一种适用于混响边缘环境的水下多目标检测方法技术

本发明专利技术提供一种适用于混响边缘环境的水下多目标检测方法，包括：建立存在多点目标的混响边缘统计分布及离散时间信号模型，给出水下多目标STAD的二元假设检验问题；利用EM算法求解模型，完成对背景未知参数的强化估计，实现对不同参考单元非均匀混响样本所属能量区域的分类、边缘位置查找以及多目标所在单元的位置估计；将背景未知参量的强化估计结果应用于水下多目标STAD的似然比检验统计量求解，完成对混响边缘环境下的水下多目标存在性的恒虚警检测。本发明专利技术利用EM算法设计分类方案，基于分类指导完成背景未知参量强化估计以及水下STAD似然比检验求解，实现混响边缘位置查找以及混响能量区划分，达到提升多个点目标检测性能的目的。性能的目的。性能的目的。

An underwater multi-target detection method suitable for reverberation edge environment

【技术实现步骤摘要】
一种适用于混响边缘环境的水下多目标检测方法


[0001]本申请涉及声纳探测
，尤其涉及一种适用于混响边缘环境的水下多目标检测方法。

技术介绍

[0002]海洋混响作为主动声纳的永恒背景干扰，对海洋探测装备性能发挥起着主要限制作用。对于浅海主动声纳探测，尤其当声纳载体具有一定运动速度时，平台接收混响谱在角度
‑
多普勒域呈现明显的非线性映射关系，称为空时耦合性。水下空时自适应检测(STAD)作为融合空时二维滤波和恒虚警处理的水声探测技术，是实现浅海混响抑制和目标检测的关键手段。
[0003]然而，受海底地形起伏、海水内波、界面起伏等非均匀介质和不规则散射面调制，混响能量随参考单元渐变或突变呈现显著非均匀性，又称为混响边缘环境。该环境特征导致运动声纳接收样本不再满足统计一致的要求，促使现有水下STAD模型的干扰估计精度和感兴趣信号急剧衰减，大幅降低声纳探测距离并引发目标漏检。此外，实际的水下环境极为复杂，水下目标多以集群形式出现。如何实现水下STAD技术在混响边缘环境下的多目标精确探测，在声纳探测领域具有重要的理论意义和应用价值。
[0004]传统水下STAD模型对混响空时建模偏于理想化，忽略了浅海地形变化、界面起伏等因素导致的统计非均匀性，缺乏对混响边缘环境影响机理、统计特征和场景类别的充分认知，对混响边缘位置、参考单元数据能量分布等信息挖掘不足，无法满足实际应用需求。针对该问题，国外学者Pia Addabbo等利用期望最大化(EM)算法提出了混响边缘背景下的回波样本分类方案，实现了对不同参考单元样本所属能量区域分类以及边缘位置查找，达到提升非均匀混响抑制的目的。
[0005]然而，混响抑制仅是声纳探测的中间过程，而非最终目标。现有非均匀环境下的协方差矩阵分类方案仅考虑了对混响边缘位置、能量区划分的实现，未考虑由多目标后向散射结构化回波造成的辅助数据污染，不具备不同参考单元上的多个点目标探测能力，从而不能满足实际声纳探测需求。

