郭虎生, 劉啟忠, 陳 琛
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一種激光尾流制導(dǎo)魚雷信號(hào)檢測(cè)方法
郭虎生, 劉啟忠, 陳 琛
(海軍工程大學(xué) 兵器工程系, 湖北 武漢, 430033)
針對(duì)魚雷光檢測(cè)尾流時(shí)尾流信號(hào)受水體后向散射干擾不易檢測(cè)的問題, 給出了一種有效的檢測(cè)方法。利用變遺忘因子的自適應(yīng)抵消方法對(duì)水體后向散射回波進(jìn)行抑制, 通過非線性放大增強(qiáng)目標(biāo)信號(hào), 最后采取自適應(yīng)閾值等多種有效策略對(duì)目標(biāo)進(jìn)行探測(cè)。對(duì)試驗(yàn)數(shù)據(jù)分析表明, 該方法可以有效抑制水體后向散射回波信號(hào), 并具有較快的收斂速度和跟蹤速度, 可提高光尾流檢測(cè)能力。研究結(jié)果可為光檢測(cè)尾流的實(shí)際應(yīng)用提供了依據(jù)。
魚雷; 激光尾流; 自適應(yīng)抵消; 后向散射回波; 遞推最小二乘算法; 變遺忘因子; 自適應(yīng)閾值
與聲尾流制導(dǎo)方式相比, 利用艦船光尾流特性探測(cè)艦船尾流并指導(dǎo)魚雷攻擊的方式, 具有靈敏度高、探測(cè)距離遠(yuǎn)、不易受傳統(tǒng)干擾方式影響等優(yōu)點(diǎn)[1]。但激光用于水下探測(cè)時(shí)會(huì)受到水體后向散射光的影響, 其能量遠(yuǎn)大于尾流散射光信號(hào), 使得接收到的尾流散射信號(hào)可能會(huì)淹沒在水體散射信號(hào)中, 不易進(jìn)行檢測(cè)。因此, 對(duì)尾流回波的檢測(cè)與定位是激光尾流制導(dǎo)技術(shù)中的一個(gè)難題。
在對(duì)水下激光探測(cè)的研究中, 通常采用的方法有距離選通法[2]和頻域?yàn)V波法[3]等, 2種方法都有一定的局限性。采用自適應(yīng)抵消方法可對(duì)水體后向散射進(jìn)行有效地抑制[4], 但同時(shí)削弱了目標(biāo)信號(hào)分量, 直接影響了目標(biāo)檢測(cè)能力。針對(duì)這種問題, 本文首先采用自適應(yīng)抵消方法, 突出所要檢測(cè)的尾流回波信號(hào), 并在此基礎(chǔ)上采取自適應(yīng)閾值等多種附加策略定位尾流回波, 提高對(duì)尾流檢測(cè)的能力。
探測(cè)系統(tǒng)接收的信號(hào)可近似認(rèn)為是由式(1)所示的幾部分線性疊加而成[5], 即
=++(1)
式中:為尾流的回波信號(hào);為水體的回波信號(hào);表示系統(tǒng)以及測(cè)量引起的隨機(jī)噪聲。
典型的后向散射光信號(hào)波形見圖1。圖中水體回波信號(hào)為第1個(gè)起伏最大的波形, 其強(qiáng)度隨傳輸距離呈指數(shù)衰減, 第2個(gè)波形起伏位置是目標(biāo)艦船尾流的回波信號(hào)。雜散光、探測(cè)系統(tǒng)自身噪聲信號(hào)始終疊加在波形上。

圖1 探測(cè)系統(tǒng)接受目標(biāo)回波信號(hào)示意圖


圖2 自適應(yīng)抵消原理圖
遞歸最小二乘算法(recursive least square, RLS)具有較快收斂速度[7], 是一種經(jīng)典的自適應(yīng)算法, 使用指數(shù)加權(quán)的誤差平方和作為代價(jià)函數(shù)

式中:為迭代次數(shù);為加權(quán)遺忘因子, 0≤≤1;()為帶目標(biāo)信號(hào);()為第次的迭代權(quán)系數(shù)矢量;()為第次參考信號(hào)輸入信號(hào)矢量。
考慮到激光水下探測(cè)時(shí)海水環(huán)境的復(fù)雜性, 接收的回波信號(hào)可能出現(xiàn)在水體回波信號(hào)的拖尾之中, 此時(shí)較小的可使最近時(shí)刻的誤差起作用, 使算法具有快速跟蹤能力[8];而在對(duì)水體回波進(jìn)行抵消時(shí), 較大的可更好抵消水體回波信號(hào)成分, 消除效果更好。所以采用可變遺忘因子可改善RLS算法的性能[9], 即在系統(tǒng)發(fā)生突變或在初級(jí)階段時(shí)(誤差較大),值相應(yīng)減小, 以獲得較快的跟蹤速度和收斂速度;而在系統(tǒng)進(jìn)入平穩(wěn)狀態(tài)后, 即誤差較小時(shí),增大, 以獲得較小的穩(wěn)態(tài)誤差, 具體參見文獻(xiàn)[4]。故采用可變遺忘因子

