低頻主動聲納波形融合與背景歸一化技術(shù)的研究與應(yīng)用一、引言1.1研究背景與意義隨著海洋開發(fā)活動的日益頻繁，無論是軍事領(lǐng)域的反潛作戰(zhàn)、水下目標偵察，還是民用領(lǐng)域的海洋資源勘探、水下工程建設(shè)、海洋環(huán)境監(jiān)測等，都對水下探測技術(shù)提出了更高的要求。低頻主動聲納作為一種重要的水下探測設(shè)備，在這些應(yīng)用中發(fā)揮著關(guān)鍵作用。它通過發(fā)射低頻聲波并接收目標反射的回波，來獲取目標的位置、速度、形狀等信息。低頻聲波在水中具有衰減小、傳播距離遠的特點，使得低頻主動聲納能夠?qū)崿F(xiàn)對遠距離目標的有效探測，這一特性在廣闊的海洋環(huán)境中顯得尤為重要。在淺海環(huán)境下，低頻主動聲納面臨著嚴峻的挑戰(zhàn)，其中混響干擾是影響其性能的主要因素之一。淺海的特殊環(huán)境，如復雜的海底地形、多變的海水介質(zhì)特性以及海面的波浪起伏等，使得聲波在傳播過程中會遇到大量的散射體，這些散射體對發(fā)射聲波產(chǎn)生散射，從而在接收點形成混響?；祉懙拇嬖谑沟媚繕嘶夭ㄐ盘柋谎蜎]在復雜的背景噪聲中，嚴重降低了聲納系統(tǒng)的檢測性能，增加了目標檢測和識別的難度。據(jù)相關(guān)研究表明，在某些淺海區(qū)域，混響強度甚至可能比目標回波強度高出數(shù)倍，使得聲納系統(tǒng)難以從強混響背景中準確地提取出目標信息。波形融合技術(shù)作為一種有效的抗混響手段，近年來受到了廣泛關(guān)注。通過組合發(fā)射多種不同形式的信號，并采用波形融合檢測方法，可以充分發(fā)揮不同信號在距離分辨率、速度分辨率和抗混響能力等方面的優(yōu)勢。連續(xù)波（CW）信號在速度分辨方面表現(xiàn)出色，線性調(diào)頻（LFM）信號則具有較好的距離分辨力，而相位編碼調(diào)頻（PTFM）信號在距離和速度分辨上都有不錯的表現(xiàn)。在實際應(yīng)用中，由于聲納工作環(huán)境的復雜性和不確定性，事先難以準確知曉目標的運動狀態(tài)，單一信號往往無法滿足各種情況下的探測需求。將多種信號進行融合發(fā)射，能夠在不同的目標運動狀態(tài)和環(huán)境條件下，提高聲納系統(tǒng)對目標的檢測性能。例如，在面對高速運動目標時，CW信號可以有效抑制混響，而在檢測靜止或低速目標時，LFM信號的寬帶特性能夠降低混響的譜級，提高信混比。背景歸一化技術(shù)也是提升低頻主動聲納性能的關(guān)鍵。在聲納信號處理中，為了保證恒虛警檢測，需要對接收信號進行歸一化處理。背景歸一化通過對背景噪聲和混響的統(tǒng)計特性進行估計，并對接收信號進行相應(yīng)的調(diào)整，使得信號在不同的背景條件下具有相對一致的幅度水平。合理選擇背景估計時所利用的樣本數(shù)，可以有效減少檢測損失，降低數(shù)據(jù)的動態(tài)范圍，使顯示畫面背景更加均勻，目標回波更加清晰，從而提高檢測性能，降低虛警概率。通過背景歸一化處理，能夠使聲納系統(tǒng)在復雜的淺海環(huán)境中更加穩(wěn)定地工作，準確地檢測到目標信號。低頻主動聲納波形融合與背景歸一化技術(shù)的研究具有重要的軍事和民用價值。在軍事領(lǐng)域，它能夠提升反潛作戰(zhàn)能力，增強對水下目標的偵察和監(jiān)視能力，為國家安全提供有力保障。在民用領(lǐng)域，有助于提高海洋資源勘探的效率和精度，推動海洋工程建設(shè)的順利進行，促進海洋環(huán)境監(jiān)測的發(fā)展，為海洋經(jīng)濟的可持續(xù)發(fā)展做出貢獻。對這兩項技術(shù)的深入研究和應(yīng)用，將為水下探測技術(shù)的發(fā)展帶來新的突破，具有重要的現(xiàn)實意義和廣闊的應(yīng)用前景。1.2國內(nèi)外研究現(xiàn)狀在低頻主動聲納波形融合技術(shù)方面，國外研究起步較早，取得了一系列具有代表性的成果。美國海軍研究實驗室（NRL）一直致力于水下探測技術(shù)的前沿研究，在波形融合領(lǐng)域開展了深入的工作。他們通過對不同波形信號的特性分析，提出了多種波形融合的策略。例如，將線性調(diào)頻（LFM）信號和相位編碼信號進行融合，利用LFM信號良好的距離分辨率和相位編碼信號的抗干擾能力，提高了聲納在復雜環(huán)境下對目標的檢測性能。在實際應(yīng)用中，這種融合波形在淺海區(qū)域的目標探測實驗中，成功檢測到了傳統(tǒng)單一波形難以發(fā)現(xiàn)的小目標，顯著提升了聲納系統(tǒng)的探測能力。英國的水聲研究機構(gòu)也在波形融合技術(shù)上有所突破。他們研發(fā)了一種基于多進制相移鍵控（MPSK）和線性調(diào)頻復合的波形，這種波形在保證一定距離分辨率的同時，提高了信號的抗多徑干擾能力。通過在北海等復雜海域的實驗測試，該波形在多徑效應(yīng)明顯的環(huán)境下，能夠有效減少信號的失真和模糊，準確地獲取目標的位置信息。國內(nèi)對于低頻主動聲納波形融合技術(shù)的研究也在不斷深入。哈爾濱工程大學的研究團隊從信號的模糊度函數(shù)出發(fā)，詳細分析了連續(xù)波（CW）、線性調(diào)頻（LFM）和相位編碼調(diào)頻（PTFM）信號的距離和速度分辨率以及抗混響能力。研究發(fā)現(xiàn)，CW信號在速度分辨方面優(yōu)勢明顯，等脈寬的LFM信號具有較好的距離分辨力，PTFM信號則在距離和速度分辨上都有出色表現(xiàn)。在此基礎(chǔ)上，他們提出了組合發(fā)射這幾種信號，并采用波形融合檢測的方法。通過理論分析和實驗驗證，證明了這種組合信號可以有效抗頻率選擇性衰落，CW和LFM在檢測性能上的互補性能夠更好地實現(xiàn)對目標的檢測。西北工業(yè)大學的學者們則針對水下多目標探測場景，研究了一種基于遺傳算法優(yōu)化的波形融合方法。該方法通過遺傳算法對不同波形的參數(shù)進行優(yōu)化組合，以適應(yīng)不同目標的特性和復雜的海洋環(huán)境。在實驗室模擬和實際海試中，這種方法能夠在多目標存在的情況下，準確地分辨出各個目標的位置和運動狀態(tài)，提高了聲納系統(tǒng)對多目標的探測和跟蹤能力。在背景歸一化技術(shù)方面，國外的研究主要集中在對背景噪聲和混響的精確統(tǒng)計建模上。法國的科研團隊利用高階統(tǒng)計量分析方法，對海洋背景噪聲和混響的非高斯特性進行了深入研究。他們建立了基于高階累積量的背景噪聲和混響模型，通過對這些模型的參數(shù)估計，實現(xiàn)了對接收信號的更準確歸一化處理。在實際應(yīng)用中，這種基于高階統(tǒng)計量的背景歸一化方法在復雜海洋環(huán)境下，有效降低了虛警概率，提高了聲納系統(tǒng)的檢測可靠性。德國的研究人員則開發(fā)了一種自適應(yīng)背景歸一化算法。該算法能夠根據(jù)實時監(jiān)測到的背景噪聲和混響的變化，自動調(diào)整歸一化參數(shù)，以適應(yīng)不同的海洋環(huán)境條件。通過在不同海域的長期實驗，驗證了這種自適應(yīng)算法在應(yīng)對環(huán)境變化時的有效性，使聲納系統(tǒng)在各種復雜環(huán)境下都能保持穩(wěn)定的檢測性能。國內(nèi)在背景歸一化技術(shù)方面也取得了顯著進展。中國科學院聲學研究所的研究人員提出了一種基于時間和波束的二維歸一化方法。他們對均值、中值、加權(quán)等不同的歸一化算法及所選的參數(shù)進行了詳細比較，通過仿真數(shù)據(jù)及實際海試數(shù)據(jù)的分析，證明了該方法可有效地降低數(shù)據(jù)動態(tài)范圍，使顯示畫面背景均勻，目標回波清晰，從而提高檢測性能，降低虛警概率。海軍工程大學的團隊則從混響和目標回波的特征差異入手，提出了一種基于特征識別的背景歸一化改進方法。該方法通過分析混響、噪聲和目標回波在匹配濾波后的不同分布特征，利用兩個大小合適的同心兩維滑動窗，根據(jù)小窗均值和大窗（不包括小窗）均值比值大小來區(qū)分混響、目標回波和噪聲背景，進一步提高了背景歸一化的效果，增強了聲納系統(tǒng)對弱目標的檢測能力。盡管國內(nèi)外在低頻主動聲納波形融合與背景歸一化技術(shù)方面取得了不少成果，但仍存在一些不足之處。在波形融合技術(shù)方面，目前的研究主要集中在幾種常見波形的組合，對于新型波形的開發(fā)和應(yīng)用還相對較少，且波形融合的優(yōu)化算法在計算復雜度和實時性方面仍有待提高。在背景歸一化技術(shù)方面，雖然已經(jīng)考慮到了背景噪聲和混響的非平穩(wěn)特性，但在快速變化的海洋環(huán)境中，現(xiàn)有的歸一化算法對背景變化的跟蹤速度還不夠快，難以滿足實時性要求較高的應(yīng)用場景。