專利名稱：不確定海洋環(huán)境中廣義似然比穩(wěn)健信號(hào)檢測方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種信號(hào)檢測方法。
背景技術(shù)：
實(shí)現(xiàn)對(duì)水下目標(biāo)的有效檢測是聲納設(shè)備的主要目的之一，尋找快速穩(wěn)健的信號(hào)檢測算法有著重大的工程應(yīng)用價(jià)值?，F(xiàn)代的聲納檢測面臨來自兩個(gè)方面的挑戰(zhàn)，其一是被探測目標(biāo)的輻射聲源級(jí)越來越低。第二個(gè)是聲納探測經(jīng)常面臨淺海環(huán)境，在淺海海域，由于受到海底、海面以及各種海洋不均勻性的影響，聲納回波表現(xiàn)出起伏和衰落效應(yīng)，這也使聲納檢測變的更加困難。目前，不確定的海洋環(huán)境中穩(wěn)健信號(hào)檢測主要有兩大類處理方法第一類是對(duì)模 型變動(dòng)不敏感的算法；第二類是將模型變動(dòng)的先驗(yàn)信息，通過貝葉斯原理引入到檢測器中的算法。第一類算法包括多鄰點(diǎn)約束最小方差波束形成器(MV_NCL) [Schmidt (1990)]、環(huán)境擾動(dòng)約束最小方差波束形成器(MV_EPC) [Krolik(1992)]、降維匹配場處理[Lee(1999)]和基于凸優(yōu)化的穩(wěn)健匹配場算法(Xiao (2009))等，這些算法在標(biāo)稱聲場參數(shù)中加入一個(gè)較小的擾動(dòng)，得到一個(gè)擾動(dòng)的聲場參數(shù)集，在這個(gè)參數(shù)集里使用特定的準(zhǔn)則來求解最為有效的定位或者檢測統(tǒng)計(jì)量，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)穩(wěn)健性。從算法的流程可知，該類算法并沒有考慮環(huán)境的先驗(yàn)信息，由于缺乏已知信息的有效利用，得到的檢測器是次優(yōu)的。第二類算法包括最優(yōu)貝葉斯檢測器[Richardson (1991)，Shorey (1994), Sha (2005, 2006)]、基于多徑模型的任意信號(hào)檢測算法[Wazenski (1997)]和估計(jì)海洋檢測器[Sibul (2006)，Culver (2008)，Ballard (2009)]。最優(yōu)貝葉斯檢測器將環(huán)境信息引入到檢測器中，實(shí)現(xiàn)了信號(hào)的穩(wěn)健檢測，并且該算法通過SW96的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行了驗(yàn)證，但是其檢測統(tǒng)計(jì)量因?yàn)榇嬖谳^多指數(shù)運(yùn)算，計(jì)算較為復(fù)雜。基于多徑模型的方法認(rèn)為接收信號(hào)是發(fā)射信號(hào)經(jīng)過多徑疊加而成，每條路徑之間只有幅度和相位不同，這個(gè)模型沒有考慮海洋環(huán)境的頻散效應(yīng)，限制了其實(shí)際應(yīng)用。估計(jì)海洋檢測器首先通過環(huán)境的先驗(yàn)信息和接收數(shù)據(jù)估計(jì)出真實(shí)的參數(shù)，然后利用估計(jì)出的參數(shù)值進(jìn)行后續(xù)的信號(hào)檢測，實(shí)現(xiàn)了信號(hào)的穩(wěn)健檢測。該方法的問題是其理論推導(dǎo)較為繁瑣，現(xiàn)在還只能應(yīng)用到標(biāo)準(zhǔn)的聲場中，目前還沒有見到其方法應(yīng)用到實(shí)際環(huán)境中的例子。

發(fā)明內(nèi)容
