CN103064077A - 一种基于幅值加权的目标检测方法和设备 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种水下目标的检测方法和设备。该方法包括：接收拖线阵中的各个阵元接收信号；对各阵元接收信号进行快速傅里叶变换分析，得到各频率单元的空间谱；对每一个频率单元空间谱求取其最大幅值；利用所述最大幅值，对每一个频率单元的空间谱进行幅值加权；对加权后的各频率单元的空间谱进行累加求和。本实施例方法在目标辐射线谱信号较弱时，相比未进行幅值加权处理的检测性能得到了有效的提高。

Description

一种基于幅值加权的目标检测方法和设备

技术领域

本发明涉及声纳信号处理领域，特别涉及一种水下目标检测方法。

背景技术

由于主动声呐容易暴露，对水下目标进行探测时常采用被动式声呐。随着减振降噪技术的不断提高，目标辐射噪声相比环境噪声在不断地降低，致使声呐设备对其接收信号所能提供的先验知识也在不断地减少。基于宽带能量积分的信号检测方法在被动声呐检测中已不能满足对水下远程目标的探测需求。

发明内容

本发明的目的在于提出一种能够进一步提供探测水平的水下目标检测方法和设备。

在第一方面，本发明提供一种水下目标的检测方法，包括：接收拖线阵中的各个阵元接收信号；对各阵元接收信号进行快速傅里叶变换分析，得到各阵元的频域数据，由各阵元的频域数据可进一步得到各频率单元的空间谱；对每一个频率单元空间谱求取其最大幅值；利用所述最大幅值，对每一个频率单元的空间谱进行幅值加权；对加权后的各频率单元的空间谱进行累加求和。

优选地，所述方法包括更新各阵元接收信号而得到N组空间谱、最大幅值；对N组空间谱进行平均计算，作为相应频率单元的空间谱。

优选地，对每一个频率单元空间谱求取其最大幅值的方位值；所述对每一个频率单元的空间谱进行幅值加权的步骤包括对每一个频率单元进行方位加权。

优选地，所述对各阵元接收信号进行快速傅里叶变换分析，得到各频率单元的空间谱的步骤包括对各频率单元进行相位补偿。

在第二方面，本发明提供一种水下目标的检测设备，包括：接收拖线阵中的各个阵元接收信号的单元；对各阵元接收信号进行快速傅里叶变换分析，得到各频率单元的空间谱的单元；对每一个频率单元空间谱求取其最大幅值的单元；对每一个频率单元的空间谱进行幅值加权的单元；对加权后的各频率单元的空间谱进行累加求和的单元。

优选地，包括对各阵元接收信号而得到的N组空间谱进行平均计算的单元。

优选地，包括对每一个频率单元空间谱求取其最大幅值的方位值的单元；所述对每一个频率单元的空间谱进行幅值加权的单元对每一个频率单元进行方位加权。

本发明实施例的方法和设备在目标辐射信号具有稳定线谱的情况下，与已知线谱检测法的增益一致；在目标辐射信号只有宽带信号的情况下，与宽带能量积分检测法的增益一致。同时，本方法在目标辐射线谱信号较弱时，相比未进行幅值加权处理的检测性能得到了有效的提高。本方法具有较好的宽容性。