此外，對于波形融合與背景歸一化技術(shù)的聯(lián)合優(yōu)化研究還相對薄弱，如何將兩者有機結(jié)合，進一步提升低頻主動聲納的整體性能，仍是未來研究需要解決的重要問題。1.3研究內(nèi)容與方法本文主要圍繞低頻主動聲納在淺海環(huán)境下的應(yīng)用，針對混響干擾對目標檢測性能的影響，開展波形融合與背景歸一化技術(shù)的研究，旨在提高低頻主動聲納的檢測能力，具體研究內(nèi)容如下：波形設(shè)計與融合技術(shù)研究：深入分析連續(xù)波（CW）、線性調(diào)頻（LFM）和相位編碼調(diào)頻（PTFM）等典型信號的距離和速度分辨率以及抗混響能力。通過對不同信號的模糊度函數(shù)進行分析，明確各信號在分辨率方面的特點，例如，CW信號在速度分辨上表現(xiàn)出色，等脈寬的LFM信號具有較好的距離分辨力，PTFM信號則在距離和速度分辨上都有良好的表現(xiàn)?；谶@些特性，研究組合發(fā)射多種信號的波形融合策略，充分發(fā)揮不同信號的優(yōu)勢，提高聲納系統(tǒng)在復雜環(huán)境下對目標的檢測性能。通過理論分析和仿真實驗，驗證波形融合在抗頻率選擇性衰落以及實現(xiàn)對目標有效檢測方面的有效性。背景歸一化技術(shù)研究：研究背景歸一化的原理，對其瞬態(tài)性能和穩(wěn)態(tài)性能進行詳細分析，明確合理選擇背景估計時所利用的樣本數(shù)對減少檢測損失的重要性。采用時間和波束的二維歸一化方法，對均值、中值、加權(quán)等不同的歸一化算法及所選的參數(shù)進行全面比較。通過仿真數(shù)據(jù)及實際海試數(shù)據(jù)的分析，驗證歸一化處理在降低數(shù)據(jù)動態(tài)范圍、使顯示畫面背景均勻、提高目標回波清晰度、提升檢測性能和降低虛警概率等方面的作用。混響與目標回波分離方法研究：分析混響、噪聲和目標回波在匹配濾波后的不同分布特征，如混響幅值大、所占的距離點和方位點數(shù)多、分布廣；噪聲背景幅值較小、所占的距離點和方位點數(shù)多、分布廣；目標回波距離尺度和方位尺度都較小?；谶@些特征，探索利用兩個大小合適的同心兩維滑動窗，根據(jù)小窗均值和大窗（不包括小窗）均值比值大小來區(qū)分混響、目標回波和噪聲背景的方法，從而實現(xiàn)混響與目標回波的有效分離，加強回波信號的顯示效果。在研究方法上，本文采用理論分析、仿真實驗和海試數(shù)據(jù)分析相結(jié)合的方式：理論分析：從信號處理的基本原理出發(fā)，運用模糊度函數(shù)、信號混響—多卜勒分布模型等理論工具，深入分析不同波形信號的特性以及背景歸一化的原理和性能，為后續(xù)的研究提供理論基礎(chǔ)。通過建立數(shù)學模型，推導相關(guān)公式，揭示波形融合與背景歸一化對聲納檢測性能的影響機制。仿真實驗：利用MATLAB等仿真軟件，搭建低頻主動聲納信號處理的仿真平臺。在仿真環(huán)境中，模擬淺海復雜的聲學環(huán)境，包括海洋混響、噪聲等干擾因素，對不同的波形設(shè)計方案和背景歸一化算法進行仿真實驗。通過對仿真結(jié)果的分析，對比不同方法的性能優(yōu)劣，篩選出性能較優(yōu)的方案和算法，為實際應(yīng)用提供參考。海試數(shù)據(jù)分析：參與實際的海試實驗，獲取低頻主動聲納在真實海洋環(huán)境下的實測數(shù)據(jù)。對海試數(shù)據(jù)進行處理和分析，驗證理論分析和仿真實驗的結(jié)果，進一步優(yōu)化波形融合與背景歸一化的方法和參數(shù)，確保研究成果能夠在實際應(yīng)用中發(fā)揮作用。二、低頻主動聲納波形設(shè)計與融合2.1波形設(shè)計原理2.1.1常見波形分析在低頻主動聲納中，連續(xù)波（CW）、線性調(diào)頻（LFM）和相位編碼調(diào)頻（PTFM）是幾種常見的信號波形，它們各自具有獨特的特性，在距離和速度分辨率以及抗混響能力方面存在明顯差異。連續(xù)波（CW）信號是一種頻率和振幅恒定的正弦波信號，其表達式為s(t)=A\cos(2\pift+\varphi)，其中A為振幅，f為信號頻率，\varphi為初始相位。CW信號在速度分辨方面表現(xiàn)出色，這是因為其頻率固定，根據(jù)多普勒效應(yīng)，當目標相對于聲納運動時，接收信號的頻率會發(fā)生變化，通過精確測量頻率變化，能夠準確計算出目標的速度。CW信號的脈寬理論上可以無限大，這使得它在速度分辨上具有較高的精度。由于其頻率單一，距離分辨率較差，難以區(qū)分不同距離的目標。在抗混響能力方面，CW信號對混響的抑制效果有限，當混響存在時，容易掩蓋目標回波信號，影響聲納系統(tǒng)的檢測性能。線性調(diào)頻（LFM）信號，也稱為Chirp信號，其頻率隨時間線性變化，數(shù)學表達式為s(t)=A\cos[2\pi\{(f_1+f_2)/2\}t+2\pik(f_2-f_1)t^2]，其中A為振幅，f_1和f_2分別表示起始和終止頻率，k表示調(diào)頻斜率。LFM信號具有較好的距離分辨力，這是因為其寬帶特性使得在脈沖壓縮處理后能夠獲得較窄的脈沖寬度，從而提高對不同距離目標的分辨能力。在實際應(yīng)用中，LFM信號的帶寬越寬，距離分辨率就越高。由于其頻率隨時間變化，在速度分辨上相對較弱。在抗混響能力方面，LFM信號的寬帶特性使其在一定程度上能夠降低混響的譜級，提高信混比，對混響具有一定的抑制作用。相位編碼調(diào)頻（PTFM）信號則結(jié)合了相位編碼和調(diào)頻的特點，在距離和速度分辨上都有不錯的表現(xiàn)。相位編碼通過對信號的相位進行特定的編碼，增加了信號的復雜性和抗干擾能力。調(diào)頻部分則與LFM信號類似，使信號具有一定的帶寬。PTFM信號的編碼方式和調(diào)頻參數(shù)的選擇會影響其性能，合理設(shè)計這些參數(shù)能夠使PTFM信號在不同的應(yīng)用場景中發(fā)揮出較好的性能。由于其復雜性，PTFM信號在處理時的計算復雜度相對較高。在抗混響能力方面，PTFM信號的多相編碼特性使其能夠有效地抑制混響，提高聲納系統(tǒng)在復雜環(huán)境下的檢測性能。為了更直觀地比較這幾種信號的特性，我們可以通過實驗數(shù)據(jù)進行分析。在一組模擬淺海環(huán)境的實驗中，分別發(fā)射CW、LFM和PTFM信號，對同一目標進行檢測。實驗結(jié)果表明，在速度分辨率方面，CW信號能夠準確地測量目標的速度，誤差在較小范圍內(nèi)；LFM信號的速度分辨率相對較差，誤差較大；PTFM信號的速度分辨率介于兩者之間。在距離分辨率方面，LFM信號能夠清晰地分辨出不同距離的目標，距離分辨精度較高；CW信號幾乎無法區(qū)分不同距離的目標；PTFM信號也能夠較好地分辨不同距離的目標，距離分辨精度與LFM信號相當。在抗混響能力方面，PTFM信號在強混響環(huán)境下仍能檢測到目標回波，信混比最高；LFM信號次之，能夠在一定程度上抑制混響；CW信號在混響環(huán)境下的檢測性能最差，目標回波容易被混響淹沒。2.1.2分辨率與模糊度函數(shù)關(guān)系分辨率是衡量聲納系統(tǒng)性能的重要指標，它決定了聲納能夠區(qū)分不同目標的能力。在低頻主動聲納中，距離分辨率和速度分辨率與信號的模糊度函數(shù)密切相關(guān)。模糊度函數(shù)是一個在信號處理和雷達系統(tǒng)中經(jīng)常用到的工具，它用于分析和評估信號的自相關(guān)特性和互相關(guān)特性，通過模糊度函數(shù)可以獲取信號在不同時間延遲和頻率偏差下的模糊度特性，這對于脈沖壓縮、雷達信號的抗干擾能力、分辨率等性能指標分析至關(guān)重要。對于連續(xù)波（CW）信號，其模糊度函數(shù)呈現(xiàn)出一個尖銳的峰值。這表明CW信號在時間分辨率上表現(xiàn)較差，因為其脈寬無限大，在不同時間延遲下信號的相關(guān)性變化不大。由于其頻率固定，在頻率分辨率上表現(xiàn)較好，能夠準確地區(qū)分不同頻率的信號，從而在速度分辨上具有優(yōu)勢。在實際應(yīng)用中，當需要精確測量目標速度時，CW信號能夠發(fā)揮其優(yōu)勢，但在區(qū)分不同距離的目標時則存在困難。線性調(diào)頻（LFM）信號的模糊度函數(shù)呈現(xiàn)出一個斜面。這是因為LFM信號具有固定的調(diào)頻率，其頻率隨時間線性變化。在脈沖壓縮過程中，LFM信號能夠通過匹配濾波實現(xiàn)較高的距離分辨率。由于其頻率的變化，在速度分辨上相對較弱。在模糊度函數(shù)中，不同多普勒頻移下信號的相關(guān)性變化相對較小，導致速度分辨率較差。在實際應(yīng)用中，當需要檢測不同距離的目標時，LFM信號能夠提供較好的距離分辨能力，但對于目標速度的測量精度則不如CW信號。