一種特征模板匹配的水聲識(shí)別系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)?

張振華 吳 寧 俞 劍

（1.中國(guó)電子科技集團(tuán)公司第二十八研究所 南京 210007）（2.中國(guó)人民解放軍91458部隊(duì) 三亞 572021）

1 引言

1.1 水聲目標(biāo)識(shí)別

水聲目標(biāo)識(shí)別技術(shù)，無(wú)論是民用的海底魚群探測(cè)、冰山礁石探測(cè)、深海環(huán)境探測(cè)，還是軍用的魚雷探測(cè)、潛艇探測(cè)以及反潛作戰(zhàn)等，都很有現(xiàn)實(shí)意義，尤其是在軍用領(lǐng)域，所謂知己知彼，百戰(zhàn)不殆，實(shí)時(shí)準(zhǔn)確的識(shí)別，是克敵制勝的關(guān)鍵。

目前水聲目標(biāo)識(shí)別面臨兩個(gè)主要問(wèn)題：其一，水聲目標(biāo)類別繁多，如潛艇、水面艦、魚雷、商船、漁船以及各種海洋生物，甚至暗礁、沉船等。其二，異類水聲目標(biāo)間的特征存在相似性，使得識(shí)別任務(wù)面臨很大干擾［1］。因此，雖然當(dāng)前對(duì)于水聲目標(biāo)的識(shí)別手段日漸豐富，但如何有效利用好這些識(shí)別方法，取長(zhǎng)補(bǔ)短；如何充分運(yùn)用特征模板匹配方法，通過(guò)大數(shù)據(jù)技術(shù)充實(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)資料，再逆向完善匹配模板，從而最終構(gòu)建基于模板匹配的水聲綜合識(shí)別系統(tǒng)，已成為提高水聲目標(biāo)識(shí)別率的急需。

1.2 特征模板匹配技術(shù)應(yīng)用

特征模板匹配技術(shù)，是在大數(shù)據(jù)應(yīng)用基礎(chǔ)上用于目標(biāo)識(shí)別的一種行之有效的方法。

一方面，“大數(shù)據(jù)”技術(shù)發(fā)展的大背景下，在水聲識(shí)別領(lǐng)域，隨著各類水聲目標(biāo)特征數(shù)據(jù)采集、匯總和存儲(chǔ)量的不斷增加，為了能夠有效使用長(zhǎng)期積累下的數(shù)據(jù)，就必須考慮大數(shù)據(jù)特征模板匹配及信息處理技術(shù)，諸如信息存儲(chǔ)、安全、加工等技術(shù)［2～3］。

另一方面，由于大數(shù)據(jù)是目前較時(shí)新的一門技術(shù)，應(yīng)用于水聲識(shí)別領(lǐng)域也還只是個(gè)嘗試和驗(yàn)證，本文涉及的有關(guān)大數(shù)據(jù)的應(yīng)用還僅限于原型系統(tǒng)初步實(shí)現(xiàn)階段。充分運(yùn)用采集的大量數(shù)據(jù)，并歸類整理，形成相應(yīng)的識(shí)別模板或參考靜態(tài)資料，為水聲目標(biāo)識(shí)別提供匹配模板和人工復(fù)核干預(yù)依據(jù)，這是關(guān)鍵。同時(shí)，也可通過(guò)得到的準(zhǔn)確識(shí)別結(jié)果，對(duì)大數(shù)據(jù)體模板進(jìn)行修訂、裝載，進(jìn)一步豐富匹配模板的要素，也能為下一步的識(shí)別做指示更新。

2 系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)

2.1 總體框圖

水聲識(shí)別原型系統(tǒng)的總體框架組成，如圖1所示。

圖1 系統(tǒng)總體框架組成圖

1）基礎(chǔ)設(shè)施層：主要為系統(tǒng)提供最基礎(chǔ)的硬件設(shè)施、運(yùn)行環(huán)境等；

2）系統(tǒng)平臺(tái)層：為各功能軟件運(yùn)行的系統(tǒng)環(huán)境、傳輸協(xié)議、通用服務(wù)以及數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用等做支撐；