附图说明

图1是一种基于幅值加权的目标检测方法流程图；

图2是接收信号阵元布阵图；

图3(a)和图3(b)为目标辐射信号只有线谱信号，不同信噪比下各频带幅值比的100次统计结果；

图4(a)和图4(b)为目标辐射信号具有宽带信号和线谱信号，线谱信号与宽带信号谱级比；

图5为基于宽带能量积分目标检测流程图；

图6为每一个频率单元的每一帧方位进行如式(10)形式的统计计算，完成波束输出的流程图；

图7(a)为各频带波束形成结果；

图7(b)为按不同方法合成的波束形成结果；

图8(a)为各频带波束形成结果；

图8(b)为按不同方法合成的波束形成结果；

图9(a)SNR＝-24dB时，基于宽带能量积分法；

图9(b)SNR＝-30dB，基于方位稳定性法；

图9(c)SNR＝-35dB时，基于幅值加权的目标检测法。

图10(a)SNR＝-27dB时，基于宽带能量积分法；

图10(b)SNR＝-28dB，基于方位稳定性法；

图10(c)SNR＝-32dB时，基于幅值加权的目标检测法。

具体实施方式

下面结合附图对本发明的具体实施例做进一步详细的说明。

研究表明，水下目标螺旋桨转动会切割水体产生低频信号，其中部分信号会直接以加性形式出现在目标辐射信号中，部分信号则被船体本身的振动调制到较高的频带。在目标辐射信号中线谱谱级通常连续谱谱级要高出10～25dB，这为实现水下目标远程探测提供了一种可能。本发明采用基于幅值加权的检测方法来实现对未知水下目标的检测。

图1是根据本发明的目标检测方法的示意图。

如图1所示，首先，利用接收拖线阵来接收目标的辐射信号。图2为一接收拖线阵的示意图，该接收拖线阵是阵元数为M的等间距水平线阵，目标从θ方向辐射信号，经水声信道传播后到达阵元。

现假设水下目标辐射信号模型的简化形式为

式中，A_s为单频信号的幅度，f_c为单频信号的频率，

为单频信号的随机相位，t为目标辐射信号时刻，bs(t)为宽带连续谱信号；

和bs(t)相互独立，

服从[0～2π]均匀分布，单频信号与宽带连续谱信号谱级比为(SLR)|_f＝fc＝10～25dB。

目标辐射信号经水声信道传播后，水听器接收信号形式可表示为

x_i(t)＝sx(t)+n_i(t)，(2)

式中，x_i(t)为第i个阵元接收信号，sx(t)为目标辐射信号，n_i(t)为第i个阵元接收的背景噪声，1≤i≤M为阵元号。目标辐射信号和背景噪声的带宽均为B，噪声功率为

然后，对各阵元接收信号进行FFT分析得到K个频率单元，记为f_i，i＝1，…，K，然后完成频域波束形成(CBF)得到各频率单元的空间谱R(f_i，θ_j)，i＝1，…，K，j＝1，…，L。在一个例子中，可以对各阵元的每个频率单元数据进行相位补偿，再对补偿后的每个频率单元数据进行各阵元累加。

接下来，根据所得到的对每一个频率单元的空间谱

R(f_i，θ_j)，i＝1，…，K，j＝1，…，L，求取其最大幅值和相应方位值，分别记为A_i，i＝1，…，K，θ_i，i＝1，…，K。

当统计时间内目标方位变化缓慢时，更新各阵元接收信号x_i(n)，1≤i≤M，重复前述各步骤。当重复次数达到预定值N时，可得到N组空间谱、最大幅值以及方位值，记为

R_n(f_i，θ_j)，n＝1，…，N，i＝1，…，K，j＝1，…，L.A_n，i，n＝1，…，N；i＝1，…，K.，θ_n，i，n＝1，…，N i＝1，…，K。

对N次空间谱进行平均计算，结果记为

n＝1，…，N；i＝1，…，K；j＝1，…，L。

在一个例子中，可以对前述每一个频率单元的最大值

A_n，i，n＝1，…，N；i＝1，…，K进行平均计算，结果记为

i＝1，…，K；对

i＝1，…，K求取最小值，结果记为

对

i＝1，…，K求取最大值，结果记为

在另一个例子中，也可以对前述每一个频率单元的方位值

θ_n，i，n＝1，…，N；i＝1，…，K.进行方差计算，结果记为δ_θi，i＝1，…，K.。

对前述每一个频率单元的平均空间谱

n＝1，…，N；i＝1，…，K；j＝1，…，L进行幅值加权和方位方差加权，然后对加权后的各频率单元的空间谱进行累加求和，作为最终的波束输出。

$\left\{\begin{array}{c}\mathrm{\η}={\left(\frac{\stackrel{\‾}{A_i}}{{\stackrel{\‾}{A}}_{\min }}\right)}^{(a{\stackrel{\‾}{A}}_{\min }/{\stackrel{\‾}{A}}_{\max })}\\ R_{\mathrm{out}}\left({\mathrm{\θ}}_j\right)=\underset{i=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}\mathrm{\η}\frac{\stackrel{\‾}{R}(f_i,{\mathrm{\θ}}_j)}{{\mathrm{\δ}}_{\mathrm{\θi}}}.\end{array}\right.i=1,\·\·\·,K;j=1,\·\·\·,L.---\left(3\right)$