相位編碼調(diào)頻（PTFM）信號的模糊度函數(shù)相對較為復雜，它結(jié)合了相位編碼和調(diào)頻的特性。相位編碼使得信號在不同時間延遲和頻率偏差下的相關(guān)性變化更加豐富，從而在距離和速度分辨上都有一定的表現(xiàn)。通過合理設(shè)計相位編碼序列和調(diào)頻參數(shù)，可以優(yōu)化PTFM信號的模糊度函數(shù)，使其在距離和速度分辨率上達到較好的平衡。在實際應(yīng)用中，PTFM信號能夠適應(yīng)不同的目標檢測需求，在復雜環(huán)境下具有更好的性能。以一個實際的例子來說明，假設(shè)在一個水下探測場景中，存在兩個目標，目標A和目標B，它們的距離和速度都有所不同。當使用CW信號進行探測時，由于其距離分辨率較差，可能無法準確區(qū)分目標A和目標B的距離，但能夠精確測量它們的速度差異。而使用LFM信號時，能夠清晰地分辨出目標A和目標B的距離，但在測量它們的速度時可能會存在較大誤差。如果使用PTFM信號，通過優(yōu)化設(shè)計，可以在一定程度上同時準確地分辨出目標A和目標B的距離和速度。通過對不同信號的模糊度函數(shù)進行分析和優(yōu)化，可以根據(jù)實際應(yīng)用需求選擇合適的信號波形，以提高低頻主動聲納的分辨率和檢測性能。2.2波形融合策略2.2.1組合波形的形成為了充分發(fā)揮不同信號的優(yōu)勢，提高低頻主動聲納在復雜淺海環(huán)境下的檢測性能，研究組合發(fā)射多種信號的波形融合策略具有重要意義。常見的組合波形形式包括CW組合波形、CW-FM組合波形等。CW組合波形是將多個不同頻率的連續(xù)波（CW）信號進行組合發(fā)射。通過合理選擇不同頻率的CW信號，可以在一定程度上擴展信號的頻譜范圍，提高對不同速度目標的檢測能力。在一個CW組合波形中，包含頻率為f_1、f_2、f_3的三個CW信號，它們的振幅和初始相位可以根據(jù)實際需求進行調(diào)整。當目標存在不同的徑向速度時，不同頻率的CW信號會產(chǎn)生不同的多普勒頻移，通過對這些多普勒頻移的分析，可以獲取目標的速度信息。由于CW信號的距離分辨率較差，單純的CW組合波形在距離分辨方面仍存在局限性。CW-FM組合波形則結(jié)合了連續(xù)波（CW）和線性調(diào)頻（LFM）信號的特點。這種組合波形的構(gòu)成方式通常是在LFM信號的基礎(chǔ)上，疊加一個或多個CW信號。LFM信號具有較好的距離分辨力，能夠提供目標的距離信息，而CW信號則在速度分辨上表現(xiàn)出色，能夠準確測量目標的速度。在實際應(yīng)用中，當聲納發(fā)射CW-FM組合波形時，LFM信號部分經(jīng)過脈沖壓縮處理后，可以得到目標的距離像，清晰地顯示出不同目標的距離位置；同時，CW信號部分根據(jù)多普勒效應(yīng)，能夠精確測量目標的速度。通過這種方式，CW-FM組合波形實現(xiàn)了距離和速度信息的互補，提高了聲納系統(tǒng)對目標的檢測和識別能力。相位編碼調(diào)頻（PTFM）信號與其他信號的組合也是一種常見的波形融合方式。PTFM信號在距離和速度分辨上都有不錯的表現(xiàn)，將其與CW或LFM信號組合，可以進一步優(yōu)化信號的性能。PTFM與LFM組合時，可以利用LFM信號的寬帶特性提高距離分辨率，同時借助PTFM信號的相位編碼特性增強抗干擾能力。在復雜的淺海環(huán)境中，這種組合波形能夠更好地應(yīng)對多徑傳播、混響干擾等問題，準確地檢測到目標信號。以一個實際的水下探測場景為例，假設(shè)有一個目標在淺海區(qū)域運動，其速度和距離都在不斷變化。當使用單一的CW信號進行探測時，雖然能夠準確測量目標的速度，但無法準確確定目標的距離。而使用單一的LFM信號時，能夠獲取目標的距離信息，但速度測量的精度較低。如果采用CW-FM組合波形進行探測，LFM信號部分可以精確地確定目標的距離，CW信號部分則能夠準確測量目標的速度，從而全面地獲取目標的運動狀態(tài)信息。通過組合發(fā)射多種信號形成的組合波形，能夠綜合多種信號的優(yōu)勢，有效提高低頻主動聲納在復雜環(huán)境下對目標的檢測性能。2.2.2融合檢測方法針對組合波形，需要采用相應(yīng)的融合檢測方法，以充分發(fā)揮組合波形的優(yōu)勢，提高檢測性能。常見的融合檢測方法包括基于似然比檢測的融合方法、基于特征提取與匹配的融合方法等?；谒迫槐葯z測的融合方法是一種常用的檢測手段。其基本原理是根據(jù)信號的統(tǒng)計特性，計算接收信號在不同假設(shè)下的似然函數(shù)，然后通過比較似然比來判斷目標的存在與否。對于組合波形，需要分別對各個信號分量進行似然函數(shù)的計算。對于CW-FM組合波形，先對CW信號部分計算其在目標存在和不存在假設(shè)下的似然函數(shù)L_{CW}(H_1)和L_{CW}(H_0)，再對LFM信號部分計算似然函數(shù)L_{LFM}(H_1)和L_{LFM}(H_0)。然后根據(jù)一定的融合規(guī)則，如乘積融合規(guī)則，將各個信號分量的似然比進行融合，得到總的似然比L=L_{CW}(H_1)L_{LFM}(H_1)/(L_{CW}(H_0)L_{LFM}(H_0))。最后將總的似然比與設(shè)定的閾值進行比較，如果大于閾值，則判定目標存在，否則判定目標不存在。這種方法能夠充分利用組合波形中各個信號分量的統(tǒng)計信息，提高檢測的準確性。在抗頻率選擇性衰落方面，由于不同信號分量在不同頻率段的特性不同，通過似然比檢測的融合，可以在一定程度上補償頻率選擇性衰落對信號的影響，提高檢測性能?；谔卣魈崛∨c匹配的融合方法則是通過提取組合波形中各個信號分量的特征，然后將這些特征進行匹配和融合，以實現(xiàn)目標的檢測。對于CW信號，其特征主要體現(xiàn)在頻率和相位上，通過精確測量CW信號的頻率變化和相位差，可以獲取目標的速度信息。對于LFM信號，其特征主要包括帶寬、調(diào)頻斜率等，這些特征與目標的距離信息密切相關(guān)。在實際檢測中，首先對接收的組合波形進行預處理，然后分別提取CW和LFM信號的特征。將提取的特征與預先存儲的目標特征庫進行匹配，根據(jù)匹配的結(jié)果判斷目標的存在和屬性。通過這種特征提取與匹配的融合方法，可以充分利用組合波形中不同信號的特征優(yōu)勢，提高對目標的檢測和識別能力。在復雜的淺海環(huán)境中，當存在混響干擾時，該方法能夠通過對信號特征的準確提取和匹配，有效地從混響背景中分離出目標信號，提高信混比，從而增強檢測性能。以在淺海環(huán)境下對水下目標的檢測為例，使用基于似然比檢測的融合方法和基于特征提取與匹配的融合方法進行對比實驗。實驗結(jié)果表明，基于似然比檢測的融合方法在檢測概率和虛警概率方面表現(xiàn)較為穩(wěn)定，能夠在不同的信噪比條件下保持較好的檢測性能。而基于特征提取與匹配的融合方法則在目標識別準確率方面具有優(yōu)勢，能夠更準確地判斷目標的類型和屬性。在實際應(yīng)用中，可以根據(jù)具體的需求和環(huán)境條件，選擇合適的融合檢測方法，或者將多種融合檢測方法結(jié)合使用，以進一步提高低頻主動聲納的檢測性能。2.3波形融合的優(yōu)勢與挑戰(zhàn)波形融合技術(shù)在低頻主動聲納中展現(xiàn)出多方面的顯著優(yōu)勢，為提升聲納系統(tǒng)性能提供了有力支持。在提升檢測性能方面，通過組合不同波形信號，充分發(fā)揮各信號在距離分辨率、速度分辨率和抗混響能力等方面的優(yōu)勢，能夠有效提高對目標的檢測概率。在復雜的淺海環(huán)境中，單一信號往往難以應(yīng)對各種干擾和目標特性的變化，而波形融合可以利用不同信號的互補特性，增強聲納系統(tǒng)對目標的探測能力。將連續(xù)波（CW）信號的速度分辨優(yōu)勢與線性調(diào)頻（LFM）信號的距離分辨優(yōu)勢相結(jié)合，在面對不同運動狀態(tài)和距離的目標時，能夠更準確地獲取目標的位置和速度信息，從而提高檢測的準確性和可靠性。在適應(yīng)復雜環(huán)境方面，波形融合技術(shù)具有更強的靈活性和適應(yīng)性。淺海環(huán)境復雜多變，存在著多種干擾因素，如海洋混響、噪聲、多徑傳播等。不同的波形信號對這些干擾的響應(yīng)特性不同，通過波形融合，可以使聲納系統(tǒng)在不同的環(huán)境條件下都能保持較好的性能。相位編碼調(diào)頻（PTFM）信號在抗混響能力方面表現(xiàn)出色，將其與其他信號進行融合，可以有效降低混響對聲納檢測的影響，提高聲納系統(tǒng)在強混響環(huán)境下的工作能力。在多徑傳播嚴重的區(qū)域，通過合理選擇和組合波形，可以利用信號的不同傳播特性，減少多徑效應(yīng)帶來的干擾，準確地檢測到目標信號。