一種魯棒的運(yùn)動聲納目標(biāo)檢測方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明設(shè)及一種目標(biāo)檢測方法，尤其設(shè)及一種魯椿的運(yùn)動聲納目標(biāo)檢測方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 海洋混響是淺海主動聲納的主要干擾，尤其是當(dāng)聲納載體具有一定的運(yùn)動速度 時，不同方位的混響具有不同的多普勒頻移，從而使得聲納陣元級的混響在頻譜上呈現(xiàn)擴(kuò) 展現(xiàn)象。該樣低速運(yùn)動的目標(biāo)信號就會被混響所掩蓋，無法利用多普勒進(jìn)行混響抑制，而且 即使采用常規(guī)波束形成也難W有效消除由旁瓣進(jìn)入接收機(jī)的混響。由于運(yùn)動聲納混響的空 時禪合特性，它的目標(biāo)檢測問題為聲納工作者提出了新的課題。
[0003] 水下航行器等運(yùn)動聲納混響的產(chǎn)生機(jī)理和部分特性同機(jī)載雷達(dá)的地物雜波非常 相似。1973年，Brennan首次提出了空時自適應(yīng)處理（STAP)的概念，他們的研究表明，STAP 能夠很好的結(jié)合空域和時域處理各自的優(yōu)勢，有效補(bǔ)償雷達(dá)的平臺運(yùn)動效應(yīng)，從而獲得理 想的雜波抑制性能。隨后Reed提出了樣本協(xié)方差矩陣求逆（SMI)檢測器，從而在理論上將 STAP發(fā)展成為一種濾波和檢測有機(jī)結(jié)合的方法，稱為空時自適應(yīng)檢測（STAD)方法。近年 來，STAD在運(yùn)動聲納領(lǐng)域的研究非?；钴S，研究結(jié)果表明STAD方法能夠充分利用混響的空 時分布特性，提高運(yùn)動聲納的檢測性能。
[0004] 對于高斯分布混響背景下點目標(biāo)的STAD，最優(yōu)的一致最大勢檢驗是不存在的，因 此人們基于廣義似然比（GLRT)、Rao等檢驗準(zhǔn)則提出了許多次優(yōu)的解決方案。值得注意的 是該些方法是建立在兩個假設(shè)條件的基礎(chǔ)上，一是假設(shè)可W獲得充足的均勻輔助數(shù)據(jù)，用 W估計待測單元（主數(shù)據(jù)）的混響協(xié)方差矩陣，從而構(gòu)造自適應(yīng)檢測統(tǒng)計量。為保證均勻 性，輔助數(shù)據(jù)一般從主數(shù)據(jù)臨近的距離單元獲得。二是假設(shè)目標(biāo)的方向已知，即目標(biāo)的導(dǎo)向 向量是已知的，稱之為標(biāo)稱導(dǎo)向向量。
[0005] 在實際應(yīng)用中，現(xiàn)有STAD方法的魯椿性有待提高。聲納目標(biāo)的實際導(dǎo)向向量與標(biāo) 稱導(dǎo)向向量經(jīng)常會出現(xiàn)失配，其原因包括波束指向的偏差、聲納基陣的校準(zhǔn)誤差、水下多途 傳播等。當(dāng)該個失配情況出現(xiàn)時，現(xiàn)有方法會遭受不小的檢測損失。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0006] 本發(fā)明的目的是實現(xiàn)對回波數(shù)據(jù)更為充分的利用，大幅提高空時自適應(yīng)檢測器 (STAD)在目標(biāo)導(dǎo)向向量失配情況下檢測器的魯椿性，而且具有對未知混響背景的恒虛警特 性。
[0007] 為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明實施例提供了一種魯椿的運(yùn)動聲納目標(biāo)檢測方法。所述 方法包括：
[000引通過由聲納陣接收的回波獲取一組回波數(shù)據(jù)，選取所述一組回波數(shù)據(jù)中的一個回 波數(shù)據(jù)作為主數(shù)據(jù)，選取所述一組回波數(shù)據(jù)中除所述主數(shù)據(jù)外的多個回波數(shù)據(jù)作為輔助數(shù) 據(jù)，所述主數(shù)據(jù)和所述輔助數(shù)據(jù)具有相同的混響協(xié)方差矩陣；
[0009] 由表征目標(biāo)反射強(qiáng)度參數(shù)的實部和虛部構(gòu)成杜賓檢測中的主參量，由混響協(xié)方差 矩陣構(gòu)成杜賓檢測中的輔助參量，利用所述主數(shù)據(jù)、所述輔助數(shù)據(jù)計算所述主參量和所述 輔助參量的最大似然估計；
[0010] 利用所述主參量的估計值和所述輔助參量的估計值，得到有目標(biāo)假設(shè)下似然函數(shù) 對主參量的微商的取值；
[0011] 根據(jù)所述主參量在有目標(biāo)假設(shè)下的最大似然估計和無目標(biāo)假設(shè)下的真值和、所述 微商W及通過目標(biāo)方向計算得到的標(biāo)稱導(dǎo)向向量，計算檢測統(tǒng)計量；
