低頻主動聲納波形融合與背景歸一化.pdf

1、低頻主動聲納在淺海工作時，混響對其目標(biāo)檢測性能的影響很大，混響的主要成分為海底反向散射。本文對波形設(shè)計和波形融合、背景歸一化以及混響與目標(biāo)回波的分離等技術(shù)進(jìn)行研究，以提高主動聲納在淺海環(huán)境下的檢測能力。 首先，從波形設(shè)計的角度出發(fā)，分析CW、LFM、PTFM信號的距離和速度分辨率以及它們的抗混響能力。分辨率和模糊度函數(shù)有直接的聯(lián)系，通過不同信號的模糊度函數(shù)分析得到如下結(jié)論：CW信號具有較好的速度分辨能力，而等脈寬的LFM信號具有

2、較好的距離分辨力，PTFM信號同時具有較好的距離分辨力和較好的速度分辨能力。在混響限制的條件下，改善信混比的有效措施是進(jìn)行信號波形設(shè)計，通過信號混響一多卜勒分布模型分析，對于高速運動目標(biāo)，采用CW信號原則上可完全抑制混響：對于靜止或低速的目標(biāo)，采用寬帶信號可以有效降低混響的譜級，從而提高檢測能力。 不同形式的信號各有優(yōu)缺點，然而由于聲納的工作環(huán)境不可預(yù)測，事先對要檢測目標(biāo)的運動情況也并不了解，因而也無從選擇合適的發(fā)射信號。如果組

3、合發(fā)射幾種信號，并采用波形融合檢測的方法，充分利用它們各自不同的特點，可以提高檢測性能。通過理論和實驗數(shù)據(jù)的分析證明組合信號可以抗頻率選擇性衰落，并且CW和LFM在檢測性能上的互補性還可以較好的實現(xiàn)對目標(biāo)的檢測。對于組合信號的檢測使用融合方法，具有較好的效果。 另一重要內(nèi)容為后置的歸一化處理，其主要目的是為保證恒虛警檢測。通過對背景歸一化的原理及其瞬態(tài)性能和穩(wěn)態(tài)性能的分析，得到合理選擇背景估計時所利用的樣本數(shù)可以減少檢測損失。本

4、文采用時間和波束的二維歸一化方法，對均值、中值、加權(quán)等不同的歸一化算法及所選的參數(shù)進(jìn)行了比較。通過仿真數(shù)據(jù)及實際海試數(shù)據(jù)的分析，歸一化處理可有效地降低數(shù)據(jù)動態(tài)范圍，顯示畫面背景均勻，目標(biāo)回波清晰，提高了檢測性能，降低了虛警概率。 通過歸一化處理，混響干擾被平滑，弱信號目標(biāo)顯示清晰。本文受背景歸一化處理思路的啟發(fā)，用特征識別的方法來加強(qiáng)回波信號的顯示效果。對混響、噪聲和目標(biāo)回波的不同分布特征分析，可以發(fā)現(xiàn)，雖然主動聲納發(fā)射的信號形

5、式各異，但經(jīng)過匹配濾波等信號處理后其混響、噪聲和目標(biāo)回波都保存了明顯的特征，混響幅值大、所占的距離點和方位點數(shù)多，分布廣；噪聲背景幅值較小、所占的距離點和方位點數(shù)多，分布廣；目標(biāo)回波距離尺度和方位尺度都較小?；谶@些特征，通過選擇兩個大小合適的同心兩維滑動窗，小窗大小與目標(biāo)回波尺度相當(dāng)，大窗大小與大尺度混響尺度相似，利用小窗的均值和大窗中(不包括小窗)的均值比值大小的不同來區(qū)分混響、目標(biāo)回波和噪聲背景，最后用不同的顏色進(jìn)行綜合顯示。本文