技术实现思路

[0006]为解决浅海混响边缘环境中的运动声纳多目标检测困难问题，本专利技术目的在于提供一种适用于混响边缘环境的水下多目标检测方法，切实提高非均匀混响背景下的水下STAD性能。
[0007]所述一种适用于混响边缘环境的水下多目标检测方法，包括：
[0008]建立存在多点目标的混响边缘统计分布及离散时间信号模型；基于所述模型，给出水下多目标STAD的二元假设检验问题；
[0009]利用EM算法求解所述模型，完成对背景未知参数的强化估计；基于所述背景未知参量的强化估计实现对不同参考单元非均匀混响样本所属能量区域的分类，边缘位置查找
以及所述多目标所在单元的位置估计；
[0010]将所述背景未知参量的强化估计结果应用于所述水下多目标STAD的似然比检验统计量求解，完成对混响边缘环境下的水下多目标存在性的恒虚警检测。
[0011]优选的，所述建立存在多点目标的混响边缘统计分布及离散时间信号模型，在主动声纳回波经信号预处理后，得到K个参考单元样本矢量表示复数域，N为系统空时维度。
[0012]将声纳回波划分为L个非均匀混响能量区，单个能量区内混响区间协方差矩阵表示为其中，l＝1，...，L为能量区类别标志，K
l
为单个能量区内参考单元样本数，满足
[0013]考虑非均匀混响样本服从N维0均值、协方差矩阵为M
l
的多元复高斯分布，将所述水下多目标STAD的二元假设检验问题描述如下：
[0014][0015]式中H0和H1分别表示无目标和有目标假设。
[0016]优选的，所述H1的假设，首先利用利用声纳参考单元样本矩阵Z＝[z1，...，z
k
]的联合对数似然函数求解Jensen不等式得到EM算法E步计算结果：
[0017][0018]式中(h1)表示EM算法第h
‑
1次迭代的计算结果，L0+l和L1+l分别表示第l个混响能量区中无目标和有目标的类别标识，为H1假设下第h
‑
1次迭代的参数估计集合，为H0假设下第h
‑1次迭代的参数估计集合，e
‑
h(s)
为基于模型阶数选择准则的惩罚函数，h(s)是与未知参量数量有关的惩罚因子，为第h
‑
1次迭代中参考单元样本z
k
属于L
s
+l类别的概率，为参考单元样本z
k
的条件概率密度函数。
[0019]其次利用最大似然估计方法求解EM算法M步计算结果，得到第h次迭代中未知参量和估计：
[0020][0021]EM迭代结束后，取各参考单元样本的最大值为最终分类结果。
[0022]优选的，所述H0的假设，首先利用参考单元样本矩阵Z＝[z1，...，z
k
]的联合对数似然函数求解Jensen不等式得到EM算法的E步计算结果：
[0023][0024]其次利用最大似然估计方法求解EM算法M步计算结果，得到第h次迭代中未知参量和估计：
[0025][0026]EM迭代结束后，取各参考单元样本的最大值为最终分类结果。
[0027]优选的，将所述背景未知参量的强化估计结果应用于所述水下多目标STAD的似然比检验统计量求解，得到一种混响边缘环境下的水下多目标STAD方法：
[0028][0029]本专利技术提供一种适用于混响边缘环境的水下多目标检测方法，将不同混响能量区、点目标存在时各参考单元统计特征变化规律用于EM算法，具备准确的样本分类性能。由于样本分类及目标检测均是在各参考单元上进行，实现目标检测的同时还可估算出各目标在参考单元的位置。相比于传统技术，本专利技术利用不同参考单元混响协方差矩阵的潜在统计信息实现混响所属能量区分类，同时基于分类结果指导完成未知参量强化估计以及水下STAD似然比检验求解，实现混响边缘位置查找以及混响能量区划分，达到提升多个点目标检测性能的目的。
附图说明
[0030]为了更简单说明本专利技术实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单的介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0031]图1为本申请实施例中适用于混响边缘环境的水下多目标检测方法的流程示意图；
[0032]图2为本申请实施例中采用蒙特
‑
卡罗仿真方法得到的样本分类性能图；
[0033]图3为本申请实施例中采用蒙特
‑
卡罗仿真方法得到的目标检测概率随SINR变化曲线图。
具体实施方式
[0034]为使本专利技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例，本专利技术中本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种适用于混响边缘环境的水下多目标检测方法，其特征在于，所述方法包括：建立存在多点目标的混响边缘统计分布及离散时间信号模型；基于所述模型，给出水下多目标STAD的二元假设检验问题；利用EM算法求解所述模型，完成对背景未知参数的强化估计；基于所述背景未知参量的强化估计实现对不同参考单元非均匀混响样本所属能量区域的分类，边缘位置查找以及所述多目标所在单元的位置估计；将所述背景未知参量的强化估计结果应用于所述水下多目标STAD的似然比检验统计量求解，完成对混响边缘环境下的水下多目标存在性的恒虚警检测。2.根据权利要求1所述的水下多目标检测方法，其特征在于，所述建立存在多点目标的混响边缘统计分布及离散时间信号模型，在主动声纳回波经信号预处理后，得到K个参考单元样本矢量元样本矢量表示复数域，N为系统空时维度。3.根据权利要求2所述的水下多目标检测方法，其特征在于，将声纳回波划分为L个非均匀混响能量区，单个能量区内混响区间协方差矩阵表示为其中，l＝1，...，L为能量区类别标志，K
l
为单个能量区内参考单元样本数，满足4.根据权利要求3所述的水下多目标检测方法，其特征在于，考虑非均匀混响样本服从N维0均值、协方差矩阵为M
l
的多元复高斯分布，将所述水下多目标STAD的二元假设检验问题描述如下：式中H0和H1分别表示无目标和有目标假设。5.根据权利要求4所述的水下多目标检测方法，其特征在于，所述H1的假设，首先利用利用声纳参考单元样本矩阵Z＝[z1，...，z
k
]的联合对数似然函数求解Jensen不等式得到EM算法E步计算结果：式中(h
‑
1)表示EM算法第h<...

【专利技术属性】
技术研发人员：闫林杰，郝程鹏，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：