收稿日期:2004-05-28修回日期:2004-07-08 基金项目：军队科研基金资助项目
技术英文作者简介：李厚全(1981-D 男 山东费县人 博士研究
生主要研究方向为水声信号处理以及水下被
文章编号:1002-0640(2006D 04-0063-03
时空联合提取目标线谱方法
李厚全1 宋志杰2 韩树平3
(1.海军工程大学 湖北武汉
430033;
2.中国海洋大学 山东青岛
266071;3.海军潜艇学院 山东青岛
266071D
摘
要：从线谱的时空域信息出发 通过分析目标线谱与自噪声线谱的差异性以及变化规律 研究噪声背景下目标线谱
的提取方法 并将提取的目标线谱应用于单阵方位频率TMA 模型O 基于海上实验数据的模型解算结果稳定有效 表明该方法在提取目标线谱问题上的有效性O
关键词：线谱 辐射噪声 被动测距中图分类号:TB 561
文献标识码:A
The ExtractiOn MethOd Of Target Spectral
弗里特
Lines by Space -time COmbinatiOn
LI ~Ou -guan 1 SON Zhi -jie 2 ~AN Shu -ping
3
(1.NaUal UnlU67Sl }0f Engln667lng W/han 430033 Chlna
2.Th60 6an UnlU67Sl }0f Chlna @lngca0266071 Chlna
3.Th6NaU}S /bm a7ln6A ac6m }
@lngca0266071 Chlna D A bstract :Thi S pape r d ea lS W i t h t he e xtr a ct iOn m e t hO d O f t a r ge t S pe ctr a l l ine S in b a ck g r Oun d nOi S e app ly ing t he S pa c e -t i m e in f O rm a t iOn O f S pe ctr a l l ine .I t ana lyS e S t he d e ff e r en c e b e tW een tW O S O rtS O f S pe ctr a l l ine S an d t he l a W .The t a r ge t S pe ctr a l l ine i S app l ie d t O t he b ea r ing -d Opp l e r TMA m O d .The e x pe rm en t d a t a p r O c e SS ing r e S u lt O f t he S ea i S St a bl e an d r igh t in d i c a t e S t he V a l i d i ty O f m e t hO d On t he e xtr a ct iOn O f t he t a r ge t S pe ctr a l l ine S .
K ey W Ords :S pe ctr a l l ine r a d ia t e d -nOi S e pa SS i V e r anging
引言
舰船噪声谱由线谱和连续谱构成O 线谱主要集
丝袜英文中在1K ~Z 以下 由于线谱携带了目标种类和目标运动参数的信息 作为解决远程目标定位和目标识别的重要手段 近年来 一直是研究的热点O 线谱作为声纳多路信息中的一路 对水下被动测距~目标识别有重要意义O 目前 对目标线谱的提取方法仅限于一般性研究[1-4] 对复杂背景噪声中提取目标线谱的方法
鲜有报道O
实际应用中线谱的分析和提取是比较困难的
尤其是在干扰背景下自动提取线谱O 文献[5]研究了基于方位和线谱频移的TMA 方法 文中对目标线
谱的提取方法未作深入的讨论O 本文在文献[5]的基础上 从线谱的时空域信息出发 研究目标线谱的自动提取方法 并讨论了在基于方位和线谱频移TMA 方法中的应用O 对海上实验数据进行了处理 目标运动要素解算的结果与文献[5]吻合较好 表明了该方法的有效性O
1
目标线谱提取方法
提取目标线谱 首先确定线谱O 即将连续谱背景
下的所有线谱提取之后 进而研究目标线谱与自噪
声线谱的差异并将之分离O 下页图1给出了目标线谱自动分离原理框图O 1.1
噪声线谱提取算法
利用多波束形成技术进行全方位目标搜索 对
V O l .31 NO.4Ap r i l 2006
火力与指挥控制
F i r e C On tr O l an d C O mm an d C On tr O l 第31卷第4期2006年4月