為了克服現(xiàn)有技術(shù)的不足，本發(fā)明提供一種不確定海洋環(huán)境中廣義似然比穩(wěn)健信號(hào)檢測方法，應(yīng)用貝葉斯原理將不確定海洋環(huán)境的先驗(yàn)信息引入到檢測器中，同時(shí)利用廣義似然比方法實(shí)現(xiàn)信號(hào)的快速檢測，實(shí)現(xiàn)不確定的海洋環(huán)境下對(duì)微弱信號(hào)的穩(wěn)健檢測。本發(fā)明解決其技術(shù)問題所采用的技術(shù)方案包括以下步驟I)根據(jù)海洋環(huán)境的歷史先驗(yàn)信息及現(xiàn)場實(shí)測數(shù)據(jù)得到一個(gè)環(huán)境不確定集(& S)，其中V表示環(huán)境參數(shù)不確定集，S表示目標(biāo)位置不確定集，使用蒙特卡羅方法對(duì)(V，S)進(jìn)行Z次采樣，使用這Z個(gè)采樣作為聲場計(jì)算模型的輸入，生成信號(hào)矩陣R ；2)以水聽器陣列作為水聲接收設(shè)備，對(duì)水聽器陣列的各測量水聽器接收信號(hào)，在期望頻率上做窄帶傅里葉變換，得到頻域數(shù)據(jù)r ；3)用信號(hào)矩陣R中的每一列數(shù)據(jù)和頻域數(shù)據(jù)r進(jìn)行匹配求和，在求和結(jié)果中尋找最大值作為檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量，并且和檢測門限P比較，如果大于P則判定有目標(biāo)，如果小于3則判定無目標(biāo)。P的值由虛警概率決定。所述的接收信號(hào)矩陣R= [s(￥!, S1), s(￥2, S2), . . . s(￥z, Sz)],其中，(VilSi), i = 1，2，...，Z表示不確定聲場配置信息的第i個(gè)實(shí)現(xiàn)，Z彡2min(M，Nnrodes) ,Nnwdes為聲場傳播中的傳播模態(tài)數(shù)目，M為陣元數(shù)目。所述的檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量、I ,SOyS./) I2 O本發(fā)明還可以在步驟3)之后進(jìn)行先驗(yàn)信息失配分析，具體實(shí)現(xiàn)如下
步驟I)采用的環(huán)境不確定集為(￥，S)Minal，實(shí)際環(huán)境的不確定集為(V，SUU其檢測結(jié)果輸出為 Amg(rXnismatdi =思3氣、I r^S(￥/,S/) ominal f
R(VzA)使用檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量和檢測結(jié)果分別得到相應(yīng)的接收器工作特性曲線，進(jìn)行對(duì)比，得到先驗(yàn)信息失配時(shí)檢測器性能結(jié)果。本發(fā)明的有益效果是本發(fā)明將海洋聲場環(huán)境參數(shù)變化的先驗(yàn)信息嵌入到檢測方法中，實(shí)現(xiàn)了在不確定海洋環(huán)境下穩(wěn)健信號(hào)檢測，其檢測效果超過傳統(tǒng)的平均模型匹配檢測方法和能量檢測方法。首先利用貝葉斯原理獲得了參數(shù)變化的統(tǒng)計(jì)特性，同時(shí)在廣義似然比檢驗(yàn)時(shí)使用了蒙特卡羅尋優(yōu)技術(shù)，在有限的蒙特卡羅采樣次數(shù)下即可達(dá)到穩(wěn)定的檢測性能。當(dāng)出現(xiàn)環(huán)境先驗(yàn)信息失配時(shí)，適當(dāng)增加環(huán)境不確定度大小，也即模型的參數(shù)不確定集包含環(huán)境的參數(shù)不確定集，可以使檢測方法更為穩(wěn)健。


圖I是本發(fā)明原理框圖；圖2是仿真海洋模型；圖3是穩(wěn)健檢測器性能示意圖,其中圖(a) AD = 5，A zs = 0，A 0 =0,圖(13)八0=5, A Zs = 0, A 0 = A 0 0 ；圖4是穩(wěn)健檢測器性能示意圖,其中圖(a) AD = 0，Azs = 50，A 0 =0,圖(13)AD = O, A Zs = 50, A 9 = A 9 0 ；圖5是穩(wěn)健檢測器性能示意圖,其中圖(a) AD = 5，Azs = 50，A 0 =0,圖(13)A D = 5, A Zs = 50, A 9 = A 9 0 ；圖6是先驗(yàn)信息失配對(duì)檢測性能的影響,其中a表不模型±5m,實(shí)際± Im ;b表不模型±5m,實(shí)際±5m;c表不模型± Im,實(shí)際±lm;d表不模型± Im,實(shí)際±5m。
