基于功率谱估计的目标检测方法

基于功率谱估计的目标检测方法

检测目标信号的关键是提取信号的特征。能否提取目标的本质特征直接关系到目标信号识别的成败。事实上，目标信号总是被各种无序干扰和干扰。目标信号的振幅或功率值小于无序波或干扰信号，需要有效的数据处理方法。许多科学家已经提出了提取信号特征的各种方法。例如，使用高阶谱法确定两艘船的目标。时频分析方法确定了发动机的气量。利用波场合平衡法提取了水中目标辐射噪声的线谱和调幅谱。利用小波分解和分离，提取水下目标辐射噪声的线性谱和调整谱。小波分解和减速带识别方法的目的是识别的。这里有船旗噪声噪声信号中包络谱特征的提取，以及动态神经元网络分类器来识别船旗噪声。在本文中，我们提出了提取二次船上噪声和所谓的浮动阈值的方法，并对实验船模型的水压站信号进行了检测和验证，并在不同情况下研究了目标信号的提取和检测方法的影响。1船模水压场低频信号特征的检测在高海况下,由于海浪波动而引起海底水压场幅值变化比舰船运动而产生的水压场幅值变化大几倍甚至几十倍,因此,利用水压场幅值的变化是根本无法检测到目标信号的,再加上舰船水压场与这些环境干扰产生的压力场频谱相近,给水压引信检测舰船信号带来了困难.文献利用小波分解提取舰船水压场低频信号特征对目标进行检测,通过仿真计算,验证了该方法的有效性.文中利用功率谱估计提取实验船模水压场低频信号特征,并提出浮动阈值方法对目标进行滑动检测,检测按如下步骤进行.1功率谱值的计算设第i时刻前记录的水压力数据信号为x1,x2,…,xN,则其加窗功率谱估计为Pˆk=1π(12γˆ0+∑l=1mNγˆlwN(l)coslkπmN)k=0,1,⋯,mN(1)Ρ^k=1π(12γ^0+∑l=1mΝγ^lwΝ(l)coslkπmΝ)k=0,1,⋯,mΝ(1)式中:γˆk=1N∑l=1N−kxlxl+kk=0,1,⋯,N−1(2)wN(k)=K(kmN)k=0,1,2,⋯(3)γ^k=1Ν∑l=1Ν-kxlxl+kk=0,1,⋯,Ν-1(2)wΝ(k)=Κ(kmΝ)k=0,1,2,⋯(3)而K(t)为谱窗的核函数,mN为滞后值.实际计算中,在频率范围[0,π]上共计算了65个点处的功率谱值,记为PˆΡ^1,PˆΡ^2,…,Pˆ65.Ρ^65.2信号特征计算根据背景信号及目标信号的功率谱分析,将低频信号的能量作为信号特征.实际计算中,取特征量为T=∑k=14Pˆk(4)Τ=∑k=14Ρ^k(4)3特征量阈值阈值从初始时刻开始,按照一定间隔,滑动地对信号进行功率谱估计,并提取特征量.设第i时刻特征量值为Ti,假设特征量序列T1,T2,…,Tn,…是独立正态序列,由于P{Ti≥ETi+3DTi−−−−√}=0.0013(5)Ρ{Τi≥EΤi+3DΤi}=0.0013(5)即正态随机变量超过其均值与三倍均方差之和的概率为0.0013,因此,取第i时刻特征量阈值为ui=1d∑j=1dTi−j+3[1d−1∑j=1d(Ti−j−1d∑j=1dTi−j)2]12i=d+1,d+2,⋯(6)ui=1d∑j=1dΤi-j+3[1d-1∑j=1d(Τi-j-1d∑j=1dΤi-j)2]12i=d+1,d+2,⋯(6)式中:d为某预定值.如果Ti>ui,则判定第i时刻检测到目标.这里的特征量阈值是根据检测前一段时间内信号特征值来确定的,因此也称为浮动阈值方法.由于海浪所产生的水压场在短时间内可视为平稳随机过程,海浪水压场的统计特性不会在短时间内发生突变,因此“浮动阈值”方法能在较长时间内对不同浪级海况下起到自动调节的作用,对水压场信号是适用的.2船沉浮目标水处理厂信号检测计算2.1船模水压场压力传感器实验是在武汉理工大学船池进行的,船池长132m,宽10.8m,水深0～2m,可调.水面船模主尺度为:设计水线长2.4m,型宽0.475m,设计吃水0.125m,设计排水量65.5kg,棱形系数Cp0.629,水线面系数0.731.3个水压场压力传感器分别放置在船模航道的正下方(记为传感器A)、距离船模航道0.25倍船模水线长(记为传感器B)、距离船模航道0.5倍船模水线长(记为传感器C)的水底处(下文中,分别记为y=0,y=0.25L,y=0.5L.式中:L为船模水线长),用于记录水压力变化.2.2船模水压力信号检测设水面船模航行速度为1.2m/s,水深为0.3倍船模水线长.在无波浪情况下,传感器A,B,C记录的船模水压力信号曲线见图1(量纲一因次化).从图1可见,在无波浪情况下,船模航道正下方的传感器A记录的水压力信号最强,距离船模航道0.25倍船模水线长的传感器B记录的水压力信号稍弱,距离船模航道0.5倍船模水线长的传感器C记录的水压力信号最弱.图2、图3、图4中的图a)分别给出了在有波浪情况下,传感器A,B,C记录的水压力信号曲线.由图中可见,传感器B记录的水压力信号与传感器A记录的水压力信号强弱相当,而传感器C记录的水压力信号中,几乎无法辨别出船模信号是否存在.图2、图3、图4中的图b)分别给出了对传感器A,B,C记录的水压力信号进行滑动检测的效果.由图中可见,对3个传感器记录的水压力信号均比较准确地检测到了船模的信号.尤其是在对传感器C记录的水压力信号的检测中,尽管从幅值上看无法辨认出船模的信号,但用文中检测方法,仍能比较准确地检测到了船模的信号(图中实线为滑动检测信号的特征量值,虚线为滑动检测信号的特征阈值).在船模不同航速、不同水深等情况下,对船模水压力信号进行了检测,结果显示文中提出的检测方法是比较有效的.3特征提取和目标检测的有效性检验1)文中提出的水中目标信号检测方法是有效的.用功率谱特征提取方法,对实验船模水压场信号进行检测验证,讨论各种不同情况下,目标信号的特征提取及目标检测方法的效果.从效果上看,对水面船模水压力信号的特征提取和目标检测还是比较有效的.对航速较慢的水面船模水压力信号的特征提取和目标检测,比对航速较快的水面船模水压力信号的特征提取和目标检测来得有效.2