強海水混響背景下水中兵器攻擊目標檢測研究

摘 要：水中兵器在對艦船目標攻擊過程中受到海水混響雜波的影響，導致目標檢測性能下降。傳統方法采用時頻分析方法進行目標檢測，在信混比較低的情況下受到的干擾較強，導致虛警概率較高。提出一種艦船目標回波盲源分離的強海水混響背景下的水中兵器攻擊目標檢測算法。首先構建強海水混響干擾下的艦船目標回波模型，對艦船目標回波模型進行自相關匹配濾波，提取回波信號的高階譜特征，實現目標信號的盲源分離，達到目標檢測的目的。仿真結果表明，采用該算法進行目標檢測，準確檢測概率較高，降低了虛警概率，提高了水中兵器對目標的準確打擊能力。

關鍵詞：海水混響；水中兵器；目標檢測；盲源分離

中圖分類號：TN911 文獻標識碼：A 文章編號：2095-2163（2016）02-

Detection of weapon attack target in background of strong sea water reverberation

ZHAO Wei

（No. 91640 Troops of PLA， Zhanjiang 524064， China）

Abstract： Underwater weapon in ship target attack process is affected by water reverberation clutter effects， resulting in target detection performance degradation， using the traditional method of frequency analysis method for target detection， in the letter mix relatively low under strong interference， resulting in a higher false alarm probability. A target detection algorithm for underwater weapon in the background of strong sea water reverberation is proposed. Strong sea reverberation interference for ship target echo model is first constructed， of ship target echo model of self correlation matched filtering， extracting echo signal of high order spectral characteristics， to achieve target signal blind source separation， to achieve the purpose of target detection. The simulation results show that the proposed algorithm is used for target detection， accurate detection probability is higher， and the false alarm probability is reduced.

Key words： sea water reverberation； underwater weapon； target detection； blind source separation

0 引言

水中兵器包括了魚雷、水雷等，水中兵器通過水下爆炸，利用海水的沖擊波，實現對目標的致命性打擊和摧毀，水中兵器作為一種殺傷力較強的武器，在歷來一戰、二戰以及馬島海戰等戰役中都表現出了較好的應用價值。水中兵器對目標攻擊的主要技術是進行目標的檢測和識別，通過對目標艦船輻射的噪聲或者主動發射聲脈沖信號接收目標艦船的反射回波，實現目標檢測識別。研究水中兵器攻擊目標的檢測技術，在提高水中兵器的攻擊效能方面具有重要意義，相關的算法研究受到人們的極大重視[1]。

水中兵器在進行目標攻擊過程中，受到海洋背景噪聲的干擾較大，海洋的海水混響是影響水中兵器檢測目標性能的最大障礙，在強海水混響背景下，水中兵器對目標檢測的性能受到極大的限制[2]。對此，相關的文獻進行了檢測算法的研究設計，取得了一定的成果，其中，文獻[3]提出一種基于分數階Fourier變換和高階累積量特征提取的目標檢測算法，利用分數階Fourier變換的解除時頻耦合和抑制噪聲的特性，進行海水混響抑制，一定程度上提高了檢測性能，但是該算法存在計算開銷過大，實時性不好的問題。文獻[4]提出一種基于時頻特征分析的水下目標檢測算法，并應用在魚雷對艦船的目標檢測中，該算法通過對目標回波信號的時頻分析，進行特征提取實現目標識別，提高準確檢測概率，但是該算法在干擾較大的情況下，對目標回波的提純性能不好，影響檢測性能[5-7]。

針對上述問題，本文提出一種基于艦船目標回波盲源分離的強海水混響背景下的水中兵器攻擊目標檢測算法。首先構建強海水混響干擾下的艦船目標回波模型，對艦船目標回波模型進行自相關匹配濾波，提取回波信號的高階譜特征，實現目標信號的盲源分離，達到目標檢測算法改進的目的。最后通過仿真實驗進行了性能驗證，展示了本文算法的優越性能。

4 結束語

水中兵器對目標攻擊的主要技術是進行目標的檢測和識別，通過對目標艦船輻射的噪聲或者主動發射聲脈沖信號接收目標艦船的反射回波，實現目標檢測識別。本文提出一種基于艦船目標回波盲源分離的強海水混響背景下的水中兵器攻擊目標檢測算法。首先構建強海水混響干擾下的艦船目標回波模型，對艦船目標回波模型進行自相關匹配濾波，提取回波信號的高階譜特征，實現目標信號的盲源分離，實現水中兵器攻擊目標檢測。研究表明，采用本文方法進行目標檢測，由于對目標信號進行盲源分離，提高了譜圖在海水混響中的分辨率，從而提高了準確檢測概率，展示了較好的應用價值。

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