CN103033815B - 基于混响协方差矩阵的距离扩展目标的检测方法和装置 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种基于混响协方差矩阵的距离扩展目标的检测方法，包括：通过由声纳阵获取一组回波数据并从中选取据有相同的混响协方差矩阵的主数据和辅数据；根据主数据、辅数据和混响协方差矩阵的伪对称特性计算采样协方差矩阵的伪对称表示信息，主数据的伪对称表示信息和混响协方差矩阵的最大似然估计的伪对称表示信息，混响协方差矩阵的结构具有预先确定的伪对称特性，然后辅之以距离扩展目标的标称导向向量计算检测统计量；根据检测统计量与预定阈值的比较结果判断距离扩展目标是否存在。本发明利用了混响协方差矩阵的先验特性，在小样本辅助数据情况下具有非常好的检测性能，有效地提升了高分辨主动声纳在非均匀环境下的性能。

Description

基于混响协方差矩阵的距离扩展目标的检测方法和装置

技术领域

本发明涉及声纳技术，尤其涉及一种基于混响协方差矩阵的距离扩展目标的检测的方法和装置

背景技术

低分辨率主动声纳的距离分辨率远大于军事目标尺寸，实际目标具有点目标的特征，其回波与发射信号具有相同的形式。因此，混响背景下的目标回波检测问题可以归结为具有随机参量的已知波形的检测问题，相应的检测器以发射信号的匹配滤波器为核心。

相对于深海环境，工作于浅海的主动声纳受到混响的影响更大，尤其是海底混响。为了补偿检测性能上的损失，高分辨率主动声纳应运而生。由于距离分辨率的提高，当距离分辨单元尺寸明显小于目标尺寸时，目标回波将占据多个距离单元，这种情况下的检测目标被称为距离扩展目标。此时，对发射信号的匹配滤波只是对各径向散射中心回波的最佳检测，而没有充分利用目标回波的全部能量，并不是对整个目标回波的最佳检测方法。要充分体现高分辨率声纳的性能优势，就需要研究适用于距离扩展目标的检测方法。因此，国内外学者针对不同的混响背景，在点目标检测的基础上对距离扩展目标检测进行了深入而又广泛的研究。其中较为经典的是Rao检验方法，该方法假设可以获得均匀的辅助数据来估计待测距离单元（主数据）的混响协方差矩阵,从而构造自适应检测统计量。辅助数据一般从主数据临近的距离单元获得，如果它和主数据具有相同的混响协方差矩阵，则称其为均匀的。如果可以获得充足的辅助数据，Rao检验方法将具有非常好的检测性能。

然而，声纳在实际应用中通常工作在非均匀环境。造成非均匀现象的原因有很多种，如多变的海底地表类型、鱼群、孤立干扰等。在这种情况下，均匀的辅助数据很难获得，即使可以获得，其样本数也非常有限，从而导致现有的距离扩展目标的检测性能大大下降。

发明内容

本发明的目的是提供一种能够克服上述缺陷的基于先验知识的距离扩展目标检测方法和装置。

在本发明的第一方面，提供了一种基于混响协方差矩阵的距离扩展目标的检测方法，包括：通过由声纳阵接收的回波获取一组回波数据，选取所述一组回波数据中的多个回波数据作为主数据，选取所述一组回波数据中除所述主数据外的多个回波数据作为辅数据，所述主数据和所述辅数据具有相同的混响协方差矩阵；根据所述主数据、所述辅数据和混响协方差矩阵的伪对称特性来计算采样协方差矩阵的伪对称表示信息，所述主数据的伪对称表示信息和所述混响协方差矩阵的最大似然估计的伪对称表示信息，其中，所述混响协方差矩阵的结构具有预先确定的伪对称特性；以及根据所述采样协方差矩阵的伪对称表示信息、所述主数据的伪对称表示信息、所述混响协方差矩阵的最大似然估计的伪对称表示信息和所述距离扩展目标的标称导向向量，计算检测统计量；以及将所述检测统计量与预定阈值进行比较，并且根据比较结果判断所述距离扩展目标是否存在。

