CN109687915A - 一种未知参量水声脉冲信号检测的方法 - Google Patents
一种未知参量水声脉冲信号检测的方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN109687915A CN109687915A CN201811626131.5A CN201811626131A CN109687915A CN 109687915 A CN109687915 A CN 109687915A CN 201811626131 A CN201811626131 A CN 201811626131A CN 109687915 A CN109687915 A CN 109687915A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- signal
- thresholding
- underwater acoustic
- acoustic pulse
- probability
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
Classifications
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04B—TRANSMISSION
- H04B17/00—Monitoring; Testing
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04B—TRANSMISSION
- H04B13/00—Transmission systems characterised by the medium used for transmission, not provided for in groups H04B3/00 - H04B11/00
- H04B13/02—Transmission systems in which the medium consists of the earth or a large mass of water thereon, e.g. earth telegraphy
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Electromagnetism (AREA)
- Measurement Of Velocity Or Position Using Acoustic Or Ultrasonic Waves (AREA)
Abstract
一种未知参量水声脉冲信号检测的方法，属于水声脉冲信号检测领域。现有的水声脉冲信号检测器所能检测的信号种类有限。一种未知参量水声脉冲信号检测的方法，包括：一、利用短时分数阶傅里叶变换处理接收到的信号；二、改进能量检测器，且将短时分数阶傅里叶阶数优选和改进的能量检测器联合处理步骤一处理后的信号，经分析可知，改进后检测器性能提高；三、通过恒虚警方法确定概率和门限的关系，从而根据所需的概率确定门限。四、判断步骤二处理后的信号与门限进行比较，判断是否存在信号；至此完成未知参量水声脉冲信。本发明与传统的检测器相比可以提高检测性能，在未知参量水声脉冲信号检测中可以具有很好的宽适用性和稳健性。
Description
技术领域
本发明涉及一种水声脉冲信号检测方法，具体涉及一种未知参量水声脉冲信号检测的方法。
背景技术
在非合作条件下，由于无法确知脉冲信号是否存在，水声脉冲信号形式日渐多样化，且信号形式、波达方向、中心频率、持续时间、信号幅度和出现时刻等参数具有未知性和随机性，又常需要检测在较低信噪比条件下的信号，因此对未知参量水声脉冲信号进行检测目前仍是一个难题。在合作检测中，由于已知脉冲信号类型以及部分参数，我们可以设计有针对性的检测器，但对于非合作条件下的未知参量信号检测，针对每种可能的信号形式设计不同的检测器代价较高，并且不能适应新信号类型的出现，因此，构建一种具有稳健性和宽适应性的非合作条件下信号检测方法尤为重要。
国内外学者采用过多种方法解决这一问题，具有代表性的研究主要有：王晓燕([1]王晓燕，方世良，朱志峰.非合作水声脉冲信号的熵检测方法[C]//全国声学学术会议.2010.)提出了一种基于谱熵的非合作检测方法，该方法利用信号与噪声之间的统计特性差异，利用熵值的不同判断信号的有无，能达到较好的检测性能；张光普([2]张光普，梁国龙，范展.瞬时相关积分法及其在线谱检测中的应用[J]兵工学报，2011，32(1)：69-73.)提出了一种新的水声信号检测方法，瞬时相关积分法应用在水声信号检测中，提高了信号的检测性能。王彪([3]王彪，孙晓雯.一种有效抑制窄带干扰的水声直扩信号检测方法研究[J]科学技术与工程，2013，13(7)：1784-1788.)利用LMS窄带干扰抑制器和倒谱的改进方法联合检测水声直扩信号，能够在有窄带噪声干扰的情况下捕获直扩信号。
发明内容