圖3(a)中數(shù)據(jù)為接收的帶目標(biāo)的回波信號(hào), 其出現(xiàn)在采樣點(diǎn)1 860~1 980間, 圖3(b)中數(shù)據(jù)為不含任何目標(biāo)信息的回波信號(hào), 可知, 水體后向散射回波信號(hào)出現(xiàn)在采樣點(diǎn)1 500~1 700, 并與水體回波信號(hào)的信干比SIR=﹣9.731 3 dB, 若不對(duì)水體回波進(jìn)行抑制, 則很難提取目標(biāo)信號(hào)。圖3(c)是以圖3(b)中數(shù)據(jù)作為參考輸入信號(hào), 對(duì)圖3(a) 采用固定遺忘因子算法得出, 可以發(fā)現(xiàn)當(dāng)目標(biāo)回波信號(hào)與水體回波信號(hào)重疊或目標(biāo)回波信號(hào)較弱時(shí), 采用固定遺忘因子的RLS算法不易對(duì)目標(biāo)回波信號(hào)進(jìn)行提取。圖3(d)是以圖3(b)中數(shù)據(jù)作為參考輸入信號(hào), 對(duì)圖3(a) 采用變遺忘因子算法得到的結(jié)果, 可發(fā)現(xiàn)自適應(yīng)抵消法可有效提取出目標(biāo)的回波信號(hào), 目標(biāo)信號(hào)與水體回波信號(hào)的信干比SIR=5.741 0 dB。可見采用該方法可以改善追蹤能力, 提高提取目標(biāo)信號(hào)的能力。

圖3 不同情況下目標(biāo)回波信號(hào)曲線圖
經(jīng)過自適應(yīng)抵消后, 回波信號(hào)中的水體回波信號(hào)峰值會(huì)減小很多, 極大地降低了水體后向散射對(duì)檢測(cè)的影響, 但同時(shí)也削弱了尾流回波信號(hào)的強(qiáng)度。在本文的目標(biāo)回波檢測(cè)過程中, 采用多種有效附加策略以提高目標(biāo)回波的準(zhǔn)確檢測(cè)率。
1) 非線性變換。為了顯著增大抵消變換后目標(biāo)回波的能量波峰值與其他信號(hào)峰值的差距, 對(duì)得到的信號(hào)()進(jìn)行非線性的平方運(yùn)算, 即

2) 動(dòng)態(tài)自適應(yīng)閾值。由于要處理的探測(cè)信號(hào)時(shí)間跨度大, 且探測(cè)系統(tǒng)接收信號(hào)的幅度隨海水環(huán)境或檢測(cè)情況的變化常有較大變化, 因此, 用來檢測(cè)目標(biāo)回波的波峰值位的幅度閾值, 應(yīng)是自適應(yīng)變化的。本文的檢測(cè)閾值采用如下方式更新。
首先得到當(dāng)前抵消處理后數(shù)據(jù)信號(hào)的最大值, 取這些最大值的中值, 即=median(),為前一段抵消處理后的數(shù)據(jù)信號(hào)最大值的中值(對(duì)于第1個(gè)處理數(shù)據(jù), 取=), 則設(shè)定當(dāng)前處理閾值

