CN106093919A - 一种主动声呐识别方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种主动声呐识别方法，该方法是发射方在声呐发出的探测信号中嵌入水印，接收方通过对水印的探测来识别发送方信号，包括四个部分，数字水印预处理，水印生成，水印嵌入，水印探测。具体方法是在一个声呐波形的时频系数中嵌入水印，水印是由两个安全密钥产生。第一密钥是扩展码。第二密钥是用于选择和修改声呐的所选择的时间‑频率单元的嵌入掩模，根据嵌入规则水印分布在声呐探测信号的分块DCT系数中，匹配滤波接收器产生经过信道模型的扩频水印的复制相关水印，探测器模型成功的检测需要访问这两个扩展码和嵌入掩模。本发明可以产生精度更高的检测概率，增加了可控性和识别性能。

Description

一种主动声呐识别方法

技术领域

本发明涉及水声探测领域，尤其涉及一种主动声呐识别方法。

背景技术

水声信道中充满了天然存在的或人为的来源不明的声发射，其中一个主要的发射来源就是主动声呐。在水声对抗领域，利用虚假水声信号迷惑、诱骗对方已成为各国海军常用的技术手段。随着水声对抗技术的发展，敌对方常常通过发射高度相似的信号实施干扰或者诱骗。因此，迫切需要开展主动声呐信号的身份识别新技术的研究。因此出现通过对信号嵌入水印来认证发送声呐波形。这种方法对实现有效的识别来自于敌方或是我方的声呐探测信号至关重要，水下环境的复杂性，错综复杂的信息发送，有效的识别出正确信息对正常探测发挥着重要作用。

之前出现应用于探测的方法最早是正交频分复用(OFDM)“星座抖动”，其中的抖动就是水印，根据抖动的特性来识别探测信号，这种方法容易受环境影响，错误识别率较高。为解决这一问题数字水印技术应运而生，数字水印技术的关键就是如何提高信号识别的精度。海洋水声探测中存在相似信号以及伪装信号或是复制信号，该技术可以有效的识别探测信号的真实身份并且有效识别出来伪装或是复制信号，另一方面的应用就是在网络节点为基础进行的通信导航，网络节点具有移动特性，他们发射的信号中嵌入发射信号的位置信息对无人航行器的导航有重要的价值，基于现有通过目标特征进行鉴别分类这种方法是不足的，有学者提出在主动声呐发射的信号中嵌入数字水印，通过检测接收信号中是否含有水印鉴别其身份。针对主动声呐信号的鉴别提出分别用短时傅里叶变换(STFT)和离散余弦变换(DCT)进行水印嵌入。但是算法比较复杂而且并没有充分考虑到海洋信道多途、衰减以及多普勒频移等因素。又提出信道相关特性对水印声呐的影响以及利用嵌入水印提高探测性能等方法，在已经提出的方法中根据水印嵌入并没有考虑水印嵌入的规则的改变，以及嵌入带宽的改变，受水下环境影响较大。本文是基于在已经提出的理论基础上结合对水下声信道的考虑，提出利用二维变换基本矩阵在时频域的分块DCT变换，通过改变系数嵌入扩频水印，产生更高的检测性能，以及最佳的嵌入方式。本发明提出的方法全面考虑到水印探测环境对探测性能的提高，该方法对这些信号的身份识别能力进一步加强，所以如何有效的分辨出真伪信号以及同类别的声呐识别信号身份，成为现在亟需解决的问题。

发明内容

发明目的：本发明针对声呐探测信号以及相似度极高的伪装信号的身份识别，能有效的分辨这些信号，

技术方案：一种主动声呐识别方法，包括如下步骤：

S1：将水印进行预处理

步骤S1-1：将声呐探测信号生成x(t)，并且对其取样点为N产生离散信号X；

步骤S1-2：对步骤S1-1所得到的离散信号进行分块，将T秒的时间间隔进行取样分成M块，每一块包含着m＝N/M；每一块长度是T_b＝T/M，X被排列为m×M的矩阵；