本发明的目的是为了解决现有的水声脉冲信号检测器所能检测的信号种类有限的问题，而提出一种能够适用信号种类更多的具有稳健性和宽适应性的非合作条件下信号检测方法。
一种未知参量水声脉冲信号检测的方法，所述的方法通过以下步骤实现：
步骤一、利用短时分数阶傅里叶变换处理接收到的信号；
步骤二、改进能量检测器，且将短时分数阶傅里叶阶数优选和改进的能量检测器联合处理步骤一处理后的信号，经分析可知，改进后检测器性能提高；
步骤三、通过恒虚警方法确定概率和门限的关系，从而根据所需的概率确定门限。
步骤四、判断步骤二处理后的信号与门限进行比较，判断是否存在信号；
至此完成未知参量水声脉冲信。
本发明的有益效果为：
(1)在非合作条件下，由于先验信息缺失，该检测器实现对未知参量水声脉冲信号达到理想的检测效果；
(2)与传统的检测器相比可以提高检测性能，并且在低信噪比下仍具有很好的检测能力，该发明应用在未知参量水声脉冲信号检测中可以具有很好的宽适用性和稳健性。
附图说明
图1为本方法对应的算法流程图；
图2为改进前后检测器性能比较；
图3为检验统计量的概率密度函数；
图4为恒虚警下虚警概率和门限的关系；
图5为加入多径干扰前后检测器性能比较；
图6为湖试试验数据处理结果。
具体实施方式
具体实施方式一：
本实施方式的一种未知参量水声脉冲信号检测的方法，所述方法通过以下步骤实现：
步骤一、利用短时分数阶傅里叶变换处理接收到的信号；
步骤二、改进能量检测器，且将短时分数阶傅里叶阶数优选和改进的能量检测器联合处理步骤一处理后的信号，经分析可知，改进后检测器性能提高；
步骤三、通过恒虚警方法确定概率和门限的关系，从而根据所需的概率确定门限。
步骤四、判断步骤二处理后的信号与门限进行比较，判断是否存在信号；
至此完成未知参量水声脉冲信。
具体实施方式二：
与具体实施方式一不同的是，本实施方式的一种未知参量水声脉冲信号检测的方法，所述的步骤一中利用短时分数阶傅里叶变换处理接收到的信号的过程，具体为：通过分数阶傅里叶变换定义式，对接收到的信号进行加窗处理，确定变换核的函数式：
分数阶傅里叶变换(FRFT)是一种广义形式的传统傅里叶变换，是一种将时间轴逆时针旋转任意角度α变换到频率轴的线性算子，分数阶傅里叶变换定义式为：
FRFTα(u)＝∫s(t)Kα(t，u)dt (1)
式中，α为变换角度，Kα(t，u)为变换核，其函数式为：
式中，α＝pπ/2，p为分数阶傅里叶变换的阶数，u为信号的频率。
具体实施方式三：
与具体实施方式二不同的是，本实施方式的一种未知参量水声脉冲信号检测的方法，所述的步骤二中改进能量检测器，且将短时分数阶傅里叶阶数优选和改进的能量检测器联合处理步骤一处理后的信号，经分析可知，改进后检测器性能提高；
经分析可知，改进后检测器性能提高的过程为，
将式(2)带入式(1)得到式(3)所示的关于变量时间t、阶数p和频率u的三维函数，之后通过搜索获得阶数p，式(3)为：
式中，由于核函数是对称，p∈[0，2]，即α∈[0，π]；阶数p对应信号的调制系数，由于调制系数为未知，通过搜索获得变量p的优选值。然后对阈值门限部分的信号能量进行累加求和，获得检测统计量。
具体实施方式四：
与具体实施方式三不同的是，本实施方式的一种未知参量水声脉冲信号检测的方法，所述的步骤三中通过恒虚警方法确定概率和门限的关系，从而根据所需的概率确定门限的过程，具体为：
步骤三一、计算步骤二处理后的信号的检验统计量的概率密度函数；
步骤三二、确定检验统计量的值的主要集中区域；
步骤三三、采用恒虚警蒙特卡罗仿真，得到虚警概率和门限的关系，从而根据所需的概率确定门限。
具体实施方式五：
与具体实施方式四不同的是，本实施方式的一种未知参量水声脉冲信号检测的方法，所述的步骤三三中，采用恒虚警蒙特卡罗仿真，得到虚警概率和门限的关系，从而根据所需的概率确定门限的过程，具体为：设定两个门限，门限TH1为频谱幅度均值的2倍；根据确定的虚警概率和门限的关系，给定虚警概率后即确定门限TH2；之后判断。
具体实施方式六：
与具体实施方式五不同的是，本实施方式的一种未知参量水声脉冲信号检测的方法，所述的步骤四中判断步骤二处理后的信号与门限进行比较，判断是否存在信号的过程，具体为：将步骤二处理后的信号进行时间积分，取超过门限TH1的部分进行能量累加；将累加结果与门限TH2进行比较，若小于门限TH2的值则检测结果为存在信号，若否，则检测结果为无信号。
通过以下实施例验证本发明的以下特性：
(1)、加入水声信道中多径干扰的影响，分析检测器的稳健性；
(2)、用湖试试验数据验证检测器的有效性、宽适用性和稳健性。
首先对本方法中使用到的基本参数作如下说明：本方法中举例信号形式及其参数如下：CW信号，脉冲宽度200ms，中心频率3500Hz；LFM信号，脉冲宽度200ms，中心频率3500Hz，带宽1000Hz；HFM信号，脉冲宽度200ms，中心频率3500Hz，带宽1000Hz；伪随机序列PCM，脉冲宽度200ms，中心频率3500Hz；跳频信号Costas，脉冲宽度200ms，中心频率3500Hz，频率范围3000～4000Hz；确定好基本参数后按照如下步骤进行：
