基于時域波束信號高階譜的目標檢測技術(shù)

李蘭瑞，章新華，劉洪賀，李鵬，劉心語

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基于時域波束信號高階譜的目標檢測技術(shù)

李蘭瑞1，章新華1，劉洪賀2，李鵬3，劉心語4

(1. 海軍大連艦艇學院水武防化系，遼寧大連 116018；2. 海軍大連地區(qū)裝備修理監(jiān)修室，遼寧大連 116041； 3. 哈爾濱工程大學水聲工程學院，黑龍江哈爾濱 150000；4. 海軍大連艦艇學院政訓(xùn)部，遼寧大連 116018)

為解決常規(guī)時域波束形成技術(shù)抗噪聲能力弱、對弱目標檢測能力差的問題，利用高斯噪聲的高階累積量(三階及三階以上)為零、非高斯信號的高階累積量不為零這一性質(zhì)，對常規(guī)時域波束形成后輸出的波束信號進行后置處理。首先，對常規(guī)時域波束形成后輸出的各預(yù)成波束信號，分別求其四階累積量切片譜值；然后，再對各四階累積量切片譜值分別進行能量累加，得到空間譜圖；最后，通過對空間譜在時間上的累積，得到方位歷程圖。用仿真和海試數(shù)據(jù)對算法進行了驗證：在低信噪比情況下，常規(guī)算法不能有效檢測到弱目標時，經(jīng)后置處理后可以有效檢測到弱目標。結(jié)果表明，與常規(guī)時域波束形成算法相比，波束形成后再進行切片譜后置處理的算法增強了對噪聲的抑制能力，提高了對弱目標的檢測能力。

時域波束形成；四階累積量切片；目標檢測；高階譜

0 引言

時域波束形成技術(shù)是用于聲吶聽音波束處理的重要方法，然而，常規(guī)的時域波束形成技術(shù)主要抑制感興趣方位外的空間噪聲，對波束內(nèi)的背景噪聲抑制能力弱。常規(guī)時域波束形成技術(shù)輸出的各預(yù)成波束信號中依然存在較強的背景噪聲，限制了時域波束形成技術(shù)對弱目標的檢測能力。水聲信號的背景噪聲在過往船只較少、相對空曠的海域可以認為是服從高斯分布的，而艦船、潛艇、魚雷等目標的輻射噪聲是非高斯分布的。高階累積量由于具備了抑制高斯噪聲的特點(高斯噪聲的高階累積量(三階及三階以上)為零，非高斯信號的高階累積量非零[1])，已被廣泛地應(yīng)用在陣列信號處理上?，F(xiàn)有文獻資料顯示：Dogan等[2]、Li X K等[3]將高階累積量應(yīng)用于陣元域構(gòu)造虛擬陣元，提高虛擬陣列孔徑；高楊等[4]、伍岳等[5]將高階累積量應(yīng)用于自適應(yīng)波束形成，均取得較好的效果。

本文的工作不再將高階累積量應(yīng)用于波束形成技術(shù)，而是應(yīng)用于波束形成輸出后，對各掃描方位(預(yù)成波束)的時域波束形成輸出信號分別進行四階累積量處理，得到每個掃描方位的四階累積量切片譜，從而得到新的空間譜，以達到在某方位預(yù)成波束內(nèi)含低信噪比目標信號的情形下，抑制高斯背景噪聲、提高弱目標檢測能力的目的。

1 水聲信號的高階累積量模型

由高階累積量的獨立可加性質(zhì)可得[8]：

由于高斯信號的高階累積量(三階及三階以上)為零，上式可簡化為

艦船輻射噪聲存在二次頻率耦合、三次頻率耦合和呈對稱分布的噪聲等情況[9-10]。在高階累積量算法中，四階累積量切片譜法在抑制高斯噪聲的同時可有效計算出二次、三次耦合頻率，且計算速度較四階累積量更快。

2 基于時域波束信號高階譜的目標檢測方法

根據(jù)以上分析，本文采用四階累積量切片譜，對各預(yù)成波束的時域輸出信號進行后置處理，用于抑制高斯加性背景噪聲，進一步提高弱目標的檢測信噪比，工作流程如圖1所示。

具體計算過程如下：

圖1 切片譜法工作流程圖

(4) 對空間譜在時間上累積得到時間方位歷程圖。

3 仿真驗證

為驗證本文提出的切片譜后置處理算法對弱目標的檢測能力，設(shè)計了目標信號在不同信噪比下的仿真實驗。

陣列仿真參數(shù)如下：陣形為均勻線陣，陣元數(shù)目為48個，陣元間隔為1 m，采樣頻率為3 000 Hz；聲源信息如下：目標1：入射方向為60°，頻率為200 Hz、300 Hz；目標2：入射方向為90°，頻率為260 Hz、380 Hz。噪聲均為高斯白噪聲。

仿真實驗一：聲源信號目標1的信噪比為-14 dB，目標2的信噪比為-10 dB。

因本文重在研究常規(guī)時域波束形成方法和切片譜后置處理方法對弱目標的檢測能力，所以，以下重點分析兩種方法對目標1的檢測情況。從圖2中可以發(fā)現(xiàn)：在目標1的信噪比為-14dB時，常規(guī)時域波束形成和切片譜后置處理算法均可檢測到目標1。對目標1，常規(guī)時域波束形成后信噪比提高約3 dB，切片譜后置處理之后的信噪比提高約11 dB，切片譜后置處理之后相對處理前信噪比提高約8 dB，因仿真條件比較理想，信噪比提高幅度較高。

