[發明專利]水下運動目標識別方法

有效

• 申請號: 201310043595.4
• 申請日: 2013-02-04
• 公開（公告）號: CN103091679A
• 公開（公告）日: 2013-05-08
• 發明（設計）人: 楊娟;許楓;韋志恒;劉佳;安旭東;紀永強;溫濤
• 申請（專利權）人: 中國科學院聲學研究所
• 主分類號: G01S15/52
• 分類號: G01S15/52
• 代理公司: 北京億騰知識產權代理事務所 11309
• 代理人: 陳霽

技術領域

本申請涉及水聲信號處理領域，具體來說，涉及一種水下運動目標識別方法。

背景技術

冷戰結束后，水下潛水技術日趨成熟。由于水下蛙人的水下隱蔽性好，機動靈活的新興蛙人恐怖襲擊攻擊方式頗受恐怖主義分子的青睞。國內外都開始重視針對水下蛙人等運動小目標的水下安保系統建設與應用，以彌補以往聲納設備僅能針對大型艦艇、船只進行探測的不足。蛙人與海洋生物等水下運動小目標的探測與識別技術尤其被重視，歐美等國都投入大量的力量研究這類新興目標探測的專用識別技術。

近些年來國內外相關研究機構開展了一系列關于水下蛙人等水下運動小目標的識別技術，大多是基于亮點特征和功率譜特征。例如，文獻“Perry,S.W.and?G.Ling.Detection?of?small?man-made?objects?in?sector?scan?imagery?usingneural?networks.in?OCEANS,2001.MTS/IEEE?Conference?and?Exhibition.2001.”提出了采用靜態特征對扇形掃描聲納的水下目標進行分類；文獻“

Lane,D.M.and?J.P.Stoner,Automatic?interpretation?of?sonar?imagery?using?qualitative?feature?matching.1994.19(3):p.391-405.”提出了利用跟蹤后的圖像瞬態特征進行水下運動目標分類；文獻“Jae-Byung?Jung,Gerald?F.Denny,Broadband?Active?Sonar?Swimmer?Detection?and?Identification.International?Joint?Conference?on?Neural?Networks.2006.p.2600-2605.”討論采用超寬帶聲納（60kHz~120kHz）利用功率譜特征來實現了水下蛙人，瓶子以及魚群之間的分類。

現有技術中的水下小目標識別技術存在以下缺陷：LFM信號模糊度函數制約下微多普勒變化量無法獲取；需要依靠高頻主動聲納多波束回波波形進行水下運動小目標分類；沒有利用幀間微多普勒特性，識別穩定性不好。

發明內容

針對現有技術中的缺陷，本申請的目的是，提供一種水下運動目標識別方法,該方法包括以下步驟：對主動聲納接收的目標信號進行預處理；對進行所述預處理后的目標信號進行SM時頻處理，提取出微多普勒譜；根據所述微多普勒譜提取幀內微多普勒特征以及幀間微多普勒特征；基于所述幀內微多普勒特征以及幀間微多普勒特征，對水下運動目標進行分類。

優選地，所述預處理包括檢波、降采樣。

優選地，所述幀內微多普勒特征以及幀間微多普勒特征包括峰值、均值及方差。

本申請通過對主動式高頻聲納的水下運動小目標回波波形，提取微多普勒分布特征，所述SM算法可以產生WD相同的自相關項，但是沒有互干擾項，解決了LFM信號模糊度函數制約下微多普勒變化量無法獲取的問題，實現了僅利用高頻主動聲納單波束回波波形的水下運動小目標分類，利用幀間微多普勒特性具有統計穩定性，能夠減小隨機信道帶來的影響，提高了識別穩定性。

附圖說明

圖1是本發明實施例的信號處理過程示意圖；

圖2為本發明實施例的水下典型目標微多普勒譜的分布示意圖；

圖3為本發明實施例的幀內微多普勒特征提取結果示意圖；

圖4是本發明實施例的幀間微多普勒特征提取結果示意圖。

具體實施方式

鑒于現有水下運動小目標識別技術存在的問題，考慮采用微多普勒技術。

下面通過結合附圖，通過具體實施例，對本發明的技術方案做進一步的詳細描述，以便本領域人員更好地了解本發明的原理和具體實施細節。

總體信號處理流程

本發明針對主動式蛙人探測聲納的目標識別問題，提出了一種利用微多普勒分布特征的水下運動小目標識別技術。本發明的目的是通過對主動式高頻聲納的水下運動小目標回波波形，提取微多普勒分布特征，用來進行水下運動小目標識別。為了實現這個目的，本發明首先對主動聲納接收的目標信號進行預處理，包括檢波、降采樣等；然后，采用SM算法解算主動聲納回波的微多普勒信息，提取幀內、幀間微多普勒分布特征，最后用分類器進行目標識別，其信號處理框圖如圖1所示。

SM算法提取微多普勒信息

本專利所述的識別方法，是以主動式多波束聲納的回波數據為基礎，提取目標的微多普勒信息。