宽带信号用于小目标的探测和识别精要.docxVIP

宽带信号在水下目标探测和识别中的应用宽带信号宽带信号的概念其实是从雷达信号理论中产生出散射中对宽带信号特来的。因此，可以借鉴雷达中对宽带信号特性和信号处理方法上的研究对比水声中宽带信号目标识别模式。利用信号带宽的概念，对宽带信号的可以根据信号的频带宽度相对于中心频率的比来描述：为信号的上限频率，为信号的下限频率。通过定义相对带宽的值，当实际信号的相对带宽大于定义的相对带宽的值时，该信号定义为宽带信号。典型宽带信号的时频特性2.1线性调频信号线性调频信号本身是检验时频分布处理方法聚焦性的特殊信号，而且具有频谱宽，频带内能量集中，频带外能量衰减迅速的特点，在雷达和航空领域应用广泛，在水声中也是应用比较多的一种宽带信号。其时域表达式为其中，为幅度，为脉冲宽度，为载频，为频率的变化率，为带宽，为矩形函数，其表达式为：研究背景主动声呐目标识别是由主动声呐发射脉冲声信号，然后对接收到的经目标反射会开的回波信号进行分析，依据回波信号具有的特征来判断目标的类别经目标反射的回波是关于目标的类型、目标和声呐设备之间的距离以及目标的方位等的函数，通过对函数进行分析可以得出许多表征目标特征的信息，比如回波展宽、幅度、相位、目标尺度、反射系数、能谱等；通过激励信号激发出的目标本身的散射特性识别目标时有效的目标识别手段，然而只有获得目标在足够宽的频段内的散射相应才有可能对目标进行识别和判断，因此，进一步研究宽带回波的目标特性具有重要的实际意义。目前，随着计算机技术和信号处理技术的发展，基于宽带信号激励下的目标回波特性的研究日益受到重视，并且正在应用于水声理论和设备研究的各个方面，从主动声纳到小目标自导，从潜艇的目标探测到反潜武器的研究，目标宽带散射的应用会逐渐扩大。各国的理论和实验研究逐渐重视目标本身的宽频段相应特性。这是基于目标散射特性进行目标识别的理论基础。目前国内水声领域对目标的识别多采用单频窄带脉冲信号，而对于宽带信号引起的目标本身的物理特性的研究很少。相对于单频信号存在的频率宽度不够的特点，宽带信号具有携带目标信息量大，背景相关性弱的特点。对于声纳研制中采用宽带信号目的集中水下运动目标的探测，主要提高信噪比，提高探测距离和探测精度，着眼于加强目标的几何亮点回波，这种情况下，目标的宽带信号回波具有信息量大，背景相关弱，有利于目标探测、参量估计和目标特征提取等特点，可实现目标的精确测距和测速以及目标识别。基于宽带信号的小目标识别研究现状宽带信号的频率一般在100kHz-220kHz之间，相对于简单的窄带信号，目标的宽带回波信号可以获得更丰富的时域响应和频域响应信息。Rogers等人用统计频谱的方法，使用遗传神经网络分类器对鲱小目标、胡瓜小目标和白鲑小目标的个体进行了识别[]。Kulinchenko等人使用绳系法对太平洋大比目小目标和岩小目标进行了实验，并利用回波包络和统计频谱特征两种方法成功对大比目小目标、岩小目标、海底进行了分类[]。Brundage等人利用宽带信号对单体的短鼻鲟小目标和其他三种小目标以及湖底进行探测，利用回波信号的统计频谱作为特征量，并用BP神经网络分类器进行分类，成功对短鼻鲟小目标进行了识别[]。文献[]利用宽带信号和窄带信号同时对单体小目标进行照射.文献[]利用统计频率的方法，选用模糊神经网络分类器，成功对鳕小目标、青鳕和鲱小目标的个体进行了识别。文献[]对沙丁小目标和凤尾小目标进行宽带探测，发现两种小目标在不同频率下的目标强度有非常明显的差异，与基尔霍夫射线模型的预测结果进行对比，当频率低于25kHz时，模型预测结果与试验结果不符。文献[]对两种不同的大马哈小目标进行宽带探测，并利用统计频谱特征，选用概率神经网络分类器成功进行了分类。中科院声学所基于频域离散小波变换对小目标群进行了识别，通过分析不同小目标群的宽带回波信号，提取小目标群回波的弹性亮点和几何亮点，选用频域离散小波变换和常数Q滤波子带能量作为识别特征量区分不同的小目标群，达到小目标群自动分类识别的目的[]。宽带信号小目标识别的算法流程如下所示：图1 目标识别算法流程其中，预处理主要包括信号滤波，信号的滤波采用宽带信号处理方法。5 宽带信号特征提取的技术难点特征提取和选择：信号特征提取是指获取信号中的有效信息，主要是经特征形成、变换或选择到最终形成有效特征的过程。这一过程包括的处理工作有：特征的形成、特征的提取，特征的选择。特征形成是根据被识别的对象产生出一些基本特征值来表示被识别的对象，这组基本特征成为原始特征，可以通过直接测量或计算获得。特征提取在广义上是指一种变换，原始特征一般都存在信息冗余、区分性不高以及维数过高等问题，为了更有效的表征信号的本质，利用数学变换的方法对维数较高的原始特征数据进行变换，得到高维的原始特征的某种组合，对原始特征的维数进行了压缩，