3) 回溯算法。實(shí)際尾流制導(dǎo)中, 尾流存在空穴是指在尾流中某一塊水區(qū)沒有氣泡[10],此時(shí), 可能引起錯(cuò)誤導(dǎo)引。采用回溯算法能有效防止這種情況的出現(xiàn)。在激光探測(cè)到空穴時(shí)目標(biāo)回波幅度突然變得很小, 達(dá)不到閾值高度, 導(dǎo)致漏檢。為此, 可將前3個(gè)峰值間期的時(shí)間平均值作為平均周期, 若在時(shí)間大于2內(nèi)沒有檢測(cè)到峰值, 則降低幅度閱值閾值到原有的一半再搜索, 當(dāng)閾值低于設(shè)定的最低閾值門限時(shí), 則停止搜索。
為了驗(yàn)證本文提出的檢測(cè)算法, 分別對(duì)實(shí)驗(yàn)室模擬氣泡尾流測(cè)的數(shù)據(jù)與在海上試驗(yàn)中測(cè)的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。其中海上試驗(yàn)數(shù)據(jù)為在某海域進(jìn)行的海洋環(huán)境下艦船尾流探測(cè)試驗(yàn)中獲取的。試驗(yàn)中, 探測(cè)系統(tǒng)通過平臺(tái)放置在海底, 目標(biāo)船從探測(cè)系統(tǒng)上方海面駛過時(shí), 探測(cè)系統(tǒng)向海面發(fā)射激光脈沖并探測(cè)目標(biāo)船尾流回波信號(hào)。
通過正確檢測(cè)率及誤檢率這2個(gè)指標(biāo)衡量算法的性能。其中的主要指標(biāo)為正確檢出的目標(biāo)回波個(gè)數(shù)(true posi- tives, TP)和相對(duì)的錯(cuò)誤檢出目標(biāo)回波個(gè)數(shù)(false positives, FP)。
正確檢測(cè)率(1)=TP/總的目標(biāo)個(gè)數(shù)。
誤檢率(2)=FP/總的目標(biāo)個(gè)數(shù)。
對(duì)2種試驗(yàn)數(shù)據(jù)分別選取包含目標(biāo)回波信號(hào)與不包含目標(biāo)回波信號(hào)的探測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證, 結(jié)果見表1。由表1可看出, 本文提出的方法對(duì)模擬氣泡幕和海上試驗(yàn)數(shù)據(jù)都具有較高的正確檢測(cè)率與較低的誤檢率, 該算法利用變遺忘因子的自適應(yīng)抵消方法對(duì)水體回波信號(hào)進(jìn)行抑制,突出目標(biāo)回波信號(hào), 并結(jié)合自適應(yīng)閾值及附加策略進(jìn)行準(zhǔn)確定位。該算法簡(jiǎn)單實(shí)時(shí) ,正確率高。從海試數(shù)據(jù)的檢測(cè)結(jié)果可知,由于影響激光在海水中傳輸效果的因素增多, 目標(biāo)回波信號(hào)與水體回波信號(hào)重疊或目標(biāo)回波信號(hào)較弱, 對(duì)目標(biāo)回波信號(hào)檢測(cè)率低且易發(fā)生誤檢。可通過優(yōu)化幅度閾值及遺忘因子等參數(shù)進(jìn)一步提高檢測(cè)正確率。

表1 目標(biāo)檢測(cè)效果
對(duì)尾流回波信號(hào)的準(zhǔn)確檢測(cè)是激光探測(cè)尾流制導(dǎo)魚雷的基礎(chǔ)。本文首先通過自適應(yīng)抵消方法對(duì)探測(cè)信號(hào)進(jìn)行有效處理, 消除干擾的同時(shí)突出了目標(biāo)信號(hào), 為正確定位奠定了基礎(chǔ)。其次利用自適應(yīng)閾值的方法對(duì)目標(biāo)定位, 同時(shí)據(jù)探測(cè)信號(hào)的特點(diǎn)采取多種附加策略, 有效地提高了檢測(cè)率, 并用實(shí)驗(yàn)室數(shù)據(jù)和海試數(shù)據(jù)對(duì)算法進(jìn)行了驗(yàn)證, 結(jié)果表明, 該算法具有很高的適用性。
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A Signal Detection Method for Ship Laser Wake Homing Torpedo
GUO Hu-sheng,LIU Qi-zhong, CHEN Chen
(Department of Weaponry Engineering, Naval University of Engineering, Wuhan 430033, China)
In torpedo′s detecting underwater target with laser, the backscattering echo is much stronger than the useful target-reflected signal, which makes signal detection and processing very difficult. Therefore, we present an effective laser wake detection method, in which a new adaptive interference canceling method is employed via recursive least square(RLS)algorithm to eliminate the backscattering echo, and to detect the target signal complex by using dynamic adaptive threshold and other strategies. Experimental result illustrates that the water backscattering echo can be effective eliminated and the target signal can be extracted with the present method with higher convergence and tracing velocities. A laser wake homing torpedo can make use of this method to detect ship laser wake.
torpedo; laser wake; adaptive interference canceling; backscattering echo; recursive least square(RLS)algorithm; variable forgetting factor; adaptive threshold
TJ630.34; TN247
A
1673-1948(2011)01-0027-04
2010-07-03;
2010-07-26.
郭虎生 (1986-), 男, 在讀博士, 主要研究方向?yàn)轸~雷探測(cè)與制導(dǎo).
(責(zé)任編輯: 楊力軍)