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空间处理
图1
目标线谱自动分离原理框图
提取目标线谱频率
分离目标线谱与自噪声线谱波束输出2改进周期
图谱
估计
时间处理
线谱提取线谱提取时间处理改进
周期
图谱
估计
波束输出1目标
方位
提
取
波
束
形
成水听
器阵列
位0以N 基元等间隔线阵为例，设基元间隔为c ，第
z 个基元接受到的入射角为 O 的信号为 [t +T z ( O )]，当信号改变为
时，波束的系统输出为 y (t )= N
z=1搞笑外国名字
[t +T z ( )-T z ( O )]+ N
z=1
n z [t -T z ( O )](1)
计算目标所在方位的波束输出0本文采用改进周期图谱估计方法，对获得的波束输出信号作谱估计0与Welch 法的不同在于不需要对分段周期图进
行平均，避免了数据过长造成平均后线谱幅值降低，检测率下降0
设波束输出信号为I (n )，数据总长度为N ，即n =1,2, ,N ，将I (n )分为L 段，每段长度为M 0选择恰当的窗函数z (n )，并用该z (n )依次对每段数据做相应的加权，确定每一段的周期图
1z
M (c )=
1MU
全国新高考
M-1
n=O I z
(n )z (n )e
-jcn
agony
2
(2)
1{z {L 0其中,U =1
M M-1
n=O
z 2(n )为归一化因子0文中
取矩形窗z (n )=1O{n{M-1
O {
其它
依次将每段数据作周期图谱估计，得到以频率
为横轴，时间为纵轴，谱线幅度为竖轴的三维时频图，对应三维空间函数0(f ,t ,h )0
连续谱中提取线谱算法
(1)提取局部最大值点 线谱频率一般选在峰尖的位置，即谱峰范围内线谱高度大于两边谱线的高度，为局部最大值0此保留峰值，剔除两边较峰值为低的谱线0设 -1~ ~ +1三点的谱值分别为y -1~
y ~y +1，求一阶差分 Ay =y +1,y -1=y -y -10若Ay Ay -1<O，则判断y 为局部极大值点；否则判
断为中间点0保留局部极大值点，易除中间点[1]0(2)设置峰高门限 将整个频率轴分为K 个区间，在每一个区间内，将保留的局部极大值取均值再乘以一比例因子得到一线谱门限值A gate ，剔除小于此门限值的谱线[4]0
除了大部分的具有缓变连续谱的噪声的基础上，沿时间对线谱历程作跟踪，应用M Of N 时间积分处理，剔除伪峰0
设空间函数0(f ,t ,h )=G (f ,t ) h (f ,t )，其中h (f ,t )为谱线的幅度函数,G (f ,t )=g zj (f j ,t z )=
g 11(f 1,t 1)g 12(f 2,t 1) g 1R (f R ,t 1)g 21(f 1,t 2)
g 22(f 2,t 1)
g 2R (f R ,t 2)
S S
S
g S1(f 1,t S )
g S2(f 2,t S )
g SR (f R ,t S T L J
)(3)
其中g zj (f z ,t z )=1h zj (f j ,t z )>O
O h zj (f j ,t z L =O
重庆英语培训,R 为频率带
宽,S 为时间长度0根据线谱的稳定性,M Of N 时间积分将数据长度按时间划分为若干长度为M 的区间，对频率为f j 的谱线每个时间段上作时间积分，由于运动声源线谱的多普勒特性,M 的选取不能太
长0设累计门限为N ，若 M
z=1
g zj (f j ,t z )Z N ，即判断f j
谱线为线谱，若 M
z=1
g zj (f j ,t z )<N 则判断为伪峰0将
伪峰剔除0由于线谱峰值为局部最大值点，因此M Of N 积分门限值通常取N 与M 比值为1/30
通过上述算法，将线谱从噪声中背景中提出，分离线谱与连续谱01.2
目标线谱与自噪声线谱的分离技术
纳尼亚传奇2 凯斯宾王子
对于线阵来说，远场目标信号相对线阵为平面波，因此目标信号在线阵空间上是均匀的，而自噪声在阵空间上是非均匀的0利用两者的这种差异，可以滤除阵空间上分布不均匀的自噪声线谱0
具体算法
(1)将线阵分为相同的两个子阵，分裂波束法对目标进行跟踪，因此两个子阵的输出中，目标线谱对于两个子阵，只有幅度上的差别，频率上却是相同的；而自噪声线谱相对于两个子阵则可能有较大的差异0
(2)利用1.1噪声线谱提取方法分别对两分裂波束进行处理0设两波束对应状态空间函数分别为01(f ,t ,h )=G 1(f ,t ) h 1(f ,t )~02(f ,t ,h )=G 2(f ,t ) h 2(f ,t )0设线谱提取目标函数为