在本发明的第二方面，提供了一种基于混响协方差矩阵的距离扩展目标的检测装置，包括：回波数据获取单元，用于通过由声纳阵接收的回波获取一组回波数据，选取所述一组回波数据中的多个回波数据作为主数据，选取所述一组回波数据中除所述主数据外的多个回波数据作为辅数据，所述主数据和所述辅数据具有相同的混响协方差矩阵；第一计算单元，用于根据所述辅数据计算采样协方差矩阵；第二计算单元，用于分别计算所述采样协方差矩阵的伪对称表示信息、所述主数据的伪对称表示信息和混响协方差矩阵的最大似然估计的伪对称表示信息，其中，所述混响协方差矩阵的结构具有预先确定的伪对称特性；以及第三计算单元，用于根据所述采样协方差矩阵的伪对称表示信息、所述主数据的伪对称表示信息、所述混响协方差矩阵的最大似然估计的伪对称表示信息和所述距离扩展目标的标称导向向量，计算检测统计量；以及比较判断单元，用于将所述检测统计量与预定阈值进行比较，并且根据比较结果判断所述距离扩展目标是否存在。

在第三方面，本发明提供了一种声纳系统，包括：回波数据获取单元，用于通过由声纳阵接收的回波获取一组回波数据，选取所述一组回波数据中的多个回波数据作为主数据，选取所述一组回波数据中除所述主数据外的多个回波数据作为辅数据，所述主数据和所述辅数据具有相同的混响协方差矩阵；第一计算单元，用于根据所述辅数据计算采样协方差矩阵；第二计算单元，用于分别计算所述采样协方差矩阵的伪对称表示信息、所述主数据的伪对称表示信息和混响协方差矩阵的最大似然估计的伪对称表示信息，其中，所述混响协方差矩阵的结构具有预先确定的伪对称特性；以及第三计算单元，用于根据所述采样协方差矩阵的伪对称表示信息、所述主数据的伪对称表示信息、所述混响协方差矩阵的最大似然估计的伪对称表示信息和所述距离扩展目标的标称导向向量，计算检测统计量；比较判断单元，用于将所述检测统计量与预定阈值进行比较，并且根据比较结果判断所述距离扩展目标是否存在；以及声纳阵，所述声纳阵连接到所述回波数据获取单元，所述声纳阵用于发射探测声波并接收回波。

本发明充分利用了混响协方差矩阵的先验信息，在小样本辅助数据情况下具有非常好的检测性能，有效地提升了高分辨主动声纳在非均匀环境下的性能。

附图说明

图1是根据本发明实施例的距离扩展目标的检测流程图；

图2是根据本发明实施例的距离扩展目标的检测装置的示意图

图3是根据本发明实施例的第一种情况下检测性能比较的曲线图；以及

图4是根据本发明实施例的第二种情况下检验性能比较的曲线图。

具体实施方式

下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。

本发明是利用外部环境提供的先验知识，来克服背景的非均匀性，提高声纳系统性能的。众所周知，对于我们常用的等间距线阵，其混响协方差矩阵满足伪对称特性。为此，本发明充分利用这一先验信息，基于Rao检验准则，提出一种知识基距离扩展目标的检测方法。

1.问题描述

假设目标回波是由N个阵元组成的等间距线阵接收，则距离扩展目标检测可归结为如下二元假设：

$\left\{\begin{array}{ccc}{H}_0& :& \left\{\begin{array}{c}{z}_t=n_t,t=1,...,L\\ x_t=n_t,t=1,...,K\end{array}\right.\\ H_1& :& \left\{\begin{array}{c}{z}_t={\mathrm{\α}}_{t}v+n_t,t=1,...,L\\ x_t=n_t,t=1,...,K\end{array}\right.\end{array}\right.---\left(1\right)$

其中H₀和H₁分别代表目标不存在假设和目标存在假设；z_t，t=1,...,L表示待检测单元的采样数据，又称为主数据，长度为L；x_t，t=1,...,K表示K个均匀的辅助数据，它们与主数据具有相同的混响协方差矩阵；n_t是独立的、零均值复合高斯混响，其协方差矩阵为t=1,...,L+K，其中^H表示矩阵或向量的共轭转置；α_t，t=1,...,L是目标的幅度；v是目标的标称导向向量。

