基于亮点模型的水下目标近程回波仿真研究
副载波调制水下激光雷达测距性能仿真
第49卷第S2期红外与激光工程2020年11月Vol.49No.S2Infrared and Laser Engineering Nov.2020副载波调制水下激光雷达测距性能仿真刘心溥，元志安，王玲，许可，万建伟(国防科技大学电子科学学院，湖南长沙410073)摘要：复杂的水体环境，特别是水中微粒的吸收和散射作用，使得水下激光雷达测距系统的接收信号中存在大量的后向散射杂波。
随着距离的增大，目标回波会逐渐淹没在杂波中，而副载波调制技术可以有效地提升目标对比度，实现水下激光雷达的测距增程。
首先建立了光子在海水中传输的蒙特卡洛仿真模型，然后研究了结合激光雷达优势和微波雷达优势的副载波调制技术，给出了伪随机序列作为副载波时发射、接收和相关处理的详细步骤，最后对四种不同类型的副载波(方波、锯齿波、正弦波和伪随机序列波)在不同的水质和发射脉冲宽度的情况下进行了仿真研究。
结果表明：伪随机序列对于目标对比度的提升方面性能最好。
关键词：副载波调制；激光雷达测距；蒙特卡洛仿真法；海洋光学；伪随机序列中图分类号：TN249文献标志码：A DOI：10.3788/IRLA20200193Performance simulation of underwater lidar ranging system basedon subcarrier modulation technologyLiu Xinpu,Yuan Zhian,Wang Ling,Xu Ke,Wan Jianwei(National University of Defense Technology,Institute of Electronic Science,Changsha410073,China)Abstract:The complex water environment,especially the absorption and scattering of particles in the water,causes a large number of backscattered clutter at the receiver of the underwater lidar ranging system.As the distance increases,the target echo will gradually drown in clutter.The modulation technology can effectively improve the contrast of the target and achieve the range extension of underwater lidar.A Monte Carlo simulation model of photon transmission in seawater was firstly established,and then the modulation technology which combining the advantages of lidar and microwave radar was studied.Then the detailed steps of transmitting,receiving and related processing was given when a pseudo-random sequence was used as a sub-carrier.Finally,four different types of sub-carriers (square wave,sawtooth wave,sine wave,and pseudo-random sequence wave)were used for simulation studies with the different water qualities and emission pulse widths.The results show that the pseudo-random sequence has the best performance in improving the contrast of the target.Key words:subcarrier modulation;lidar ranging;Monte Carlo simulation;ocean optics;pseudo-random sequence收稿日期：2020-09-16；修订日期：2020-10-20作者简介：刘心溥(1997-)，男，硕士生，主要从事激光雷达水下目标探测等方面的研究。