式(1)中：a为常数，可根据实际环境来设定，η为由各频率单元的最大值

i＝1，…，K形成的幅值加权因子；根据下面的理论分析可得会随着信噪比SNR的增大，所以

会随着信噪比的降低而增大。这样可保证SNR较低时，由加权因子η来提高线谱频带在整个频带中的作用。

需要指出，公式(3)中虽然提及了幅值加权和方位加权，但是本领域的技术人员意识到，方位加权仅属可选特征，可以在幅值加权的基础上进一步提高检测性能。

前文介绍了基于幅值加权实现对未知目标的检测的过程。下面对这一基于幅值加权的必要性进行陈述。

对式(2)中信号x_i(t)，1≤i≤M进行如下分析，以便从理论上比较各频带波束形成的结果。

现假设，式(1)中窄带线谱信号能量与宽带连续谱信号能量分别为

和

式(2)中噪声能量为

当式(1)中无宽带连续谱信号时，式(2)中的窄带线谱信号与噪声信号的信噪比表示为

当式(1)中有宽带连续谱信号时，式(1)中窄带线谱信号与宽带连续谱信号的平均谱级比表示为

其中B为宽带信号带宽，式(2)中的宽带连续谱信号与噪声信号的信噪比表示为

1.目标辐射信号只有线谱信号

由于各阵元接收目标辐射的线谱信号具有相关性，而噪声不具有相关性可得：目标辐射信号经波束形成后其能量变为噪声经波束形成后其能量变为

由于每次波束形成由除线谱信号外的所有频带每次波束形成所得空间的方位波动比较大，而线谱信号每次波束形成在方位角处的能量基本一样。所以经过N次统计后，目标辐射信号的能量变为而各频带噪声能量还是为

由此可得：经过N次统计后各频带噪声的平均能量为线谱信号能量相比各频带噪声能量的比为

${\mathrm{SNR}}_{\mathrm{out}}=101\mathrm{og}(\frac{N\·M^2\·A_s^2}{M\·n_n^2/B}+1)\≈101\mathrm{og}\left(\mathrm{NMB}\right)+\mathrm{SNR}---\left(4\right)$

其中，N为统计次数，M为阵元数，B为噪声带宽，SNR各阵元接收信噪比。

2.目标辐射信号具有宽带连续谱信号

由于各阵元接收目标辐射的线谱信号具有相关性，而噪声不具有相关性可得：目标辐射信号经波束形成后其能量变为

噪声经波束形成后其能量变为

由于每次波束形成由除线谱信号外的所有频带中的噪声每次波束形成所得空间的方位波动比较大，而线谱信号每次波束形成在方位角处的能量基本一样。所以经过N次统计后，目标辐射信号的能量变为

而各频带噪声能量还是为

由此可得：经过N次统计后各频带噪声的平均能量为线谱信号能量相比各频带噪声能量的比为

${\mathrm{SNR}}_{\mathrm{out}}=101\mathrm{og}(\frac{N\·M^2\·A_s^2}{(N\·M^2\·b_s^2+M\·n_n^2)/B}+1)$

$=101\mathrm{og}(\frac{N\·M^2\·A_s^2\·B}{N\·M^2\·b_s^2+M\·n_n^2}+1)$

$=101\mathrm{og}(\frac{N\·M^2\·{10}^{\mathrm{SLR}/10}\·b_s^2}{N\·M^2\·b_s^2+M\·\frac{b_s^2}{{10}^{\mathrm{SNR}/10}}}+1)---\left(5\right)$

$=101\mathrm{og}(\frac{N\·M\·{10}^{(\mathrm{SLR}/10+\mathrm{SNR}/10)}}{N\·M\·{10}^{\mathrm{SNR}/10}+1}+1)$

