CN103901422A - 一种水下目标回波几何亮点结构特征提取方法 - Google Patents

Abstract

本发明属于水声技术应用领域，特别涉及用于水下沉底或掩埋目标的探测与识别的一种水下目标回波几何亮点结构特征提取方法。获得目标回波的时频分布图像；构造与目标几何亮点时频分布相匹配的结构元；对目标回波信号的时频分布图像进行形态滤波开操作。本方法通过对目标回波信号的时频分布进行图像处理，在时频平面上抑制混响并提取目标的几何亮点结构。本发明的成果可以应用于水下目标探测识别系统中，提取稳定的目标回波信号特征，提高探测准确率。

Description

一种水下目标回波几何亮点结构特征提取方法

技术领域

本发明属于水声技术应用领域，特别涉及用于水下沉底或掩埋目标的探测与识别的一种水下目标回波几何亮点结构特征提取方法。

背景技术

水下目标探测与识别的关键技术之一是从目标的声纳回波信号中提取出稳定的目标特征，从而实现与海底沉积层、礁石和水下生物等目标的区分。根据对目标声散射的分析，无论声波以何种方式照射目标，目标棱角产生的几何散射总是存在。由几何散射形成的几何亮点结构可以反映目标的几何形状与尺度信息，是目标回波的固有特征。但是当目标处于沉底状态时，强烈的海底混响会淹没目标回波，因此如何有效的抑制混响并提取目标特征一直是制约水下沉底目标探测与识别的难点问题。

目前水下目标回波信号特征提取方法主要根据目标回波与混响不同的时频特性。其中，目标几何亮点的形成服从线性声学规律，当主动声呐发射LFM脉冲时，目标几何亮点具有规则的时频分布形式。而根据混响的点散射模型，形成混响的各散射点的幅度与相位都是随机的，导致混响的时频分布也是随机的。根据这一特点，Wigner-Ville分布、小波包、Hilbert-Huang变换与分数阶傅里叶变换等时频分析方法被用于提取目标回波信号特征。然而这些方法得到的目标回波与混响在时频平面上的混合分布，对混响的抑制能力较弱，特征形式对声波入射角、频率以及水底底质变化敏感，当目标回波被混响淹没时无法识别出目标几何亮点结构。

发明内容

本发明的目的在于提供一种提高探测准确率的水下目标回波几何亮点结构特征提取方法。

本发明的内容是这样实现的：

（1）获得目标回波的时频分布图像：

当主动声纳发射线性调频脉冲时，单个几何亮点在时频平面上的分布投影为有限长线段，令单个几何亮点的信号形式为x(t)＝exp[j2π(f₀t+mt²/2)]，f₀为信号起始频率，m为调频斜率，Wigner-Ville分布的时频分布为，

$W_x(t,f)={\∫}_{-\∞}^{\∞}{e}^{j2\mathrm{\π}(f_0+\mathrm{mt})}{e}^{-j2\mathrm{\πf\τ}}\mathrm{d\τ}=\mathrm{\δ}[f-(f_0+\mathrm{mt})];$

其中，t与f分别代表各个时频单元对应的时间与频率，两个几何亮点自项之间会存在交叉项，

W_cross(t,f)＝2πδ(f-f_m)exp(2πf_dt)；

其中，f_m＝(f₁+f₂)/2，f_d＝f₁-f₂，f₁与f₂分别是两个几何亮点在t时刻的频率；

（2）构造与目标几何亮点时频分布相匹配的结构元：

选择具有三角形包络的序列作为结构元，结构元的长度为目标回波几何亮点的时频分布长度的一半，对目标回波的WVD进行Radon变换，搜索目标几何亮点的实际调频斜率，x′与y′表示旋转后的坐标轴，则旋转角度为θ的Radon变换R_θ(x′)为，

$R_{\mathrm{\θ}}\left(x^{\′}\right)={\∫}_{-\∞}^{\∞}f(x^{\′}\cos \mathrm{\θ}-y^{\′}\sin \mathrm{\θ},x^{\′}\sin \mathrm{\θ}+y^{\′}\cos \mathrm{\θ}){\mathrm{dy}}^{\′}$

