一种基于压缩感知的水下多亮点目标的检测方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及主动声呐信号处理技术领域，尤其涉及一种基于压缩感知的水下多亮 点目标的检测方法。
【背景技术】
[0002] 众所周知，主动声呐首先发射探测信号，而后接收水中目标反射的回波来探测目 标并获取目标的位置和运动参数等信息。目前的主动声呐大多采用脉冲体制，发射宽带信 号，采用匹配滤波技术获取较高的处理增益。但是，水下目标尤其是水下潜器，外形构造一 般比较复杂，目标回波包含外形回波、角反射波等，成分比较复杂。所以，这类目标可以看成 少数几个强反射体和多个随机散射体构成的复合散射体，这些散射体都可以看成亮点结 构，且与目标的姿态有关。当探测脉冲为大带宽、长脉宽信号时，各亮点回波互相重叠产生 干涉，回波强度呈现无规则的结构。水下目标回波信号进行正交解调、匹配滤波处理后，目 标回波的处理结果呈现"刺猬"结构，如图1所示，这种处理结果不利于目标的判决和参数估 计，并可能误判为多个目标，产生虚警。
[0003] 压缩感知理论是最近几年信号处理领域产生的一种新的信号处理理论，其思想是 利用信号的稀疏性对信号进行压缩测量，然后利用相应的重构算法对信号进行重建。压缩 感知可以通过少量的采样值对信号重建，突破了传统的香农采样定理的限制，大大降低了 对高分辨率信号的采集、处理的难度，主要用于图像压缩、稀疏信道的估计。匹配追踪(MP) 算法是一种基于迭代贪婪追踪的稀疏重建算法，基本思想是每一次迭代过程中，从过完备 原子库里选择与信号最匹配的原子构建稀疏逼近，并求出信号表示残差，然后继续选择与 信号残差最匹配原子，经过一定次数迭代，信号可以由一些原子线性表示。
【发明内容】
[0004] 水下目标的多亮点结构中，强反射体具有稀疏性，可以使用3-6个亮点表示水下目 标的主要反射特性。本发明利用压缩传感技术实现水下目标亮点分布的估计，利用目标的 亮点分布特性，对匹配滤波器的系数进行修正，用修正后的匹配滤波器对目标回波进行处 理，提尚水下多壳点目标的检测性能。
[0005] 为达到上述目的，本发明的技术方案是这样实现的：
[0006] -种基于压缩感知的水下多亮点目标的检测方法，包括以下步骤：
[0007] (1)利用发射基带信号构成过完备原子库，则目标回波基带信号表示为过完备原 子库与目标亮点结构的乘积再加上加性高斯白噪声；
[0008] (2)使用压缩感知技术的匹配追踪算法，得到完善的目标亮点结构并估计得到稀 疏的目标壳点结构；
[0009] (3)利用估计得到的目标亮点结构去修正匹配滤波器的系数；
[0010] (4)用修正后的匹配滤波器的系数对原始的目标回波基带信号进行匹配滤波处 理。
[0011] 优选的，步骤(1)所述过完备原子库为矩阵，所述矩阵的每个列向量是经过某个延 时的发射基带信号。
[0012] 优选的，步骤(2)所述使用压缩感知技术的匹配追踪算法得到完善的目标亮点结 构的步骤为：
[0013] (201)所述过完备原子库中的每一列分别与目标回波基带信号求内积，找到最大 值，以及对应的列向量所在的列数，所述最大值和所述列数分别与目标亮点结构的幅度和 延时有关；
[0014] (202)利用所述最大值和所述列数得到目标亮点结构的一个亮点；
[0015] (203)对目标回波基带信号进行更新，从目标回波基带信号中减去已知亮点形成 的回波信号，得到目标回波基带信号的残差信号；
[0016] (204)对目标回波基带信号的残差信号继续步骤(201)-(203)的处理过程，得到完 整的目标亮点结构。
[0017]进一步的，步骤(2)所述估计得到稀疏的目标壳点结构的方法为:从完整的目标壳 点结构中选择3-6个强亮点，作为目标亮点结构。
[0018]优选的，所述目标回波基带信号的得到方法为：主动声呐的接收阵列接收的目标 回波经过信号调理和模数转换，得到的数字信号进行常规的波束形成、正交解调、降采样， 得到目标回波基带信号。
[0019] 相对于现有技术，本发明的优点在于：
[0020] 本发明的创新点在于利用目标亮点的稀疏特性，将压缩感知技术中的匹配追踪算 法用于目标亮点结构的估计，用估计得到的亮点结构修正匹配滤波器系数，对目标回波进 行匹配滤波处理。这种方法提高了对水下多亮点结构目标检测的处理增益，减少了目标虚 警数量。
【附图说明】
[0021] 图1为多亮点目标回波的常规匹配滤波处理结果；
[0022] 图2为本发明水下多亮点目标检测的技术方案框图；
[0023]图3为本发明水下多亮点目标检测的【具体实施方式】流程图；
[0024]图4为本发明匹配追踪算法估计的亮点结构；
[0025]图5为本发明修正后的匹配滤波器的处理结果。
【具体实施方式】
[0026] 需要说明的是，在不冲突的情况下，本发明中的实施例及实施例中的特征可以相 互组合。
[0027] 下面结合附图对本发明作进一步的详细说明。
[0028] 本发明提出一种基于压缩感知的水下多亮点目标的检测方法，下面对本发明的具 体实施方式进行详细描述。
[0029] 发射信号的基带波形用S(n)(0<ndl)表示，亮点的分布情况用h(n)(0<n<L- l)表示。对接收到的目标回波进行正交解调，得到基带信号R(n)(0<r^M-l，M=N+L-l)。 [0030 ] 2.R(n)中包含了多个稀疏分布的强亮点回波的叠加，可以表示为