步骤S1-3：将步骤S1-2分块后的信号利用二维DCT变换的基本酉矩阵A进行DCT变换产生DCT系数矩阵Θ；其中A是m×M矩阵；

S2：生成以及嵌入水印序列

步骤S2-1:生成水印序列,水印序列产生的基础是扩频矩阵C＝[c₁,c₂,...,c_M]∈R^m×M其中c∈{±1}和二进制掩码M∈{0,1}两个秘钥的产生，扩频序列是结合信道模型产生，掩码则是由嵌入位置决定；

步骤S2-2:在步骤S2-1产生的扩频矩阵和二进制掩码两者的基础上进行Hadamard乘积形成扩频水印W；

步骤S2-3:扩频矩阵掩蔽水印矩阵，并且包含当在对应的位置的掩模具有一个逻辑1，只对DCT系数对应于由水印所修改的1的位置的系数；

步骤S2-4:生成的水印W如所述步骤S2-3嵌入DCT系数中，嵌入水印后的系数矩阵为Θ_w；水印强度K为可控因子，根据SWR(信号和水印功率之比)来改变；

步骤S2-5:根据产生的被水印的系数矩阵通过矩阵变换产生被水印的声呐信号矩阵X_w。X_w被重新排列为1×N取样矢量；

步骤S2-6:x_w(t)表示加入水印的声呐波形，由此可以得出水印w(t)是被水印波形和没有水印波形之差；

S2：对水印进行检测

步骤S3-1:接收含有水印的信号y_w(t)，由步骤s2-6得到的x_w(t)经过信道脉冲响h(t,τ)所得到的接收响应；

步骤S3-2:将所得到的y_w(t)进行重新取样和重新排列为m×M矩阵Y_w，并且对Y_w进行DCT系数转换，得到转换的DCT系数；

步骤S3-3：水印是根据在步骤S2-6的基础上得到，水印通过被滤波器模型化的信道产生补偿水印根据接收到的水印的估计值，计算在接收器通过由相应的FIR滤波器的滤波每个段，并在检测器用于副本相关，估计水印值表示为

步骤S3-4:对进行取样并且排成m×M矩阵U，对矩阵U进行块DCT变换得到系数矩阵

步骤S3-5:在上述得出和检测标准定为和的frobenius内积，这个相当于整个对hadamard乘积之和，根据信号检测算法得到检验统计量；

步骤S3-6:在检验统计量的计算中，水印检测被规定为根据假设检验奈曼皮尔逊引理对接收水印进行检测假设，根据公式产生检测统计量作为门限；利用检测概率，漏检概率，误检率来评估性能。

有益效果：本发明采用一种基于数字水印技术的基础上进行信号鉴定的方法，主要是包括三个主要部分水印预处理，水印序列的生成以及嵌入，水印探测三个主要的部分。相对于现有技术，本发明直接在声呐的发射信号嵌入水印，探测方可根据嵌入水印的特征进行相应的身份识别，并且嵌入的水印以及嵌入强度都是根据情况可控的，由于该方法嵌入的方式的可变可选的，结合数字处理算法提高分辨精度。本发明在水声领域可以得到较灵活的应用。更确切的说是声呐信号的鉴定基于复杂的水下环境，水声信道是充满了来源不明的声发射，在水下自主航行器(AUV)、水下潜艇之间通过网络节点进行通信具有实时移动特性，本发明可以有效的提高导航的精度或是身份识别的准确性。

附图说明

图1是本发明水印生成及嵌入模块图；

图2是本发明水印探测模块图；

图3是本发明水印嵌入框图图；

图4是本发明水印探测框图图。

具体实施方式

下面将结合附图，对本发明的实施案例进行详细的描述；

如图1-4所示，本发明的一种主动声呐识别方法，是发射方在声呐发出的探测信号中嵌入水印，接收方通过对水印的探测来识别发送方信号，包括四个部分，数字水印预处理，水印生成，水印嵌入，水印探测。具体方法是在一个声呐波形的时频系数中嵌入水印，水印是由两个安全密钥产生。第一密钥是扩频码。第二密钥是用于选择和修改声呐的所选择的时间-频率单元的嵌入掩模，根据嵌入规则水印分布在声呐探测信号的分块DCT系数中，匹配滤波接收器产生经过信道模型的扩频水印的复制相关水印，探测器模型成功的检测需要访问扩频码和嵌入掩模。这种方法可以产生精度更高的检测概率，增加了可控性和识别性能。