其中，N为统计次数，M为阵元数，B为噪声带宽，SNR各阵元接收宽带信号与噪声的信噪比，SLR为窄带线谱信号与宽带连续谱信号的平均谱级。

在知道统计次数N，阵元数M，噪声带宽B，各阵元接收宽带信号与噪声的信噪比SNR，窄带线谱信号与宽带连续谱信号的平均谱级SLR时，即可按式(4)或式(5)来求出输出信噪比SNR_out。当SNR_out＞0时，即表明线谱频带幅值比除线谱频带外其他频带的平均幅值大；由于实际噪声的存在波动，但SNR_out＞3时，即可满足线谱频带幅值比除线谱频带外其他频带的最大幅值大。

下面给出Matlab数值仿真结果说明在N为统计次数，M为阵元数，B为噪声带宽已知时，目标辐射信号有无宽带信号的情况下，线谱频带幅值与除线谱频带外的其他频带的最大幅值大小关系随各阵元接收信噪比SNR的变化情况。仿真分析基于远场平面波进行，目标辐射信号包括线谱信号和宽带信号，其中线谱信号频率为f_c＝100Hz，宽带信号频带为f＝60～300Hz，目标相对等间距线列阵方位角为θ＝60°，线谱信号和宽带信号平均谱级比为SLR；背景噪声带宽为f＝60～300Hz，目标宽带信号与背景噪声信噪比为SNR；线列阵间距为d＝8m，阵元数为N＝32，有效声速为c＝1500m/s，采样率为f_s＝2500Hz，一次采样长度为T＝10s。对一次采集数据分10段，每段分240个频带进行波束形成，然后分别求取线谱频率方位处幅值与所有频带最小值比值和其他频点方位值幅值的最大值与所有频带最小值比值数值结果如下。

1)、目标辐射信号只有线谱信号，不同信噪比下各频带幅值比的100次统计结果为图3(a)和图3(b)所示。图3(b)是图3(a)的局部放大图。由图3(b)可见，在此仿真条件下，当SNR＝0～-35dB时，线谱频率方位处幅值与所有频带最小值比值比其他频点方位值幅值的最大值与所有频带最小值比值大。在此仿真条件下，当SNR＝0～-35dB时，采用本发明均可检测到目标方位。

2)、目标辐射信号具有宽带信号和线谱信号，线谱信号与宽带信号谱级比为SLR＝20dB，不同信噪比下各频带幅值比的100次统计结果为图4(a)和图4(b)所示。图4(b)是图4(a)的局部放大图。由图4(b)同样可见，在此仿真条件下，当SNR＝0～-31dB时，线谱频率方位处幅值与所有频带最小值比值比其他频点方位值幅值的最大值与所有频带最小值比值大。在此仿真条件下，当SNR＝0～-31dB时，采用本发明均可检测到目标方位。由于目标辐射宽带信号的影响，图4(a)与图3(a)相比，本发明的检测下限被减小到SNR＝-31dB。

另外，从以下两个方面给出基于幅值加权的目标检测应用的理论分析。

1.目标辐射信号含线谱信号

假定各阵元接收信号所包含的频率为f＝f₁～f_K，目标辐射线谱信号只占其中一个频率单元，对每一个频率单元在方位角为θ＝θ₁～θ_L上进行波束形成。由线谱信号对应频率单元所得波束形成对目标方位角进行实际估计时，所得方位角为θ＝θ_min～θ_max；而由背景噪声对应频率单元所得波束形成对目标方位角进行实际估计时，所得方位角为θ＝θ₁～θ_L。进行N帧信号统计，假设每一个频率单元的方位估计结果均服从均匀分布，背景噪声和信号方位方差分别为δ_θn、δ_θs

$\left\{\begin{array}{c}{\mathrm{\δ}}_{\mathrm{\θn}}=\frac{{\mathrm{\θ}}_L-{\mathrm{\θ}}_1}{\sqrt{12}},\\ {\mathrm{\δ}}_{\mathrm{\θs}}=\frac{{\mathrm{\θ}}_{\max }-{\mathrm{\θ}}_{\min }}{\sqrt{12}}.\end{array}\right.---\left(6\right)$