[0032]其中，u(n)为加性高斯白噪声。上式写成矩阵形式为
[0034] 可以简写为
[0035] R = Ch+u (3)
[0036] 3.根据公式(3)求解h，可以利用压缩感知理论中的匹配追中算法(MP算法），求解 步骤如下：
[0037] (1)令？ = 1，〇 = 1?，(31表示矩阵(：的第1个列向量，€『为(31的共辄转置矩阵，将矩阵〇 备份为Cb。
[0038] (2)求解矩阵C的列向量与rP的内积，即b =cfrp，〇 得到内积向量 b的最大值8[)及取得最大值时矩阵C的列向量标号IP。
[0040] (3)得到表示亮点结构的向量h的第p个值/<//;>，Ip表示该值在向量中的位置。
[0042] (4)令p = p+l，更新残差向量& ，同时令矩阵(》P列为0,即 c, = 0 !·ρ a
[0043] (5)重复(2)(3)(4),直至得到完整的向量h，即目标的亮点分布。
[0044] (6)向量h是稀疏的，保留3-6个最大值，其余值可以置零，得到ft。
[0045] 4.利用过完备原子库和亮点结构修正匹配滤波器的系数。
[0047] 5.利用修正的匹配滤波器的副本信号RP对接收基带信号R进行匹配滤波处理，以 及后续的信号处理算法。
[0048]本发明的【具体实施方式】可由图2、图3进行描述。
[0049] 本发明在水下多亮点目标的检测过程中，可以将"刺猬"形状的匹配滤波器输出改 进为简洁的单峰输出，从而提高了信号处理增益，降低了虚警数量，有效地提高了声呐的探 测性能。图1、图4和图5直观地显示了本发明的效果：水下多亮点目标回波直接经过匹配滤 波处理，显示为图1所示的"刺猜"形状;通过本发明可以估计出目标的亮点结构，图4中三幅 图分别表示了亮点结构的实部、虚部和模的分布;使用估计所得的亮点结构对匹配滤波系 数进行修正，用修正后的匹配滤波器检测多亮点目标回波，效果如图5所示，杂乱的峰值形 成为简洁的单峰，提高了处理增益，降低虚假目标数量，便于目标的判决。
[0050] 以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精 神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
【主权项】
1. 一种基于压缩感知的水下多亮点目标的检测方法，其特征在于，包括以下步骤： (1) 利用发射基带信号构成过完备原子库，则目标回波基带信号表示为过完备原子库 与目标亮点结构的乘积再加上加性高斯白噪声； (2) 使用压缩感知技术的匹配追踪算法，得到完善的目标亮点结构并估计得到稀疏的 目标壳点结构； (3) 利用估计得到的目标亮点结构去修正匹配滤波器的系数； (4) 用修正后的匹配滤波器的系数对原始的目标回波基带信号进行匹配滤波处理。2. 根据权利要求1所述的一种基于压缩感知的水下多亮点目标的检测方法，其特征在 于，步骤(1)所述过完备原子库为矩阵，所述矩阵的每个列向量是经过某个延时的发射基带 信号。3. 根据权利要求1所述的一种基于压缩感知的水下多亮点目标的检测方法，其特征在 于，步骤(2)所述使用压缩感知技术的匹配追踪算法得到完善的目标亮点结构的步骤为： (201) 所述过完备原子库中的每一列分别与目标回波基带信号求内积，找到最大值，以 及对应的列向量所在的列数，所述最大值和所述列数分别与目标亮点结构的幅度和延时有 关； (202) 利用所述最大值和所述列数得到目标亮点结构的一个亮点； (203) 对目标回波基带信号进行更新，从目标回波基带信号中减去已知亮点形成的回 波信号，得到目标回波基带信号的残差信号； (204) 对目标回波基带信号的残差信号继续步骤(201)-(203)的处理过程，得到完整的 目标亮点结构。4. 根据权利要求1所述的一种基于压缩感知的水下多亮点目标的检测方法，其特征在 于，步骤(2)所述估计得到稀疏的目标亮点结构的方法为:从完整的目标亮点结构中选择3-6个强壳点，作为目标壳点结构。5. 根据权利要求1-4任一项所述的一种基于压缩感知的水下多亮点目标的检测方法， 其特征在于，所述目标回波基带信号的得到方法为:主动声呐的接收阵列接收的目标回波 经过信号调理和模数转换，得到的数字信号进行常规的波束形成、正交解调、降采样，得到 目标回波基带信号。
【专利摘要】本发明公开一种基于压缩感知的水下多亮点目标的检测方法，包括：(1)发射基带信号可以构成过完备原子库，接收信号表示为过完备原子库与亮点结构的乘积；(2)使用压缩感知技术的匹配追踪算法，估计目标的亮点结构；(3)利用估计所得的目标亮点结构去修正匹配滤波器的系数；(4)用修正后的匹配滤波器的系数对目标回波进行匹配滤波处理。本发明在水下多亮点目标的检测过程中，可以将“刺猬”形状的匹配滤波器输出改进为简洁的单峰输出，从而提高了信号处理增益，降低了虚警数量，有效地提高了声呐的探测性能。
【IPC分类】G01S7/539
【公开号】CN105548994
【申请号】CN201510900596
【发明人】刘大利, 赵旭琛, 白生炜, 曹纯重, 王正凯, 韩智锐, 陈杰鸿, 李文文
【申请人】天津工业大学, 中国科学院声学研究所
【公开日】2016年5月4日
【申请日】2015年12月8日