本发明的一种主动声呐识别方法，包括如下步骤：

水印进行预处理步骤：

步骤S1-1：声呐探测信号的表示x＝exp(j*t.*2*pi*f0+j*pi*k*t.^2)其中f0表示初始频率，k表示调频斜率，对信号进行取样得到

X＝{x(n),n＝1,2...,N} (1)

N为采样点的个数，采样时间长度是T。

步骤S1-2：对所得到的离散信号进行分块，分成M块，每一块长度为T_b＝T/M，每一块的采样点数为m，m＝N/M，并且用矩阵X表示。

步骤S1-3：分块之后的信号矩阵X进行DCT变换，本发明采用的是二维DCT变换的基本矩A，A表示成如下式

${\[A\]}_{i,j}=\left\{\begin{array}{cc}\sqrt{\frac{1}{m}}& i=0,,,,,m-1,\\ \sqrt{\frac{2}{m}}cos\frac{(2j+1)i\mathrm{\π}}{2m}& j=1,2,,,,m-1,\end{array}\right.---\left(2\right)$

A是酉矩阵，变换对可以通过一下表示

Θ＝AX∈R^m×M

X＝A^TΘ∈R^m×M (3)

Θ是每一块的DCT系数

Θ＝[θ₁,θ₂......θ_M] (4)

水印产生及嵌入步骤：

步骤S2-1:水印序列是由扩频矩c∈{±1}，

C＝[c₁,c₂,...,c_M]∈R^m×M (5)

二进制掩码M∈{0,1}两个秘钥结合产生的二进制掩码是在扩频的基础上产生，通过对扩频序列的重塑，本发明采用的扩频序列是PN序列。分散到选择的时间-频率单元中的水印位是由一个扩频率＝矩阵的乘积c∈{±1}和一个二进制掩码M∈{0,1}控制。

步骤S2-2:在已经产生的扩频矩阵和二进制掩码两者的基础上进行Hadamard乘积形成扩频水印W。W是由C和M的hadamard相乘建模，其定义为两个矩阵的逐元素乘积，水印负载是单一的比特w∈{0,1}，W表示成如下：

W＝wCοM∈R^m×M

＝[W₁,W₂,,,,W_M]

W_j∈R^m×1 (6)

步骤S2-3:，当在对应的位置的掩模具有一个逻辑1，只对DCT对应于由水印所修改的1的位置的系数，乘法由掩模部分地破坏了扩展序列的正交性但是这并没有实质性的影响。

步骤S2-4:水印如上述s2-3所述嵌入DCT系数中，嵌入系数后的被水印的系数矩阵可以表示如下

Θ_W＝Θ+kW∈R^m×M (7)

其中K表示水印强度根据SWR(信号和水印功率之比)。

步骤S2-5:根据产生的被水印的系数矩阵通过矩阵变换产生被水印的声呐信号

矩阵X_w，X_w＝A^TΘ_w (8)

X_w被重新排列为1×N取样矢量。

步骤S2-6:x_w(t)表示加入水印的声呐波形，由此可以得出水印w(t)是被水印波形和没有水印波形之差，表示如下

w(t)＝x_w(t)-x(t) (9)

水印检测步骤：

步骤S3-1:接收含有水印的信号y_w(t)，它是由步骤s2-6得到的x_w(t)经过信道脉冲响h(t,τ)所得到的接受相应，其中信道脉冲响应表达式为

$h(t,\mathrm{\τ})=\underset{P}{\Σ}{A}_P\left(t\right)\mathrm{\δ}(\mathrm{\τ}-{\mathrm{\τ}}_p(t\left)\right)---\left(10\right)$

其中P为路径指数，A_P(t)表示时变路径相位，τ_p(t)＝τ_p-a_pt表示时变延时，a_p表示多普勒因子。通过脉冲响应的式子可以表示为：

$y_W\left(t\right)=\underset{p}{\Σ}{A}_p\left(t\right)x_w(t-{\mathrm{\τ}}_p(t\left)\right)---\left(11\right)$