取目標1所在方位，即60°方向的時域波束信號，計算并對比其頻譜圖和切片譜圖。如圖3所示，四階累積量切片譜相對于頻譜背景噪聲更低，線譜特征更加顯著。

圖2 仿真實驗一的空間譜圖

圖3 目標1的切片譜、頻譜對比圖(SNR= -14 dB)

仿真實驗二：聲源信號目標1的信噪比為-18 dB，目標2的信噪比保持為-10 dB不變。

從圖4中可以發(fā)現(xiàn)：當目標1信噪比為-18 dB時，常規(guī)時域波束形成后對目標1信噪比提高不足1 dB，未有效檢測到目標1；切片譜后置處理之后對目標1信噪比提高約7 dB，有效檢測目標1。分析目標1所在方位，即60°方向的時域波束信號，如圖5所示：在頻譜圖中，200 Hz頻率點已經(jīng)淹沒在背景噪聲中，四階累積量切片譜可以有效地檢測到200 Hz處的線譜。

圖4 仿真實驗二的空間譜圖

圖5 目標1的切片譜、頻譜對比圖(SNR= -18 dB)

以上仿真實驗結(jié)果證明，通過對預(yù)成波束的時域輸出信號進行切片譜后置處理，有效抑制了背景噪聲，提高了算法對弱目標的檢測信噪比。

4 海試數(shù)據(jù)驗證

下面采用某型聽音聲吶的海試數(shù)據(jù)對算法做進一步的檢驗。取10 s海試數(shù)據(jù)，分別計算常規(guī)時域波束形成后的方位歷程圖和切片譜后置處理后得到的方位歷程圖，如圖6、圖7所示。

圖6 常規(guī)時域波束形成方位歷程圖

圖7 切片譜法方位歷程圖

對比圖6、7可以看出，在切片譜法的方位歷程圖中，起始于102°方位的弱目標(記為目標A)軌跡清晰，可辨度高。常規(guī)的時域波束形成方法由于不能有效地抑制背景噪聲，目標A被淹沒在背景噪聲之中，可辨識度低，未實現(xiàn)有效檢測。

第10 s時的空間譜如圖8所示：對于常規(guī)時域波束形成方法和切片譜算法均檢測出來的35°、68°、138° 方向的目標，切片譜后置處理算法輸出的信噪比要高于常規(guī)時域波束形成方法；另外，對于目標A，常規(guī)時域波束形成方法在目標A處無顯著峰值，切片譜后置處理法在目標A處有顯著峰值，可辨識性更強。

以上海試數(shù)據(jù)實驗結(jié)果表明，本文提出的切片譜后置處理方法與常規(guī)方法相比，有效地提高了弱目標的檢測信噪比，也通過實際數(shù)據(jù)驗證了切片譜法在時域波束形成后置目標檢測中應(yīng)用的科學性和有效性。

(a) 切片譜能量空間譜圖

(b) 時域能量空間譜圖

圖8 海試數(shù)據(jù)的空間譜圖

Fig.8 The spatial spectrums of actual sea trial data

5 結(jié)論

本文在理論推導(dǎo)切片譜后置處理算法的可行性后，采用仿真和海試數(shù)據(jù)驗證了四階累積量切片譜后置處理算法的科學性和有效性。仿真和海試數(shù)據(jù)結(jié)果均表明：在信噪比低于一定值的情況下，常規(guī)波束形成算法無法有效檢測到弱目標時，后置處理算法可以有效檢測到弱目標。

綜上，本文后置處理算法相比常規(guī)時域波束形成算法，顯著增強了抑制背景噪聲的能力和弱目標檢測的效果，但當目標位于預(yù)成波束的零陷方位時，需要再次進行預(yù)成波束處理，使某方位的波束內(nèi)含低信噪比的目標信號，本方法才能見效。上述時域波束形成后置處理檢測目標的思路和方法，可供深入研究甚低信噪比下有效檢測目標時借鑒和參考。

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Object detection technology based on high-order spectrum of time domain beamforming signal

LI Lan-rui1, ZHANG Xin-hua1, LIU Hong-he2, LI Peng3, LIU Xin-yu4

(1. Department of Underwater Weapon and Chemistry Defense, Dalian Navy Academy, Dalian 116018, Liaoning, China; 2.Dalian Navy Area Equipment Repair and Maintenance Room, Dalian 116041, Liaoning, China; 3. College of Underwater Acoustic Engineering, Harbin Engineering University, Harbin 150000, Heilongjiang, China; 4. Department of Political Training, Dalian Navy Academy, Dalian 116018, Liaoning, China)

In order to solve the problem of low noise suppress ability and poor detection ability of the conventional beam-forming (CBF) technology in weak target detection, the theory that the high-order cumulants of Gauss noise (three order and three order above) is zero and the non-Gauss signal is not zero, is used to process the beamforming signals after the CBF has been done. First, the fourth-order cumulant slice spectrum values of the time domain beamforming signals are calculated, and their square sum (i.e. energy superposition) is taken to obtain the spatial spectrum. Then, by accumulating the spatial spectrum in time, the azimuth time record is obtained. In this paper, both simulation data and actual data are used to verify the validity of the algorithm. It is found that the conventional algorithm cannot detecet the weak target effectively when the SNR decreases to a certain value, but the post processing algorithm can. The results show that the post processing algorithm after beamforming improves the ability of detecting weak targets and suppressing background noise.

time domain beamforming; fourth-order cumulant diagonal slice; object detection; high order spectrum

TB566

A

1000-3630(2018)-06-0540-05

10.16300/j.cnki.1000-3630.2018.06.005

2018-03-06;

2018-04-18

李蘭瑞(1993－), 男, 山東聊城人, 碩士研究生, 研究方向為水聲信號處理。

李蘭瑞,E-mail:462488530@qq.com