Y (f ,t )=01(f ,t ,h )+02(f ,t ,h )-I 01(f ,t ,h )-02(f ,t ,h )=01(f ,t ) h 1(f ,t )+G 2(f ,t ) h 2(f ,t )-I 01(f ,t ) h 1(f ,t )-G 2(f ,t ) h 2(f ,t )(4)
其中G 1(f ,t )~G 2(f ,t )意义同式(3),h 1(f ,t )~h 2(f ,t )为两波束线谱的幅度函数0目标函数的意义
46 (总第31-3O4)
火力与指挥控制
2OO6年第4期
率的线谱幅度之和后一项对应两波束线谱对应幅度之差对于空间非均匀的线谱即其中一个子阵的线谱幅度为零因此两波束对应线谱幅度之差与之和分别取绝对值则有相同的结果即y
ij(f j t i)=O；对于两子阵空间无差异的线谱(不考虑幅度)目标
函数值y
ij(f j t i) O 由此目标函数滤除了空间分
布不均匀的自噪声线谱
当目标与接收点有相对运动速度时目标线谱频率有多普勒频移而自噪声线谱频率则相对稳定由此可进一步分离目标线谱与自噪声线谱
目标线谱提取方法的研究为目标的频率这一重要信息应用于目标运动分析提供了技术支持目标线谱多普勒频移联合目标方位可求解目标运动要
素由多普勒频移公式f
i=f O(l+ZCOSO i
c
)(f O为目
标相对接收点静止时的声源频率c为声速Z为目
标相对接收点的速度O
i
为i时刻目标弦角)可知
尽管f
O
未知但每个时刻的目标舷角可滤波得到线谱瞬时频率可以提取出因此由两个时刻以上的线谱频率值以及目标舷角便可以估计出目标的相对速度进而用文献的方法可估计出其它运动要素
海上实验数据处理
文中对某海上实验数据进行处理(与文献使用的是同一海试数据)提取目标线谱并基于文献的方法解算目标运动要素实验使用直线阵多通道采集器同时记下了各水听器输出端的信号图给出了从这些水听器原始信号数据中利用波束形成提取的目标方位把线阵分为相同的两个子阵对两分裂波束的输出作傅立叶变换得到的时频图如图B所示利用目标线谱与自噪声线谱的空间差异性图给出了线谱分离结果
图目标方位历程图
ampule线谱分离的结果中剩下为数不多的几根线谱对线谱作时间跟踪峰值法自动提取线谱频率图给出了其中四根线谱其中()()在整个时间历程中线谱稳定无多普勒频移可判断为自噪声线谱;巴黎恐怖袭击
图3两子阵波束时频图
图4目标线谱与自噪声线谱分离图
程中具有稳定的线谱多普勒频移可判断为目标线谱
图5分离结果中的几根线谱
将图中的(:)线谱应用于文献的解算模
-
6
-
李厚全等，时空联合提取目标线谱方法(总第B l-B O
)
文献[ ]结果相比较如图6所示向差不大表明文中目标线谱的提取方法是正确有效的
图方位频率TMA滤波过程图
结论
本文旨在研究一种可自动提取目标线谱的方法所提出的噪声背景下的目标线谱提取方法为目标线谱与自噪声线谱的自动分离提供了一种有效的方法在目标线谱与自噪声线谱分离结果图4中仍有几根信噪比较强的自噪声线谱没有去除依据运动目标线谱的多变勒频移和自噪声线谱频率相对稳定的差异可进一步分离目标线谱与自噪声线谱其相关工作正在进一步研究中
参考文献
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上接第6 页)
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Rearch and Technology symposium[C
3333333333333333333333333333333333333333333333333
] 004
下期要目
-对第四代战斗机综合航电系统的构想
-
数据关联算法性能评估的一种方法
-作战过程设计策略及其优选模型
-空间力量信息支援能力量化分析
-应用单亲遗传算法进行大规模UCAvs任务分配-平台式惯导系统初始对准最佳可观性分析
-基于系统动力学的导弹综合防护体系仿真-武器系统效能评估数学模型描述
-坦克观瞄系统的坐标体系
-一种武器-目标分配模型及求解算法
-小波分析在电子装备供电设备故障检测中的应用-对空袭火力体系构成和攻击强度的数理判断
-机场目标遭袭后飞机升降能力仿真评估方法
-不完全权重信息下地空导弹部队阵地评价与排序
-66
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总第- 06)火力与指挥控制006年第4
期