为了便于检测方法的设计，可以定义一些简化表示，具体有：

·Z_L＝[z₁，…,z_L]和Z_K＝[x₁，…,x_K]分别表示主数据矩阵和辅数据矩阵；

·α＝[α₁，…,α_L]^T是一个L维的列向量，其中(·)^T表示矩阵或向量的转置；

·θ_r＝[α_1，R,α_，I,α_2，R，α_2，I，…,α_L,R,α_L,I]^T是一个2L维的信号参数向量，其中α_t，R和α_t,I分别是α_t，t＝1,…,L的实部和虚部；·为N²+2L+1维的列矢量，其中θ_s为N²维的多余参数列向量。

为了利用混响协方差矩阵的先验信息，我们假设M是一个正定的伪对称矩阵，即它隶属于由式（2）定义的集合P

M∈P如果M＝JM^*J    (2)

其中^*代表矩阵或向量的复共轭，矩阵J是一个N维的反对角阵，即

$J=\left[\begin{array}{ccccc}0& 0& ...& 0& 1\\ 0& 0& ...& 1& 0\\ .& .& .& .& .\\ .& .& .& .& .\\ .& .& .& .& .\\ 1& 0& ...& 0& 0\end{array}\right]---\left(3\right)$

同时，我们假设目标标称导向向量v也具有伪对称结构，即v＝Jv^*。对于等间距线阵，上述假设是非常合理的。

2.检测器设计

在上诉假设条件下，Rao检验可以表示为:

其中

·^η是由虚警概率确定的检测门限值;

·f(Z_L,Z_K|θ,M)是H₁下主、辅数据的联合概率密度函数，即

f(Z_L,Z_K|θ,M)=π^-N(L+K)||M||^-(K+H)

×exp{-tr[M^-1((Z_L-vα^H)(Z_L-vα^H)^H+S)]},

其中S是采样协方差矩阵，即||·||和tr(·)分别代表矩阵的行列式和矩阵迹;·

$\frac{\∂f(Z_L,Z_K|\mathrm{\θ},M)}{\∂{\mathrm{\θ}}_r}=[\frac{\∂f(Z_L,Z_K|\mathrm{\θ},M)}{\∂{\mathrm{\α}}_{1,R}},\frac{\∂f(Z_L,Z_K|\mathrm{\θ},M)}{\∂{\mathrm{\α}}_{1,I}}$

${...,\frac{\∂f(Z_L,Z_K|\mathrm{\θ},M)}{{\∂\mathrm{\α}}_{L,R}},\frac{\∂f(Z_L,Z_K|\mathrm{\θ},M)}{{\∂\mathrm{\α}}_{L,I}}]}^T,$

其中和分别代表相对于α_t,R和α_t,I的偏导数；

·J(θ)＝J(θ_r,θ_s)是Fisher信息矩阵（Fisher Information Matrix），满足

${\left[J^{-1}\left(\mathrm{\θ}\right)\right]}_{{\mathrm{\θ}}_r,{\mathrm{\θ}}_r}=\frac{1}{2}{\left(v^H{M}^{-1}v\right)}^{-1}{I}_{2H},$

其中I_2H表示2H×2H维的单位矩阵；·是H₀下相关参数的最大似然估计。

对于我们的问题，经推导可得

$\frac{\∂f(Z_L,Z_K|\mathrm{\θ},M)}{{\∂\mathrm{\α}}_{t,R}}=2\mathrm{Re}\left\{v^H{M}^{-1}(z_t-{\mathrm{\α}}_{t}v)\right\}$

$\frac{\∂f(Z_L,Z_K|\mathrm{\θ},M)}{{\∂\mathrm{\α}}_{t,I}}=2\mathrm{Im}\left\{v^H{M}^{-1}(z_t-{\mathrm{\α}}_{t}v)\right\}---\left(5\right)$

其中Re(·)和Im(·)分别表示复数的实部和虚部。混响协方差矩阵M的伪对称最大似然估计为 ${\hat{M}}_p=\frac{1}{K+H}[S_p+X_p{X}_p^H],---\left(6\right)$

其中S_p和X_p分别代表采样协方差矩阵的伪对称表示和主数据的伪对称表示，即S_p=(S+JS^*J)/2,X_p=[z_e1，…,z_eL,z_o1，…,z_oL]， t=1,…,L。

