一種基于壓縮感知的水下多亮點目標的檢測方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及主動聲吶信號處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于壓縮感知的水下多亮 點目標的檢測方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 眾所周知，主動聲吶首先發(fā)射探測信號，而后接收水中目標反射的回波來探測目 標并獲取目標的位置和運動參數(shù)等信息。目前的主動聲吶大多采用脈沖體制，發(fā)射寬帶信 號，采用匹配濾波技術(shù)獲取較高的處理增益。但是，水下目標尤其是水下潛器，外形構(gòu)造一 般比較復雜，目標回波包含外形回波、角反射波等，成分比較復雜。所以，這類目標可以看成 少數(shù)幾個強反射體和多個隨機散射體構(gòu)成的復合散射體，這些散射體都可以看成亮點結(jié) 構(gòu)，且與目標的姿態(tài)有關(guān)。當探測脈沖為大帶寬、長脈寬信號時，各亮點回波互相重疊產(chǎn)生 干涉，回波強度呈現(xiàn)無規(guī)則的結(jié)構(gòu)。水下目標回波信號進行正交解調(diào)、匹配濾波處理后，目 標回波的處理結(jié)果呈現(xiàn)"刺猬"結(jié)構(gòu)，如圖1所示，這種處理結(jié)果不利于目標的判決和參數(shù)估 計，并可能誤判為多個目標，產(chǎn)生虛警。
[0003] 壓縮感知理論是最近幾年信號處理領(lǐng)域產(chǎn)生的一種新的信號處理理論，其思想是 利用信號的稀疏性對信號進行壓縮測量，然后利用相應(yīng)的重構(gòu)算法對信號進行重建。壓縮 感知可以通過少量的采樣值對信號重建，突破了傳統(tǒng)的香農(nóng)采樣定理的限制，大大降低了 對高分辨率信號的采集、處理的難度，主要用于圖像壓縮、稀疏信道的估計。匹配追蹤(MP) 算法是一種基于迭代貪婪追蹤的稀疏重建算法，基本思想是每一次迭代過程中，從過完備 原子庫里選擇與信號最匹配的原子構(gòu)建稀疏逼近，并求出信號表示殘差，然后繼續(xù)選擇與 信號殘差最匹配原子，經(jīng)過一定次數(shù)迭代，信號可以由一些原子線性表示。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004] 水下目標的多亮點結(jié)構(gòu)中，強反射體具有稀疏性，可以使用3-6個亮點表示水下目 標的主要反射特性。本發(fā)明利用壓縮傳感技術(shù)實現(xiàn)水下目標亮點分布的估計，利用目標的 亮點分布特性，對匹配濾波器的系數(shù)進行修正，用修正后的匹配濾波器對目標回波進行處 理，提尚水下多殼點目標的檢測性能。
[0005] 為達到上述目的，本發(fā)明的技術(shù)方案是這樣實現(xiàn)的：
[0006] -種基于壓縮感知的水下多亮點目標的檢測方法，包括以下步驟：
[0007] (1)利用發(fā)射基帶信號構(gòu)成過完備原子庫，則目標回波基帶信號表示為過完備原 子庫與目標亮點結(jié)構(gòu)的乘積再加上加性高斯白噪聲；
[0008] (2)使用壓縮感知技術(shù)的匹配追蹤算法，得到完善的目標亮點結(jié)構(gòu)并估計得到稀 疏的目標殼點結(jié)構(gòu)；
[0009] (3)利用估計得到的目標亮點結(jié)構(gòu)去修正匹配濾波器的系數(shù)；
[0010] (4)用修正后的匹配濾波器的系數(shù)對原始的目標回波基帶信號進行匹配濾波處 理。
[0011] 優(yōu)選的，步驟(1)所述過完備原子庫為矩陣，所述矩陣的每個列向量是經(jīng)過某個延 時的發(fā)射基帶信號。
[0012] 優(yōu)選的，步驟(2)所述使用壓縮感知技術(shù)的匹配追蹤算法得到完善的目標亮點結(jié) 構(gòu)的步驟為：
[0013] (201)所述過完備原子庫中的每一列分別與目標回波基帶信號求內(nèi)積，找到最大 值，以及對應(yīng)的列向量所在的列數(shù)，所述最大值和所述列數(shù)分別與目標亮點結(jié)構(gòu)的幅度和 延時有關(guān)；
[0014] (202)利用所述最大值和所述列數(shù)得到目標亮點結(jié)構(gòu)的一個亮點；
