基于多分辨譜特征提取的魚雷攻擊目標檢測

李斌

摘 要：為了提高魚雷的攻擊目標檢測能力，提出基于多分辨譜特征提取的魚雷攻擊目標檢測方法。采用主動探測方法構建魚雷攻擊目標的發射信號和回波信號模型，對回波信號采用小波降噪方法進行濾波處理，提高回波信號的信噪比，提取魚雷對敵攻擊目標回波探測信號的多分辨譜特征量，根據特征的聚焦性進行空間波束形成處理，結合方位估計和多普勒估計方法實現對目標方位的準確估計，采用聯合參量分析和譜峰檢測方法，實現對魚雷攻擊目標的準確檢測和目標方位識別。仿真結果表明，采用該方法進行魚雷攻擊目標檢測的抗干擾能力較強，準確檢測概率較高，具有很好的目標檢測和識別能力。

關鍵詞： 多分辨譜特征提取;魚雷;攻擊;目標檢測;信號

【Abstract】 In order to improve the attack target detection ability of the torpedo， a target detection method based on multi-resolution spectral feature extraction is proposed. The active detection method is used to construct the transmit signal and echo signal model of the target， the echo signal is filtered and processed by wavelet denoising method， the signal-to-noise ratio of the echo signal is improved， the multi-resolution spectral characteristic of the echo detection signal of the enemy target is extracted， the spatial beam performance is processed according to the focus of the feature， and the azimuth estimation and Doppler estimation method are combined to realize the accurate estimation of the target azimuth. The joint parameter analysis and spectral peak detection method are used to realize the accurate detection of the target and the recognition of the target azimuth. The simulation results show that this method has strong anti-interference ability， high accurate detection probability and good target detection and recognition ability.

【Key words】 ?multi-resolution spectral feature extraction; torpedo; attack; target detection; signal

0 引 言

隨著水下探測制導技術的快速發展，魚雷的智能性越來越好，魚雷在進行水下攻擊過程中，通過聲吶基陣發射探測脈沖信號，對目標進行有效探測和檢測識別，探測目標信號通過目標回波發射的特征量，進行目標的準確檢測識別，從而觸發控制段實現精準制導和目標攻擊，研究魚雷的目標檢測識別方法，在整個魚雷的智能化設計中具有重要意義，相關的目標檢測算法研究受到人們的極大關注[1]。

對魚雷攻擊目標檢測是建立在對目標回波探測信號的特征分析和濾波處理基礎上，在強海水背景干擾下，提取魚雷目標回波信號的探測脈沖量，根據脈沖的譜峰特征進行信號檢測識別[2-3]，文獻[4]中提出基于回波盲源分離的水中兵器攻擊目標檢測算法，提取回波信號的高階譜特征，結合回波探測脈沖識別方法進行魚雷攻擊目標檢測，但該方法進行目標檢測和抗干擾性不好。文獻[5]中提出基于自相關匹配濾波的水下目標檢測方法，采用濾波檢測方法進行信號的抗干擾處理，但該方法的計算開銷較大，對目標檢測的實時性不好。針對上述問題，本文提出基于多分辨譜特征提取的魚雷攻擊目標檢測方法。采用主動探測方法構建魚雷攻擊目標的發射信號和回波信號模型，對回波信號采用小波降噪方法進行濾波處理，提高回波信號的信噪比，提取魚雷對敵攻擊目標回波探測信號的多分辨譜特征量，根據特征的聚焦性進行空間波束形成處理，結合方位估計和多普勒估計方法實現對目標方位的準確估計，采用聯合參量分析和譜峰檢測方法，實現對魚雷攻擊目標的準確檢測和目標方位識別。最后進行仿真實驗分析，展示了本文方法在提高魚雷攻擊目標檢測能力方面的優越性能。

1 信號模型及濾波預處理

1.1 魚雷攻擊目標的發射及回波信號模型

為了實現魚雷攻擊目標檢測，采用主動探測方法構建魚雷攻擊目標的發射信號和回波信號模型，魚雷攻擊目標的發射信號采用聲吶傳感基陣進行多分布集成輸出控制，采用多分辨的波束陣列形成方法，進行魚雷攻擊目標的發射信號的集成處理，發射信號的離散量為xn，信號回波的期望響應為dn，采用高階頻譜特征監測方法，進行魚雷攻擊目標的發射信號和統計特性，假設攻擊目標為水下潛艇，采用聲吶脈沖探測方法，獲得回波信號，為提高方位分辨力和抗混響能力，采用Wigner-Vill分布檢測方法，得到魚雷攻擊目標的發射信號的沖激響應為：

3 仿真實驗與結果分析

為了測試本文方法在實現魚雷攻擊目標檢測中的應用性能，進行仿真實驗，實驗建立在Matlab 7仿真工具基礎上，魚雷攻擊目標信號采集的最大的頻率為5 Hz，初始頻率0 Hz，截止頻率5 KHz，時寬100 ms，模糊訓練集為200，自適應濾波的迭代步數為1 000，根據上述仿真參量設定，進行目標檢測仿真分析，給出目標回波信號波形如圖3所示。

以圖3的信號為輸入，對回波信號采用小波降噪方法進行濾波處理，提高回波信號的信噪比，信號濾波輸出如圖4所示。

分析圖4得知，采用本文方法進行魚雷對敵攻擊目標信號的檢測，對回波信號的濾波性能較好，信號的純度得到有效提升，在此基礎上，采用聯合參量分析和譜峰檢測方法，實現對魚雷攻擊目標的準確檢測和目標方位識別，得到目標檢測輸出如圖5所示。

分析圖5得知，采用本文方法能有效實現魚雷攻擊目標檢測，對目標方位估計的空間分辨能力較好，抗干擾能力較強，測試不同方法進行魚雷攻擊目標檢測的準確性，得到準確檢測概率曲線如圖6所示。

分析圖6得知，采用本文方法進行魚雷攻擊目標檢測的準確性較高，具有很好的目標檢測和識別能力。

4 結束語

通過目標檢測提高魚雷的主動攻擊能力，本文提出基于多分辨譜特征提取的魚雷攻擊目標檢測方法。采用主動探測方法構建魚雷攻擊目標的發射信號和回波信號模型，對回波信號采用小波降噪方法進行濾波處理，提高回波信號的信噪比，提取魚雷對敵攻擊目標回波探測信號的多分辨譜特征量，根據特征的聚焦性進行空間波束形成處理，結合方位估計和多普勒估計方法實現對目標方位的準確估計，采用聯合參量分析和譜峰檢測方法，實現對魚雷攻擊目標的準確檢測和目標方位識別。分析表明，采用本文方法進行魚雷攻擊目標檢測的抗干擾能力較強，準確檢測概率較高，具有很好的目標檢測和識別能力，優化了魚雷的攻擊效能。

參考文獻

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