波形融合在實際應(yīng)用中也面臨著一些技術(shù)難題和挑戰(zhàn)。計算復雜度是一個重要問題，組合波形的生成和融合檢測方法通常需要進行大量的計算，這對聲納系統(tǒng)的硬件性能提出了較高要求。在實時性要求較高的應(yīng)用場景中，如軍事反潛作戰(zhàn)，快速準確地處理信號至關(guān)重要。由于波形融合涉及多個信號分量的處理，包括信號的生成、發(fā)射、接收和處理，每個環(huán)節(jié)都需要進行復雜的運算，這可能導致處理時間增加，無法滿足實時性要求。在基于似然比檢測的融合方法中，需要對每個信號分量計算似然函數(shù)，并進行復雜的融合計算，這在一定程度上限制了系統(tǒng)的實時處理能力。波形同步也是一個關(guān)鍵挑戰(zhàn)，不同波形信號之間的同步精度對融合效果有著重要影響。在實際發(fā)射和接收過程中，由于各種因素的干擾，如時鐘漂移、信道傳輸延遲等，可能導致信號之間的同步偏差。這種同步偏差會降低組合波形的性能，影響目標檢測的準確性。在CW-FM組合波形中，如果CW信號和LFM信號的發(fā)射和接收時間存在偏差，可能會導致速度和距離信息的不準確，從而影響對目標的定位和識別。如何實現(xiàn)高精度的波形同步，是波形融合技術(shù)需要解決的重要問題之一。此外，信號之間的相互干擾也是需要關(guān)注的問題。當多種信號組合發(fā)射時，不同信號之間可能會產(chǎn)生相互干擾，影響信號的特性和檢測性能。這種干擾可能表現(xiàn)為信號頻譜的重疊、相位的沖突等，導致信號失真，降低信噪（混）比。在實際應(yīng)用中，需要采取有效的措施來減少信號之間的相互干擾，如合理設(shè)計信號的參數(shù)、采用正交編碼等方法，以保證波形融合的效果。三、低頻主動聲納背景歸一化技術(shù)3.1歸一化處理的必要性在低頻主動聲納信號處理中，歸一化處理是一項至關(guān)重要的環(huán)節(jié)，其必要性主要源于混響和噪聲的時變特性以及主動聲納匹配濾波器輸出序列的非平穩(wěn)性。在實際的海洋環(huán)境中，混響和噪聲并非固定不變，而是隨著時間、空間以及海洋環(huán)境因素的變化而不斷改變。淺海環(huán)境下，海面的波浪起伏、海底地形的復雜性以及海水介質(zhì)的不均勻性等，都會導致混響和噪聲呈現(xiàn)出明顯的時變特性。在不同的時間段，由于海面風浪的大小不同，混響的強度和特性會發(fā)生顯著變化；在不同的海域位置，由于海底地貌的差異，混響的散射特性也會有所不同。主動聲納匹配濾波器的輸出序列受到混響和噪聲的影響，通常呈現(xiàn)出非平穩(wěn)的狀態(tài)。這種非平穩(wěn)性使得信號的幅度和統(tǒng)計特性在時間上發(fā)生波動，給后續(xù)的信號檢測和分析帶來了極大的困難。在設(shè)置門限進行信號檢測時，如果直接對非平穩(wěn)的輸出序列進行處理，由于背景噪聲的不穩(wěn)定性，很難確定一個合適的門限值。門限值設(shè)置過高，可能會導致一些微弱的目標回波信號被漏檢；門限值設(shè)置過低，則會增加虛警概率，將噪聲或混響誤判為目標回波。為了克服這些問題，對主動聲納匹配濾波器輸出序列進行歸一化處理就顯得尤為必要。歸一化的主要目的是實現(xiàn)背景噪聲的平穩(wěn)化，通過對背景噪聲和混響的統(tǒng)計特性進行估計，并對接收信號進行相應(yīng)的調(diào)整，使得信號在不同的背景條件下具有相對一致的幅度水平。這樣一來，在進行信號檢測時，就能夠基于相對穩(wěn)定的背景噪聲水平來設(shè)置門限，從而提高檢測的準確性和可靠性。以一個具體的例子來說明，假設(shè)在某一淺海區(qū)域進行主動聲納探測，在某一時刻，由于海面風浪較大，混響強度增強，匹配濾波器輸出序列中的噪聲背景幅值明顯增大。如果不進行歸一化處理，直接根據(jù)以往經(jīng)驗設(shè)置門限進行目標檢測，很可能會因為背景噪聲的突然增大而導致虛警概率大幅上升。通過歸一化處理，對此時的背景噪聲進行準確估計，并對輸出序列進行調(diào)整，使得背景噪聲的幅值回到相對穩(wěn)定的水平，再設(shè)置合適的門限進行檢測，就能夠有效降低虛警概率，準確地檢測到目標信號。歸一化處理能夠有效解決混響和噪聲時變特性帶來的問題，提高低頻主動聲納在復雜海洋環(huán)境下的檢測性能，是主動聲納信號處理中不可或缺的環(huán)節(jié)。3.2背景歸一化原理3.2.1歸一化基本原理背景歸一化的基本原理是基于對混響、噪聲和目標回波特性的深入理解和利用。在低頻主動聲納的接收信號中，混響、噪聲和目標回波具有各自獨特的特性，這些特性為背景歸一化提供了重要的依據(jù)?；祉懯怯捎诼暡ㄔ趥鞑ミ^程中遇到各種散射體（如海底、海面、水中的浮游生物等）而產(chǎn)生的散射波的疊加，其幅值通常較大，且在距離和方位上所占的點數(shù)較多，分布廣泛。在淺海環(huán)境中，海底的粗糙度和地形起伏會導致混響的強度和分布更加復雜。由于海底的不規(guī)則散射，混響可能在某些距離和方位上形成較強的干擾區(qū)域，掩蓋目標回波信號。噪聲背景幅值相對較小，但同樣在距離和方位上分布廣泛，其特性受到多種因素的影響，如海洋環(huán)境噪聲（包括風浪噪聲、生物噪聲等）、本艦自噪聲等。在不同的海域和氣象條件下，噪聲的強度和頻譜特性會發(fā)生變化。在風浪較大的海域，風浪噪聲會顯著增加，影響聲納系統(tǒng)的檢測性能。目標回波則具有與混響和噪聲不同的特性，其距離尺度和方位尺度都較小。當聲納發(fā)射信號遇到目標后，目標會反射回波，這些回波攜帶了目標的位置、形狀、運動狀態(tài)等信息。由于目標的尺寸相對較小，其回波在距離和方位上的分布相對集中。背景歸一化正是利用這些特性，通過合理的算法對接收信號進行處理，以實現(xiàn)恒虛警檢測。常見的歸一化算法包括均值歸一化、中值歸一化、加權(quán)歸一化等。均值歸一化是通過計算一定范圍內(nèi)信號的平均值，將接收信號除以該平均值，從而使信號在不同背景條件下具有相對一致的幅度水平。對于一個包含N個數(shù)據(jù)點的接收信號序列x(n)，均值歸一化后的信號y(n)可表示為y(n)=\frac{x(n)}{\frac{1}{N}\sum_{i=1}^{N}x(i)}。中值歸一化則是取一定范圍內(nèi)信號的中值，將接收信號除以該中值進行歸一化。加權(quán)歸一化是根據(jù)不同數(shù)據(jù)點的重要性賦予不同的權(quán)重，然后計算加權(quán)平均值進行歸一化處理。在實際應(yīng)用中，通常采用時間和波束的二維歸一化方法。這種方法考慮了信號在時間和空間（波束）兩個維度上的特性，能夠更全面地對背景噪聲和混響進行估計和歸一化。通過在時間維度上設(shè)置滑動窗口，對窗口內(nèi)的信號進行統(tǒng)計分析，獲取背景噪聲和混響的時間特性；在波束維度上，對不同波束方向的信號進行處理，考慮信號在空間上的分布特性。通過這種二維歸一化方法，可以有效地降低數(shù)據(jù)的動態(tài)范圍，使顯示畫面背景均勻，目標回波更加清晰，從而提高檢測性能，降低虛警概率。3.2.2性能指標分析歸一化的性能指標主要包括穩(wěn)態(tài)性能和瞬態(tài)性能，對這些性能的深入分析有助于理解歸一化算法的特性，為算法的優(yōu)化和應(yīng)用提供依據(jù)。穩(wěn)態(tài)性能是指歸一化算法在穩(wěn)定狀態(tài)下的表現(xiàn)，主要關(guān)注歸一化后信號的準確性和穩(wěn)定性。在理想情況下，歸一化后的信號應(yīng)該能夠準確地反映目標回波的特性，同時背景噪聲和混響得到有效的抑制，使聲納系統(tǒng)能夠在穩(wěn)定的背景條件下進行目標檢測。穩(wěn)態(tài)性能的評估指標包括穩(wěn)態(tài)誤差，它反映了歸一化后信號與真實目標回波之間的偏差。如果穩(wěn)態(tài)誤差較小，說明歸一化算法能夠準確地估計背景噪聲和混響，對目標回波的影響較小，聲納系統(tǒng)能夠更準確地檢測到目標。瞬態(tài)性能則是指歸一化算法在面對信號突變或環(huán)境變化時的響應(yīng)能力。在實際的海洋環(huán)境中，混響和噪聲的特性可能會突然發(fā)生變化，例如當海面狀況突然改變（如風浪突然增大）時，混響強度會迅速增加；或者當聲納平臺的運動狀態(tài)發(fā)生變化（如加速、轉(zhuǎn)向）時，噪聲特性也會發(fā)生改變。此時，歸一化算法需要能夠快速適應(yīng)這些變化，及時調(diào)整歸一化參數(shù)，以保證聲納系統(tǒng)的檢測性能。瞬態(tài)性能的評估指標包括響應(yīng)時間，即歸一化算法從檢測到信號變化到完成參數(shù)調(diào)整并使信號達到穩(wěn)定狀態(tài)所需的時間。響應(yīng)時間越短，說明歸一化算法對環(huán)境變化的適應(yīng)能力越強，能夠在更短的時間內(nèi)恢復到穩(wěn)定的檢測狀態(tài)。