3）功能業(yè)務(wù)層：系統(tǒng)的業(yè)務(wù)實(shí)現(xiàn)層，主要為后端的綜合識(shí)別分析做信息輸入，不涉及聲紋分析、提取、比對(duì)等聲學(xué)專業(yè)特征分析等；

4）展示操控層：是全系統(tǒng)的展示界面，包括目標(biāo)態(tài)勢(shì)的示意顯示、表格的分類顯示、收集大量數(shù)據(jù)的資料維護(hù)以及最終識(shí)別結(jié)果的人工干預(yù)與復(fù)核等。

2.2 功能模塊組成

本系統(tǒng)的功能業(yè)務(wù)模塊的概要組成結(jié)構(gòu)如下圖2所示。

圖2 功能業(yè)務(wù)模塊組成圖

1）界面展示：實(shí)現(xiàn)目標(biāo)信息展示、信息維護(hù)管理、聲音播放編輯、人工操控干預(yù)等功能；

2）A類聲納識(shí)別服務(wù)：實(shí)現(xiàn)A類型聲納識(shí)別結(jié)果的目標(biāo)信息接收、預(yù)處理、干預(yù)、入庫(kù)等功能；

3）B類聲納識(shí)別服務(wù)：實(shí)現(xiàn)A類型聲納識(shí)別結(jié)果的目標(biāo)信息接收、預(yù)處理、干預(yù)、入庫(kù)等功能；

4）關(guān)聯(lián)融合服務(wù)：實(shí)現(xiàn)多類型聲納目標(biāo)識(shí)別結(jié)果信息的關(guān)聯(lián)分析與融合處理；

5）人耳判聽分析：輔助人耳聽覺(jué)，提高人的主觀能動(dòng)性，剔除一些異常信息，或篩出一些明顯信息；

6）目標(biāo)數(shù)據(jù)維護(hù)：依據(jù)日常收集的各類信息，進(jìn)行人工的整理、編輯、歸類、匯總、入庫(kù)、存儲(chǔ)、查詢、調(diào)閱、提取、模板制作、修訂、裝載等操作，為綜合識(shí)別做大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)支撐；

7）綜合識(shí)別判性：依據(jù)各類型聲納識(shí)別結(jié)果、各種識(shí)別方法以及大數(shù)據(jù)體匹配模板，實(shí)現(xiàn)最終判性。

3 詳細(xì)設(shè)計(jì)

3.1 信息流程設(shè)計(jì)

依據(jù)系統(tǒng)功能和模塊劃分，設(shè)計(jì)信息處理流程如圖3所示。

3.2 開發(fā)環(huán)境

開發(fā)環(huán)境如下：

1）前臺(tái)軟件：操作系統(tǒng) Windows 7-64bit，編譯環(huán)境QT4.84+VS2010；

2）服務(wù)器軟件：操作系統(tǒng) Windows 7-64bit，編譯環(huán)境QT4.84+VS2010；

3）數(shù)據(jù)庫(kù)：Oracle 11g。

3.3 系統(tǒng)部署

3.3.1 部署架構(gòu)

系統(tǒng)軟件部署架構(gòu)，如圖4所示。

3.3.2 部署環(huán)境

部署環(huán)境如下。

1）前臺(tái)硬件資源：Inter I5，內(nèi)存 4GB，硬盤160GB；

2）服務(wù)器硬件資源：Intel至強(qiáng)E5-2600，內(nèi)存16GB；

3）磁盤陣列：存儲(chǔ)容量4TB；

4）前臺(tái)軟件：操作系統(tǒng)Windows 7-64bit，具備基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)服務(wù)，安裝Oracle 11g以及數(shù)據(jù)庫(kù)基礎(chǔ)服務(wù)插件；

5）服務(wù)器軟件：操作系統(tǒng) Windows Server 2008 R2，具備基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)服務(wù)，安裝Oracle 11g以及數(shù)據(jù)庫(kù)基礎(chǔ)服務(wù)插件。

圖3 系統(tǒng)信息處理流程

4 系統(tǒng)功能模塊實(shí)現(xiàn)