[0015] (203)對目標回波基帶信號進行更新，從目標回波基帶信號中減去已知亮點形成 的回波信號，得到目標回波基帶信號的殘差信號；
[0016] (204)對目標回波基帶信號的殘差信號繼續(xù)步驟(201)-(203)的處理過程，得到完 整的目標亮點結(jié)構(gòu)。
[0017]進一步的，步驟(2)所述估計得到稀疏的目標殼點結(jié)構(gòu)的方法為:從完整的目標殼 點結(jié)構(gòu)中選擇3-6個強亮點，作為目標亮點結(jié)構(gòu)。
[0018]優(yōu)選的，所述目標回波基帶信號的得到方法為：主動聲吶的接收陣列接收的目標 回波經(jīng)過信號調(diào)理和模數(shù)轉(zhuǎn)換，得到的數(shù)字信號進行常規(guī)的波束形成、正交解調(diào)、降采樣， 得到目標回波基帶信號。
[0019] 相對于現(xiàn)有技術(shù)，本發(fā)明的優(yōu)點在于：
[0020] 本發(fā)明的創(chuàng)新點在于利用目標亮點的稀疏特性，將壓縮感知技術(shù)中的匹配追蹤算 法用于目標亮點結(jié)構(gòu)的估計，用估計得到的亮點結(jié)構(gòu)修正匹配濾波器系數(shù)，對目標回波進 行匹配濾波處理。這種方法提高了對水下多亮點結(jié)構(gòu)目標檢測的處理增益，減少了目標虛 警數(shù)量。
【附圖說明】
[0021] 圖1為多亮點目標回波的常規(guī)匹配濾波處理結(jié)果；
[0022] 圖2為本發(fā)明水下多亮點目標檢測的技術(shù)方案框圖；
[0023]圖3為本發(fā)明水下多亮點目標檢測的【具體實施方式】流程圖；
[0024]圖4為本發(fā)明匹配追蹤算法估計的亮點結(jié)構(gòu)；
[0025]圖5為本發(fā)明修正后的匹配濾波器的處理結(jié)果。
【具體實施方式】
[0026] 需要說明的是，在不沖突的情況下，本發(fā)明中的實施例及實施例中的特征可以相 互組合。
[0027] 下面結(jié)合附圖對本發(fā)明作進一步的詳細說明。
[0028] 本發(fā)明提出一種基于壓縮感知的水下多亮點目標的檢測方法，下面對本發(fā)明的具 體實施方式進行詳細描述。
[0029] 發(fā)射信號的基帶波形用S(n)(0<ndl)表示，亮點的分布情況用h(n)(0<n<L- l)表示。對接收到的目標回波進行正交解調(diào)，得到基帶信號R(n)(0<r^M-l，M=N+L-l)。 [0030 ] 2.R(n)中包含了多個稀疏分布的強亮點回波的疊加，可以表示為
[0032]其中，u(n)為加性高斯白噪聲。上式寫成矩陣形式為
[0034] 可以簡寫為
[0035] R = Ch+u (3)
[0036] 3.根據(jù)公式(3)求解h，可以利用壓縮感知理論中的匹配追中算法(MP算法），求解 步驟如下：
[0037] (1)令？ = 1，〇 = 1?，(31表示矩陣(：的第1個列向量，€『為(31的共輒轉(zhuǎn)置矩陣，將矩陣〇 備份為Cb。
[0038] (2)求解矩陣C的列向量與rP的內(nèi)積，即b =cfrp，〇 得到內(nèi)積向量 b的最大值8[)及取得最大值時矩陣C的列向量標號IP。
[0040] (3)得到表示亮點結(jié)構(gòu)的向量h的第p個值/<//;>，Ip表示該值在向量中的位置。
[0042] (4)令p = p+l，更新殘差向量& ，同時令矩陣(》P列為0,即 c, = 0 !·ρ a
[0043] (5)重復(2)(3)(4),直至得到完整的向量h，即目標的亮點分布。
[0044] (6)向量h是稀疏的，保留3-6個最大值，其余值可以置零，得到ft。
[0045] 4.利用過完備原子庫和亮點結(jié)構(gòu)修正匹配濾波器的系數(shù)。
[0047] 5.利用修正的匹配濾波器的副本信號RP對接收基帶信號R進行匹配濾波處理，以 及后續(xù)的信號處理算法。
[0048]本發(fā)明的【具體實施方式】可由圖2、圖3進行描述。
[0049] 本發(fā)明在水下多亮點目標的檢測過程中，可以將"刺猬"形狀的匹配濾波器輸出改 進為簡潔的單峰輸出，從而提高了信號處理增益，降低了虛警數(shù)量，有效地提高了聲吶的探 測性能。圖1、圖4和圖5直觀地顯示了本發(fā)明的效果：水下多亮點目標回波直接經(jīng)過匹配濾 波處理，顯示為圖1所示的"刺猜"形狀;通過本發(fā)明可以估計出目標的亮點結(jié)構(gòu)，圖4中三幅 圖分別表示了亮點結(jié)構(gòu)的實部、虛部和模的分布;使用估計所得的亮點結(jié)構(gòu)對匹配濾波系 數(shù)進行修正，用修正后的匹配濾波器檢測多亮點目標回波，效果如圖5所示，雜亂的峰值形 成為簡潔的單峰，提高了處理增益，降低虛假目標數(shù)量，便于目標的判決。