合理選擇背景估計時所利用的樣本數(shù)對減少檢測損失至關(guān)重要。樣本數(shù)過少，可能無法準確地估計背景噪聲和混響的統(tǒng)計特性，導致歸一化效果不佳，檢測損失增大。樣本數(shù)過多，雖然可以提高背景估計的準確性，但會增加計算量和處理時間，影響聲納系統(tǒng)的實時性。在實際應(yīng)用中，需要根據(jù)具體的海洋環(huán)境和應(yīng)用需求，通過實驗和仿真等方法，找到一個合適的樣本數(shù)，以在保證檢測性能的前提下，盡可能減少計算量和處理時間。以在某一淺海區(qū)域進行的聲納探測實驗為例，當背景估計樣本數(shù)選擇過小時，歸一化后的信號中仍存在較強的背景噪聲和混響干擾，導致目標回波難以分辨，檢測概率降低。當樣本數(shù)選擇過大時，雖然背景噪聲和混響得到了較好的抑制，但由于計算量的增加，聲納系統(tǒng)的處理速度明顯下降，無法及時對快速變化的目標進行檢測。通過多次實驗和數(shù)據(jù)分析，確定了一個合適的樣本數(shù)，使得歸一化后的信號既能有效抑制背景干擾，又能保證聲納系統(tǒng)的實時性，從而顯著提高了檢測性能。3.3歸一化方法比較3.3.1常見歸一化算法在低頻主動聲納背景歸一化處理中，均值歸一化、中值歸一化、TPM（TrimmedMean，削除平均）歸一化等是常見的算法，它們各自具有獨特的原理和計算過程。均值歸一化是一種較為基礎(chǔ)且直觀的歸一化算法。其原理是通過計算一定范圍內(nèi)信號的平均值，以此作為歸一化的基準，將接收信號除以該平均值，使信號在不同背景條件下具有相對一致的幅度水平。對于一個包含N個數(shù)據(jù)點的接收信號序列x(n)，均值歸一化后的信號y(n)可表示為y(n)=\frac{x(n)}{\frac{1}{N}\sum_{i=1}^{N}x(i)}。在實際應(yīng)用中，通常會設(shè)置一個時間滑動窗，假設(shè)滑動窗內(nèi)包含M個數(shù)據(jù)點，計算這M個數(shù)據(jù)點的均值\overline{x}=\frac{1}{M}\sum_{n=1}^{M}x(n)，然后將滑動窗內(nèi)的每個數(shù)據(jù)點x(n)除以均值\overline{x}，得到歸一化后的數(shù)據(jù)y(n)=\frac{x(n)}{\overline{x}}。均值歸一化的優(yōu)點是計算簡單，易于實現(xiàn)，能夠在一定程度上消除背景噪聲和混響的影響，使信號的幅度更加穩(wěn)定。當存在較大的異常值時，均值歸一化可能會受到這些異常值的影響，導致歸一化效果不佳。中值歸一化則是基于信號的中值進行處理。該算法的原理是取一定范圍內(nèi)信號的中值，將接收信號除以該中值來實現(xiàn)歸一化。對于接收信號序列x(n)，首先對一定范圍內(nèi)的數(shù)據(jù)進行排序，然后取中間位置的數(shù)據(jù)作為中值x_{med}，歸一化后的信號y(n)為y(n)=\frac{x(n)}{x_{med}}。同樣以時間滑動窗為例，在滑動窗內(nèi)對M個數(shù)據(jù)點進行排序，找到中值x_{med}，再對窗內(nèi)每個數(shù)據(jù)點進行歸一化處理。中值歸一化的優(yōu)勢在于對異常值具有較強的魯棒性，因為中值不受少數(shù)極端值的影響。當信號的分布較為均勻時，中值歸一化的效果可能不如均值歸一化，因為它沒有充分利用信號的整體統(tǒng)計信息。TPM歸一化，即削除平均歸一化，利用背景噪聲的局部平穩(wěn)特性來估計時變的混響和背景噪聲能量。該算法設(shè)置時間滑動窗，通過對前后沿參考窗中的數(shù)據(jù)進行削除平均處理來實現(xiàn)歸一化。在主動聲納信號處理中，為了防止目標能量泄漏到參考窗影響背景噪聲能量估計，會將被檢測單元附近一定數(shù)目的數(shù)據(jù)單元設(shè)置為保護段。假設(shè)時間滑動窗長度為L，保護段長度為P，參考窗長度為R（L=2R+P），先對參考窗內(nèi)的數(shù)據(jù)進行排序，然后去除一定比例（如\alpha）的最大值和最小值，再計算剩余數(shù)據(jù)的平均值作為背景噪聲能量的估計值\overline{x}_{TPM}，歸一化后的信號y(n)為y(n)=\frac{x(n)}{\overline{x}_{TPM}}。TPM歸一化能夠有效地利用背景噪聲的局部平穩(wěn)特性，在復雜的海洋環(huán)境中，當背景噪聲和混響具有較強的時變特性時，TPM歸一化能夠更準確地估計背景能量，從而實現(xiàn)更好的歸一化效果。由于需要對參考窗內(nèi)的數(shù)據(jù)進行排序和削除處理，TPM歸一化的計算復雜度相對較高。為了更直觀地比較這幾種歸一化算法的性能，我們可以通過仿真實驗來進行分析。在仿真中，模擬淺海環(huán)境下的混響和噪聲，生成包含目標回波的接收信號序列。分別采用均值歸一化、中值歸一化和TPM歸一化對該信號序列進行處理，然后對比處理后的信號在背景噪聲抑制、目標回波清晰度等方面的表現(xiàn)。實驗結(jié)果表明，在背景噪聲較為平穩(wěn)的情況下，均值歸一化能夠有效地降低數(shù)據(jù)的動態(tài)范圍，使背景均勻，目標回波清晰；中值歸一化在存在少量異常值時，能夠保持較好的歸一化效果，目標回波不受異常值的干擾；TPM歸一化在背景噪聲和混響時變特性較強的情況下，對背景能量的估計更為準確，能夠更好地突出目標回波。3.3.2多維聯(lián)合歸一化在低頻主動聲納信號處理中，為了更全面地考慮信號的特性，提高背景歸一化的效果，時間和波束的二維歸一化技術(shù)以及時、頻、空三維聯(lián)合歸一化技術(shù)應(yīng)運而生，它們各自具有獨特的實現(xiàn)方式和顯著的優(yōu)勢。時間和波束的二維歸一化技術(shù)綜合考慮了信號在時間和空間（波束）兩個維度上的特性。在時間維度上，通常采用滑動窗的方式對信號進行處理。如前文所述，設(shè)置時間滑動窗，計算窗內(nèi)信號的統(tǒng)計特征（如均值、中值或采用TPM歸一化的削除平均等），以此來估計背景噪聲和混響在時間上的變化。在波束維度上，針對不同波束方向的信號進行處理。由于聲納接收信號來自不同的方位，不同波束方向上的信號可能受到不同程度的混響和噪聲干擾。通過對各個波束方向的信號分別進行歸一化處理，可以考慮到信號在空間上的分布特性。對于一個具有N個波束的聲納系統(tǒng)，在每個時間點t，對第i個波束的信號x_{i}(t)進行歸一化處理。假設(shè)在時間維度上采用均值歸一化，在波束維度上也采用均值歸一化。先在時間滑動窗內(nèi)計算第i個波束信號的均值\overline{x}_{i,t}=\frac{1}{M}\sum_{m=1}^{M}x_{i}(t-m)（M為時間滑動窗內(nèi)的數(shù)據(jù)點數(shù)），然后在波束方向上計算所有波束在該時間點的均值\overline{x}_{t}=\frac{1}{N}\sum_{i=1}^{N}\overline{x}_{i,t}，最后對第i個波束的信號進行歸一化，得到y(tǒng)_{i}(t)=\frac{x_{i}(t)}{\overline{x}_{t}}。這種二維歸一化方法能夠更全面地對背景噪聲和混響進行估計和歸一化，有效地降低數(shù)據(jù)的動態(tài)范圍，使顯示畫面背景均勻，目標回波更加清晰，從而提高檢測性能，降低虛警概率。時、頻、空三維聯(lián)合歸一化技術(shù)則進一步拓展了歸一化的維度，綜合考慮了信號在時間、頻率和空間（波束）三個維度上的特性。在時間維度上，與二維歸一化類似，通過滑動窗對信號進行時間上的統(tǒng)計分析。在頻率維度上，由于聲納信號包含不同的頻率成分，不同頻率的信號受到混響和噪聲的影響也有所不同。利用傅里葉變換等方法將信號轉(zhuǎn)換到頻域，對不同頻率分量進行歸一化處理。對于一個信號x(t)，先進行傅里葉變換得到其頻譜X(f)，然后對頻譜的每個頻率分量X(f)在時間和波束維度上進行歸一化處理。在空間（波束）維度上，與二維歸一化中的波束處理方式相同，對不同波束方向的信號進行歸一化。假設(shè)在時間維度上采用中值歸一化，在頻率維度上采用標準化歸一化（x^{'}=\\dfrac{x-\\mu}{\\sigma}，其中\(zhòng)\mu為均值，\\sigma為標準差），在波束維度上采用均值歸一化。在時間滑動窗內(nèi)，對每個頻率分量X(f)計算其在時間上的中值X_{med}(f)，在波束方向上計算所有波束在該頻率分量的均值\overline{X}(f)，然后對頻率分量X(f)進行標準化歸一化得到X_{std}(f)=\frac{X(f)-\mu(f)}{\sigma(f)}，最后綜合三個維度的歸一化結(jié)果，得到歸一化后的信號Y(f,t)。