4.1 界面展示

前臺(tái)界面示意如圖5所示。

4.2 A類聲納識(shí)別

具體實(shí)施流程如下：

1）總體上，根據(jù)大量收集的數(shù)據(jù)，依據(jù)A類聲納目標(biāo)的信號(hào)特點(diǎn)，剪切出A類目標(biāo)特征模板，供自動(dòng)識(shí)別判性時(shí)使用；

2）人機(jī)交互界面發(fā)起A類聲納目標(biāo)識(shí)別申請(qǐng)，待識(shí)別結(jié)束后，獲取識(shí)別結(jié)果A；

3）將識(shí)別結(jié)果A回顯至前臺(tái)界面，供參考；

4）將比較明確的屬性字段，存儲(chǔ)進(jìn)A類目標(biāo)數(shù)據(jù)庫(kù)，作為大數(shù)據(jù)體模板，長(zhǎng)期積累，豐富數(shù)據(jù)庫(kù)樣本內(nèi)容。

圖4 系統(tǒng)部署架構(gòu)圖

圖5 系統(tǒng)交互界面示意圖

4.3 B類聲納識(shí)別

具體實(shí)施流程如下：

1）總體上，根據(jù)大量收集的數(shù)據(jù)，依據(jù)B類聲納目標(biāo)的信號(hào)特點(diǎn)，剪切出B類目標(biāo)特征模板，供自動(dòng)識(shí)別判性時(shí)使用；

2）人機(jī)交互界面發(fā)起B(yǎng)類聲納目標(biāo)識(shí)別申請(qǐng)，待識(shí)別結(jié)束后，獲取識(shí)別結(jié)果B；

3）將識(shí)別結(jié)果B回顯至前臺(tái)界面，供參考；

4）將比較明確的屬性字段，存儲(chǔ)進(jìn)B類目標(biāo)數(shù)據(jù)庫(kù)，作為大數(shù)據(jù)體模板，長(zhǎng)期積累，豐富數(shù)據(jù)庫(kù)樣本內(nèi)容。

4.4 關(guān)聯(lián)融合服務(wù)

具體實(shí)施流程如下：

1）運(yùn)用目標(biāo)運(yùn)動(dòng)分析（TMA）［4～5］、交叉定位［6］等融合算法，實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的自動(dòng)融合；

2）運(yùn)用信息接入端日常收集的航跡數(shù)據(jù)庫(kù)，結(jié)合特定目標(biāo)，進(jìn)行目標(biāo)規(guī)律分析；

3）將各種可信的規(guī)律及有用信息保存入目標(biāo)數(shù)據(jù)庫(kù)，長(zhǎng)期積累，作為融合判性的依據(jù)，再發(fā)過(guò)來(lái)豐富數(shù)據(jù)庫(kù)樣本內(nèi)容。

4.5 人耳判聽分析

人耳判聽，有兩個(gè)特點(diǎn)：其一，必須是比較明確的、常見(jiàn)的、參數(shù)確定的目標(biāo)；其二，必須依賴于有經(jīng)驗(yàn)的操作員。

因此該功能模塊，僅作為一個(gè)輔助功能，提供一種特定采樣率的噪聲或回波數(shù)據(jù)的監(jiān)聽功能。實(shí)施流程如下：

1）該模塊具備基本的噪聲或回波數(shù)據(jù)的播放功能；

2）具備噪聲或回波數(shù)據(jù)的采樣、截取、分析等編輯功能；

3）編輯結(jié)果，可以作為匹配樣本，存入數(shù)據(jù)庫(kù)，作為大數(shù)據(jù)體模板，長(zhǎng)期積累、豐富數(shù)據(jù)庫(kù)內(nèi)容。

4.6 目標(biāo)數(shù)據(jù)維護(hù)

目標(biāo)數(shù)據(jù)庫(kù)維護(hù)，有兩個(gè)方面的概念，即收集整理的數(shù)據(jù)和編輯裝訂的數(shù)據(jù)，據(jù)此，實(shí)施流程如下：

1）依據(jù)長(zhǎng)期收集的目標(biāo)信息，充實(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)，作為大數(shù)據(jù)體樣本；