具體實(shí)施例方式本發(fā)明首次提出了將貝葉斯原理和廣義似然比方法結(jié)合的穩(wěn)健信號(hào)檢測算法。針對(duì)標(biāo)準(zhǔn)失配海洋環(huán)境測試模型，通過計(jì)算機(jī)仿真給出了穩(wěn)健信號(hào)檢測器的性能曲線，同時(shí)給出了平均模型信號(hào)檢測器和能量檢測器的性能曲線作為對(duì)比。分析了不同聲場參數(shù)的不確定對(duì)檢測性能的影響，分析了環(huán)境先驗(yàn)信息失配時(shí)檢測器的性能，并進(jìn)行了計(jì)算機(jī)仿真試驗(yàn)研究。本發(fā)明包括以下步驟I)根據(jù)海洋環(huán)境的歷史先驗(yàn)信息及現(xiàn)場實(shí)測數(shù)據(jù)得到一個(gè)環(huán)境不確定集(& S)，其中V表示環(huán)境參數(shù)不確定集，S表示目標(biāo)位置不確定集。也即在這一步獲得各個(gè)聲場參數(shù)和目標(biāo)位置等的概率密度函數(shù)。使用蒙特卡羅方法對(duì)(LS)進(jìn)行Z次采樣，使用這Z個(gè)采樣作為聲場計(jì)算模型的輸入，生成信號(hào)矩陣R。 2)假設(shè)水聲接收設(shè)備為水聽器陣列，那么對(duì)陣列各測量水聽器接收信號(hào)，在期望頻率上做窄帶傅里葉變換，得到頻域數(shù)據(jù)r。3)用步驟I)得到的信號(hào)矩陣R中的每一列數(shù)據(jù)和步驟2)得到的陣列數(shù)據(jù)進(jìn)行匹配求和。得到結(jié)果中尋找最大值，并且和檢測門限P比較，如果大于P判定有目標(biāo)，如果小于P判定無目標(biāo)。P的值由虛警概率決定。4)先驗(yàn)信息失配分析。在計(jì)算機(jī)仿真過程中，使仿真環(huán)境和檢測器輸入的先驗(yàn)信息不同，分析其性能變化情況。以下對(duì)本發(fā)明的每個(gè)步驟作進(jìn)一步的詳細(xì)說明所述步驟I )，具體實(shí)現(xiàn)如下使用蒙特卡羅采樣方法對(duì)環(huán)境不確定集(I S)進(jìn)行Z次采樣，使用聲場傳播計(jì)算模型生成Z個(gè)接收信號(hào)s的實(shí)現(xiàn)，每一個(gè)接收信號(hào)可以作為矩陣的一個(gè)列向量，得到接收信號(hào)矩陣R R= [s(￥!, S1), s(￥2, S2), . . . s(￥z, Sz)](I)其中，(Vi，Si), i = 1，2，. . .，Z表示不確定聲場配置信息的第i個(gè)實(shí)現(xiàn)。Z的大小由具體問題決定，如果聲場傳播中的傳播模態(tài)數(shù)目為Nnrodes,陣元數(shù)目為M，那么Z的取值為Z ^ 2min (MjNmodes)(2)所述步驟3)，具體實(shí)現(xiàn)如下用步驟I得到的信號(hào)矩陣R中的每一列數(shù)據(jù)和步驟2得到的陣列數(shù)據(jù)進(jìn)行匹配求和，尋找最大值，得到最終的檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量為max Ir77Sfvj/,,S,.) I2(3)
R (叭爲(wèi))那么如果LMe(r) > ^判定有目標(biāo)，如果小于!*(r) < ^判定無目標(biāo)。下面對(duì)此步驟中式(3)的由來進(jìn)行簡單的理論推導(dǎo)與分析為方便說明，由圖I給出了廣義似然比的穩(wěn)健信號(hào)檢測器流程圖。對(duì)已知中心頻率的窄帶信號(hào)檢測問題，建立如下模型H1Ir = a0H( ￥, S) +n0H0:r = n0(4)n0 N (0,2cr^I v), O0 -N (0,2cr；)其中，r為MX I列向量，對(duì)應(yīng)于M個(gè)空間分布的水聽器，其值為每個(gè)水聽器上接收數(shù)據(jù)時(shí)域快拍的窄帶傅里葉變換。H(LS)為海洋聲信道傳遞函數(shù)。％是復(fù)高斯隨機(jī)變量，表示未知的信號(hào)幅度與相位，且期為0，方差為2afl2。噪聲在頻域由Iitl表示，為復(fù)高斯隨機(jī)量，且E(Iitl) = 04(^(1^) = 20 '.,這表征了一個(gè)零均值的空間白噪聲。
為了計(jì)算方便，定義歸一化的聲場傳遞函數(shù)為s(￥,S) = H(￥,S)/ Il H(￥,S) Il(5)其中Il I I表示復(fù)向量的二范數(shù)。定義信噪比(SNR)