這種三維聯(lián)合歸一化技術(shù)能夠充分利用信號在時、頻、空三個維度上的信息，對背景噪聲和混響進行更精確的估計和補償，在復雜的海洋環(huán)境中，尤其是當混響和噪聲具有復雜的頻率特性和空間分布時，三維聯(lián)合歸一化技術(shù)能夠顯著提高低頻主動聲納的檢測性能，增強對目標信號的分辨能力。由于涉及到多個維度的復雜計算，三維聯(lián)合歸一化技術(shù)的計算復雜度相對較高，對聲納系統(tǒng)的硬件性能和處理速度提出了更高的要求。3.4基于特征利用的改進方法3.4.1方位方差法方位方差法是一種基于信號方位特征進行目標檢測和背景分離的有效方法。在低頻主動聲納信號處理中，該方法利用了信號在不同方位上的分布特性差異來實現(xiàn)目標與背景的區(qū)分。在淺海環(huán)境中，混響和目標回波在方位上具有不同的分布特點?；祉懲ǔＴ诙鄠€方位上廣泛分布，其能量在不同方位上相對較為均勻。由于海底和海面的散射體分布廣泛，聲波在傳播過程中會向各個方向散射，導致混響在接收端的方位分布較為分散。而目標回波則具有較強的方向性，其能量主要集中在目標所在的方位上。當目標存在時，目標回波在特定方位上會形成一個能量峰值，與周圍方位上的混響和噪聲形成明顯的區(qū)別。方位方差法正是基于這些特性，通過計算信號在不同方位上的方差來檢測目標和分離背景。具體計算過程如下，假設(shè)在某一時刻，聲納接收陣列接收到的信號為x_{i,j}，其中i表示方位索引，j表示時間或距離索引。首先，對于每個方位i，計算該方位上信號的均值\overline{x}_{i}=\frac{1}{N}\sum_{j=1}^{N}x_{i,j}，其中N為該方位上的采樣點數(shù)。然后，計算每個方位上信號的方差\sigma_{i}^{2}=\frac{1}{N}\sum_{j=1}^{N}(x_{i,j}-\overline{x}_{i})^{2}。方差\sigma_{i}^{2}反映了信號在該方位上的能量分散程度。在目標檢測中，如果某一方位上的方差\sigma_{i}^{2}明顯大于其他方位的方差，且超過一定的閾值，則說明在該方位上可能存在目標回波。這是因為目標回波的能量集中在特定方位，導致該方位上信號的能量變化較大，方差增大。通過設(shè)置合適的閾值，可以有效地檢測出目標所在的方位。在實際應(yīng)用中，閾值的選擇通常需要根據(jù)具體的海洋環(huán)境和目標特性進行調(diào)整?？梢酝ㄟ^實驗數(shù)據(jù)或仿真分析，確定一個能夠在保證檢測概率的前提下，盡量降低虛警概率的閾值。在背景分離方面，方位方差法可以通過對每個方位上的信號進行處理，將方差較小的方位上的信號視為背景噪聲和混響，進行相應(yīng)的抑制或去除。對于方差小于閾值的方位，可以采用濾波、加權(quán)等方法，降低這些方位上信號的權(quán)重，從而突出目標回波信號。通過這種方式，能夠有效地從復雜的背景中分離出目標回波，提高聲納系統(tǒng)的檢測性能。以在某一淺海區(qū)域進行的聲納探測實驗為例，當采用方位方差法進行目標檢測和背景分離時，在某一時刻，通過計算各方位上信號的方差，發(fā)現(xiàn)某一方位上的方差值明顯高于其他方位，且超過了預先設(shè)定的閾值。進一步分析該方位上的信號，確認存在目標回波。同時，對其他方差較小的方位上的信號進行背景抑制處理，使得目標回波在顯示畫面中更加清晰，易于識別。實驗結(jié)果表明，方位方差法能夠有效地利用信號的方位特征，提高低頻主動聲納在復雜淺海環(huán)境下的目標檢測和背景分離能力。3.4.2穩(wěn)定混響特征檢測穩(wěn)定混響特征檢測是一種通過深入分析混響信號的特性，利用穩(wěn)定混響特征來提高背景歸一化效果和目標檢測準確性的方法。在低頻主動聲納的實際應(yīng)用中，混響信號具有復雜的特性，其中存在一些相對穩(wěn)定的特征，這些特征可以為聲納信號處理提供重要的信息?；祉懶盘柾ǔ０喾N成分，其中穩(wěn)定混響部分在時間和頻率上具有一定的穩(wěn)定性。在淺海環(huán)境中，由于海底、海面等散射體的相對穩(wěn)定性，混響信號中的某些頻率成分和時間特性在一定時間段內(nèi)會保持相對穩(wěn)定。這些穩(wěn)定混響特征可以通過對混響信號的長期觀測和分析來提取。可以利用功率譜估計、自相關(guān)分析等方法，對混響信號進行處理，獲取其在頻率和時間域上的穩(wěn)定特征。通過檢測穩(wěn)定混響特征，可以更好地估計背景噪聲和混響的統(tǒng)計特性，從而提高背景歸一化的效果。在背景歸一化過程中，準確估計背景噪聲和混響的能量是關(guān)鍵。穩(wěn)定混響特征檢測可以提供更準確的背景能量估計，避免因背景估計不準確而導致的歸一化誤差。在估計背景噪聲能量時，通過識別混響信號中的穩(wěn)定部分，將其作為背景能量的一部分進行估計，可以使背景能量的估計更加準確，從而提高歸一化后信號的質(zhì)量。這樣一來，在進行目標檢測時，能夠基于更準確的背景歸一化結(jié)果設(shè)置門限，減少虛警概率，提高檢測的準確性。穩(wěn)定混響特征檢測還可以幫助進一步區(qū)分目標回波和混響，提高目標檢測的準確性。由于目標回波和混響在特征上存在差異，通過分析穩(wěn)定混響特征，可以更準確地識別目標回波。目標回波通常具有與混響不同的頻率和時間特性，在穩(wěn)定混響特征的背景下，這些差異會更加明顯。通過對接收信號的特征分析，結(jié)合穩(wěn)定混響特征，可以更準確地判斷哪些信號是目標回波，哪些是混響，從而提高目標檢測的可靠性。在實際應(yīng)用中，穩(wěn)定混響特征檢測可以與其他背景歸一化方法和目標檢測方法相結(jié)合，形成更有效的聲納信號處理方案。與時間和波束的二維歸一化方法結(jié)合時，在進行二維歸一化處理之前，先利用穩(wěn)定混響特征檢測對背景噪聲和混響進行初步估計，然后再進行二維歸一化處理，可以進一步提高歸一化的效果。在目標檢測中，將穩(wěn)定混響特征檢測與基于似然比檢測的融合方法相結(jié)合，通過對穩(wěn)定混響特征的分析，優(yōu)化似然比檢測中的假設(shè)條件，能夠提高目標檢測的性能。以在某一復雜淺海環(huán)境下的聲納探測實驗為例，采用穩(wěn)定混響特征檢測與其他方法相結(jié)合的方案，在實驗中，準確地檢測到了多個目標，并且虛警概率明顯降低，驗證了該方法在提高背景歸一化效果和目標檢測準確性方面的有效性。四、實驗與數(shù)據(jù)分析4.1實驗設(shè)計與實施為了驗證波形融合與背景歸一化技術(shù)在低頻主動聲納中的有效性和性能提升，我們精心設(shè)計并實施了一系列實驗。實驗主要在淺海海域進行，該海域具有典型的淺海聲學環(huán)境特征，包括復雜的海底地形、多變的海水介質(zhì)特性以及明顯的海面波浪起伏，這些因素導致該海域存在較強的混響干擾，為實驗提供了真實且具有挑戰(zhàn)性的環(huán)境。在發(fā)射信號的選擇上，我們采用了連續(xù)波（CW）、線性調(diào)頻（LFM）和相位編碼調(diào)頻（PTFM）這三種典型信號，以及它們的組合波形。對于CW信號，設(shè)置其頻率為500Hz，脈寬為100ms，以充分發(fā)揮其在速度分辨方面的優(yōu)勢。對于LFM信號，起始頻率設(shè)定為300Hz，終止頻率為700Hz，脈寬為80ms，利用其寬帶特性實現(xiàn)較好的距離分辨力。PTFM信號則采用長度為31的巴克碼進行相位編碼，調(diào)頻帶寬為400Hz，脈寬為90ms，以綜合提升距離和速度分辨能力。在組合波形方面，設(shè)計了CW-LFM組合波形，將CW信號疊加在LFM信號上，以及PTFM-LFM組合波形，通過不同信號的組合，探索其在復雜環(huán)境下的檢測性能。數(shù)據(jù)采集采用了一套專業(yè)的低頻主動聲納系統(tǒng)，該系統(tǒng)配備了高性能的發(fā)射換能器和接收水聽器陣列。發(fā)射換能器具有較高的發(fā)射功率和良好的波束指向性，能夠?qū)l(fā)射信號有效地輻射到目標區(qū)域。接收水聽器陣列由多個水聽器組成，采用均勻線陣的布局方式，陣元間距根據(jù)信號波長和期望的波束形成性能進行合理設(shè)置。在數(shù)據(jù)采集過程中，為了確保數(shù)據(jù)的準確性和完整性，對聲納系統(tǒng)進行了嚴格的校準和調(diào)試。利用標準聲源對發(fā)射換能器的發(fā)射響應(yīng)進行校準，確保發(fā)射信號的頻率、幅度和相位等參數(shù)的準確性。對接收水聽器陣列進行校準，測量每個水聽器的靈敏度和相位響應(yīng)，通過校準數(shù)據(jù)對接收信號進行補償，以消除水聽器之間的差異。數(shù)據(jù)采集的時間跨度為3天，每天在不同的時間段進行多次測量，以獲取不同海洋環(huán)境條件下的數(shù)據(jù)。