将(5)、(6)代入(2)，经推导，知识基Rao方法的检测统计量为：

$T=\frac{v^H{(S_p+X_p{X}_p^H)}^{-1}{X}_p{X_p^H(S_p+X_p+X_p^H)}^{-1}v}{v^H{(S_p+X_p{X}_p^H)}^{-1}v}---\left(8\right)$

可以看出T的计算是在复数域完成的。实际上，T的计算公式还可以进一步简化。为此，可以引入酉矩阵U，其中U的实部和虚部分别为(I+J)/2和(I-J)/2，I为N×N维的单位矩阵，J如（3）所示。容易得到

v_r=Uv=Re(v)-Im(v)，

S_r=US_pUH=Re(S_p)-JIm(S_p)，

X_r=Re(UX_p)+Im(UX_p)=[z_er1,…,z_erL,z_or1,…,z_orL]    (9)

可以看出，v_r是实数向量，而S_r和X_r均为实数矩阵。

将(9)带入(8)，T可以写为

$T=\frac{v_r^H{\hat{M}}_r^{-1}{X}_r{X}_r^H{\hat{M}}_r^{-1}{v}_r}{v_r^H{\hat{M}}_r^{-1}{v}_r}---\left(10\right)$

其中，显而易见，T的计算全部由实数操作完成。

3.性能分析

我们借助蒙特-卡罗仿真方法来分析本发明方法的性能，并与现有的Rao检验方法进行比较。仿真中考虑的是一个由N个阵元组成的等间距线阵，具体的参数设置为N=9，L＝3，虚警概率P_fa=10^-4，目标标称导向向量v＝[1，...,1]^T/N，信混比混响为常见的指数相关复合高斯向量，其协方差矩阵M＝0.9^|i-j|，其中(i，j)为矩阵元素的坐标。

下面，通过具体实施例并结合附图对本发明的检测方法和装置进行详细描述。

图1是根据本发明实施例的距离扩展目标的检测流程图。

首先，声纳阵接收回波数据。距离扩展目标的回波可能占据多个距离单元。回波数据中包含主数据和多个辅数据，其中，主数据为待检测单元数据，主数据是不一定包含目标数据的待检测数据，例如对于目标不存在假设，主数据就不包含目标能量，而辅数据可以为主数据临近的不包含目标能量的数据。例如，声纳阵可以有N个阵元，每个阵元接收L个待检测单元数据（主数据）r_t，t＝1,…,L，以及K个不包含目标能量的辅助数据r_t，t＝L+1,…,L+K。

接下来，根据辅助数据计算采样协方差矩阵S，分别计算主数据的伪对称表示、采样协方差矩阵的伪对称表示和混响协方差矩阵最大似然估计的伪对称表示，分别为X_p，S_p和混响协方差矩阵最大似然估计的伪对称表示可以根据主数据的伪对称表示和采样协方差矩阵的伪对称表示来计算，

${\hat{M}}_p=\frac{1}{L+K}[S_p+X_p+X_p^H].$

优选地，可以采用酉矩阵U对复数域的主数据的伪对称表示、采样协方差矩阵的伪对称表示、混响协方差矩阵的最大似然估计的伪对称表示以及待检测目标的标称导向向量进行变换，其中，目标的标称导向向量由已知的目标方向计算得到。酉矩阵U的实部和虚部分别为(I+J)/2和(I-J)/2，I为N×N维的单位矩阵，J是一个N×N维的反对角阵，即

$J=\left[\begin{array}{ccccc}0& 0& ...& 0& 1\\ 0& 0& ...& 1& 0\\ .& .& .& .& .\\ .& .& .& .& .\\ .& .& .& .& .\\ 1& 0& ...& 0& 0\end{array}\right]$

通过变换，将X_p，S_p，及目标的标称导向向量v变换为实数矩阵X_r，S_r，及实数向量v_r。

然后，根据上面得到的实数域的主数据矩阵、采样协方差矩阵、混响协方差矩阵以及待检测目标的标称导向向量，计算检测统计量T。如上所述，将公式（9）带入公式（8），可以得出T的计算表达式。

最后，将检测统计量T与预设定的检测门限η进行比较，以便确定距离扩展目标是否存在。如果检测统计量T大于或等于该检测门限η，则距离扩展目标存在；反之，如果检测统计量T小于该检测门限η，则距离扩展目标不存在。检测门限可以采用蒙特-卡罗仿真方法基于实验数据预先获得。