2）依據(jù)各類識(shí)別手段互相印證而獲取的結(jié)果，修訂充實(shí)經(jīng)收集而來(lái)的不完整目標(biāo)信息的各個(gè)屬性字段。

4.7 綜合判性

綜合判性，其實(shí)就是運(yùn)用以上幾種識(shí)別手段獲取的結(jié)果，同時(shí)考慮水聲目標(biāo)數(shù)據(jù)的特征冗余［7］的特點(diǎn)，采用基于證據(jù)理論的綜合判別方法［8～10］，再結(jié)合操作員的個(gè)人經(jīng)驗(yàn)以及當(dāng)時(shí)的各種情況，綜合而得到的結(jié)果。最終再通過(guò)人工交互界面，更新顯示屬性和顯示結(jié)果。

5 結(jié)語(yǔ)

本原型系統(tǒng)在實(shí)現(xiàn)后，通過(guò)模擬仿真系統(tǒng)生成各類大量典型目標(biāo)信息，提取各類特征樣本，進(jìn)行模板制作，作為大數(shù)據(jù)匹配的驗(yàn)證依據(jù)。經(jīng)測(cè)試，能有效提高可識(shí)別性和識(shí)別率。

大數(shù)據(jù)目標(biāo)特征模板匹配識(shí)別技術(shù)，目前僅僅在摸索階段，多源數(shù)據(jù)融合、模式識(shí)別、機(jī)器深度學(xué)習(xí)等技術(shù)均未得到大規(guī)模成體系的檢驗(yàn)［11～13］。雖然國(guó)內(nèi)外已陸續(xù)證實(shí)該技術(shù)能夠有效應(yīng)用于精準(zhǔn)的軍/民用目標(biāo)識(shí)別和軍用戰(zhàn)術(shù)決策，但大數(shù)據(jù)目標(biāo)識(shí)別技術(shù)本身要徹底實(shí)現(xiàn)實(shí)用化、普適化，仍需突破諸多關(guān)鍵技術(shù)［14～15］，主要包括：

1）大數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)收集與融合。數(shù)據(jù)來(lái)源復(fù)雜，且通信制式、數(shù)據(jù)格式多樣，如何實(shí)現(xiàn)快速傳輸、異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)融合等，都需要進(jìn)一步研究；

2）實(shí)時(shí)分析處理。目前針對(duì)于大數(shù)據(jù)樣本的目標(biāo)識(shí)別，僅開展于離線數(shù)據(jù)處理方面，而對(duì)于實(shí)時(shí)分析處理，其可用性、時(shí)延等問(wèn)題，也需要持續(xù)優(yōu)化；

3）在實(shí)時(shí)收集處理過(guò)程中，如何擁有安全穩(wěn)定的網(wǎng)絡(luò)傳輸，做到強(qiáng)大的抗干擾及抗攻擊性，也要重點(diǎn)關(guān)注。

基于以上原因，本文所提水聲目標(biāo)識(shí)別，采用大數(shù)據(jù)技術(shù)提取目標(biāo)特征，形成匹配模板，也僅限于原型系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)階段，除此之外，系統(tǒng)還有以下需要持續(xù)改進(jìn)和研究的地方：

1）大數(shù)據(jù)建模及大數(shù)據(jù)樣本設(shè)定，不盡合理，對(duì)于識(shí)別成功率及識(shí)別速度影響較大，大數(shù)據(jù)裝訂流程需要優(yōu)化；

2）綜合識(shí)別判情依據(jù)準(zhǔn)確率不夠好，應(yīng)繼續(xù)研究融合處理算法；

3）人工交互及干預(yù)手段不友好，不能運(yùn)用好、組合好多方法識(shí)別工具；

4）自動(dòng)化識(shí)別處理程度不夠，很多處理流程對(duì)于人工依賴較大。

總之，基于大數(shù)據(jù)的水聲目標(biāo)識(shí)別，是一個(gè)較新的領(lǐng)域，后續(xù)將會(huì)繼續(xù)跟蹤研究，使系統(tǒng)性能進(jìn)一步提升。