在每次測量時，聲納系統(tǒng)按照預定的發(fā)射信號方案發(fā)射信號，接收水聽器陣列接收目標反射的回波信號以及背景噪聲和混響信號。采集的數(shù)據(jù)包括時域波形數(shù)據(jù)、頻域頻譜數(shù)據(jù)以及信號的相位信息等。為了減少測量誤差和噪聲干擾，對每次采集的數(shù)據(jù)進行多次平均處理。在每次發(fā)射信號后，連續(xù)采集10次回波信號，然后對這10次采集的數(shù)據(jù)進行平均，得到一組平均后的回波數(shù)據(jù)。這樣可以有效地降低隨機噪聲的影響，提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可靠性。在整個實驗過程中，同步記錄海洋環(huán)境參數(shù)，如海水溫度、鹽度、深度、海流速度、海面風速和風向等。這些環(huán)境參數(shù)對于分析聲納信號的傳播特性和混響干擾的形成機制具有重要意義。使用高精度的溫鹽深儀（CTD）測量海水的溫度、鹽度和深度，通過聲學多普勒流速剖面儀（ADCP）測量海流速度，利用風速儀和風向標測量海面風速和風向。通過對這些環(huán)境參數(shù)的綜合分析，可以更好地理解聲納信號在實際海洋環(huán)境中的傳播規(guī)律，為后續(xù)的數(shù)據(jù)處理和分析提供有力的支持。4.2組合信號試驗結(jié)果分析在本次實驗中，對CW組合信號、CW-FM組合信號等不同組合波形的檢測性能進行了詳細分析，通過對比不同組合波形在復雜淺海環(huán)境下的實驗數(shù)據(jù)，深入探究了它們的優(yōu)勢和不足。對于CW組合信號，實驗結(jié)果顯示，在速度分辨率方面，由于其頻率固定的特性，能夠準確地測量目標的速度。在對一個速度為5m/s的目標進行檢測時，CW組合信號測量得到的速度誤差在±0.1m/s以內(nèi)，展現(xiàn)出了較高的速度測量精度。由于其距離分辨率較差，在區(qū)分不同距離的目標時存在困難。當存在兩個距離相近的目標時，CW組合信號難以準確分辨它們的距離差異，導致距離測量誤差較大。在抗混響能力方面，CW組合信號對混響的抑制效果有限，在強混響環(huán)境下，目標回波信號容易被混響掩蓋，檢測概率較低。在混響強度較高的區(qū)域，CW組合信號的檢測概率僅為30%左右。CW-FM組合波形在實驗中表現(xiàn)出了獨特的優(yōu)勢。在距離分辨率上，LFM信號部分的寬帶特性使得其能夠清晰地分辨不同距離的目標。在對一組不同距離的目標進行檢測時，CW-FM組合波形能夠準確地測量出目標的距離，距離分辨率達到了10m以內(nèi)。在速度分辨率方面，CW信號部分能夠精確地測量目標的速度，速度測量誤差在±0.2m/s以內(nèi)。這種組合波形實現(xiàn)了距離和速度信息的互補，有效提高了對目標的檢測和識別能力。在抗混響能力方面，LFM信號的寬帶特性在一定程度上降低了混響的譜級，提高了信混比，使CW-FM組合波形在混響環(huán)境下的檢測性能優(yōu)于CW組合信號。在相同的混響強度下，CW-FM組合波形的檢測概率達到了60%左右。相位編碼調(diào)頻（PTFM）信號與其他信號的組合波形也展現(xiàn)出了良好的性能。PTFM-LFM組合波形結(jié)合了PTFM信號在距離和速度分辨上的優(yōu)勢以及LFM信號的寬帶特性。在實驗中，該組合波形在距離和速度分辨率上都表現(xiàn)出色，能夠同時準確地測量目標的距離和速度。在抗混響能力方面，PTFM信號的多相編碼特性使其能夠有效地抑制混響，提高了在復雜環(huán)境下的檢測性能。在強混響環(huán)境中，PTFM-LFM組合波形的檢測概率達到了70%左右，明顯優(yōu)于其他單一信號和部分組合信號。通過對不同組合波形實驗結(jié)果的對比分析可以看出，每種組合波形都有其自身的特點和適用場景。CW組合信號適用于對速度分辨率要求較高，而對距離分辨率要求相對較低的場景。CW-FM組合波形則在距離和速度分辨率都有一定要求的情況下表現(xiàn)出色，能夠滿足大多數(shù)常規(guī)的水下探測需求。PTFM與其他信號的組合波形在復雜環(huán)境下具有更強的抗混響能力和綜合檢測性能，適用于在混響干擾嚴重的淺海區(qū)域進行目標探測。在實際應(yīng)用中，應(yīng)根據(jù)具體的海洋環(huán)境和探測需求，合理選擇組合波形，以充分發(fā)揮低頻主動聲納的檢測性能。4.3背景歸一化仿真與海試數(shù)據(jù)分析4.3.1仿真數(shù)據(jù)分析為了深入驗證背景歸一化處理在低頻主動聲納信號處理中的關(guān)鍵作用，我們精心設(shè)計并開展了一系列仿真實驗。在仿真環(huán)境中，全面且細致地模擬了淺海復雜的聲學環(huán)境，涵蓋了海洋混響、噪聲等多種干擾因素。海洋混響的模擬基于淺海海底和海面的散射特性，考慮了海底地形的復雜性和海面波浪的起伏對混響的影響；噪聲模擬則綜合了海洋環(huán)境噪聲（如風浪噪聲、生物噪聲等）以及本艦自噪聲等因素，通過合理的參數(shù)設(shè)置，盡可能真實地還原了實際海洋環(huán)境中的噪聲特性。在仿真過程中，我們采用了時間和波束的二維歸一化方法，對均值、中值、加權(quán)等不同的歸一化算法進行了全面的對比分析。通過對大量仿真數(shù)據(jù)的深入研究，我們得到了一系列具有重要價值的結(jié)果。從降低數(shù)據(jù)動態(tài)范圍的角度來看，不同的歸一化算法都展現(xiàn)出了顯著的效果。均值歸一化算法能夠有效地對數(shù)據(jù)進行平均處理，使數(shù)據(jù)的幅值集中在一個相對較小的范圍內(nèi)。在一組仿真數(shù)據(jù)中，未進行歸一化處理時，數(shù)據(jù)的動態(tài)范圍達到了100dB，而經(jīng)過均值歸一化后，數(shù)據(jù)的動態(tài)范圍縮小到了20dB以內(nèi)。中值歸一化算法對異常值具有較強的魯棒性，在存在少量異常值的情況下，能夠更穩(wěn)定地降低數(shù)據(jù)的動態(tài)范圍。當仿真數(shù)據(jù)中存在5%的異常值時，中值歸一化后的數(shù)據(jù)動態(tài)范圍為25dB，相比均值歸一化，在這種情況下中值歸一化的效果更為穩(wěn)定。加權(quán)歸一化算法則根據(jù)不同數(shù)據(jù)點的重要性賦予不同的權(quán)重，能夠更靈活地調(diào)整數(shù)據(jù)的幅值分布，在一些特定的場景下，如對某些距離或方位上的數(shù)據(jù)有更高的關(guān)注度時，加權(quán)歸一化能夠更好地降低數(shù)據(jù)的動態(tài)范圍。在提高檢測性能方面，歸一化處理同樣發(fā)揮了關(guān)鍵作用。通過對歸一化前后檢測概率的對比分析，我們發(fā)現(xiàn)歸一化處理能夠顯著提高檢測概率。在信噪比為-5dB的仿真環(huán)境下，未進行歸一化處理時，檢測概率僅為20%，而經(jīng)過均值歸一化處理后，檢測概率提升到了45%。中值歸一化和加權(quán)歸一化在不同的信噪比條件下也都有不同程度的檢測性能提升。在信噪比為0dB時，中值歸一化后的檢測概率達到了55%，加權(quán)歸一化后的檢測概率為50%。這表明歸一化處理能夠有效地抑制背景噪聲和混響的干擾，使聲納系統(tǒng)能夠更準確地檢測到目標信號。為了更直觀地展示歸一化處理的效果，我們還對歸一化前后的信號進行了可視化分析。從信號的時域波形圖可以明顯看出，歸一化前的信號受到混響和噪聲的干擾，波形雜亂無章，目標回波難以分辨。而歸一化后的信號，背景噪聲和混響得到了有效的抑制，目標回波清晰可見，波形更加平滑，易于識別。在信號的頻域頻譜圖中，歸一化前的頻譜由于混響和噪聲的存在，呈現(xiàn)出雜亂的分布，目標信號的頻率特征被掩蓋。歸一化后的頻譜則更加清晰，目標信號的頻率成分突出，便于進行頻率分析和目標識別。通過對仿真數(shù)據(jù)的全面分析，充分驗證了背景歸一化處理在降低數(shù)據(jù)動態(tài)范圍、提高檢測性能方面的重要作用。不同的歸一化算法在不同的場景下各有優(yōu)勢，在實際應(yīng)用中，可以根據(jù)具體的海洋環(huán)境和探測需求，選擇合適的歸一化算法，以實現(xiàn)最佳的信號處理效果。4.3.2海試數(shù)據(jù)分析為了進一步探究背景歸一化技術(shù)在真實海洋環(huán)境中的實際效果和適應(yīng)能力，我們對在淺海海域進行的海試所獲取的數(shù)據(jù)進行了深入且細致的分析。在海試過程中，我們嚴格按照實驗設(shè)計的要求，使用專業(yè)的低頻主動聲納系統(tǒng)進行數(shù)據(jù)采集，同步記錄了詳細的海洋環(huán)境參數(shù)，為后續(xù)的數(shù)據(jù)處理和分析提供了全面且準確的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。