[0050] 以上所述僅為本發(fā)明的較佳實施例而已，并不用以限制本發(fā)明，凡在本發(fā)明的精 神和原則之內(nèi)，所作的任何修改、等同替換、改進等，均應(yīng)包含在本發(fā)明的保護范圍之內(nèi)。
【主權(quán)項】
1. 一種基于壓縮感知的水下多亮點目標的檢測方法，其特征在于，包括以下步驟： (1) 利用發(fā)射基帶信號構(gòu)成過完備原子庫，則目標回波基帶信號表示為過完備原子庫 與目標亮點結(jié)構(gòu)的乘積再加上加性高斯白噪聲； (2) 使用壓縮感知技術(shù)的匹配追蹤算法，得到完善的目標亮點結(jié)構(gòu)并估計得到稀疏的 目標殼點結(jié)構(gòu)； (3) 利用估計得到的目標亮點結(jié)構(gòu)去修正匹配濾波器的系數(shù)； (4) 用修正后的匹配濾波器的系數(shù)對原始的目標回波基帶信號進行匹配濾波處理。2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于壓縮感知的水下多亮點目標的檢測方法，其特征在 于，步驟(1)所述過完備原子庫為矩陣，所述矩陣的每個列向量是經(jīng)過某個延時的發(fā)射基帶 信號。3. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于壓縮感知的水下多亮點目標的檢測方法，其特征在 于，步驟(2)所述使用壓縮感知技術(shù)的匹配追蹤算法得到完善的目標亮點結(jié)構(gòu)的步驟為： (201) 所述過完備原子庫中的每一列分別與目標回波基帶信號求內(nèi)積，找到最大值，以 及對應(yīng)的列向量所在的列數(shù)，所述最大值和所述列數(shù)分別與目標亮點結(jié)構(gòu)的幅度和延時有 關(guān)； (202) 利用所述最大值和所述列數(shù)得到目標亮點結(jié)構(gòu)的一個亮點； (203) 對目標回波基帶信號進行更新，從目標回波基帶信號中減去已知亮點形成的回 波信號，得到目標回波基帶信號的殘差信號； (204) 對目標回波基帶信號的殘差信號繼續(xù)步驟(201)-(203)的處理過程，得到完整的 目標亮點結(jié)構(gòu)。4. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于壓縮感知的水下多亮點目標的檢測方法，其特征在 于，步驟(2)所述估計得到稀疏的目標亮點結(jié)構(gòu)的方法為:從完整的目標亮點結(jié)構(gòu)中選擇3-6個強殼點，作為目標殼點結(jié)構(gòu)。5. 根據(jù)權(quán)利要求1-4任一項所述的一種基于壓縮感知的水下多亮點目標的檢測方法， 其特征在于，所述目標回波基帶信號的得到方法為:主動聲吶的接收陣列接收的目標回波 經(jīng)過信號調(diào)理和模數(shù)轉(zhuǎn)換，得到的數(shù)字信號進行常規(guī)的波束形成、正交解調(diào)、降采樣，得到 目標回波基帶信號。
【專利摘要】本發(fā)明公開一種基于壓縮感知的水下多亮點目標的檢測方法，包括：(1)發(fā)射基帶信號可以構(gòu)成過完備原子庫，接收信號表示為過完備原子庫與亮點結(jié)構(gòu)的乘積；(2)使用壓縮感知技術(shù)的匹配追蹤算法，估計目標的亮點結(jié)構(gòu)；(3)利用估計所得的目標亮點結(jié)構(gòu)去修正匹配濾波器的系數(shù)；(4)用修正后的匹配濾波器的系數(shù)對目標回波進行匹配濾波處理。本發(fā)明在水下多亮點目標的檢測過程中，可以將“刺猬”形狀的匹配濾波器輸出改進為簡潔的單峰輸出，從而提高了信號處理增益，降低了虛警數(shù)量，有效地提高了聲吶的探測性能。
【IPC分類】G01S7/539
【公開號】CN105548994
【申請?zhí)枴緾N201510900596
【發(fā)明人】劉大利, 趙旭琛, 白生煒, 曹純重, 王正凱, 韓智銳, 陳杰鴻, 李文文
【申請人】天津工業(yè)大學, 中國科學院聲學研究所
【公開日】2016年5月4日
【申請日】2015年12月8日