一种抗压制类水声干扰多通道自适应检测方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种抗压制类水声干扰多通道自适应检测方法，所述方法包括：获取多阵元线阵接收的服从独立同分布的待检测数据；基于待检测数据，对预先构建的二元稀疏假设检验的参数进行估计；将估计的参数输入预先建立基于稀疏学习的抗压制类水声干扰检测器，完成目标的自适应检测。本发明专利技术提出的方法和系统实现了对稀疏信息的充分挖掘，通过采用迭代最小化稀疏学习算法对稀疏表示后的待检测数据进行求解，不仅实现对水声干扰目标有效检测，还能对干扰能量、数量、波达角度等关键参数进行准确估计，更便于实际应用。

A multi-channel adaptive detection method and system for suppressing underwater acoustic interference

【技术实现步骤摘要】
一种抗压制类水声干扰多通道自适应检测方法及系统
本专利技术涉及水声
，具体涉及一种抗压制类水声干扰多通道自适应检测方法及系统。
技术介绍
在声纳检测系统中，天线阵列通过多个阵元通道接收回波信号，接收到的常见干扰源除混响外，还包括高斯白噪声和人工干扰。白噪声是随水声信道存在的固有干扰，人工干扰由人为活动产生，以有源人工水声干扰为主(包括压制性干扰和欺骗性干扰两种)，实现对来袭声自导鱼雷的先期报警和软杀伤。其中，压制类干扰可视为一种与目标信号非相干的类噪声干扰，而欺骗类干扰是一种与目标信号强相关的相干干扰。总之，这类干扰可在脉冲发射之前或高距离单元内获得，不受环境非均匀性的影响，其中“均匀”指辅助数据与待检测数据具有相同的混响协方差矩阵。基于现代水下环境的复杂性，多通道自适应检测实现了对干扰抑制和目标检测的一体化，有效利用了观测数据，可获得检更优的检测性能。针对均匀背景下抗压制类水声干扰的多通道自适应检测问题，产生了许多解决方案，主要包括基于最大似然比检验(GLRT)、两步GLRT、模型阶数选择(MOS)等准则的多种检测方法。值得注意的是，这些检测方法均未考虑水下数据的稀疏性。在实本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种抗压制类水声干扰多通道自适应检测方法，所述方法包括：获取多阵元线阵接收的服从独立同分布的待检测数据；基于待检测数据，采用迭代最小化稀疏学习算法对预先构建的二元稀疏假设检验的参数进行估计；将估计的参数输入预先建立基于稀疏学习的抗压制类水声干扰检测器，完成目标的自适应检测。

【技术特征摘要】
1.一种抗压制类水声干扰多通道自适应检测方法，所述方法包括：获取多阵元线阵接收的服从独立同分布的待检测数据；基于待检测数据，采用迭代最小化稀疏学习算法对预先构建的二元稀疏假设检验的参数进行估计；将估计的参数输入预先建立基于稀疏学习的抗压制类水声干扰检测器，完成目标的自适应检测。2.根据权利要求1所述的抗压制类水声干扰多通道自适应检测方法，其特征在于，所述二元稀疏假设检验的构建包括以下步骤：步骤1-1)对压制类干扰目标检测建立如下二元假设检验：其中，H0和H1分别代表无目标假设和有目标假设；zk,k＝1,…,K表示接收到的K个独立同分布的待检测数据，是一个N×1维的复数向量，服从零均值、N维复高斯分布；N为阵元个数；表示N维复高斯分布；M0和M1分别表示H0和H1假设下的N×N维干扰协方差矩阵：上式中，表示高斯白噪声分量，为高斯白噪声能量，I为N×N维单位阵；Nj、di和分别表示第i个压制类干扰的数量、能量和波达角度，表示归一化阵列导向向量，沿θ角度的N×1维归一化阵列导向向量为：其中d表示阵元间隔，λ表示载波长度，[·]T表示矩阵的转置；步骤1-2)对监测区域以固定的角度间隔进行采样，离散后的角度区域为Θ＝{θ1,θ2,…,θL}且L＞＞Nj,θ1≤θ2≤…≤θL；L为监测区域的离散元素数目；步骤1-3)将角度采样映射到对应的干扰能量中，得到离散化后的干扰能量向量表示L×1维的正数向量；d中的元素满足若则dk>0；否则，dk＝0；因此，d是多数元素为0，少数不为0的稀疏向量，则H1下的干扰协方差矩阵被重新表示为：其中，V＝[v(θ1),…,v(θL)],D＝diag(d)，diag(·)表示对角阵操作；步骤1-4)基于d，将步骤1-1)中的二元假设检验重构为以下二元稀疏假设检验：令Z＝[z1,…,zK]为Hi,i＝0,1假设下的待检测数据矩阵，其在Hi,i＝0,1假设下的概率密度函数为：其中det(·)表示求矩阵的行列式，Tr(·)表示求矩阵的迹。3.根据权利要求2所述的抗压制类水声干扰多通...

【专利技术属性】
技术研发人员：郝程鹏，闫林杰，刘明刚，侯朝焕，
申请(专利权)人：中国科学院声学研究所，
类型：发明
国别省市：北京,11