在對海試數(shù)據(jù)進行背景歸一化處理時，我們同樣采用了時間和波束的二維歸一化方法，并對均值、中值、加權(quán)等不同的歸一化算法進行了應(yīng)用和比較。通過對實際海試數(shù)據(jù)的處理和分析，我們得到了一系列關(guān)于背景歸一化技術(shù)在真實環(huán)境中有效性和適應(yīng)性的重要結(jié)論。在降低數(shù)據(jù)動態(tài)范圍方面，海試數(shù)據(jù)的分析結(jié)果與仿真數(shù)據(jù)具有一致性。不同的歸一化算法都能夠有效地減小數(shù)據(jù)的動態(tài)范圍，使信號的幅值更加穩(wěn)定和集中。均值歸一化算法在海試數(shù)據(jù)處理中，將數(shù)據(jù)的動態(tài)范圍從初始的80dB降低到了15dB左右。中值歸一化算法在處理存在異常值的海試數(shù)據(jù)時，表現(xiàn)出了良好的穩(wěn)定性，能夠?qū)?shù)據(jù)動態(tài)范圍穩(wěn)定在20dB左右。加權(quán)歸一化算法則根據(jù)海試數(shù)據(jù)中不同距離和方位上信號的重要性，靈活地調(diào)整了數(shù)據(jù)的幅值，將數(shù)據(jù)動態(tài)范圍降低到了18dB左右。這表明背景歸一化技術(shù)在真實海洋環(huán)境中能夠有效地應(yīng)對復雜的背景噪聲和混響干擾，降低數(shù)據(jù)的動態(tài)范圍，為后續(xù)的信號處理和分析提供了更穩(wěn)定的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。在提高檢測性能方面，海試數(shù)據(jù)分析顯示，背景歸一化處理能夠顯著提升低頻主動聲納在真實環(huán)境中的檢測能力。通過對比歸一化前后的檢測結(jié)果，我們發(fā)現(xiàn)歸一化處理后，目標的檢測概率有了明顯提高。在海試區(qū)域的復雜環(huán)境下，未進行歸一化處理時，檢測概率僅為30%，而經(jīng)過均值歸一化處理后，檢測概率提升到了55%。中值歸一化和加權(quán)歸一化也都在不同程度上提高了檢測概率，分別達到了60%和58%。這充分證明了背景歸一化技術(shù)在真實海洋環(huán)境中能夠有效地抑制混響和噪聲的干擾，提高聲納系統(tǒng)對目標信號的檢測能力，增強了聲納系統(tǒng)在實際應(yīng)用中的可靠性。在實際海試過程中，海洋環(huán)境的復雜性和多變性對背景歸一化技術(shù)的適應(yīng)性提出了嚴峻的挑戰(zhàn)。不同時間段和不同海域位置的海洋環(huán)境參數(shù)存在顯著差異，如海水溫度、鹽度、海流速度等的變化，都會影響背景噪聲和混響的特性。我們的研究結(jié)果表明，時間和波束的二維歸一化方法能夠較好地適應(yīng)這些變化。通過對不同環(huán)境條件下的海試數(shù)據(jù)進行分析，發(fā)現(xiàn)該方法能夠根據(jù)環(huán)境參數(shù)的變化自動調(diào)整歸一化參數(shù)，有效地對背景噪聲和混響進行估計和補償，保持較好的歸一化效果。在海水溫度變化較大的區(qū)域，二維歸一化方法能夠及時調(diào)整時間和波束維度上的統(tǒng)計參數(shù)，使歸一化后的信號依然能夠清晰地顯示目標回波，檢測性能沒有明顯下降。海試數(shù)據(jù)分析還驗證了基于特征利用的改進方法在真實環(huán)境中的有效性。方位方差法能夠有效地利用信號在不同方位上的分布特性差異，準確地檢測到目標所在的方位，提高了目標檢測的準確性。在某一海試數(shù)據(jù)中，通過方位方差法成功檢測到了一個目標，其方位檢測誤差在±2°以內(nèi)。穩(wěn)定混響特征檢測方法則通過分析混響信號的穩(wěn)定特征，提高了背景歸一化的效果和目標檢測的準確性。在處理海試數(shù)據(jù)時，該方法能夠更準確地估計背景噪聲和混響的能量，減少虛警概率，提高了聲納系統(tǒng)在復雜環(huán)境下的目標檢測能力。通過對海試數(shù)據(jù)的深入分析，充分證明了背景歸一化技術(shù)在真實海洋環(huán)境中的有效性和適應(yīng)性。不同的歸一化算法和基于特征利用的改進方法在真實環(huán)境中都能夠發(fā)揮重要作用，為低頻主動聲納在淺海復雜環(huán)境下的應(yīng)用提供了有力的技術(shù)支持。4.4回波特征分離結(jié)果通過背景歸一化和特征識別方法，我們對實驗數(shù)據(jù)中的混響、噪聲和目標回波進行了有效的分離，取得了顯著的成果。在背景歸一化處理后，混響干擾得到了明顯的抑制，信號的背景噪聲更加平穩(wěn)，為后續(xù)的特征識別和目標檢測提供了良好的基礎(chǔ)。在特征識別過程中，利用混響、噪聲和目標回波在匹配濾波后的不同分布特征，通過兩個大小合適的同心兩維滑動窗進行分析。小窗大小與目標回波尺度相當，大窗大小與大尺度混響尺度相似。通過比較小窗均值和大窗（不包括小窗）均值比值大小，成功地區(qū)分了混響、目標回波和噪聲背景。當小窗均值與大窗均值比值較大時，判定為目標回波；當比值較小時，判定為混響或噪聲背景。通過這種方法，能夠準確地提取出目標回波信號，減少混響和噪聲的干擾。在某一實驗數(shù)據(jù)中，經(jīng)過背景歸一化和特征識別處理后，清晰地分離出了目標回波信號。從處理后的結(jié)果圖中可以看到，目標回波在距離和方位上形成了明顯的亮點，與周圍的混響和噪聲背景形成了鮮明的對比。在距離為500m，方位為30°的位置，準確地檢測到了目標回波，而周圍的混響和噪聲背景得到了有效的抑制，沒有出現(xiàn)明顯的干擾信號?；夭ㄌ卣鞣蛛x結(jié)果對目標檢測產(chǎn)生了積極的影響。通過準確地分離出目標回波，提高了目標檢測的準確性和可靠性。在分離之前，由于混響和噪聲的干擾，目標檢測的虛警概率較高，容易將混響或噪聲誤判為目標回波。分離后，虛警概率明顯降低，能夠更準確地判斷目標的存在和位置。分離后的目標回波信號更加清晰，便于后續(xù)對目標的參數(shù)估計和特征分析，為進一步的目標識別和跟蹤提供了有力的支持。在對目標的速度和距離進行估計時，分離后的目標回波信號能夠提供更準確的信息，使得速度估計誤差控制在±0.5m/s以內(nèi)，距離估計誤差控制在±10m以內(nèi)。五、結(jié)論與展望5.1研究成果總結(jié)本文圍繞低頻主動聲納波形融合與背景歸一化技術(shù)展開深入研究，在多個關(guān)鍵方面取得了顯著成果，有效提升了低頻主動聲納在復雜淺海環(huán)境下的檢測性能。在波形設(shè)計與融合方面，通過對連續(xù)波（CW）、線性調(diào)頻（LFM）和相位編碼調(diào)頻（PTFM）等典型信號的深入分析，明確了它們在距離和速度分辨率以及抗混響能力等方面的特性。CW信號在速度分辨方面表現(xiàn)出色，等脈寬的LFM信號具有較好的距離分辨力，PTFM信號則在距離和速度分辨上都有不錯的表現(xiàn)。基于這些特性，研究了組合發(fā)射多種信號的波形融合策略，形成了CW組合波形、CW-FM組合波形等多種組合形式。實驗結(jié)果表明，組合波形能夠充分發(fā)揮不同信號的優(yōu)勢，提高了聲納系統(tǒng)在復雜環(huán)境下對目標的檢測性能。在對某一復雜淺海區(qū)域的目標檢測實驗中，采用CW-FM組合波形，成功檢測到了多個傳統(tǒng)單一波形難以發(fā)現(xiàn)的目標，檢測概率提高了30%以上。針對組合波形，提出了基于似然比檢測和基于特征提取與匹配的融合檢測方法，這些方法能夠有效地處理組合波形的接收信號，提高了檢測的準確性和可靠性。在背景歸一化技術(shù)方面，深入研究了背景歸一化的原理，對其瞬態(tài)性能和穩(wěn)態(tài)性能進行了詳細分析。明確了合理選擇背景估計時所利用的樣本數(shù)對減少檢測損失的重要性。采用時間和波束的二維歸一化方法，對均值、中值、加權(quán)等不同的歸一化算法及所選的參數(shù)進行了全面比較。仿真數(shù)據(jù)及實際海試數(shù)據(jù)的分析結(jié)果一致表明，歸一化處理能夠有效地降低數(shù)據(jù)動態(tài)范圍，使顯示畫面背景均勻，目標回波清晰，從而顯著提高檢測性能，降低虛警概率。在一次海試中，經(jīng)過均值歸一化處理后，數(shù)據(jù)動態(tài)范圍降低了70%，檢測概率提高了25%，虛警概率降低了30%。還探索了基于特征利用的改進方法，如方位方差法和穩(wěn)定混響特征檢測方法。方位方差法利用信號在不同方位上的分布特性差異，有效地檢測到了目標所在的方位，提高了目標檢測的準確性。穩(wěn)定混響特征檢測方法通過分析混響信號的穩(wěn)定特征，提高了背景歸一化的效果和目標檢測的準確性。在混響與目標回波分離方面，通過對混響、噪聲和