水下目标识别调研报告
提出了一种基于分类的SAS图像水底目标检测系统中最优特征集的设计方法； 具体方法: MRF+AC分割、形状+统计特征、统计分类器
研究思路:
水底SAS图像目标检测和分类的方法主要可以分为两种： 基于模板匹配的方法；基于特征描述的方法。
文章为基于特征描述的方法，需要进行感兴趣区域的分割，完成目标高
※评价方法: (1) Speckle Level : 多个同质区域方差系数的线性组合 (2) Edge Preservation性能: (Pratt提出的Figure of Merit)
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水声图像目标检测涉及的主要科学问题
2、图像中阴影区域的识别
阴影区域 识别
声纳成像系统成像过程中，由于目标的遮挡，会在图像中出现不同程 度的阴影；
阴影区域信息是目标自动分割、分类、识别中非常重要的辅助信息；
阴影区域信息\特征主要包括几何形状信息\特征和统计信息\特征。 阴影区域识别存在的优缺点
水声图像目标检测涉及的主要科学问题
1、图像中噪声(Speckle Noise)的处理问题
斑点噪声的概率分布及统计特性问题 现有图像去噪方法中大多假设噪声服从正态分布（高斯分布），而水声 图像中斑点噪声分布是非高斯的。 海底回波统计分析表明海底声纳测量幅度分布一般可描述为瑞丽分布、 指数正态分布、威布尔分布、多变量拉普拉斯分布等； 图像去噪问题 斑点噪声为乘性噪声，传统的高斯白噪声图像去噪法不能有效去噪； 去噪过程尽可能去除噪声与尽可能保持边缘和细节信息有冲突。 图像质量评价问题 真实水声图像几乎无法获取无失真的参考图像 根据应用目的不同，图像质量的评价方法不同
激光雷达水下目标探测回波信号数据处j理方法研究
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冲的 同波 信号 作 为 探 测结 果 ， 同波 信 号 必 定是 按 其
照 一 定 重 复频 率 ， 一定 的探测 时 间 内对 目标进 ４０ ３
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持 续 探 测得 到 的序 列 信 号 ， 因此 我们 将 主 要 讨论 如
何 针对 序 列 回波 信 号 进行 数 据 处 理 ， 以及 如何 从 序 列信 号特 征值 的变 化 中分析 目标 特性 的变化 。
２ １ 序 列信 号 平均 降噪 ．
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图 ２ 水 下 非 合 作 目标 序 列 回波 信 号 图
理论 上分 析 了水下 激光 雷达 回波信 号 的特 征 ， 绍 了如 何从 序 列 信 号 的特征 值 变化 中分 析 目标 特 性 的 变 介
化 ， 出序 列信 号 的平均 降噪 算法和 目标 信号 变化 的平 方误 差检 测 算法具 有适 应 自动处理 的特 性 ， 提 为今后
激光 雷达 的探 测和 应 用提 供 了理论 基础 和 处理方 法 。
信号序列的特征进行分析。
源 ， Ｑ信 号本 身 在时域 上 就存在 着 纳秒级 的抖 动 ， 调
这 图 １所示 是 同一 次 试 验 中 连 续 采 集 的 ４条 曲 因此 造 成 了采 集 到 的 数据 在 时域 上 的漂移 ， 种 回
［ 收稿 日期］２ １ ３—１ ０２—０ １ ［ 作者 简介］王俊平 （９ ２一） 男 ， １７ ， 湖北安陆人 ， 士 ， 硕 湖北职业技术学 院教务处 副处 长 ， 主要研究物理 电子学 。
水下声呐信号处理及目标识别研究
水下声呐信号处理及目标识别研究水下声呐技术的应用范围十分广泛，包括：水下探测、矿产开采、海底地形勘测、海洋生物探测、海军军事应用等等。
其中，水下目标探测和识别是水下声呐技术的重要应用之一。
本文将着重探讨水下声呐信号处理及目标识别的相关研究。
一、水下声呐信号处理水下声呐信号处理是指对声波信号进行分析、降噪、滤波等处理，以提高信号的可识别性和探测性，为水下目标识别提供基础数据。
水下声呐信号处理主要包括：信号采集、信号预处理、信号分析和信号降噪等方面。
