基于匹配相关的潜艇亮点方位估计方法

朱坤安, 杨云川, 石 磊, 李 博, 郭 磊



基于匹配相关的潜艇亮点方位估计方法

朱坤安1,2, 杨云川1, 石 磊1, 李 博1, 郭 磊1

(1. 中国船舶重工集团公司 第705研究所, 陕西 西安, 710077; 2. 水下信息与控制重点实验室, 陕西 西安, 710077)

为了更可靠地实现对潜艇目标亮点方位的估计, 建立了潜艇目标的多亮点回波模型, 采用匹配相关法对其进行方位估计, 并根据目标的短时方位信息方差比环境背景的小这一特点, 提出了剔除环境噪声干扰的方法。仿真结果表明, 该模型能够实现对潜艇目标回波的模拟, 使用环境噪声剔除方法对采用匹配相关法得到的目标方位进行处理, 降低了环境噪声对方位估计结果的干扰, 增加了潜艇目标方位估计的可靠性。

潜艇; 亮点模型; 方位估计; 匹配相关法

0 引言

在现代复杂的水下作战环境下, 鱼雷需要准确快速发现、跟踪和命中目标, 这就要求鱼雷自导系统须采用简单、有效的目标识别方法。目前, 较为成熟和易于实现的识别技术主要有以下几方面[1-2]: 1) 利用目标回波信号的波束宽度及回波信号时延近似估计目标尺度, 进而判断目标真假; 2) 将目标回波频谱与预先存入的数据库对比, 判断目标真伪; 3) 估计目标亮点方位走向及其变化量来判断目标真伪; 4) 通过目标回波的方位起伏频谱, 来判断目标的真假。

当目标回波信号的信噪比较低时, 采用方法1进行目标尺度估计, 其识别结果可信度低, 不能成为鱼雷自导系统决策的依据; 方法2需要预先收录目标不同姿态下回波信号的频谱, 实际上这些信息的获取会遇到各种困难, 使得目标频谱往往不可能完全获取, 实现起来难度较大; 使用方法3和方法4实现对目标的识别, 都是在获取目标亮点方位的基础上进行的, 而如果获取到的目标方位信息受到环境噪声干扰时, 其估计结果将变得不可信, 最终导致错误识别目标。

鉴于此, 文中建立了潜艇目标的多亮点回波模型, 该模型不仅考虑了潜艇目标的尺度延展特性, 还考虑了潜艇表面的回波特性: 亮点回波和背景回波, 在得到潜艇回波信号的基础上, 采用匹配相关法[3]来估计目标方位信息, 并针对环境背景对方位的干扰提出了干扰剔除的方法。仿真结果表明, 潜艇目标的多亮点回波模型能够较真实的模拟潜艇回波, 环境噪声剔除方法降低了环境噪声对方位估计结果的干扰, 增加了潜艇目标方位估计的可靠性。

1 潜艇目标多亮点回波模型

理论分析和试验结果均表明, 在高频情况下, 任何一个目标的回波都是由若干子回波迭加而成, 而每个子回波都可以认为是从某个散射点发出的, 当这个散射点的目标强度较大时就形成目标的亮点[4], 否则这个散射点就是目标的散射背景。这样, 可以将潜艇目标等效成若干个亮点和散射背景的组合, 每个亮点和散射背景都会产生一个回波, 潜艇目标的多亮点回波模型就是这些回波的相干叠加形成的。

设鱼雷自导发射信号为(), 接收到目标回波信号为(), 鱼雷与潜艇目标相对运动的径向速度为, 根据文献[5]介绍的点目标回波的数学模型, 其回波可写成

对于潜艇这种大尺度水下目标而言, 由于其尺度的延展特性, 造成亮点和散射背景在潜艇表面的分布位置不同, 鱼雷声呐基阵接收到的各亮点和散射背景回波的方位也不同, 每个反射点回波均可看作点目标回波, 将目标上的所有等效反射点的回波线性相干叠加, 即可得潜艇目标回波信号。因此, 潜艇目标总的回波信号可表示为

通常认为目标上各反射点速度相同, 因此可将式(2)改写为

当目标回波到达接收基阵时, 还需考虑鱼雷接收基阵的波束形成。设鱼雷接收基阵采用水平线列阵, 阵元个数为, 阵元间距为。通常, 鱼雷和目标之间满足远场条件, 因此认为亮点回波信号在接收基阵上可看成平面波, 同一亮点回波信号入射方向相同, 不同亮点回波信号入射方向不同。根据图1所示等效双子阵的基阵结构[6], 可求出某一亮点的回波在接收基阵阵元之间的时延

