水聲目標探測技術發展現狀與趨勢

基于特征的目標探測技術

在復雜海洋環境下，面向越來越低的目標輸入信噪比條件，如何提高水聲目標探測性能是水聲信號處理領域亟待解決的問題。而從目標角度出發，通過研究目標信號在產生、傳播與接收過程的特征，并利用目標特征進行高增益處理，以提高對目標信號偵察與探測性能是一種自然的選擇。目前，基于特征的目標探測技術發展主要包括?4?個方面。

基于固有特征量的目標探測技術。所謂固有特征量，就是指目標輻射噪聲中受海洋信道長距離傳輸影響變化較小，或即使有變化，但變化規律已知或者是可控的那一部分分量。根據目標輻射噪聲形成和傳播機理，固有特征量往往集中在低頻、甚低頻段，因此此類目標探測技術主要聚焦在目標的低頻、甚低頻特征探測上。例如，李啟虎等提出的帶有自適應線譜增強的單頻特征信號探測技術，能夠獲得比傳統能量探測方法更高的處理增益，有效探測具有線譜特征的微弱目標，從而有效提高了被動目標探測作用距離。

矢量信號處理方法。水聲場既有聲壓場，也有振速場，隨著矢量水聽器在工程上的日臻成熟，通過矢量水聽器同時獲取聲壓和質點振速矢量，為水聲目標探測提供了更多維度上的目標聲場特征。在自由場條件下，通過聲場聲壓標量和質點振速矢量聯合測量，可對聲壓、振速、振動加速度、位移、聲波強度等特征進行單獨或者組合檢測，有效區分目標和噪聲矢量場，從而達到提高目標探測能力的目的。矢量信號處理一直是水聲領域備受關注的熱點問題，國內外學者在矢量陣列高分辨方位估計、左右舷分辨、低頻和甚低頻檢測等方面進行了深入研究并確定良好效果，根據研究表明，探測信噪比可提高?5—10?dB；未來研究重點主要集中在運動多目標估計、非自由場條件下矢量處理等方面。

基于非高斯、非線性特征提取的目標探測技術。利用?Wigner-Vill?分布、小波變換、高階統計、非線性等現代信號處理工具對接收數據進行分析與特征提取，然后進行探測也是基于特征探測的一個較為活躍的研究課題。其中，非高斯信號處理包括高階統計（高階譜估計、基于高階累積量的?ARMA?模型估計、超定遞推輔助變量法參數估計、隨機梯度法參數估計等）、盲解卷、非監督自適應濾波（盲均衡器、碼率盲均衡器、常數模算法）等方面。非線性信號處理則包括隨機共振理論、基于隨機統計學理論的非線性時間序列分析（非參數化模型估計、非線性?ARMA?模型參數估計等）、基于混沌動力學理論的非線性時間序列分析（嵌入維估計、相空間重構技術、分形維和?Lyapunov?指數估計、全局與局部動力學模型估計、非線性預測與降噪等）、自相似隨機信號模型（分數布朗運動、分數高斯噪聲、分數?Lévy?穩定運動）等方面的工作。比如，Haykin?和?Thomson提出了一種新的非平穩信號探測的思路，即非平穩環境下的信號探測問題可以轉化為自適應模式識別的問題，利用?Wigner-Vill?分布等時頻分析工具對數據進行二維時頻分析，進行特征提取，并用神經網絡進行探測。Shin?和?Kil 利用時頻分析方法，提出了全譜信號探測方法，也是一種新思路。

基于信號或噪聲寬容性特征的處理方法，依賴于較少的傳播信道先驗知識，通過信號或噪聲的依靠鑒別性特征進行處理，改善其寬容性。例如，Gingras提出了一種利用傳統的模閃爍指數的非確定性分量分析的方法，利用簡正波模態能量的閃爍來描述在隨機起伏海洋波導中的聲波傳播特性，并通過模態分解和利用模態閃爍指數的統計特性實現水面和水下目標的分辨。Ephraty?等提出了一種基于空間穩定性的水下聲源的探測方法，該探測方法只應用了較少的先驗知識，即信道的邊界性和加性噪聲較低的空間非平穩性。

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