专利名称：不确定海洋环境中广义似然比稳健信号检测方法
技术领域：
本发明涉及一种信号检测方法。
背景技术：
实现对水下目标的有效检测是声纳设备的主要目的之一，寻找快速稳健的信号检测算法有着重大的工程应用价值。现代的声纳检测面临来自两个方面的挑战，其一是被探测目标的辐射声源级越来越低。第二个是声纳探测经常面临浅海环境，在浅�：Ｓ颍捎谑艿胶５�、海面以及各种海洋不均匀性的影响，声纳回波表现出起伏和衰落效应，这也使声纳检测变的更加困难。目前，不确定的海洋环境中稳健信号检测主要有两大类处理方法第一类是对模 型变动不敏感的算法；第二类是将模型变动的先验信息，通过贝叶斯原理引入到检测器中的算法。第一类算法包括多邻点约束最小方差波束形成器(MV_NCL) [Schmidt (1990)]、环境扰动约束最小方差波束形成器(MV_EPC) [Krolik(1992)]、降维匹配场处理[Lee(1999)]和基于凸优化的稳健匹配场算法(Xiao (2009))等，这些算法在标称声场参数中加入一个较小的扰动，得到一个扰动的声场参数集，在这个参数集里使用特定的准则来求解最为有效的定位或者检测统计量，进而实现稳健性。从算法的流程可知，该类算法并没有考虑环境的先验信息，由于缺乏已知信息的有效利用，得到的检测器是次优的。第二类算法包括最优贝叶斯检测器[Richardson (1991)，Shorey (1994), Sha (2005, 2006)]、基于多径模型的任意信号检测算法[Wazenski (1997)]和估计海洋检测器[Sibul (2006)，Culver (2008)，Ballard (2009)]。最优贝叶斯检测器将环境信息引入到检测器中，实现了信号的稳健检测，并且该算法通过SW96的实验数据进行了验证，但是其检测统计量因为存在较多指数运算，计算较为复杂。基于多径模型的方法认为接收信号是发射信号经过多径叠加而成，每条路径之间只有幅度和相位不同，这个模型没有考虑海洋环境的频散效应，限制了其实际应用。估计海洋检测器首先通过环境的先验信息和接收数据估计出真实的参数，然后利用估计出的参数值进行后续的信号检测，实现了信号的稳健检测。该方法的问题是其理论推导较为繁琐，现在还只能应用到标准的声场中，目前还没有见到其方法应用到实际环境中的例子。
发明内容
为了克服现有技术的不足，本发明提供一种不确定海洋环境中广义似然比稳健信号检测方法，应用贝叶斯原理将不确定海洋环境的先验信息引入到检测器中，同时利用广义似然比方法实现信号的快速检测，实现不确定的海洋环境下对微弱信号的稳健检测。本发明解决其技术问题所采用的技术方案包括以下步骤I)根据海洋环境的历史先验信息及现场实测数据得到一个环境不确定集(& S)，其中V表示环境参数不确定集，S表示目标位置不确定集，使用蒙特卡罗方法对(V，S)进行Z次采样，使用这Z个采样作为声场计算模型的输入，生成信号矩阵R ；2)以水听器阵列作为水声接收设备，对水听器阵列的各测量水听器接收信号，在期望频率上做窄带傅里叶变换，得到频域数据r ；3)用信号矩阵R中的每一列数据和频域数据r进行匹配求和，在求和结果中寻找最大值作为检验统计量，并且和检测门限P比较，如果大于P则判定有目标，如果小于3则判定无目标。P的值由虚警概率决定。所述的接收信号矩阵R= [s(￥!, S1), s(￥2, S2), . . . s(￥z, Sz)],其中，(VilSi), i = 1，2，...，Z表示不确定声场配置信息的第i个实现，Z彡2min(M，Nnrodes) ,Nnwdes为声场传播中的传播模态数目，M为阵元数目。所述的检验统计量、I ,SOyS./) I2 O本发明还可以在步骤3)之后进行先验信息失配分析，具体实现如下