由于每次统计时线谱信号比较稳定，噪声信号比较随机，可得θ_min≈θ_max，θ₁＜＜θ_L，

由式(6)可得δ_θs＜＜δ_θn。

当线谱比较稳定时，线谱信号对应频率单元所得波束形成目标方位角处的幅值A_sout＝N²·M²·A_sin，而背景噪声信号对应频率单元所得波束形成目标方位角出的幅值为A_nout＝N·M·A_nin。所以理论上，可得

$\frac{A_{\mathrm{sout}}}{A_{\mathrm{nout}}}=\mathrm{NM}\frac{A_{\sin }}{A_{\mathrm{nin}}},---\left(7\right)$

式中：A_nin为噪声信号对应频率单元波束形成前的能量值，A_nout为噪声信号对应频率单元波束形成后的N统计所得能量值，A_sin为线谱信号对应频率单元波束形成前的能量值，A_sout为线谱信号对应频率单元波束形成后的N统计所得能量值；所以，当线谱比较稳时可得A_nout＜A_sout。理论上，经过加权后相比未经幅值加权检测能力提高了近10logNdB。

根据式(6)和式(7)的分析结果可得，经幅值和方位方差加权后线谱信号对应频率单元的波束输出值远远大于噪声信号对应频率单元的波束输出值；最终的波束输出值基本为线谱信号对应频率单元的波束输出值，检测效果相当于已知线谱位置。

2.目标辐射信号无线谱信号

假定目标辐射信号无线谱信号，只有频率为f＝f₁～f_K的宽带。各阵元接收信号所包含的频率为f＝f₁～f_K，而此时宽带信号与背景噪声信号频带重合，对每一个频率单元在方位角为θ＝θ₁～θ_L上进行波束形成时，各频率单元所得波束形成对目标方位角进行实际估计时，所得方位角均为θ＝θ_min～θ_max。进行N帧信号统计，假设每一个频率单元的方位估计结果均服从均匀分布，各频率单元的方位方差分别为

${\mathrm{\δ}}_{\mathrm{\θ}}=\frac{{\mathrm{\θ}}_{\max }-{\mathrm{\θ}}_{\min }}{\sqrt{12}},---\left(8\right)$

由式(8)可得各频率单元的方位方差基本一致，

此时方位方差加权已不起作用。同理，由各频率单元波束形成所得目标方位角处的幅值θ_out也基本一致，此时的幅值加权也已不起作用。

根据上述分析结果可得，最终的波束输出可以变为

$R_{\mathrm{out}}\left({\mathrm{\θ}}_j\right)=\underset{i=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}\stackrel{\‾}{R}(f_i,{\mathrm{\θ}}_j),i=1,\·\·\·,K,j=1,\·\·\·,L.---\left(9\right)$

此时的检测效果相当于宽带能量积分法。

综上所述，本发明的方法与现有技术中的方法相比具有明显的优点。这些现有技术中的方法包括下面介绍的几种检测法。

1)、宽带能量积分法

在传统的宽带检测体制下，能量检测器是从高斯背景噪声中检测宽带信号的最佳检测器。而对于目标方位检测估计的应用中，基于宽带能量积分的目标方位检测法即为平时所用的宽带波束形成。频域宽带波束形成即是先对各阵元接收信号做快速傅里叶变换(FFT)，再对每个频带进行相位补偿完成频域波束形成(CBF)，最后将每个频带的空间谱累加完成对目标方位检测估计，基于宽带能量积分目标检测流程图为图5所示。

2)、方位稳定性法

当目标辐射线谱信号每次均能稳定的检测到目标的方位，统计时间内目标方位变化缓慢时，可以采用下面所述方法实现对目标方位的有效检测，以避免对各频率单元进行波束输出来检测目标方位。

首先对各阵元接收信号进行FFT分析得到K个频率单元，记为f_i，i＝1，…，K，然后对每个频率单元进行相位补偿完成频域波束形成(CBF)得到各频率单元的空间谱R(f_i，θ_j)，i＝1，…，K，j＝1，…，L。对每个频率单元求取最大值，则最大值所在位置即为此频率单元的估计角DOA。对上述信号处理过程重复N次，即连续处理N帧数据信号后再进行下一步处理，可得到每个频率单元所对应的N个方位，记为

θ_n(f_i)，i＝1，…，K，n＝1，…，N；

由理论分析可知，目标辐射线谱信号对应频率单元每次所得DOA是稳定的，而背景噪声对应频率单元所得每次所得DOA是随机的。分别计算所有频率单元的DOA方差，记为δ_θ(f_i)，i＝1，L，K，可得标辐射线谱信号对应频率单元的DOA方差很小，而背景噪声对应频率单元的DOA方差较大。

然后对每一个频率单元的每一帧方位进行如式(10)形式的统计计算，完成波束输出。其流程图如图6所示

R_out(θ_n(f_i))_nn＝R_out(θ_n(f_i))_nn ^-1+1/δ_θ(f_i)，i＝1，…，K；n＝1，…，N；nn＝1，…(10)

下面结合实例，对本发明方法与上述现有技术的相关方法的效果进行比较。

Matlab数值仿真分析基于远场平面波进行，目标幅设信号包括线谱信号和宽带噪声信号，其中线谱信号的中心频率为f_c＝100Hz，噪声信号带宽为f＝60～300Hz，目标相对等间距线列阵方位角为θ＝60°，线谱信号和宽带噪声信号平均谱级比为SLR；背景噪声的带宽同样为f＝60～300Hz，目标辐射噪声宽带信号与背景噪声谱级比为SNR；线列阵间距为d＝8m，阵元数为N＝32，有效声速为c＝1500m/s，采样率为f_s＝2500Hz，一次采样长度为T＝10s，有效样本数为100％。对一次采集数据分10段，每段分240个频带进行波束形成，然后按宽带能量积分法、方位稳定性法以及基于幅值加权的目标检测法得到最终波束输出结果。

1)、只有线谱信号的情况下，信噪比为SNR＝-32dB时的各频带波束形成结果。

图7(a)为各频带波束形成结果；

图7(b)为按不同方法合成的波束形成结果。

从图7(a)中可得到：在SNR＝-32dB时，在具有线谱信号的频带，通过波束形成可以稳定的检测到目标方位在60°，其他频带不能检测到信号。但从图5(b)可得：通过基于宽带能量积分法以及方位稳定性法合成后，最终波束形成结果不能检测到目标方位；而通过基于幅值加权的目标检测法合成后，最终波束形成可实现对目标方位的检测，说明基于幅值加权的目标检测法在此条件下比基于宽带能量积分法以及方位稳定性法要好。

2)、有宽带信号的情况下，线谱信号谱级比为SLR＝20dB，信噪比为SNR＝-31dB时的各频带波束形成结果。

图8(a)为各频带波束形成结果；

图8(b)为按不同方法合成的波束形成结果。

从图8(a)中可得到：在线谱信号谱级比为SLR＝20dB，信噪比为SNR＝-31dB时，在具有线谱信号的频带，通过波束形成可以稳定的检测到目标方位在60°，其他频带不能检测到信号。但从图8(b)可得：通过基于宽带能量积分法以及方位稳定性法合成后，最终波束形成结果不能检测到目标方位；而通过基于幅值加权的目标检测法合成后，最终波束形成可实现对目标方位的检测，说明基于幅值加权的目标检测法在此条件下比基于宽带能量积分法以及方位稳定性法要好。

3)、只有线谱信号的情况下，几种方法所能达到的检测下限。

图9(a)SNR＝-24dB时，基于宽带能量积分法；

图9(b)SNR＝-30dB，基于方位稳定性法；

图9(c)SNR＝-35dB时，基于幅值加权的目标检测法。

通过对比图9(a)-(c)可知：在相应的仿真条件下，基于宽带能量积分法要实现对目标方位的检测所能达到的下限为SNR＝-24dB，基于方位稳定性法要实现对目标方位的检测所能达到的下限为SNR＝-30dB，而基于幅值加权的目标检测法要实现对目标方位的检测所能达到的下限为SNR＝-35dB。通过以上比较可发现本发明在此条件下对目标的检测性能得到了有效提高。