[0012] 將所述檢測統(tǒng)計量與由給定虛警概率得到的闊值進(jìn)行比較，并且根據(jù)比較結(jié)果判 斷所述目標(biāo)是否存在。
[0013] 優(yōu)選的，所述采樣協(xié)方差矩陣是根據(jù)所述輔助數(shù)據(jù)計算得到的。
[0014] 優(yōu)選的，所述微商A(0)可W表示為：
[0015]
，其中Z為主數(shù)據(jù)，Z為化N維輔助數(shù)據(jù)，日A為主 參量，K表示構(gòu)成輔助數(shù)據(jù)的均勻輔助數(shù)據(jù)的個數(shù)，Hi表示有目標(biāo)情況。
[0016] 優(yōu)選的，所述闊值通過設(shè)定虛警概率采用蒙特卡羅仿真得到。
[0017] 優(yōu)選的，所述將所述檢測統(tǒng)計量與由給定虛警概率得到的闊值進(jìn)行比較，可W由 下式確定：
[001 引
[0019] 其中n是檢測口限，H。表示無目標(biāo)情況，Hi表示有目標(biāo)情況，H代表共輛轉(zhuǎn)置操 作，^1代表矩陣逆操作，V是目標(biāo)的標(biāo)稱導(dǎo)向向量，S是采樣協(xié)方差矩陣，Z表示主數(shù)據(jù)。
[0020] 本發(fā)明在性能檢測上采用蒙特-卡羅仿真方法，與傳統(tǒng)的化RT和Rao檢測器進(jìn)行 比較。
[0021] 本發(fā)明在性能檢測上采用蒙特-卡羅仿真方法，與傳統(tǒng)的化RT和Rao檢測器進(jìn)行 比較。通過比較表明本發(fā)明方法實現(xiàn)了對觀測數(shù)據(jù)更為充分的利用，不但大幅提高STAD在 目標(biāo)導(dǎo)向向量失配情況下的魯椿性，而且在目標(biāo)導(dǎo)向向量匹配情況下，本發(fā)明方法又保持 了非常好的檢測性能。
【附圖說明】
[0022] 圖1為本發(fā)明在SRR= 20地時，傳統(tǒng)化RT、傳統(tǒng)Rao和本發(fā)明DurbinS種方法檢 測器的檢測概率Pd和cos2 4的關(guān)系曲線；
[002引圖2為本發(fā)明在目標(biāo)導(dǎo)向向量匹配情況下，傳統(tǒng)化RT、傳統(tǒng)Rao和本發(fā)明Durbin S種方法檢測器Pd和SRR的關(guān)系曲線。
【具體實施方式】
[0024] 本發(fā)明提供了一種新的點目標(biāo)空時自適應(yīng)檢測方法，利用二元假設(shè)數(shù)據(jù)結(jié)合 Durbin檢驗原理，得出基于Durbin檢驗的檢測原理式，由此檢測目標(biāo)是否存在。
[0025] 具體實現(xiàn)步驟如下：
[0026] 1)基于由N個陣元組成的線性聲納陣接收回波數(shù)據(jù)，由此點目標(biāo)檢測可歸結(jié)為如 下二元假設(shè)：
[0027]
( 1)
[0028] 其中H。和H1分別代表無目標(biāo)假設(shè)和有目標(biāo)存在假設(shè)；n和n"t= 1，. . .，K是獨 立的、零均值N維復(fù)合高斯混響向量，其協(xié)方差矩陣為E[nn?] =E[ntn。=M，《代表共輛轉(zhuǎn) 置操作；Z表示一個回波數(shù)據(jù)，又稱主數(shù)據(jù)；zt，t= 1，...，K表示長度為K的均勻輔助數(shù)據(jù)， 且與主數(shù)據(jù)Z具有相同的混響協(xié)方差矩陣；a是目標(biāo)反射強(qiáng)度參數(shù)，它的實部和虛部構(gòu)成 杜賓檢測中的主參量；V是通過目標(biāo)方向計算得到的標(biāo)稱導(dǎo)向向量。
[0029] 為了便于檢測器的設(shè)計，定義兩個簡化式，即2維的信號主參量向量0A= [曰K，《i]T，其中Qeand分別是a的實部和虛部；N2巧維向量0 =的，軌f，其中0B為 妒維的冗余參數(shù)列向量，又稱輔助參量，由協(xié)方差矩陣M的元素構(gòu)成。由此，Hi情況下所述 主數(shù)據(jù)Z和輔助數(shù)據(jù)Z= [ =zi，Z,，. . .，zj的聯(lián)合概率密度函數(shù)為
[0030] f(Z,ZI日，Hi) = 31-N(K4)det(M)-(K")exp{-tr[M-1 ((Z-aV)(Z-av)H+。]}似
[003U 其中S是采樣協(xié)方差矩陣，即S=ZZH，det( ?)和tr( ?)分別代表矩陣的行列式 和矩陣跡，輔助數(shù)據(jù)Z為化N維輔助數(shù)據(jù)，且與主數(shù)據(jù)Z具有相同的混響協(xié)方差矩陣。
[0032] 為了實現(xiàn)對觀測數(shù)據(jù)更為充分的利用，本發(fā)明采用Durbin檢驗準(zhǔn)則
[0033] 根據(jù)主參量0A、輔助參量0e、微商A(0)形成的