发射信号采用线性调频信号, 表达式为

故, 当使用常规波束形成时, 鱼雷基阵接收到的总回波信号为

2 匹配相关法目标定向原理

匹配相关法是在匹配滤波器的基础上发展而来的, 匹配滤波器是一个最佳线性滤波器, 其频率响应函数的表达式为

从式(9)可以看出, 匹配滤波器对振幅和时延不同的信号具有适应性。因此, 利用这种特性可以求解分裂波束系统双通道间的时延差。

根据图1所示等效阵元结构, 设两子阵接收到的某一亮点的回波信号分别为和, 且满足

分别对两通道回波信号做匹配相关处理, 当通道1输出波形在时达到最大, 则有

对比式(13)和式(14)可以看出, 两通道时延差存在于它们比值的相位中

式中,f为回波信号的中心频率, 满足f=0, 此处的与式(1)中的相同。则目标亮点方位为

由于水声信道及鱼雷工作环境的复杂性, 鱼雷观测到的回波信号会受到海洋环境噪声、海洋混响和鱼雷自噪声等的干扰, 这些干扰来自空间不同方向上, 其方位分布无规律性, 短时方位方差较大, 而潜艇目标为大尺度连续散射体, 其回波信号是潜艇表面各反射点回波叠加形成的。 因此, 采用匹配相关法估计得到的潜艇表面各亮点的方位信息具有连续性, 其短时方位方差要远小于没有目标存在时的方位方差。为了准确估计目标视在张角大小, 进而识别潜艇目标, 需要在求解目标张角前将环境背景方位剔除。当短时方位方差满足

时, 认为当前方位为目标方位, 可信度高。其中:表示短时方位方差;表示目标方位序列;表示时间窗的长度;表示短时方差门限。

在剔除环境背景干扰后, 估计目标视在张角大小, 进而实现对目标真伪的识别。

3 潜艇目标方位估计仿真

仿真采用的发射信号形式为线性调频(linear frequency modulation, LFM), 中心频率30 kHz, 采样频率200 kHz, 脉宽0.05 s, 调频带宽2 kHz, 鱼雷与潜艇距离500 m, 潜艇几何尺度为80 m。仿真结果见图2~图6。其中: 图3为估计的回波信号方位信息; 图4为方位信息的短时方差; 图5和图6中, “o”形标记位置为真实潜艇方位走向,“*”形标记位置为估计得到的潜艇各反射点的方位走向。

图5 潜艇目标方位走向(干扰剔除后)

从图2中可以看出, 根据文中提出的多亮点模型, 仿真得到的潜艇目标回波不仅表现了潜艇的尺度特征(回波时间展宽), 还表现了艇体表面的反射特性(亮点和散射背景), 验证了模型的正确性。从图3到图6中可以看出, 在使用背景噪声剔除方法将背景干扰剔除后, 利用剩余的目标方位信息可准确估计出目标视在张角的大小。当潜艇目标的舷角为30°时, 其真实几何视在张角为5.36°, 从图6中估计得到的目标视在张角大小为4.83°, 两者相差0.47°, 估计误差较小, 可为进一步识别潜艇目标提供可靠依据。

4 结束语

为更可靠地实现对潜艇目标亮点方位的估计, 建立了潜艇多亮点回波的数学模型, 采用了基于匹配相关法的目标方位估计方法, 并针对环境背景对方位的干扰提出了剔除干扰的方法。仿真结果表明, 文中所使用的潜艇目标多亮点回波的数学模型可用于模拟潜艇目标回波信号, 在目标方位估计的基础上剔除背景干扰, 增加了目标方位估计的准确性, 可为潜艇目标的识别提供可靠证据。

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A DOA Estimation Method of Submarine Highlight Based on Correlation Matching Algorithm

ZHU Kun-an1,2, YANG Yun-chuan1, SHI Lei1, LI Bo1, GUO Lei1

(1. The 705 Research Institute, China Shipbuilding Industry Corporation, Xi′an 710075, China; 2. Science and Technology on Underwater Information and Control Laboratory, Xi′an 710075, China)

To improve reliability of the DOA estimation of submarine highlights, a multi-highlight echo model of a submarine was established based on the mathematical model of point target echo, and the DOA was estimated by using the correlation matching algorithm. And according to the characteristic that the variance of target short-time bearing information is smaller than that of environmental background, a method for eliminating interference of environmental noise was proposed. Simulation results show that the proposed model can simulate the echo signal of a submarine, and deal with the target bearing obtained by the correlation matching algorithm by means of the proposed environmental noise elimination method to reduce the interference of environmental noise and improve the reliability of submarine target DOA estimation.

submarine; highlight model; direction of arrival(DOA) estimation; correlation matching algorithm

10.11993/j.issn.1673-1948.2016.02.006

TB566; TN911.7

A

1673-1948(2016)02-0111-04

2016-02-22;

2016-03-09.

朱坤安(1989-), 男, 在读硕士, 研究方向为声自导信号处理技术.

(责任编辑: 杨力军)