(1)用短时分数阶傅里叶变换的方法处理接收信号。分数阶傅里叶变换(FRFT)是一种广义形式的传统傅里叶变换，是一种将时间轴逆时针旋转任意角度α变换到频率轴的线性算子，分数阶傅里叶变换定义式为：
FRFTα(u)＝∫s(t)Kα(t，u)dt (1)
其中，α为变换角度，Kα(t，u)为变换核，
其中，α＝pπ/2，p为分数阶傅里叶变换的阶数。将式(2)带入式(1)可得：
其中，由于核函数是对称的，只需考虑p∈[0，2]，即α∈[0，π]。阶数p对应信号的调制系数，由于我们不知道调制系数，就需要通过搜索获得变量p，因此Xp(u，t)就是一个关于时间变量t、变量p和频率变量u的三维函数。用短时分数阶傅里叶变换和改进的能量检测器的联合检测构建未知参量水声脉冲信号综合优化检测方案，并给出该方案的流程图如图1所示。
(2)本方法在联合检测的基础上，对检测器进行改进，比较改进前后的检测性能结果如图2。说明改进后的检测器性能约有5dB的提高。
(3)考虑到非合作条件下信号参数的缺失，选取合理的检测器的门限尤为重要。当接收到的数据仅含有噪声时，计算其检验统计量的概率密度函数如图3。由图3可知当接收数据仅含有噪声时，检验统计量的值主要集中在60到160。采用恒虚警确定门限，进行10000次独立的蒙特卡罗仿真，得到虚警概率和门限的关系如图4。由图1可知，该方案有两个门限，这里设定门限TH1为频谱幅度均值的2倍；当虚警概率pf＝0.01，根据图3和图4可以确定门限TH2为404。
(4)水声信道中常有多径干扰的影响，分析多径信道干扰对本方法检测性能的影响。当加入多径干扰时，谱峰会有选择性衰落而出现多个峰值，峰值之间相互影响。加入多径干扰前后的仿真结果如图5所示，对BPSK信号来说，在加入多径干扰后，检测性能约有5dB的下降，其他信号形式受到多径干扰的影响下检测能力稍有下降。但在一定程度上可以说明本方法的检测能力对多径干扰不敏感，具有一定的稳健性。
(5)为了进一步验证本方法在实际工程应用中的可行性，在此选取几段湖试的试验数据进行处理。为了得到更详细的数据，需要知道待检测信号检测比的大致范围，因此估计待检测信号的信噪比，结果如下表所示：
在湖试试验中，信号的信噪比较高，因此数据处理后的结果较为理想。为了进一步验证该方案在较低信噪比下的检测效果，在原有的实验数据基础上重构待检测信号。通常，影响信号的噪声为加性噪声，那么仿真产生带限高斯白噪声与原始信号叠加，将原始信号“淹没”在噪声中，使得从时域图中无法看出信号的有无。信号叠加高斯白噪声，改变信噪比，对低信噪比下的湖试试验数据进行100次独立的蒙特卡罗仿真，得到该方案的检测概率随信噪比的变化曲线如图6所示。在检测概率达到百分之百时，CW信号、LFM信号、HFM信号、PCM信号和COSTAS信号对应的信噪比约为-12.3dB、-5.1dB、-6.2dB、-6.8dB和-10.2dB。说明本方法对CW信号和跳频信号的检测效果最好，对LFM信号、HFM信号和PCM信号检测效果稍差，但仍有很好的检测能力，说明本方法对低信噪比湖试实验数据的处理的有效性。本方法在低信噪比下仍具有很好的稳健性。综上所述，本方法可以应用在未知参量水声脉冲信号检测中，针对五种信号形式，该方案具有一定的宽适用性和稳健性。
以上实施例仅用以描述本发明的技术方案而不是对本技术方法进行限制，本发明在应用上可以延伸为其他的修改、变化、应用和实施例，并且因此认为所有这样的修改、变化、应用、实施例都在本发明的精神和教导范围内。
Claims (6)
1.一种未知参量水声脉冲信号检测的方法，其特征在于：所述方法通过以下步骤实现：
步骤一、利用短时分数阶傅里叶变换处理接收到的信号；
步骤二、改进能量检测器，且将短时分数阶傅里叶阶数优选和改进的能量检测器联合处理步骤一处理后的信号，经分析可知，改进后检测器性能提高；
步骤三、通过恒虚警方法确定概率和门限的关系，从而根据所需的概率确定门限。
步骤四、判断步骤二处理后的信号与门限进行比较，判断是否存在信号；
至此完成未知参量水声脉冲信。
2.根据权利要求1所述的一种未知参量水声脉冲信号检测的方法，其特征在于：所述的步骤一中利用短时分数阶傅里叶变换处理接收到的信号的过程，具体为：通过分数阶傅里叶变换定义式，对接收到的信号进行加窗处理，确定变换核的函数式：
分数阶傅里叶变换(FRFT)是一种广义形式的传统傅里叶变换，是一种将时间轴逆时针旋转任意角度α变换到频率轴的线性算子，分数阶傅里叶变换定义式为：
FRFTα(u)＝∫s(t)Kα(t，u)dt (1)
式中，α为变换角度，Kα(t，u)为变换核，其函数式为：
式中，α＝pπ/2，p为分数阶傅里叶变换的阶数，u为信号的频率。
3.根据权利要求2所述的一种未知参量水声脉冲信号检测的方法，其特征在于：所述的步骤二中改进能量检测器，且将短时分数阶傅里叶阶数优选和改进的能量检测器联合处理步骤一处理后的信号，经分析可知，改进后检测器性能提高的过程为，
将式(2)带入式(1)得到式(3)所示的关于变量时间t、阶数p和频率u的三维函数，之后通过搜索获得阶数p，式(3)为：