图2是根据本发明实施例的距离扩展目标的检测装置的示意图。

首先，通过声纳阵中的多个阵元接收回波，距离扩展目标的回波可能占据多个距离单元。回波数据中包含主数据和多个辅数据，其中，主数据为待检测单元数据，辅数据可以为主数据临近的不包含目标能量的数据。例如，声纳阵可以有N个阵元，每个阵元接收L个待检测单元数据（主数据）r_t，t＝1,…,L，以及K个不包含目标能量的辅助数据r_t，t＝L+1,…,L+K。

接下来，第一计算单元根据辅助数据计算采样协方差矩阵S。第二计算单元分别计算主数据的伪对称表示、采样协方差矩阵的伪对称表示和混响协方差矩阵最大似然估计的伪对称表示，分别为X_p，S_p和混响协方差矩阵最大似然估计的伪对称表示可以根据主数据的伪对称表示和采样协方差矩阵的的伪对称表示来计算， ${\hat{M}}_p=\frac{1}{L+K}[S_p+X_p+X_p^H].$

优选地，酉变换单元采用酉矩阵U对复数域的主数据、采样协方差矩阵、混响协方差矩阵的最大似然估计的伪对称表示以及待检测目标的标称导向向量进行变换。酉矩阵U的实部和虚部分别为(I+J)/2和(I-J)/2，I为N×N维的单位矩阵，J是一个N×N维的反对角阵，即

$J=\left[\begin{array}{ccccc}0& 0& ...& 0& 1\\ 0& 0& ...& 1& 0\\ .& .& .& .& .\\ .& .& .& .& .\\ .& .& .& .& .\\ 1& 0& ...& 0& 0\end{array}\right]$

通过变换，将X_p，S_p，及目标的标称导向向量v变换为实数矩阵X_r，S_r，及实数向量v_r。

然后，第三计算单元根据上面得到的实数域的主数据矩阵、采样协方差矩阵、混响协方差矩阵以及待检测目标的标称导向向量，计算检测统计量T。如上所述，将公式（9）带入公式（8），可以得出T的计算表达式。

最后，比较判断单元将检测统计量T与预设定的检测门限η进行比较，以便确定距离扩展目标是否存在。如果检测统计量T大于或等于该检测门限η，则距离扩展目标存在；反之，如果检测统计量T小于该检测门限η，则距离扩展目标不存在。检测门限可以采用蒙特-卡罗仿真方法基于实验数据预先获得。

图3和图4示出在两种不同辅助数据长度情况下，采用本发明方法与采用Rao检验方法时检测概率P_d和SRR的关系曲线，本发明方法在图3和图4中也称作知识基方法，意指本本发明的方法是基于混响协方差矩阵的先验的伪对称特性的一种方法。在图3中，设定K＝15，而在图4中设定K＝25，K为辅助数据的数量；在图3和图4中，设定N都为9，L都为3，N为声纳阵的阵元数量，L为待检测单元的数量。在图3中的情况下，N=9，K＝15，L＝3，为满足检测概率P_d＝0.5，本发明方法所需的信混比为13.1dB，而Rao检验方法所需的信混比为17.6dB，即Rao检验方法相对于本发明方法的检测损失为4.5dB。同理，在图4中，Rao检验方法相对于本发明方法的检测损失要低于图3。由此可以看出，可获得的辅助数据（K）越少，本发明的方法的性能优势越明显。可见，本发明方法合理地利用了外部环境提供的先验知识，有效地提高了高分辨主动声纳系统在非均匀环境下的性能。

专业人员应该还可以进一步意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。

结合本文中所公开的实施例描述的方法或算法的步骤可以用硬件、处理器执行的软件模块，或者二者的结合来实施。软件模块可以置于随机存储器（RAM）、内存、只读存储器（ROM）、电可编程ROM、电可擦除可编程ROM、寄存器、硬盘、可移动磁盘、CD-ROM、或技术领域内所公知的任意其它形式的存储介质中。

以上所述的具体实施方式，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施方式而已，并不用于限定本发明的保护范围，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (9)

