一种基于频数直方图的舰船体积目标识别方法

肖大为 何光进

(海军工程大学兵器工程系1) 武汉 430033) (海军驻广州750厂军事代表室2) 广州 510000)

一种基于频数直方图的舰船体积目标识别方法

肖大为1)何光进2)

(海军工程大学兵器工程系1)武汉 430033) (海军驻广州750厂军事代表室2)广州 510000)

随着水声对抗技术的发展，声诱饵通过播放典型舰船的辐射噪声录音来模拟舰船信号,其时域和频域特征与真实舰船已十分逼近，水下声探测系统根据信号的时域和频域特征已较难识别目标.针对这一问题，分析了舰船辐射噪声源的空间特性和声诱饵的点源特性，建立了舰船辐射噪声源的多亮点模型，利用舰船以不同横距通过声探测系统上方时的空间尺度差异，提出了一种基于频数直方图的舰船体积目标识别方法，在不同正横和信噪比下对算法的目标识别能力进行了仿真分析.结果表明,当目标信号较强时，在较远距离上也可以得到较好的识别效果.

目标识别；频数直方图；方位估计

0 引 言

水下声探测系统一般将舰船等目标当作点声源来近似处理，通过对目标噪声的时域或频域特征进行分析，提取出反映目标特征的物理量，从而判别目标属性.随着水声对抗技术的发展，声诱饵通过播放典型舰船的辐射噪声录音来模拟舰船信号,其时域和频域特征与真实舰船已十分逼近，水下声探测系统根据信号的时域和频域特征已较难识别目标，这些变化对水下声探测系统的目标识别能力提出了新的挑战，使我们不得不考虑提取目标的其他特征完成对目标的识别.

前苏联根据大量实船通过实验数据，提出了舰船辐射噪声通过特性在舰船几个特别部位出现极大值的结论[1].国内的一些学者也指出[2-8]，当目标距离与目标尺度可比拟时，舰船辐射噪声源具有分布式特性，不同噪声源具有不同的距离和方位，沿舰船艏艉方向分布有三个明显的声辐射亮点，分别为辅机部位(船体中部)、主机部位(船体中后部)和螺旋桨部位，从而明显地形成多源辐射噪声.在此基础上，本文研究了一种基于频数直方图的水下体积目标识别方法.

1 识别方法

假设目标舰船以正横距离X通过水下声探测系统上方，水下声探测系统与目标的相对位置见图1.

L-船长；H-水下声探测系统布放深度；θ-舰船的声辐射亮点在水平方向的扩展角图1 水下声探测系统与目标舰船的相对位置

令R为水下声探测系统的识别半径，从目标舰船的半船长进入水下声探测系统识别半径开始至离开，见图2.θ的变化范围为

(1)

图2 目标舰船进入水下声探测系统动作半径

假设仅存在一个目标(舰船或声诱饵，另一目标可通过空域滤波消除)，提取反映目标不同部位的特征线谱，在一定的信噪比条件下，可以得到目标不同部位声辐射源相对于探测系统的方位角，根据方位角水平扩展的离散程度可以估计目标的尺度.图3为理想条件下舰船体积声源和声诱饵点声源的方位估计结果，其中体积声源用三个不同中心频率的窄带点声源模拟.

图3 理想情况下声源的方位估计结果

实际由于环境噪声的影响，对目标各部位特征频率分量的DOA估计结果并没有图3那么理想，图3中代表舰船声辐射亮点的三个峰值并不能严格分开.当考虑实际情况时，更趋向于图4所示的结果(三个点声源所形成的水平扩展角为20°).

图4 考虑噪声时声源的方位估计结果

由图4可知，对于体积目标，其方位-频数曲线在目标方向上更加平坦，而对于点目标，其峰值则较为尖锐.

对图4以频数ξ为界分成上、下两个部分，见图5.