步骤S3-2:将所得到的y_w(t)进行重新取样和重新排列为m×M矩阵Y_w，并且对Y_w进行DCT系数转换，转换的DCT系数表示为

其中表示第i块接收水印信号。

步骤S3-3：水印是根据在步骤s2-6的基础上得到，水印通过被滤波器模型化的信道产生补偿水印

$w_i\left(t\right)=\left\{\begin{array}{cc}w\left(t\right)& t\∈\{(i-1)T_b\≤t\≤{\mathrm{iT}}_b\}\\ 0& else\end{array}\right\}---\left(13\right)$

表示为每一块的水印。FIR滤波器的系数

b＝[b₁,b₂......b_p] (14)

接近时不变信道传递函数和由此延伸的脉冲响应H(z)

H(z)＝1+b₁z^-1+......+b_pz^-p (15)

信号被分为M块每一个长度是T_b，信道被M个滤波器模型化，对于每一块，滤波器抽头的滤波器组可以被布置作为B矩阵的列

$B=\[b_1,b_2......b_M\],b_i=\[b_1^i,b_2^i......b_p^i\],\hat{h}\left(t\right)\⇔b_i---\left(16\right)$

b_i是表示对为时变信道脉冲响应以上第i块的持续时间的估计值的滤波器抽头

${\hat{h}}_i\left(\mathrm{\τ}\right)=\left\{\begin{array}{cc}h(\mathrm{\τ},t)\∈\{(i-1)& T_b\≤t\≤{\mathrm{iT}}_b\}\\ 0& else\end{array}\right\}---\left(17\right)$

接收到的水印的估计值，计算在接收器通过由相应的FIR滤波器的滤波每个段，并在检测器用于副本相关。估计水印值可以表示为

$\hat{w}\left(t\right)=\underset{i=1}{\overset{M}{\Σ}}\∫{\hat{h}}_i\left(\mathrm{\τ}\right)w_i(t-\mathrm{\τ})d\mathrm{\τ}---\left(18\right)$

步骤S3-4:对进行取样并且排成m×M矩阵U，对矩阵U进行块DCT变换得到步骤S3-5:在上述得出和检测标准定为和的frobenius内积，这个相当于整个对应的hadamard乘积；

$T=\widehat{\mathrm{\Θ}}:\hat{W}=\underset{i}{\Σ}\underset{j}{\Σ}{\widehat{\mathrm{\Θ}}}_{ij}{\hat{W}}_{ij}=trac\left({\widehat{\mathrm{\Θ}}}^T\hat{W}\right)---\left(20\right)$

相当于

$T=\frac{1}{M}\underset{i=j}{\overset{M}{\Σ}}{r}_j---\left(21\right)$

其中r_j表示内积，其表达式如：

$r_j=w<{\widehat{\mathrm{\&theta;}}}_j,{\hat{w}}_j>---\left(22\right)$

如果水印有扩频码那么r_j可以表示如下：

$\begin{array}{c}{r}_j=<{\widehat{\mathrm{\&theta;}}}_j+kw{\hat{w}}_j+n,{\hat{w}}_j>\\ =<{\widehat{\mathrm{\&theta;}}}_j,{\widehat{\mathrm{\&omega;}}}_j>+kw<{\mathrm{\&omega;}}_j,{\widehat{\mathrm{\&omega;}}}_j>+<n,{\widehat{\mathrm{\&omega;}}}_j>\end{array}---\left(23\right)$

第一个和最后一个都是不相关的，因为扩频码和隐藏的噪声和DCT系数是没有关系的，对于第二部分在达到m时有一个峰值，是每一块最大的扩频处理增益，如果声呐没有被水印，w＝0，和r_j最终T将会类似于高斯噪声分布，如果水印探测尝试了错误的密匙w′要么不属于所述码本或属于不同的或错误的来源，采用以下表示式子