1.一种基于混响协方差矩阵的距离扩展目标的检测方法，包括：通过由声纳阵接收的回波获取一组回波数据，选取所述一组回波数据中的多个回波数据作为主数据，选取所述一组回波数据中除所述主数据外的多个回波数据作为辅数据，所述主数据和所述辅数据具有相同的混响协方差矩阵,其特征在于，

根据所述主数据、所述辅数据和混响协方差矩阵的伪对称特性来计算采样协方差矩阵的伪对称表示信息，所述主数据的伪对称表示信息和所述混响协方差矩阵的最大似然估计的伪对称表示信息，其中，所述混响协方差矩阵的结构具有预先确定的伪对称特性；以及

根据所述采样协方差矩阵的伪对称表示信息、所述主数据的伪对称表示信息、所述混响协方差矩阵的最大似然估计的伪对称表示信息和所述距离扩展目标的标称导向向量，计算检测统计量；

将所述检测统计量与预定阈值进行比较，并且根据比较结果判断所述距离扩展目标是否存在。

2.根据权利要求1所述的检测方法，所述采样协方差矩阵是根据所述辅数据计算得到的。

3.根据权利要求1所述的检测方法，其中，所述混响协方差矩阵的最大似然估计的伪对称表示信息是基于所述主数据的伪对称表示信息和所述采样协方差矩阵的伪对称表示信息计算得到的。

4.根据权利要求1所述的检测方法，其中，所述根据所述采样协方差矩阵的伪对称表示信息、所述主数据的伪对称表示信息、所述混响协方差矩阵的最大似然估计的伪对称表示信息和所述距离扩展目标的标称导向向量，计算检测统计量的步骤包括：

利用酉矩阵将所述采样协方差矩阵的伪对称表示信息、所述主数据的伪对称表示信息、所述混响协方差矩阵的最大似然估计的伪对称表示信息和所述距离扩展目标的标称导向向量从复数域变换至实数域；以及

根据所述采样协方差矩阵的伪对称表示信息、所述主数据的伪对称表示信息、所述混响协方差矩阵的最大似然估计的伪对称表示信息和所述距离扩展目标的标称导向向量变换结果，计算所述检测统计量。

5.根据权利要求3所述的检测方法，其中，所述酉矩阵U

U＝(I+J)/2，其中I为N×N维的单位矩阵，J是一个N×N维的反对角阵。

$J=\left[\begin{array}{ccccc}0& 0& ...& 0& 1\\ 0& 0& ...& 1& 0\\ .& .& .& .& .\\ .& .& .& .& .\\ .& .& .& .& .\\ 1& 0& ...& 0& 0\end{array}\right]$

6.根据权利要求1所述的检测方法，其中，所述预定阈值是采用蒙特卡罗仿真得到的。

7.根据权利要求1所述的检测方法，其中，所述距离扩展目标的标称导向向量是通过所述距离扩展目标的目标方向计算得到的。

8.一种基于混响协方差矩阵的距离扩展目标的检测装置，包括：回波数据获取单元，用于通过由声纳阵接收的回波获取一组回波数据，选取所述一组回波数据中的多个回波数据作为主数据，选取所述一组回波数据中除所述主数据外的多个回波数据作为辅数据，所述主数据和所述辅数据具有相同的混响协方差矩阵，其特征在于，

第一计算单元，用于根据所述辅数据计算采样协方差矩阵；

第二计算单元，用于分别计算所述采样协方差矩阵的伪对称表示信息、所述主数据的伪对称表示信息和混响协方差矩阵的最大似然估计的伪对称表示信息，其中，所述混响协方差矩阵的结构具有预先确定的伪对称特性；以及

第三计算单元，用于根据所述采样协方差矩阵的伪对称表示信息、所述主数据的伪对称表示信息、所述混响协方差矩阵的最大似然估计的伪对称表示信息和所述距离扩展目标的标称导向向量，计算检测统计量；

比较判断单元，用于将所述检测统计量与预定阈值进行比较，并且根据比较结果判断所述距离扩展目标是否存在。

9.一种声纳系统，包括如权利要求8所述的基于混响协方差矩阵的距离扩展目标的检测装置和声纳阵，所述声纳阵连接到所述回波数据获取单元，所述声纳阵用于发射探测声波并接收回波。