步骤I)采用的环境不确定集为(￥，S)Minal，实际环境的不确定集为(V，SUU其检测结果输出为 Amg(rXnismatdi =思3气、I r^S(￥/,S/) ominal f
R(VzA)使用检验统计量和检测结果分别得到相应的接收器工作特性曲线，进行对比，得到先验信息失配时检测器性能结果。本发明的有益效果是本发明将海洋声场环境参数变化的先验信息嵌入到检测方法中，实现了在不确定海洋环境下稳健信号检测，其检测效果超过传统的平均模型匹配检测方法和能量检测方法。首先利用贝叶斯原理获得了参数变化的统计特性，同时在广义似然比检验时使用了蒙特卡罗寻优技术，在有限的蒙特卡罗采样次数下即可达到稳定的检测性能。当出现环境先验信息失配时，适当增加环境不确定度大�。布茨Ｐ偷牟问蝗范肪车牟问蝗范梢允辜觳夥椒ǜ冉�。
图I是本发明原理框图；图2是仿真海洋模型；图3是稳健检测器性能示意图,其中图(a) AD = 5，A zs = 0，A 0 =0,图(13)八0=5, A Zs = 0, A 0 = A 0 0 ；图4是稳健检测器性能示意图,其中图(a) AD = 0，Azs = 50，A 0 =0,图(13)AD = O, A Zs = 50, A 9 = A 9 0 ；图5是稳健检测器性能示意图,其中图(a) AD = 5，Azs = 50，A 0 =0,图(13)A D = 5, A Zs = 50, A 9 = A 9 0 ；图6是先验信息失配对检测性能的影响,其中a表不模型±5m,实际± Im ;b表不模型±5m,实际±5m;c表不模型± Im,实际±lm;d表不模型± Im,实际±5m。
具体实施例方式本发明首次提出了将贝叶斯原理和广义似然比方法结合的稳健信号检测算法。针对标准失配海洋环境测试模型，通过计算机仿真给出了稳健信号检测器的性能曲线，同时给出了平均模型信号检测器和能量检测器的性能曲线作为对比。分析了不同声场参数的不确定对检测性能的影响，分析了环境先验信息失配时检测器的性能，并进行了计算机仿真试验研究。本发明包括以下步骤I)根据海洋环境的历史先验信息及现场实测数据得到一个环境不确定集(& S)，其中V表示环境参数不确定集，S表示目标位置不确定集。也即在这一步获得各个声场参数和目标位置等的概率密度函数。使用蒙特卡罗方法对(LS)进行Z次采样，使用这Z个采样作为声场计算模型的输入，生成信号矩阵R。 2)假设水声接收设备为水听器阵列，那么对阵列各测量水听器接收信号，在期望频率上做窄带傅里叶变换，得到频域数据r。3)用步骤I)得到的信号矩阵R中的每一列数据和步骤2)得到的阵列数据进行匹配求和。得到结果中寻找最大值，并且和检测门限P比较，如果大于P判定有目标，如果小于P判定无目标。P的值由虚警概率决定。4)先验信息失配分析。在计算机仿真过程中，使仿真环境和检测器输入的先验信息不同，分析其性能变化情况。以下对本发明的每个步骤作进一步的详细说明所述步骤I )，具体实现如下使用蒙特卡罗采样方法对环境不确定集(I S)进行Z次采样，使用声场传播计算模型生成Z个接收信号s的实现，每一个接收信号可以作为矩阵的一个列向量，得到接收信号矩阵R R= [s(￥!, S1), s(￥2, S2), . . . s(￥z, Sz)](I)其中，(Vi，Si), i = 1，2，. . .，Z表示不确定声场配置信息的第i个实现。Z的大小由具体问题决定，如果声场传播中的传播模态数目为Nnrodes,阵元数目为M，那么Z的取值为Z ^ 2min (MjNmodes)(2)所述步骤3)，具体实现如下用步骤I得到的信号矩阵R中的每一列数据和步骤2得到的阵列数据进行匹配求和，寻找最大值，得到最终的检验统计量为max Ir77Sfvj/,,S,.) I2(3)