$\begin{array}{c}{r}_j=<{\widehat{\mathrm{\&theta;}}}_j+kw{\hat{w}}_j+n,{\hat{w}}_j>\\ =<{\widehat{\mathrm{\&theta;}}}_j,{{\widehat{\mathrm{\&omega;}}}^{\&prime;}}_j>+kw<{\mathrm{\&omega;}}_j,{{\widehat{\mathrm{\&omega;}}}^{\&prime;}}_j>+<n,{{\widehat{\mathrm{\&omega;}}}^{\&prime;}}_j>\end{array}---\left(24\right)$

r_j又会再一次接收到类噪声的信号。

步骤S3-6:以下一个检验统计量的计算中，水印检测被规定为根据假设检验奈

曼皮尔逊引理，特别是每一个假设都被定义为如下

如果假设H₀被拒绝有利于H₁，如果

L(.)表示似然比，被选择以实现一个指定的显着性水平α。

上述Γ(T)决定这检测率P_D,P_M,P_FP，水印检测率P_D表示检测出嵌入水印的信号含有水印的概率，水印漏检率P_M表示嵌入的水印信号中不含有水印的概率，水印误检率P_FP表示嵌入的水印信号没有被检测出来水印的概率。

本发明的有益效果是直接在声呐的发射信号嵌入水印，探测方可根据嵌入水印的特征进行相应的身份识别，并且嵌入的水印以及嵌入强度都是根据情况可控的，由于本发明嵌入的方式的可变可选的，结合数字处理算法提高分辨精度。在水声领域可以得到较灵活的应用。

Claims (1)

1.一种主动声呐识别方法，其特征在于，包括如下步骤：

S1：将水印进行预处理

步骤S1-1：将声呐探测信号生成x(t)，并且对其取样点为N产生离散信号X；

步骤S1-2：对步骤S1-1所得到的离散信号进行分块，将T秒的时间间隔进行取样分成M块，每一块包含着m＝N/M；每一块长度是T_b＝T/M，X被排列为m×M的矩阵；

步骤S1-3：将步骤S1-2分块后的信号利用二维DCT变换的基本酉矩阵A进行DCT变换产生DCT系数矩阵Θ；其中A是m×M矩阵；

S2：生成以及嵌入水印序列

步骤S2-1:生成水印序列,水印序列产生的基础是扩频矩阵C＝[c₁,c₂,...,c_M]∈R^m×M其中c∈{±1}和二进制掩码M∈{0,1}两个秘钥的产生，扩频序列是结合信道模型产生，掩码则是由嵌入位置决定；

步骤S2-2:在步骤S2-1产生的扩频矩阵和二进制掩码两者的基础上进行Hadamard乘积形成扩频水印W；

步骤S2-3:扩频矩阵掩蔽水印矩阵，并且包含当在对应的位置的掩模具有一个逻辑1，只对DCT系数对应于由水印所修改的1的位置的系数；

步骤S2-4:生成的水印W如所述步骤S2-3嵌入DCT系数中，嵌入水印后的系数矩阵为Θ_w；水印强度K为可控因子，根据SWR(信号和水印功率之比)来改变；

步骤S2-5:根据产生的被水印的系数矩阵通过矩阵变换产生被水印的声呐信号矩阵X_w。X_w被重新排列为1×N取样矢量；

步骤S2-6:x_w(t)表示加入水印的声呐波形，由此可以得出水印w(t)是被水印波形和没有水印波形之差；

S2：对水印进行检测

步骤S3-1:接收含有水印的信号y_w(t)，由步骤s2-6得到的x_w(t)经过信道脉冲响h(t,τ)所得到的接收响应；

步骤S3-2:将所得到的y_w(t)进行重新取样和重新排列为m×M矩阵Y_w，并且对Y_w进行DCT系数转换，得到转换的DCT系数；

步骤S3-3：水印是根据在步骤S2-6的基础上得到，水印通过被滤波器模型化的信道产生补偿水印根据接收到的水印的估计值，计算在接收器通过由相应的FIR滤波器的滤波每个段，并在检测器用于副本相关，估计水印值表示为

步骤S3-4:对进行取样并且排成m×M矩阵U，对矩阵U进行块DCT变换得到系数矩阵

步骤S3-5:在上述得出和检测标准定为和的frobenius内积，这个相当于整个对hadamard乘积之和，根据信号检测算法得到检验统计量；

步骤S3-6:在检验统计量的计算中，水印检测被规定为根据假设检验奈曼皮尔逊引理对接收水印进行检测假设，根据公式产生检测统计量作为门限；利用检测概率，漏检概率，误检率来评估性能。