式中，由于核函数是对称，p∈[0，2]，即α∈[0，π]；阶数p对应信号的调制系数，由于调制系数为未知，通过搜索获得变量p的优选值。然后对阈值门限部分的信号能量进行累加求和，获得检测统计量。
4.根据权利要求3所述的一种未知参量水声脉冲信号检测的方法，其特征在于：所述的步骤三中通过恒虚警方法确定概率和门限的关系，从而根据所需的概率确定门限的过程，具体为：
步骤三一、计算步骤二处理后的信号的检验统计量的概率密度函数；
步骤三二、确定检验统计量的值的主要集中区域；
步骤三三、采用恒虚警蒙特卡罗仿真，得到虚警概率和门限的关系，从而根据所需的概率确定门限。
5.根据权利要求4所述的一种未知参量水声脉冲信号检测的方法，其特征在于：所述的步骤三三中，采用恒虚警蒙特卡罗仿真，得到虚警概率和门限的关系，从而根据所需的概率确定门限的过程，具体为：设定两个门限，门限TH1为频谱幅度均值的2倍；根据确定的虚警概率和门限的关系，给定虚警概率后即确定门限TH2；之后判断。
6.根据权利要求5所述的一种未知参量水声脉冲信号检测的方法，其特征在于：所述的步骤四中判断步骤二处理后的信号与门限进行比较，判断是否存在信号的过程，具体为：将步骤二处理后的信号进行时间积分，取超过门限TH1的部分进行能量累加；将累加结果与门限TH2进行比较，若小于门限TH2的值则检测结果为存在信号，若否，则检测结果为无信号。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201811626131.5A CN109687915A (zh) | 2018-12-28 | 2018-12-28 | 一种未知参量水声脉冲信号检测的方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201811626131.5A CN109687915A (zh) | 2018-12-28 | 2018-12-28 | 一种未知参量水声脉冲信号检测的方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN109687915A true CN109687915A (zh) | 2019-04-26 |
Family
ID=66190956
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201811626131.5A Pending CN109687915A (zh) | 2018-12-28 | 2018-12-28 | 一种未知参量水声脉冲信号检测的方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN109687915A (zh) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN112462321A (zh) * | 2020-11-12 | 2021-03-09 | 南京世海声学科技有限公司 | 基于脉冲匹配累加的声信标信号截获处理方法 |
| CN113030861A (zh) * | 2021-03-07 | 2021-06-25 | 西北工业大学 | 一种时间反转和分数阶小波变换的水声信号检测方法 |
Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101900601A (zh) * | 2010-04-02 | 2010-12-01 | 哈尔滨工程大学 | 复杂多途水声环境下直达声辨识方法 |
| US20140056333A1 (en) * | 2012-08-27 | 2014-02-27 | Rupert Theodore Neff | Random Non-Cyclical Binary Code Generator |
| CN106100762A (zh) * | 2016-08-23 | 2016-11-09 | 桂林电子科技大学 | 一种循环平稳谱分析的弱通信信号检测方法 |
-
2018
- 2018-12-28 CN CN201811626131.5A patent/CN109687915A/zh active Pending
Patent Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101900601A (zh) * | 2010-04-02 | 2010-12-01 | 哈尔滨工程大学 | 复杂多途水声环境下直达声辨识方法 |
| US20140056333A1 (en) * | 2012-08-27 | 2014-02-27 | Rupert Theodore Neff | Random Non-Cyclical Binary Code Generator |
