本发明属于水声水面的水下目标识别领域，特别涉及一种用于垂直阵的线谱目标深度属性稳健判别方法。
背景技术：
1、浅海环境中的声源深度属性判别是被动声呐探测领域的热点与难点之一。准确判断非合作声源位于水面或水下，对于保障水下环境安全具有重要的现实意义。
2、声源在海洋中运动时，其深度会受到波浪、海水不均匀性而产生起伏。声源深度起伏使得水面、水下声源辐射的线谱噪声幅值在接收点产生不同程度的起伏，其中，水面声源的线谱起伏强于水下声源。这一起伏特征差异可用于区分水面与水下声源。已有研究表明，线谱起伏的本质是声源激发的不同阶简正波在水面与水下的起伏。因此，学者们先后构建了模态闪烁指数(msi，modal scintillation index)、改进(归一化)的模态闪烁指数(mmsi，modified-msi)、融合的模态闪烁指数(fmsi，fused-msi)，从而利用水面、水下不同阶模态起伏差异来区分水面、水下的线谱目标。然而，以上方法的前提是从信号中分离各阶模态，这对计算量提出了很高要求，很多时候难以满足。
3、为了实现更加高效的声源深度属性判别，水面、水下线谱声源在接收点处的声压幅值被直接用于构建判别特征量。现有技术公开了一种用于水平拖曳阵的线谱目标深度属性判别方法([r.a.wagstaff 1997]the awsum filter:a 20-db gain fluctuation-basedprocessor)。该方法利用较少的数据量构建了归一化的判别特征量，能够实现目标深度属性判别。然而，当声源水平距离变化时，固定工作深度的被动声呐系统获取的水面、水下声压幅值起伏特征差异会减弱。这导致该方法的判别准确率降低。
4、申请号为2020102920511，名称为《基于融合模态闪烁指数的单水听器目标识别方法》的发明专利、申请号为2020106130377，名称为《基于模态闪烁指数匹配分析的目标深度辨识方法及系统》的发明专利，均利用了起伏线谱并从信号中分离模态，对目标作水面目标或水下目标的定性识别，但是计算量很大，前者判别所需的声源运动时间比较长，且后者用到了匹配处理的方法，使得环境改变时的稳定性变差。
5、综上所述，现有技术中起伏线谱目标的深度属性判别方法无法兼具较高的判别效率与较好的判别性能。因此，目前急需利用新的判别方法，能够实现稳健的目标深度属性判别。
技术实现思路
1、为了克服现有基于起伏线谱幅值的目标深度属性判别方法难以兼具判别效率与判别性能的不足，本发明提出一种用于垂直阵的浅海线谱目标深度属性稳健判别方法。该方法在浅海波导的深度方向增加采样点，利用垂直阵采样形成的模态正交性，对垂直阵接收声压幅值的内在耦合模态进行滤波，提取声源水平距离维稳健的线谱声压幅值起伏特征。融合垂直阵阵元数据得到垂直阵声压幅值。模态正交性使得垂直阵声压幅值消除了与声源距离、接收深度相关的简正波相干项对线谱幅值起伏特征的影响。本发明利用少量垂直阵声压幅值数据构建判别特征量声压幅值起伏指数，实现高效判别。同时，声源深度属性判别性能不随声源相对水平距离的改变而下降，具有稳健性。
2、本发明的技术方案为：用于垂直阵的线谱目标深度属性稳健判别方法，包括以下步骤：
3、步骤1：从垂直阵阵元接收的时域信号中提取线谱声压幅值；
4、步骤2：利用模态正交性滤除水平距离相关的简正波相干项，获得垂直阵声压幅值；
5、步骤3：计算与垂直阵声压幅值起伏程度相关的归一化深度属性判别特征量；
6、步骤4：根据波导环境信息预设判别门限值，比较判别特征量与判别门限值的大小。
7、进一步的，所述步骤1中，包括以下子步骤：
8、步骤1.1：在水深为d的浅海环境中，利用n元垂直阵接收目标辐射线谱信号，第n号阵元接收的线谱频域声压场表示为
9、
10、zn、zs分别为垂直阵第n号阵元接收深度与声源深度，r为声源与垂直阵的相对水平距离，与krm分别表示声源激发的第m阶模态的模态函数与水平波数，q代表了声压幅值相关项，目标远离垂直阵运动，运动深度的起伏量为δzs，m为声源激发m阶简正波，且n大于m；
11、步骤1.2：定义第n号阵元接收深度为zn垂直阵采集的t时间内第n组时域信号记为xn(t)。将t时间内的第n组时域信号划分为l帧时域子带，总共将垂直阵接收的时域信号划分为n×l帧时域子带xn(tl)，对每一帧时域信号进行傅里叶变换到频域；确定目标线谱频率，提取目标频点的n×l维声压矩阵，记为y：
12、y＝[p1,p2,,pl]
13、其中，pl表示第l帧内垂直阵全部阵元上的频域声压组成的列向量；
14、在不考虑声源水平距离的改变下，结合式(1)将垂直阵接收的第l帧频域线谱声压幅值用向量形式表示为
15、pl＝[p(r,z0,zs),p(r,z1,zs),,p(r,zn-1,zs)]t
16、＝atψ
17、其中，上标t表示矩阵转置，a表示垂直阵对应的模态矩阵，ψ表示声源位置矩阵，表达式分别如下：
18、
19、
20、进一步的，所述步骤2中，包括以下子步骤：
21、步骤2.1：计算第l帧中n个垂直阵阵元接收的频域声功率之和
22、
23、步骤2.2：结合步骤2.1，进一步得到垂直阵接收的第l帧垂直阵声压幅值：
24、
25、其中，l帧的垂直阵声压幅值组成的向量，记为
26、
27、其中，diag表示取对角线元素；
28、4、如权利要求1所述的用于垂直阵的线谱目标深度属性稳健判别方法，其特征在于，所述步骤3中，利用步骤2得到的l帧垂直阵接收声压幅值，计算判别特征量。命名判别特征量为声压幅值起伏指数(amplitude fluctuation index，afi)，具体写为
29、
30、其中,|pl|代表第l帧内的垂直阵声压幅值，分母为l帧垂直阵接收声压幅值的调和平均值。
31、进一步的，所述步骤4中，包括以下子步骤：
32、步骤4.1：在不同声源深度上，利用声学工具箱计算待判别线谱频率对应的式(13)结果，并绘制声压幅值起伏指数的深度分布曲线；
33、步骤4.2：确定区分水面、水下目标的临界深度，并依据声压幅值起伏指数曲线预设判别门限值afih；
34、步骤4.3：比较步骤3计算的声压幅值起伏指数afi与判别门限值afih，从而判别目标位于水面或水下，若afi＜afih，则目标为水下目标；否则，目标为水面目标。
35、发明效果
36、本发明的技术效果在于：本发明的基本原理和实施方案经过了计算机数值仿真的验证，其结果表明：本发明直接利用垂直阵接收的线谱声压幅值构建判别特征量，所需计算量极小。同时，本发明所提方法充分利用了垂直阵形成的模态正交性，对影响水面、水下线谱幅值起伏特征差异的声源水平距离项进行滤波，从而相比单一接收深度的方法具有更优的声源深度属性判别性能。本发明同时具备判别效率优势与判别性能优势，能够实现稳健的线谱目标深度属性判别。