R (叭爲)那么如果LMe(r) > ^判定有目标，如果小于!*(r) < ^判定无目标。下面对此步骤中式(3)的由来进行简单的理论推导与分析为方便说明，由图I给出了广义似然比的稳健信号检测器流程图。对已知中心频率的窄带信号检测问题，建立如下模型H1Ir = a0H( ￥, S) +n0H0:r = n0(4)n0 N (0,2cr^I v), O0 -N (0,2cr；)其中，r为MX I列向量，对应于M个空间分布的水听器，其值为每个水听器上接收数据时域快拍的窄带傅里叶变换。H(LS)为海洋声信道传递函数。％是复高斯随机变量，表示未知的信号幅度与相位，且期为0，方差为2afl2。噪声在频域由Iitl表示，为复高斯随机量，且E(Iitl) = 04(^(1^) = 20 '.,这表征了一个零均值的空间白噪声。
为了计算方便，定义归一化的声场传递函数为s(￥,S) = H(￥,S)/ Il H(￥,S) Il(5)其中Il I I表示复向量的二范数。定义信噪比(SNR)
权利要求
1.一种不确定海洋环境中广义似然比稳健信号检测方法，其特征在于包括下述步骤 .1)根据海洋环境的历史先验信息及现场实测数据得到一个环境不确定集(IS)，其中￥表示环境参数不确定集，S表示目标位置不确定集，使用蒙特卡罗方法对(v，S)进行Z次采样，使用这Z个采样作为声场计算模型的输入，生成信号矩阵R ； . 2)以水听器阵列作为水声接收设备，对水听器阵列的各测量水听器接收信号，在期望频率上做窄带傅里叶变换，得到频域数据r ； .3)用信号矩阵R中的每一列数据和频域数据r进行匹配求和，在求和结果中寻找最大值作为检验统计量，并且和检测门限P比较，如果大于P则判定有目标，如果小于P则判定无目标。
2.根据利用权利要求I所述的不确定海洋环境中广义似然比稳健信号检测方法，其特征在于:所述的接收信号矩阵 R= [S(F1A), s(v2，S2)，... s(vz，Sz)]，其中，(VilSi), i=1，2，. . .，Z表示不确定声场配置信息的第i个实现，Z彡2min(M, Nmodes)，Nmodes为声场传播中的传播模态数目，M为阵元数目。
3.根据利用权利要求I所述的不确定海洋环境中广义似然比稳健信号检测方法，其特征在于所述的检验统计量Iri7S(MzpSZ)I2 0 R (￥ )
4.根据利用权利要求I所述的不确定海洋环境中广义似然比稳健信号检测方法，其特征在于在步骤3)之后进行先验信息失配分析，具体实现如下 步骤I)采用的环境不确定集为(￥，S)_nal，实际环境的不确定集为(￥，S)t■，则其检测结果输出为 、I -,SJnommal f 使用检验统计量和检测结果分别得到相应的接收器工作特性曲线，进行对比，得到先验信息失配时检测器性能结果。
全文摘要
本发明提供了一种不确定海洋环境中广义似然比稳健信号检测方法，根据海洋环境的历史先验信息及现场实测数据得到一个环境不确定集，使用蒙特卡罗方法对其进行，作为声场计算模型的输入，生成信号矩阵；对水听器阵列的各测量水听器接收信号，在期望频率上做窄带傅里叶变换，得到频域数据；用信号矩阵中每一列数据和频域数据进行匹配求和，在求和结果中寻找最大值作为检验统计量，并且和检测门限比较，判定有无目标。本发明引入不确定海洋环境的先验信息，实现信号的快速检测，实现不确定的海洋环境下对微弱信号的稳健检测。
文档编号G01S7/52GK102721958SQ201210210498
公开日2012年10月10日 申请日期2012年6月25日 优先权日2012年6月25日
发明者刘宗伟, 孙超 申请人:西北工业大学
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