A、B-目标可能方位的下界和上界图5 方位-频数曲线划分示意图

图5中假设上、下两部分的面积分别为S1和S2，再设定一阈值α，利用以下的准则判断目标属性：

(2)

设当目标分别为点和体积时得到的统计均值分别为m1和m2，则阈值α为

α=(m1+m2)/2

(3)

2 仿真研究

假设目标舰船长为160 m，距离水下声探测系统的正横距离为200 m，沿舰船艏艉方向分布的三个点噪声源在声探测系统坐标系中的方位角分别为-146°，-135°和-124°.则不同信噪比下，当ξ=0.4时上、下两部分的面积之比的统计均值和标准差见表1，表中数值通过1 000次独立仿真平均得到.

表1 不同信噪比下上、下部分面积之比的统计特性

不同正横距离下阈值α与信噪比的关系见图6.

图6 阈值与信噪比的关系

利用式(3)得到的门限值，对模拟的舰船目标和声诱饵进行目标识别，不同信噪比下得到的成功识别概率见图7，其中在每个信噪比下得到的结果为经过1 000次独立仿真平均得到.从图中可以看出，当SNR>10 dB时，对体积目标和点目标的成功识别概率均达到80%以上，且距离越近，识别概率越高，与工程实际相符合.

图7 不同信噪比下目标成功识别概率

3 结 束 语

根据真实舰船和声诱饵在空间尺度上的差别，提取反映舰船目标不同部位的特征频率并估计其方位，得到归一化频数直方图.将频数直方图分成上下两上部分，在目标方向上计算上下两部分的面积并求其比值，根据比值大小判别目标属性.在不同正横和信噪比下对方法的目标识别能力进行了仿真分析，得到了较好的识别效果.

[1] 湛雅倩.考虑舰船噪声多源信号的仿真与输出实现[D]．西安：西北工业大学，2007.

[2] 刘勋，相敬林，周越，等．作为体积目标的船舶声辐射纵向分布特性的研究[J]．西北工业大学学报，2000，18(3)：234-238．

[3] 刘勋，相敬林，周越．基于声强向量法的体积目标被动跟踪与尺度估计[J]．声学学报，2001，23(1)：456-459．

[4] LIU X，XIANG J L．Passive tracking and size estimation of target based on acoustic intensity vector[J]．Journal of Chinese Acoustics，2001，20 (3)：224-237．

[5] 刘勋．体积目标的被动声定向方法和尺度估计研究[D]．西安：西北工业大学，2000．

[6] 罗建，相敬林．连续噪声过程的模拟[J]．声学学报，1997，22(16)：509-514．

[7] 刘勋，相敬林．基于声强向量法和声压梯度法的水中目标定向[J]．兵工学报，2001，22(1)：90-94．

[8] 邓大新，林春生．舰船声场的近程分布式声源模型[J]．声学技术，2004，23(增刊1)：96-98．

A Target Recognition Method in Ship Volume Based on Frequency Histogram

XIAODawei1)HeGuangjin2)

(DepartmentofWeaponryEngineering,NavalUniversityofEngineering,Wuhan430033,China)1)(MilitaryRepresentativeOfficeinGuangzhou750Factory,Guangzhou430033,China)2)

With the development of underwater acoustic confrontation technology, acoustic decoy is used to simulate the ship signal by broadcasting radiation noise recording of typical ships. Due to the time and frequency domain characteristics approach the real ship, it is difficult to identify the target for the underwater acoustic detecting system according to the time domain and frequency domain characteristics. In this regard, the spatial characteristics of ship and acoustic decoy are analyzed. Also, the multi-highlight model of ship radiation noise is established. Moreover, by using the space scale difference of target ship through the sound detection system in different abeam distances, a target recognition method based on frequency histogram is proposed, and the target identification ability is simulated under different abeam distance and signal to noise ratio. The results show that also a good recognition effect will be achieved in a long distance when the target signal is stronger.

target recognition; frequency histogram； DOA estimation

TP391.9

10.3963/j.issn.2095-3844.2017.05.016

2017-07-13

肖大为(1982—)：男，讲师，博士生，主要研究领域为水下目标探测与识别