權(quán)利要求
1.一種不確定海洋環(huán)境中廣義似然比穩(wěn)健信號(hào)檢測方法，其特征在于包括下述步驟 .1)根據(jù)海洋環(huán)境的歷史先驗(yàn)信息及現(xiàn)場實(shí)測數(shù)據(jù)得到一個(gè)環(huán)境不確定集(IS)，其中￥表示環(huán)境參數(shù)不確定集，S表示目標(biāo)位置不確定集，使用蒙特卡羅方法對(duì)(v，S)進(jìn)行Z次采樣，使用這Z個(gè)采樣作為聲場計(jì)算模型的輸入，生成信號(hào)矩陣R ； . 2)以水聽器陣列作為水聲接收設(shè)備，對(duì)水聽器陣列的各測量水聽器接收信號(hào)，在期望頻率上做窄帶傅里葉變換，得到頻域數(shù)據(jù)r ； .3)用信號(hào)矩陣R中的每一列數(shù)據(jù)和頻域數(shù)據(jù)r進(jìn)行匹配求和，在求和結(jié)果中尋找最大值作為檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量，并且和檢測門限P比較，如果大于P則判定有目標(biāo)，如果小于P則判定無目標(biāo)。
2.根據(jù)利用權(quán)利要求I所述的不確定海洋環(huán)境中廣義似然比穩(wěn)健信號(hào)檢測方法，其特征在于:所述的接收信號(hào)矩陣 R= [S(F1A), s(v2，S2)，... s(vz，Sz)]，其中，(VilSi), i=1，2，. . .，Z表示不確定聲場配置信息的第i個(gè)實(shí)現(xiàn)，Z彡2min(M, Nmodes)，Nmodes為聲場傳播中的傳播模態(tài)數(shù)目，M為陣元數(shù)目。
3.根據(jù)利用權(quán)利要求I所述的不確定海洋環(huán)境中廣義似然比穩(wěn)健信號(hào)檢測方法，其特征在于所述的檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量Iri7S(MzpSZ)I2 0 R (￥ )
4.根據(jù)利用權(quán)利要求I所述的不確定海洋環(huán)境中廣義似然比穩(wěn)健信號(hào)檢測方法，其特征在于在步驟3)之后進(jìn)行先驗(yàn)信息失配分析，具體實(shí)現(xiàn)如下 步驟I)采用的環(huán)境不確定集為(￥，S)_nal，實(shí)際環(huán)境的不確定集為(￥，S)t■，則其檢測結(jié)果輸出為 、I -,SJnommal f 使用檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量和檢測結(jié)果分別得到相應(yīng)的接收器工作特性曲線，進(jìn)行對(duì)比，得到先驗(yàn)信息失配時(shí)檢測器性能結(jié)果。
全文摘要
本發(fā)明提供了一種不確定海洋環(huán)境中廣義似然比穩(wěn)健信號(hào)檢測方法，根據(jù)海洋環(huán)境的歷史先驗(yàn)信息及現(xiàn)場實(shí)測數(shù)據(jù)得到一個(gè)環(huán)境不確定集，使用蒙特卡羅方法對(duì)其進(jìn)行，作為聲場計(jì)算模型的輸入，生成信號(hào)矩陣；對(duì)水聽器陣列的各測量水聽器接收信號(hào)，在期望頻率上做窄帶傅里葉變換，得到頻域數(shù)據(jù)；用信號(hào)矩陣中每一列數(shù)據(jù)和頻域數(shù)據(jù)進(jìn)行匹配求和，在求和結(jié)果中尋找最大值作為檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量，并且和檢測門限比較，判定有無目標(biāo)。本發(fā)明引入不確定海洋環(huán)境的先驗(yàn)信息，實(shí)現(xiàn)信號(hào)的快速檢測，實(shí)現(xiàn)不確定的海洋環(huán)境下對(duì)微弱信號(hào)的穩(wěn)健檢測。
文檔編號(hào)G01S7/52GK102721958SQ201210210498
公開日2012年10月10日 申請(qǐng)日期2012年6月25日 優(yōu)先權(quán)日2012年6月25日
發(fā)明者劉宗偉, 孫超 申請(qǐng)人:西北工業(yè)大學(xué)