4)、具有宽带信号的情况下，窄带信号与宽带信号谱级比为SLR＝20dB，几种方法所能达到的检测下限。

图10(a)SNR＝-27dB时，基于宽带能量积分法；

图10(b)SNR＝-28dB，基于方位稳定性法；

图10(c)SNR＝-32dB时，基于幅值加权的目标检测法。

通过对比图10(a)-(c)可知：在相应的仿真条件下，基于宽带能量积分法要实现对目标方位的检测所能达到的下限为SNR＝-27dB，基于方位稳定性法要实现对目标方位的检测所能达到的下限为SNR＝-28dB，而基于幅值加权的目标检测法要实现对目标方位的检测所能达到的下限为SNR＝-32dB。通过以上比较可发现本发明在此条件下对目标的检测性能得到了相应提高。

由图7(a)-(b)、图8(a)-(b)、图9(a)-(c)以及图10(a)-(c)比较可得：当SLR较小时，基于宽带能量积分法、方位稳定性法与基于幅值加权的目标检测法效果基本一样；尤其在SNR较低时，由于每次频域快拍检测均不能很好的检测到目标，致使所有频带的方位方差以及幅值差别不大，所以此时用幅值和方位方差进行加权修正效果不是很好；说明SLR较小时，目标辐射的宽带信号比窄带线谱所起作用大，致使由已知线谱检测目标信号不是很好，差于基于宽带能量积分法、方位稳定性法以及基于幅值加权的目标检测法。

当SLR较大时，基于幅值加权的目标检测法比基于宽带能量积分法和基于方位稳定性法检测性能要好，尤其在目标辐射宽带噪声信号和背景干扰噪声谱级SNR较低，每次频域快拍检测均不能很好的检测到目标时，基于方位稳定性法已不能很好地对目标进行检测，但基于幅值加权的目标检测法还能很好实现对目标的检测，检测性能会随着统计次数的增大而提高。

基于宽带能量积分法与基于方位稳定性法宽容性均没有基于幅值加权的目标检测法好；尤其在线谱信号比较强时，基于方位稳定性法具有较好的检测性能。

本领域技术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。另外，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 (7)

1.一种水下目标的检测方法，包括：

接收拖线阵中的各个阵元接收信号；

对各阵元接收信号进行快速傅里叶变换分析，得到各阵元的频域数据，由各阵元的频域数据可进一步得到各频率单元的空间谱；

对每一个频率单元空间谱求取其最大幅值；

利用所述最大幅值，对每一个频率单元的空间谱进行幅值加权；

对加权后的各频率单元的空间谱进行累加求和。

2.根据权利要求1所述的一种水下目标检测方法，其特征在于，所述方法包括更新各阵元接收信号而得到N组空间谱、最大幅值；对N组空间谱进行平均计算，作为相应频率单元的空间谱。

3.根据权利要求1所述的一种水下目标检测方法，其特征在于，对每一个频率单元空间谱求取其最大幅值的方位值；所述对每一个频率单元的空间谱进行幅值加权的步骤包括对每一个频率单元进行方位加权。

4.根据权利要求1所述的一种水下目标检测方法，其特征在于，所述对各阵元接收信号进行快速傅里叶变换分析，得到各频率单元的空间谱的步骤包括对各频率单元进行相位补偿。

5.一种水下目标的检测设备，包括：

接收拖线阵中的各个阵元接收信号的单元；

对各阵元接收信号进行快速傅里叶变换分析，得到各频率单元的空间谱的单元；

对每一个频率单元空间谱求取其最大幅值的单元；

对每一个频率单元的空间谱进行幅值加权的单元；

对加权后的各频率单元的空间谱进行累加求和的单元。

6.根据权利要求5所述的一种水下目标检测设备，其特征在于，包括对各阵元接收信号而得到的N组空间谱进行平均计算的单元。

7.根据权利要求5所述的一种水下目标检测设备，其特征在于，包括对每一个频率单元空间谱求取其最大幅值的方位值的单元；所述对每一个频率单元的空间谱进行幅值加权的单元对每一个频率单元进行方位加权。

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