| CN106100762A (zh) * | 2016-08-23 | 2016-11-09 | 桂林电子科技大学 | 一种循环平稳谱分析的弱通信信号检测方法 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 赵安琪: "未知参量水声脉冲信号检测技术研究", 《哈尔滨工程大学硕士学位论文》 * |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN112462321A (zh) * | 2020-11-12 | 2021-03-09 | 南京世海声学科技有限公司 | 基于脉冲匹配累加的声信标信号截获处理方法 |
| CN112462321B (zh) * | 2020-11-12 | 2024-02-13 | 南京世海声学科技有限公司 | 基于脉冲匹配累加的声信标信号截获处理方法 |
| CN113030861A (zh) * | 2021-03-07 | 2021-06-25 | 西北工业大学 | 一种时间反转和分数阶小波变换的水声信号检测方法 |
| CN113030861B (zh) * | 2021-03-07 | 2023-06-23 | 西北工业大学 | 一种时间反转和分数阶小波变换的水声信号检测方法 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN111399002B (zh) | 一种基于两级神经网络的gnss接收机组合干扰分类识别方法 | |
| Liu et al. | Biologically inspired covert underwater acoustic communication by mimicking dolphin whistles | |
| CN104267379A (zh) | 一种基于波形设计的主被动雷达协同抗干扰方法 | |
| CN103278810B (zh) | 基于空间相似度的水下目标尺度特性提取方法 | |
| CN106330385A (zh) | 一种干扰类型识别方法 | |
| CN105807267A (zh) | 一种mimo雷达扩展目标的检测方法 | |
| CN106501800B (zh) | 基于代价参考粒子滤波的mimo雷达目标检测前跟踪方法 | |
| CN107607937B (zh) | 基于时间反演的雷达目标测距方法 | |
| CN106936514A (zh) | 稀疏信道下基于能量集中的水声前导信号检测方法 | |
| CN110515052B (zh) | 一种基于时间反演的超宽带频域非等间隔采样目标检测方法 | |
| CN102944873A (zh) | 基于多频点回波幅度逆序统计量的低空目标检测方法 | |
| CN111059066B (zh) | 一种基于自相关谱和均衡平方包络谱的离心泵汽蚀状态判别方法 | |
| CN107942324B (zh) | 基于多普勒引导的多帧联合小目标双重检测方法 | |
| CN105137396A (zh) | 一种smsp干扰和c&i干扰的检测方法 | |
| CN109687915A (zh) | 一种未知参量水声脉冲信号检测的方法 | |
| CN106249209B (zh) | 一种抗速度欺骗干扰的自适应迭代估计方法 | |
| Liang et al. | The generalized cross-correlation method for time delay estimation of infrasound signal | |
| CN109490845B (zh) | 多站雷达抑制主瓣压制式干扰的方法 | |
| CN106972895A (zh) | 稀疏信道下基于累积相关系数的水声前导信号检测方法 | |
| Lv et al. | An improved method based on time-frequency distribution to detect time-varying interference for GNSS receivers with single antenna | |
| CN110346802A (zh) | 基于计算水声信道参数的水下目标探测方法 | |
| CN108957416A (zh) | 脉冲噪声环境下基于分数阶功率谱密度的线性调频信号参数估计方法 | |
| CN106019250A (zh) | 基于角闪烁转发式假目标鉴别方法 | |
| CN116165610A (zh) | 一种改进奇异值分解的海杂波抑制算法 | |
| Zhuang et al. | A method to extract the time-frequency feature of underwater acoustic signals |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20190426 |
|
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |