CN110361719B - 一种主动声呐复杂编码信号多普勒分级搜索的方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供一种主动声纳复杂编码信号多普勒分级搜索的方法，包括如下步骤：步骤1，生成复杂编码信号副本数据并存储；步骤2：换能器接收空间信号；步骤3：对接收到的空间信号，进行带通、解调、低通及降采样处理；步骤4：对降采样之后的数据进行缓存、滑动并作FFT；步骤5：读取副本数据，将步骤4中的FFT之后的数据与各个副本数据共轭相乘，之后作IFFT，并取模的平方，找出相关峰最大的多普勒通道；步骤6：将步骤5中找出的相关峰最大的多普勒通道，在该多普勒通道左右各进行微调，并与步骤5中相关峰最大的多普勒通道进行共轭相乘，作IFFT，取模的平方，找出微调后的最大相关峰的通道及处理结果。

Description

一种主动声呐复杂编码信号多普勒分级搜索的方法
技术领域
本发明属于主动声纳数字信号处理领域，特别涉及一种用于水面舰艇和潜艇主动声纳复杂编码信号多普勒分级搜索的方法。
背景技术
单频脉冲信号由于构造且处理简单，故是声呐中最原始也是最常用的声呐信号，由于该声呐信号的时间带宽乘积约为定值，故决定了其不可能兼具距离和速度两方面高分辨力的性能；线性调频信号虽说具有较好的刀刃形模糊度函数，并且可兼具足够高的距离分辨力和速度分辨力，但该声呐信号并不能同时准确地确定处于不确定图中任两点所对应的回波时间和频率的差异(即存在测速与测距的耦合)；而复杂编码信号由于具有完美图钉形的模糊度图，兼具良好的距离分辨力和速度分辨力，不存在测速与测距的耦合，但由于该声呐信号对多普勒非常敏感，故在匹配滤波前一定要对回波信号的多普勒频偏进行补偿，由于该声呐信号的3dB多普勒容限为0.44/T(T为声呐信号脉宽)，如果搜索过细会导致运算量激增，搜索过粗，则会产生3dB的损失。
总体而言，复杂编码信号比单脉冲信号、线性调频信号具有无可比拟的性能优势，但其由于对多普勒非常敏感，对回波信号进行搜索补偿的速度慢，计算量大。实际应用中需要一种能够针对声呐复杂编码信号多普勒快速搜索以准确获得目标方位、距离、速度的实时处理方法。
发明内容
1、发明解决的技术问题
本发明目的在于，为克服现有的复杂编码信号多普勒搜索算法计算速度慢，可行性不高的问题，满足实际应用中针对声呐复杂编码信号多普勒快速搜索补偿以获得更精确目标方位、距离、速度的实时处理需求，提出一种主动声纳复杂编码信号多普勒分级搜索的方法。
2、发明采用的技术方案
本发明所述的一种用于主动声纳复杂编码信号多普勒分级搜索的方法，可完全实时检测到目标的回波，且在动目标检测功能上具有优良的性能，不仅可以屏蔽静止目标的回波，避免屏幕“满天星”的现象，而且可以给出动目标的径向运动速度，即使运动速度很小也能被检测出来，而且伪随机编码信号作为主动信号在大信噪比条件和在小信噪比条件下进行动目标检测，都可以实现。
一部主动声纳，单个收发换能器，这里设复杂编码信号s(t)，复杂编码信号长度N，采样率fs，中心频率fc，脉宽T，带宽B；目标运动速度范围-v～v，声速c，其中
Figure BSA0000161242130000011
t＝0：1/fs：(N-1)/fs，
Figure BSA0000161242130000012
只取0和π两个值，由m序列码来控制生成。
所述的方法包含如下步骤：
1.生成复杂编码信号副本并存储，其具体步骤如下：
1)确定最大、最小多普勒频偏dmax、dmin；
Figure BSA0000161242130000013
Figure BSA0000161242130000014
以ds为多普勒搜索步长，确定副本通道数dn；其中ceil表示四舍五入运算，abs表示取绝对值运算；
Figure BSA0000161242130000021
其中
Figure BSA0000161242130000022
2)对每个副本通道以各自相应的间隔对复杂编码信号进行三次样条插值，生成对应通道的副本时域数据s1(j，t1)，其中interp1表示插值函数，’spline’表示三次样条插值；
s1(j，t1)＝intrep1(t，s(t)，t1，′spline′) (4)
其中
Figure BSA0000161242130000023
Figure BSA0000161242130000024
j＝1：dn
3)对s1(j，t1)解调得到s2(j，t1)，其中pi为圆周率；
Figure BSA0000161242130000025
对该信号s2(j，t1)进行低通滤波得到s3(j，t1)；
将低通滤波后的信号s3(j，t1)进行降采样，得到s4(j，t2)；
4)对每个副本通道的时域数据s4作快速傅立叶FFT，得到该复杂编码信号的副本频域数据X′(j，f)并存储；其中j＝1：dn
2.换能器接收空间信号s5(t)；
3.对接收到的阵元信号s5(t)，进行带通滤波得到s6(t)；
对s6(t)进行解调，得到s7(t)；
Figure BSA0000161242130000026
对s7(t)进行低通滤波，然后降采样，此时降采样后的采样率必须与副本降采样后的采样率保持一致，得到s8(t)；
4.对s8(t)缓存并作滑动FFT，FFT的点数与副本的FFT点数必须一致，得到X(f)；
5.X(f)与副本通道频域数据分别共轭相乘得到Y(j，f)，其中conj是共轭运算；
Y(j，f)＝X(f)*conj(X′(j，f)) (7)
其中j＝1：dn；
对Y(j，f)作IFFT变换，并对前一半数据点取模得到L(j，t)；其中j＝1：dn；
找出L中最大值的下标dop_num(即副本粗搜索后最大值所在的通道)，初步确定目标多普勒频偏dop；
Figure BSA0000161242130000027
其中dop_num＝max(max(L))；
6.在当前dop频率附近以dss为搜索步长对xs(t)进行左右各5次多普勒微调，得到xsd(k，t)；
xsd(k，t)＝xs(t)*e(-j*2*pi*(k-6)*dss*t) (9)
其中
Figure BSA0000161242130000031
k＝1：11；
将xsd(k，t)作FFT，FFT的点数与副本的FFT点数必须一致，得到xsd′(k，f)，其中k＝1：11；
将xsd′(k，f)与副本中第dop_num个的频域数据共轭相乘得到Ysd(k，f)；
对Ysd(k，f)作IFFT，并对前N点取模得到Yst(k，t)；
找出Yst中最大值的下标dop_step_num，并将Yst(dop_step_num，t)作为匹配后的最终结果，同时得到最终的目标多普勒频偏Δf
Δf＝dop_num*ds+(dop_step_num-6)*dss (10)
其中dop_step_num＝max(max(Yst))。
上述技术方案，所述步骤5中所述的滑动FFT能取得更好的匹配搜索和技术效果。
作为本发明的一个改进，在频域内对多普勒副本进行搜索(对应前述的1.4)比时域相关运算在工程应用上更具有实际意义。
作为本发明的又一改进，步骤1所述的先将复杂编码信号的副本提前计算并保存，可以更快的提高程序的运行速度。
3、发明起到的积极效果
(1)可在工程上提前存放粗搜索的复杂编码信号的副本，以此大幅缩短工程上的计算时间。
(2对接收到的信号在频域内先进行多普勒粗搜索，后进行细多普勒搜索，不仅可以降低工程上的运算时间，同时也能弥补多普勒频偏为匹配滤波结果带来的损失，达到更好的匹配滤波效果。
本发明成果将应用于海军新型驱护舰和潜艇声纳探测装备的研制。
附图说明
图1是本发明的复杂编码信号的时域、频域图
图2是本发明的复杂编码信号的模糊度图
图3是本发明的副本算法流程图；
图4是本发明的数据流程算法图；
图5、图6、图7、图8是采用本发明分别在信噪比为-15dB、-25dB情况下处理出来的目标的距离/强度图。
具体实施方式
下面结合试验仿真和附图对本发明的具体实施方式做进一步的详细描述。
试验参数：接收换能器数目M＝1，目标在距离为1011m处做匀速直线运动，速度v＝3.34m/s，目标运动速度范围-10～10m/s，信号采样率fs＝96000Hz。发射信号中心频率5500Hz，带宽1000Hz，脉宽512ms，声速c＝1500m/s，
需要注意的是：取的数据长度越长，数据矩阵维数越大，运算速度会相应减慢。为了保证运算速度能够满足实时处理的要求，一般FFT运算点数在4096点及以下均能满足要求。
步骤1，生成多普勒副本，具体步骤如下：
步骤1.1：根据采样率、发射信号中心频率及带宽、脉宽按照编码原则生成复杂编码信号；
步骤1.2：根据目标运动速度范围对应图3中的301、302确定多普勒频偏范围及待搜索多普勒通道数；
步骤1.3：依照多普勒频偏，对应图3中的303生成各个多普勒通道数据；
步骤1.4：将多普勒通道数据对应图3中的304进行带通、低通滤波，对应图3中的305降24倍采样；
步骤1.5：对降采样之后的各个多普勒通道数据对应图3中的305分别作4096点FFT，得到各个多普勒通道的副本数据；
数据处理具体步骤如下：
步骤2：换能器接收空间信号，对应图4中的401；
步骤3：对接收到的空间信号，对应图4中的402、403进行带通、解调、低通及降24倍采样处理；
步骤4：对降采样之后的数据对应图4中的404缓存成2048点，滑动2048点，作4096点FFT；
步骤5：对应图4中的405、406，407、408、409，410，读取副本数据，将步骤3中的FFT之后的数据与各个副本数据共轭相乘，之后作4096点IFFT，并取模的平方，找出相关峰最大的多普勒通道；
步骤6：将步骤4中找出的相关峰最大的多普勒通道，对应图4中的411在该多普勒通道左右各进行5次微调，并与步骤4中相关峰最大的多普勒通道进行共轭相乘，作4096点IFFT，取模的平方，对应图4中的412找出微调后的最大相关峰的通道及处理结果；
图5、6、7、8是采用本发明，分别在信噪比为-15dB、-25dB情况下，处理出来的效果图，从图上可以看出，在低信噪比的情况下，依然能够检测中运动的弱目标，且其测速误差小于0.44/T＝0.8594m/s。
总之，通过本发明可以在主动声纳上采用复杂编码信号进行实时、准确、快速的主动探测。
最后所应说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制。尽管参照实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，都不脱离本发明技术方案的精神和范围，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。

Claims (2)

1.一种主动声纳复杂编码信号多普勒分级搜索的方法，包括如下步骤：
步骤1，生成复杂编码信号s(t)副本数据并存储，复杂编码信号长度N，采样率fs，中心频率fc，脉宽T，带宽B，目标运动速度范围-v～v，声速c，其中
Figure FDF0000015599270000011
t＝0:1/fs:(N-1)/fs，
Figure FDF0000015599270000012
只取0和pi两个值，由m序列码来控制生成；
步骤2：换能器接收空间信号s5(t)；
步骤3：对接收到的空间信号，进行带通、解调、低通及降采样处理，此时降采样后的采样率与副本降采样后的采样率保持一致；
步骤4：对降采样之后的数据进行缓存、滑动并作FFT，FFT的点数与副本的FFT点数一致；
步骤5：读取副本数据，将步骤4中的FFT之后的数据与各个副本数据共轭相乘，之后作IFFT，并取模的平方，找出相关峰最大的多普勒通道；
步骤6：将步骤5中找出的相关峰最大的多普勒通道，在该多普勒通道左右各进行微调，并作FFT，FFT的点数与副本的FFT点数必须一致，将结果与步骤5中相关峰最大的多普勒通道进行共轭相乘，作IFFT，取模的平方，找出微调后的最大相关峰的通道及处理结果；
所述步骤1中具体包括：
步骤1.1：根据目标运动速度范围确定多普勒频偏范围及待搜索多普勒通道数；
步骤1.2：依照多普勒频偏，生成各个多普勒通道数据；
步骤1.3：将多普勒通道数据进行带通、低通滤波、降采样；
步骤1.4：对降采样之后的各个多普勒通道数据作FFT，得到各个多普勒通道的副本数据；
所述步骤1.1中具体包括：
确定最大、最小多普勒频偏dmax、dmin：
Figure FDF0000015599270000013
确定待搜索多普勒通道数dn：
以ds为多普勒搜索步长，确定副本通道数dn；其中ceil表示四舍五入运算，abs表示取绝对值运算；
Figure FDF0000015599270000014
其中
Figure FDF0000015599270000015
中心频率fc，脉宽T，带宽B；目标运动速度范围-v～v，声速c；
所述步骤1.2中具体包括：
对每个副本通道以各自相应的间隔对复杂编码信号进行三次样条插值，生成对应通道的副本时域数据s1(j,t1)，其中interp1表示插值函数，’spline’表示三次样条插值；
s1(j,t1)＝intrep1(t,s(t),t1,′spline′)
其中
Figure FDF0000015599270000016
j＝1:dn；
所述步骤1.3中具体包括：
对s1(j,t1)解调得到s2(j,t1)，其中
Figure FDF0000015599270000017
其中pi为圆周率；
对s2(j,t1)进行低通滤波得到s3(j,t1)；
将s3(j,t1)进行降采样得到s4(j,t1)；
所述步骤1.4具体包括：
对降采样之后的各个多普勒通道数据s4(j,t1)作FFT，得到各个多普勒通道的副本数据X’(j,f)并存储，其中j＝1:dn；
所述步骤3具体包括：
对空间信号s5(t)进行带通滤波得到s6(t)；
对s6(t)进行解调得到s7(t)，其中
Figure FDF0000015599270000021
对s7(t)进行低通滤波，然后降采样，此时降采样后的采样率与副本降采样后的采样率保持一致，得到s8(t)；
所述步骤4具体包括：对s8(t)缓存并作滑动FFT，FFT的点数与副本的FFT点数一致，得到X(f)；
所述步骤5具体包括：
X(f)与副本通道频域数据分别共轭相乘得到Y(j,f)，其中conj是共轭运算，其中Y(j,f)＝X(f)*conj(X’(j,f))，其中j＝1:dn；
对Y(j,f)作IFFT变换，并对前一半数据点取模得到L(j,t)，其中j＝1:dn；
找出L(j,t)中最大值的下标dop_num，初步确定目标多普勒频偏dop，其中
Figure FDF0000015599270000022
其中dop_num＝max(max(L(j,t)))；
所述步骤6具体包括：
在当前dop频率附近以dss为搜索步长对s8(t)进行左右各5次多普勒微调，得到xsd(k,t)，xsd(k,t)＝s8(t)*e(-j*2*pi*(k-6)*dss*t)，其中
Figure FDF0000015599270000023
k＝1:11；
将xsd(k,t)作FFT，FFT的点数与副本的FFT点数一致，得到xsd’(k,f)；
将xsd’(k,f)与副本第dop_num个的频域数据共轭相乘得到Ysd(k,f)；
对Ysd(k,f)作IFFT，并对前N点取模得到Yst(k,t)；
找出Yst(k,t)中最大值的下标dop_step_num，并将Yst(dop_step_num,t)作为匹配后的最终结果，同时得到最终的目标多普勒频偏Δf，
Δf＝dop_num*ds+(dop_step_num-6)*dss，其中dop_step_num＝max(max(Yst(k,t)))；
以及其中，
先将所述步骤1所述的复杂编码信号s(t)副本数据提前计算并保存。
2.如权利要求1所述一种主动声纳复杂编码信号多普勒分级搜索的方法，其特征在于，所述步骤1.4中对多普勒通道数据降24倍采样；所述步骤3中对接收到的空间信号降24倍采样；所述步骤4中对降采样之后的数据缓存成2048点，滑动2048点，作4096点FFT。
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