当旋转角度为θ_max时R_θ(x′)出现最大值，那么目标几何亮点的调频斜率即为cos(θ_max)，将结构元调整到此斜率下到与目标几何亮点时频分布的最佳匹配；

（3）对目标回波信号的时频分布图像进行形态滤波开操作：

使用结构元对获得目标回波的WVD二值图像进行形态学开操作。

本发明的有益效果在于：本方法通过对目标回波信号的时频分布进行图像处理，在时频平面上抑制混响并提取目标的几何亮点结构。本发明的成果可以应用于水下目标探测识别系统中，提取稳定的目标回波信号特征，提高探测准确率。

附图说明

图1为本发明的流程图。

图2为双几何亮点的时频分布图像。

图3为经过形态滤波的双几何亮点的时频分布图像。

具体实施方式

下面结合附图对本发明做进一步描述。

为了克服现有水下目标回波信号特征提取方法无法抑制混响干扰的问题，本发明提供了一种水下目标回波几何亮点结构提取方法，该方法通过对目标回波信号的时频分布进行图像处理，在时频平面上抑制混响并提取目标的几何亮点结构。本发明的成果可以应用于水下目标探测识别系统中，提取稳定的目标回波信号特征，提高探测准确率。本发明解决其技术问题所采用的技术方案包含以下流程：

1、获得目标回波信号的时频分布图像；

2、为了匹配目标几何亮点在时频平面上幅度鳍状分布特征，使用具有三角形包络的序列作为结构元；为了匹配目标几何亮点时频分布斜率特征，对目标回波的时频分布进行Radon变换，搜索对应Radon变换最大值旋转角度计算结构元的斜率；

3、对目标回波时频分布图像进行形态滤波开操作，消除混响在时频平面上造成的干扰。

本发明的一维几何回波时域信号在二维时频域中的几何分布特征作为图像特征进行特征提取，通过对目标回波信号的时频分布进行形态滤波，在时频平面上抑制混响并提取目标的几何亮点结构。设计了一种与目标回波时频分布的幅度特征、斜率特征相匹配的结构元。为了匹配目标几何亮点在时频平面上幅度鳍状分布特征，设计了具有三角形包络的序列作为结构元。为了匹配目标几何亮点时频分布斜率特征，对目标回波的时频分布进行Radon变换，搜索对应Radon变换最大值旋转角度计算结构元的斜率。对目标回波信号的时频分布图像进行形态滤波开操作以消除混响在时频平面上造成的干扰。

为了帮助对本发明内容的理解，下面结合附图及实施例对本发明的具体实施方式进行说明。

流程1：获得目标回波的时频分布图像。

根据目标回波的产生机理，当主动声纳发射线性调频脉冲时，单个几何亮点在时频平面上的分布投影为有限长线段，线段的斜率与发射信号调频斜率一致。令单个几何亮点的信号形式为x(t)＝exp[j2π(f₀t+mt²/2)]，f₀为信号起始频率，m为调频斜率，以Wigner-Ville分布（WVD）为例其时频分布为，

$W_x(t,f)={\∫}_{-\∞}^{\∞}{e}^{j2\mathrm{\π}(f_0+\mathrm{mt})}{e}^{-j2\mathrm{\πf\τ}}\mathrm{d\τ}=\mathrm{\δ}[f-(f_0+\mathrm{mt})]---\left(1\right)$

其中，t与f分别代表WVD中各个时频单元对应的时间与频率。式(1)说明单个几何亮点的WVD为冲激谱。此外，由于实际信号长度一定是有限长的，因而其WVD呈鳍状。在WVD中，两个几何亮点自项之间会存在交叉项。

W_cross(t,f)＝2πδ(f-f_m)exp(2πf_dt)  （2）

其中，f_m＝(f₁+f₂)/2，f_d＝f₁-f₂，f₁与f₂分别是两个几何亮点在t时刻的频率。式(2)说明交叉项的WVD呈周期起伏状。在本发明中，交叉项与混响及噪声的抑制原理一致，因此本实施例中只以抑制交叉项为例说明本发明的实施方法。双几何亮点的WVD示意图如附图2所示。

流程2：构造与目标几何亮点时频分布相匹配的结构元。

由于目标回波几何亮点的时频分布为鳍状，同时考虑工程实现的难度，选择具有三角形包络的序列作为结构元。序列长度需要考虑目标回波信号的信混比，混响较强时序列的长度也要加长，以达到更好的混响抑制效果。本实施例中结构元的长度为目标回波几何亮点的时频分布长度的一半。

