；E 917

A

10．3969／j．issn．1001-506X．2015．01．07

胡偉文（1964-），男，教授，博士研究生導(dǎo)師，博士，主要研究方向?yàn)檠b備作戰(zhàn)仿真與信息系統(tǒng)優(yōu)化。

E-mail：huweiwenl＠sina．com

姜禮平（1961-），男，教授，博士研究生導(dǎo)師，博士，主要研究方向?yàn)檠b備作戰(zhàn)仿真與效能評(píng)估、信號(hào)處理。

E-mail：jianglp8＠sina．com

梅 丹（1983-），女，講師，博士研究生，主要研究方向?yàn)閺?fù)雜網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)建模分析。

E-mail：may1380＠163．com

劉永凱（1984-），男，講師，碩士，主要研究方向?yàn)樽鲬?zhàn)仿真與優(yōu)化決策。

E-mail：kaikai0220＠163．com

1001-506X（2015）01-0037-05

網(wǎng)址：www．sys-ele．com

2013- 10- 10；

2014- 04- 15；網(wǎng)絡(luò)優(yōu)先出版日期：2014- 06- 23。

網(wǎng)絡(luò)優(yōu)先出版地址：http：／／w ww．cnki．net／kcms／detail／11．2422．TN．20140623．1421．006．html

國(guó)家自然科學(xué)基金（61074191）；海軍工程大學(xué)自然科學(xué)基金（HGDQNEQJJ13002，HGDQNJJ13152）資助課題