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直接数据域的相位匹配回波检测

引 言 在复杂水声环境下,从较强背景干扰中检测微弱回波信号是主动声纳探测面临的主要问题之一,尤其是在浅海环境下对安静型潜艇的探测。混响是主动检测时的主要干扰,它是一种与信号相关性很强、非高斯、非平稳的背景干扰[1]。目前混响抑制的主要处理方法是:①基于信号相关、噪声不相关的假设,利用时域、空域的积累来提高信噪比。经典的方法是空域的最优波束形成与时域的相关接收[2]。 然而,由于混响与目标回波脉冲的相关性、混响的非高斯特性以及复杂水声环境下的目标回波的畸变使得相关接收的有效性降低;另外.基阵孔径的有限性限制了最优波束形成的增益与分辨率。②通过空时自适应处理(space-timeadaptive processing,STAP)方法抑制混响、检测目标口。4]。收稿日期:201l一12—22;修回日期:2012—11—13。基金项目:国家自然科学基金(51009146)资助课题但是,sTAP方法需要进行混响协方差的估计,要求获得大量样本,否则性能急剧下降口]。由于混响的严重非平稳性,难以满足此要求。③以混响建模为基础,结合相应的信号处理算法进行混响的抑制。在大多数情况下,难以建立混响的准确模型。鉴于此,本文从信号相位匹配的角度,设计了一种将直接数据域波束形成与相位匹配目标提取相结合的方法,通过直接从混响背景中提取目标回波来消除混响干扰、检测目标。信号相位匹配方法是基于不同阵元接收数据信号同相,噪声不同相的假设,运用方程解算提取信号的方法。迥异于目前大多数信号处理算法运用各种变换,通过滤波、相关积累、自适应抵消等手段提高信噪比的方法,它是一种数学解算方法。主要用于在被动处理中,从背景噪声中提取所掩埋的辐射源信号¨。7]。 在理想情况下,可以完全地提取出加性噪声中的信号,而无论信噪比多低。直接数据域最小二乘方法是针对非平稳噪声环境提出的一种基于单快拍处理的波束形成算法n]。由于其单快拍处理特性,对非平稳背景具有天然适应性,因此,被广泛应用于sTAP的研究中凹。1“。作为一种前置处理算法,直接数据域算法的自适应零陷性能可以消除数据中可能存在的孤立干扰,且经过单快拍波束形成后直接输出时间序列ll“,便于后续处理。因而,本文运用直接数据域算法,构造子阵化的直接数据域最小二乘方法波束形成作为前置处理,从而获取期望方位上的各对应子阵的波束输出序列。然后,根据输出序列中信号同相、而混响不同相的特性,进行信号相位匹配解算、提取信号序列。最后,构造对应的数学量对提取序列与理想序列进行比较,从而实现对回波的检测。 1 目标提取原理 1.1 直接数据域波束形成设等间隔线列阵阵元数为N,阵元间距为d,目标方位岛,信号波长A。取一个快拍的阵列接收数据x一[z。,z。,…,z。]7一口(岛)5+n,其中,s为目标信号;一一[规。,n:,…,竹。]1为包含混响和噪声的向量;口(吼)一[1,z,…,z”1]1为阵列响应矢量。相邻阵元接收数据中的信号部分相差一个常量z—exp[厅·妒]一exp[厅·2丁cd·sin(吼)/A]。根据文献[15]的方法,构造出直接数据域波束形式,如式(1)所示:日·’.,一6 (1)式中H一1Zl—Z2Z‘Z2一Z3ZZ^卜1~ZMZlZ2一Z3Z‘Z3一Z42ZM—z^¨1Z‘ZM—ZM+1Z‘ZM+2一Z卅3ZzN_一ZNZ'.,一[叫,,毗,…,蛳]1为加权向量;6一[1,o,…,o]1,M一(N+1)/2。根据最小二乘法求解方程式(1),得到权向量w—H+6,H+为矩阵H的Moore-Penrose逆。从而通过直接数据域波束形成预处理,可以得到期望信号方向吼上的M波束输出结果:y一∑训。z:。进一步,可以得到吼方向上的t—I^fM个波束输出为y,一∑叫:工+,(j—o,1,…,M一1)。考察j和j+1时的情况:MMy,一∑w。z州一∑叫。(s·z’“’+n+,)一I一1 l=lM M∑础,(s·z’1卅)+∑叫:竹m(2)M MM+,=∑叫。z。,+。一∑叫,(s·2嘶+行m+,)=2[∑叫。(s·名…,)]+∑叫:行岍。 (3)令为一s7,+理7,,y,+-一s7,+。+咒7,+,;s7,一∑硼,(s·2“+,),l—lMs7J十1一z[∑叫:(s·z“_)]为波束输出中包含的信号部分,t=lM M咒7,一∑叫死+,,九7州一∑叫:咒+州为波束输出中包含的混响(混响加噪声)部分。显然,信号部分相差一个相移量z,取决于目标方位鼠,即s7川一z·s7,一exp[厅·27cd·sin(巩)/A]·57,。 1.2目标信号提取取波束输出的L个快拍结果,M(£)一s7,(z)+挖7,(z),M+,(z)一z·s7,(Z)+押7…(£)(z一1,2,…,L)。将其变换到频域为¨(,)一S’,(,)+N’,(,) (4)一+一(,)一z·S’,(厂)+N’川(,)(5)目标来自单一方向巩,所以式(4)和式(5)中信号部分相差一个固定的相移2一eFl,;而混响来自整个空间,所以N7,(,),N7川(,)的相位是随机的。对信号部分进行相位匹配,即对式(5)两边乘以e产“,得到E+,(厂)·e/二k—s7,(厂)+N’川(厂)·e一户b(6)令K(厂)一■(厂),s,(,)一s’,(,),N,(,)一N’,(,);E+。(,)一yJ+。(,)·e 019,N,+,(,)一N7,+·(厂)·e卜“,则可由式(4)和式(6)得到f彰(厂)一§,(厂)f2一f飘(,)f2(7)E+,(,)~§,(,)12一I雨州(,)l2(8)在频点^上,对式(7)和式(8)展开并相减得到2Re[E+,(^)一E(^)]Re[S,(^)]+21m[彰+,(^)一彰(^)]Im[§,(^)]一E+。(^)I2一l E(^)l2+(I雨J+1(^)l2一I丙,(^)l2)(9)令j—o,1,…,M~2,以弘为参考,则可以按照上面的方法,由M个波束输出y,,得到M一1个式(9)。写成矩阵的形式为(为了书写的简便,省略掉频点^)F·S—y+s (10)式中F一2Re(yl—y0)Re(yz—y1)Im(y1一yo)Im(y2一y1)Re(昧,一址。)Im(珏,一稚:)s—f-Re(s。)];l,一[f Ef。一f繇f。,l或f。一fEf。,LIm(S。)J…,I死一。I2一1%:l2]1;s一[£。,e。,…,£。:]’,e,一I丙…}2一l丙,1 2为直接数据域波束输出彰+,和彰中混响的能量差。由于y7…对应的子阵与y7,对应的子阵只有前后两个阵元不同,中间部分重叠,且截取了一个长度为L的万方数据片段进行处理,所以当阵元数较大时,e,很小,8成为方程组式(10)的一个扰动项。利用最小二乘法求解式(10)可得(也可以将e,忽略,直接解方程)_s—r·y (11)式中,F+为矩阵F的Moore-Penrose逆。从而得到目标信号在频点^上的值S(^)一s(1)+~/一1·s(2)。计算所有频点,即可提取出目标信号的频谱函数S(,),变换到时域得到目标信号的时间序列;。 2 回波检测方法目标回波s(£)只在发射后的某个时刻出现,并持续大约脉冲宽度的时间。当弘(£)中含有目标回波信号,且波束指向与目标方向相同时,可以用式(11)提取出目标回波s(f)的频谱函数S(,)。实际处理中,目标的方位和距离未知,需要进行方位维度和距离维度的搜索处理。当所处理的数据片段中不含有目标回波,或者存在方位、距离上的偏离时,运用公式_s—r·l,提取的结果与真实回波存在差异。设计相应的检测量来建立这种差异与方位、距离偏差的映射关系,即可辨别目标方向、距离。具体检测流程如图1所示。厂—肾罐翌雠军p盈H]净I宴飚参瑚一J俐I蔓II避l图1 回波检测处理过程令每次回波提取处理的数据片段长度L一2T,T为脉冲宽度。将数据片段的后半部分预设为目标回波所在单元(后文简称为预设区间);前半部分设为比对区间。目标回波的真实时间序列和幅度谱设为s一[o,o,…,o,s、’s2,…,——广sT],lsJ一[口。’娌2,…,口2T]。第户个滑窗的阵列接收数据为X。一{五.,}(卢1,2,…,N;j一1,2,…,L)。首先,利用直接数据域波束形成获得方位最的M个波束形成输出序列乙(五)一{%.,)(m—o,1,…,M一1;j一1,2,…,L)。然后,运用第1.2节的方法构造方程式(10),再利用式(11)提取出方位瞰对应的频谱函数S。(女)。逆变换得到其时间序列为s:(是)一{&,,}(j一1,2,…,L)。当搜索方位良正对目标所在方位岛、且正好步进到目标所在位置户时,提取的频域函数S,(^)和时间序列;,(是)最接近真实目标回波的频域函数s和时间序列s。当方位、距离偏离目标所在真实方位、距离时,则S,(&),;,(&)与S,s发生差异。构造时域、频域检测量B和r,,来建立这种差异与方位、距离偏差的映射关系,即可辨别目标方向、距离。L和r,的设计如下。 (1)构造数学量B(最)2(兄tt,/池。;,)2。其中,兄ct,一, 2T寺∑ls¨I表示方位巩上提取结果的预设区间的幅度平‘,=T+l,r均值,x。,一专∑Is¨I表示比对区间的幅度平均值。假1,=l设无混响、噪声等干扰,真实目标正好落在预设区间内且方位为巩,则z。,一o,)[。,一1(真实目标回波的幅度平均值归一化为1)。n(女)趋向极大值。当发生方位、距离偏差时n(女)变小。令B(女,)一啪xB,可将B(女,)对应的方位鼠作为目标真实方位的初步估计,取其对应的序列为参考序列S。(女,),;。(^,)以用作在频域中进一步的精测方位。1(2)构造数学量r,(是)一F—t_TT。其中,也,一lm。一‰f1-1IS,(忌,,,。)I,^。一lS,(志,,o)I。如果发射信号非单频信号,则玩,饥的计算由中心频率点,0扩展为信号所在频带。当搜索方位鼠偏离目标所在方位时,提取的频谱发生变化:中心频率^处的幅度值会随着馥的左右偏离而变大、变小。在波束对准目标方位时,k一以,检测量r,(^)达到最大值。令啡(忌)一n(忌)·n(志),则可以用其进行目标方位、距离的辨识,其极大值处即为目标所在方位、距离。归一化提取的信号时间序列;,(志),可以得到i,(^)一;,(女)/max(慨(A)I),则第户个滑窗的空时二维联合检测输出为Dp(女,j)一或(女)·ip(女,j) (12)从而,通过回波提取操作,辅之对应检测量的构造与计算可以实现对目标的检测。无需其他混响与信号的统计信息。 3 试验分析下面通过阵列数据处理将本文方法与主动声纳经典的波束形成加匹配滤波的方法,即常规空时(conventionalspacetime,CST)级联处理方法进行比较,从不同角度评估其性能。试验1仿真数据处理。仿真阵列混响、噪声及目标信号数据。仿真参数:均匀线列阵阵元数为40,阵元间距半波长;线性调频信号,中心频率5kHz,脉宽o.2 s,带宽80Hz,声速1500m/s,风速6节,降采样频率1 kHz;平台速度10节,目标方位o。,距离1.2s,径向速度一6节,信混比(signal—to-reverberationratio,SRR)为一23 dB;加入白噪声,噪声混响比为一20dB。试验结果如图2所示。可以看出,在CST处理中,目标被淹没于混响之中;而本文方法能够清晰的发现目标。在整个二维平面上,本文方法对混响的滤除更加干净。尤其是在方位维度上。试验2海试数据处理。对某海区录取的拖曳线列阵阵列数据截取2s的片段进行处理。试验参数:阵元间距1m,阵元数80,单频脉冲,频率为750 Hz,脉宽为o.432 s。目标出现时刻1.os处、方位一25。。试验结果如图3所示,可以看出,本文方法能较好地抑制混响、突出信号。 与仿真数据一致,在方位维度上性能更佳。万方数据·490·系统工程与电子技术 第35卷冒0O.2O40.6芝0.8誊I.o1.21.4l 6l 8方位/(。)(a)方位一幅度图csT:——:本文方法.一80—60一40一20 0 20 40 6080方位/(。)越馨0O-20406芝0.8量㈨1·214l 61.8t|s(b)时间一幅度图…:CST:——:本文方法。一80一60一40—20 0 20 4060 80方位/(。)(c)本文方法处理结果(d)csT处理结果图2仿真数据处理输出结果比较002O40.6芝O8暑1.o1 41 61.8方位/(。)(a)方位一幅度图csT:——:本文方法‘,1()方位/(。)本文处理结果魁馨OO·2O4O·6芝08星1.O茁12I 41 61.8(b)时间一幅度图csT:——:本文方法一40—30一20一lO 0 10 20 30 4方位/(。)(d)csT处理结果图3海试数据处理输出结果765432●,门川¨HH—■■■■_ 万方数据试验3 多目标场景处理。考察本文方法在多目标场景下的适应性。仿真参数:其他参数与试验1相同。目标1:方位o。,距离1.2s,径向速度一6节,信混比一23dB;目标2:方位一10。,距离1.2 s,径向速度一6节,信混比一26 dB;目标3:方位10。,距离1.2s,径向速度一6节,信混比一20dB;目标4:方位o。,距离1.5 s,径向速度一6节,信混比一25dB。试验结果如图4所示。02O.40.60.8≥10苔1.!l 46880—60一40—20 O 20 40 608方位/(。)(a)本文处理结果一NIl—f、f)一4fl 二cl {) j¨4【】 nl】 ×c】方位/(。)(b)csT处理结果图4多目标场景处理输出结果比较在距离维度上,由于滑窗长度为脉冲宽度的两倍,所以当目标间距为两个脉冲宽度时,可以分辨出目标。在方位维度上,取决于检测量方位维度的性能。 大量仿真显示多目标场景下这种处理方法具备一定的适应性。由于是采取解算提取、再设计数学量加以检测的方式,检出值与目标真实的幅度值大小成对应关系,但并非严格成等比关系。试验4测向指向性比较。本文的测向指向性由瓯得到。将其与常规波束形成(conventionalbeam former,CBF)进行比较。其他仿真参数与试验1相同,改变阵元数目,即改变阵列孑L径。试验结果如图5所示。与CBF通过相干叠加实现指向性不同,瓯是通过测度方位偏差量与提取回波序列变化情况的对应关系而实现方位辨识的。 它是一种基于提取回波序列的数学构造;其指向性与阵列孔径无关。从图5中可以看出,它在目标方位处形成一个远比CBF方法要窄的“主波束”,且不随阵列孔径的减小而变宽。在非目标方向,由于解算操作的影响,呈现出一定的随机性。∞q\趟馨方位/(。)(a)CBF方位/(。)(b)啡一:肛32:一一:Ⅳ_16:…一:Ⅳ-8。图5指向性比较试验5接收机工作特性曲线仿真试验。为了全面的评估检测性能,通过3000次有目标出现与3000次只有混响加噪声的情况下的蒙特卡罗仿真得到接收机工作特性曲线如图圉国0 0.050.100.150.200.250.300.350.400.450.50虚警概率(a)csT方法图6接收机工作特性曲线098765432㈠㈧—豳—■■■_■24680246ROOOO●●●,●s/星鲁O98765432●万方数据‘492‘系统工程与电子技术 第35卷由图6可知:本文方法具有更好的检测性能。在相同 [6]orris GJ,McDonaldBE,KupermanwA.Matched—phase的虚警概率下,具有更高的检测概率。且在输入信混比下noisereduction[J].neJo“rmzo,抽PAco州icnz socie£y o,降时,仍然能够在较低的虚警概率下保持较高的检测概率。Amerim,1994,96(6):3499—3503.4结舅毛语 。f_arri。al esti。ati。n based。nsignal phasematchalg。ri:hm口].Ac纽[7]YanGH,chenZF,SunJC.Accuratenear-fieldsignaldirectjon- 从物理产生机理来看,混响是来自海洋中的非均匀物A……‘。7ii’2009,30(5):648—651·(严光洪,陈志菲,孙进才_质反向散射信号的叠力Ⅱ,目标回波是来自某个方向的被探至季曩茏篡慧罢嚣慧≯位估计的近场修正方法[Jl兵测目标的后向散射信号,二者具有相似性。实际上目标回[8]w:。三c,s。,k。,TK.Ph。。e.。。1y。d。pti。。p,。。。。。i。g b。。。d。。波是一种特殊的混响——来自一个小空间角度范围内的混 a di,ectdat。dom。i。1。。。t。q。。。appr0。。h。。ing the。。nj。gate响。因而,传统的相干叠加、相关接收的方法(如csT方g,。di。nt m。thod[J].fEEETM‰。。A。姗。。s。。d P,。加g。~法),性能有限。STAP方法也由于混响的非平稳性,面临 £如。,2004,52(12):3265—3272.样本不足的问题,且在目标多普勒频移较小时,空时二维滤 [9]sunK,zhangH,LiG,eta1.Direct datadomainsTAPalgorithm波效果不明显。 海洋环境的复杂性,使得基于混响建模的 usingsparserecovery[J].Jo“mnzo,T“ng^“n‰i”一i£y(sci~方法也难以实现。PnfP口”dnf^"ofogy),2011,51(7):972—975.(孙珂,张颢,但是,尽管存在多途效应、空间角扩展等的影响,实际 李刚,等.基于稀疏恢复的直接数据域sTAP算法[J].清华大学的目标回波仅局限于一个较小的方位范围内;混响分布于学报(自然科学版),201l,51(7):972—975·)一定空间范围内的特性是基本不随其他因素而变化的;尤[10]Diegoc,w01framB·Arobu8’di。ec‘da‘a domainapp”8。“f。r其是在远程探测时。从而导致接收阵列中回波信号相位的sTAP[J].1EEE丁…“。”sig”。2 P““i”g,2012,60(3):确定性和混响相位的随机性。基于此,本文抛弃传统的相r】】]黑兰:;::a。。Bx,w。。gYLDi,叫渤一。f_。rri。。1吲i。“。。关接收、累加提高信噪比的方法;构造若干个重叠子阵,直。。b。。。d。。direc?d。t。d。。。二(D3)。。thod[J].J。。,。。z。,s妒接对子阵输出数据中信号的相位差异加以补偿,使得信号£。。眈gi。。。,i。g。。dEz删r0。站。,2009,20(3):512—518.同相,混响由于随机性而不同相;从而可以联立方程直接求r12]M。Kttin Y,NuriY,“。H J.C0。ve。s01。tion。fth。direct d。t。d。一解信号。再通过构造对应的数学量,对提取结果进行测度,。i。1ea。t。q。ares。pproa。hinsmrt。。t锄a。[C]∥Proc.。r£kAn~实现对目标的检测。其与混响的绝对大小没有直接关联关 z。。,口耐PrD加弘痂。ls0。础vs娜加,iⅢ,2011:284卜2844.系,因而具备了从更低的信混比中检测出目标的可能性。 [13]xingGx,cai zM.A。i。t。 grated direct d。t。domai。b。。m一由于它的处理不涉及信号与混响的统计特性,不用进行混 forming alg。,ithm[c]∥Proc.o,饥。3谢jn柳m£i∞nz c一一响协方差矩阵估计,因而避免了混响的非高斯、非平稳、与 gr—o”Jm。gen”ds酒tnzProcmi”g,2010:3304—3307.信号相关等特性所带来的影响。

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