结构元斜率决定了结构元与目标几何亮点时频分布的匹配程度，而几何亮点的调频斜率与发射信号基本一致，但考虑到脉冲展宽现象，实际的几何亮点调频斜率要略小于发射信号的调频斜率。对目标回波的WVD进行Radon变换，搜索目标几何亮点的实际调频斜率。二维图像f(x,y)的Radon变换是将坐标轴旋转一定角度后，沿纵轴方向对图像进行积分。设x′与y′表示旋转后的坐标轴，则旋转角度为θ的Radon变换R_θ(x′)定义为

$R_{\mathrm{\θ}}\left(x^{\′}\right)={\∫}_{-\∞}^{\∞}f(x^{\′}\cos \mathrm{\θ}-y^{\′}\sin \mathrm{\θ},x^{\′}\sin \mathrm{\θ}+y^{\′}\cos \mathrm{\θ}){\mathrm{dy}}^{\′}$

如果当旋转角度为θ_max时R_θ(x′)出现最大值，那么目标几何亮点的调频斜率即为cos(θ_max)，将结构元调整到此斜率下可以达到与目标几何亮点时频分布的最佳匹配。

流程3：对目标回波信号的时频分布图像进行形态滤波开操作。

在通过流程1获得目标回波的WVD二值图像的基础上，使用流程2设计的结构元对该图像进行形态学开操作。形态学开操作是由两个基本的形态学操作组成的，先进行的是腐蚀操作，然后进行的是膨胀操作。对目标回波时频分布图像进行腐蚀可以消除图像中与结构元形态特征不符的成分，如交叉项与混响的时频分布，保留几何亮点自项，但长度缩短，而膨胀会恢复信号自项长度。附图3所示是对附图2双几何亮点的时频分布图像进行形态滤波开操作的结果，由于腐蚀已经消除了混响与交叉项，因此经过形态滤波开操作后，时频平面上只存在有目标几何亮点，达到了本发明的目的。

Claims (1)

1.一种水下目标回波几何亮点结构特征提取方法，其特征在于：

（1）获得目标回波的时频分布图像：

当主动声纳发射线性调频脉冲时，单个几何亮点在时频平面上的分布投影为有限长线段，令单个几何亮点的信号形式为x(t)＝exp[j2π(f₀t+mt²/2)]，f₀为信号起始频率，m为调频斜率，Wigner-Ville分布的时频分布为，

$W_x(t,f)={\∫}_{-\∞}^{\∞}{e}^{j2\mathrm{\π}(f_0+\mathrm{mt})}{e}^{-j2\mathrm{\πf\τ}}\mathrm{d\τ}=\mathrm{\δ}[f-(f_0+\mathrm{mt})];$

其中，t与f分别代表各个时频单元对应的时间与频率，两个几何亮点自项之间会存在交叉项，

W_cross(t,f)＝2πδ(f-f_m)exp(2πf_dt)；

其中，f_m＝(f₁+f₂)/2，f_d＝f₁-f₂，f₁与f₂分别是两个几何亮点在t时刻的频率；

（2）构造与目标几何亮点时频分布相匹配的结构元：

选择具有三角形包络的序列作为结构元，结构元的长度为目标回波几何亮点的时频分布长度的一半，对目标回波的WVD进行Radon变换，搜索目标几何亮点的实际调频斜率，x′与y′表示旋转后的坐标轴，则旋转角度为θ的Radon变换R_θ(x′)为，

$R_{\mathrm{\θ}}\left(x^{\′}\right)={\∫}_{-\∞}^{\∞}f(x^{\′}\cos \mathrm{\θ}-y^{\′}\sin \mathrm{\θ},x^{\′}\sin \mathrm{\θ}+y^{\′}\cos \mathrm{\θ}){\mathrm{dy}}^{\′}$

当旋转角度为θ_max时R_θ(x′)出现最大值，那么目标几何亮点的调频斜率即为cos(θ_max)，将结构元调整到此斜率下到与目标几何亮点时频分布的最佳匹配；

（3）对目标回波信号的时频分布图像进行形态滤波开操作：

使用结构元对获得目标回波的WVD二值图像进行形态学开操作。

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