1. 信号采集声呐信号采集是声呐系统中的第一步，其目的是获取目标传回的声波信号。
通常情况下，声呐系统由发射器和接收器两部分构成。
发射器会向周围环境发出声波信号，信号被周围环境反射后，就会被接收器捕捉。
是对声波信号进行采集的过程。
2. 信号预处理信号预处理是为了去除杂音和干扰信号，从而提高信号的质量和清晰度。
该过程中常用的技术包括滤波、去噪、增益等方法。
其中，滤波常用于去除信号中的高频噪声，去噪就是降低信号中的低频噪声的过程，而增益用于增强信号的可读性和能量。
3. 信号分析信号分析是指对信号进行参数提取以及信号的频谱、时域等特征分析。
通过对信号的分析，可以更好地了解声波传播的特性、声源和水下目标的特征等。
4. 信号降噪信号降噪是针对信号中噪声的处理，目的是去除干扰信号，提高信号的准确性和可读性。
降噪处理一般包括自适应滤波、小波去噪、频域滤波等方法。
其中，小波去噪的效果较好，可以较好地去除信号中的噪音。
二、水下目标识别水下目标识别是指通过声呐信号处理技术，将确定的信号特征与目标数据库中的特征进行匹配，对水下目标进行分类和识别。
下面将着重介绍基于声波信号的水下目标识别方法。
1. 基于模式识别的目标识别方法该方法基于目标的特征，通过比较目标的特征与数据库中已有的目标特征，最终实现目标的分类和识别。
目标的特征常包括目标的形态、声回波、饰品等因素。
常用的模式识别算法包括KNN算法、SVM算法、神经网络算法等。
声纳目标模拟系统设计与仿真
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基于修正Gram—Schmidt算法预白的水下目标检测方法
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主动声呐信号建模及仿真
引用格式:周烨ꎬ李启飞ꎬ李沛宗ꎬ等.主动声呐信号建模及仿真[Ｊ].电光与控制ꎬ２０２０ ２７(２):１４￣１７.ＺＨＯＵＹ ＬＩＱＦ ＬＩＰＺ ｅｔａｌ.Ａｃｔｉｖｅｓｏｎａｒｓｉｇｎａｌｍｏｄｅｌｉｎｇａｎｄｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ[Ｊ].ＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓＯｐｔｉｃｓ＆Ｃｏｎｔｒｏｌ ２０２０ ２７(２):１４￣１７.主动声呐信号建模及仿真周㊀烨ꎬ㊀李启飞ꎬ㊀李沛宗ꎬ㊀巩健文ꎬ㊀杨日杰(海军航空大学ꎬ山东烟台㊀２６４００１)摘㊀要:结合以往主动声呐信号仿真对于目标构建较为简单㊁仿真回波与真实回波拟合度较低且数值积分计算量庞大㊁不利于复杂目标的实时预报的缺点ꎬ在构建海洋环境噪声㊁海洋混响模型的基础上整合亮点模型进行了舰船主动声呐回波信号仿真ꎮ经水池实验验证ꎬ与实验回波数据相比达到了预期效果ꎬ为声呐设备的测试改良提供了良好的借鉴和思路ꎮ关键词:信号仿真ꎻ海洋环境噪声ꎻ海洋混响ꎻ亮点模型中图分类号:Ｕ６６㊀㊀㊀文献标志码:Ａ㊀㊀㊀ｄｏｉ:１０.３９６９/ｊ.ｉｓｓｎ.１６７１－６３７Ｘ.２０２０.０２.００４ＡｃｔｉｖｅＳｏｎａｒＳｉｇｎａｌＭｏｄｅｌｉｎｇａｎｄＳｉｍｕｌａｔｉｏｎＺＨＯＵＹｅ ㊀ＬＩＱｉｆｅｉ ㊀ＬＩＰｅｉｚｏｎｇ ㊀ＧＯＮＧＪｉａｎｗｅｎ ㊀ＹＡＮＧＲｉｊｉｅ(ＮａｖａｌＡｅｒｏｎａｕｔｉｃａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ Ｙａｎｔａｉ２６４００１ Ｃｈｉｎａ)Ａｂｓｔｒａｃｔ:Ｕｎｄｅｒｗａｔｅｒｔａｒｇｅｔｄｅｔｅｃｔｉｏｎｉｓｏｎｅｏｆｔｈｅｋｅｙｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓｉｎｎａｖｉｇａｔｉｏｎ.Ｔｈｅｐｒｅｖｉｏｕｓａｃｔｉｖｅｓｏｎａｒｓｉｇｎａｌｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｈａｓｔｈｅｓｈｏｒｔｃｏｍｉｎｇｓｏｆｒｅｌａｔｉｖｅｌｙｓｉｍｐｌｅｔａｒｇｅｔｍｏｄｅｌ ｌｏｗｄｅｇｒｅｅ￣ｏｆ￣ｆｉｔｔｉｎｇｏｆｔｈｅｓｉｍｕｌａｔｅｄｅｃｈｏｗｉｔｈｔｈｅｒｅａｌｅｃｈｏ ａｎｄｌａｒｇｅｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎｂｕｒｄｅｎ ｗｈｉｃｈｉｓｎｏｔｓｕｉｔａｂｌｅｆｏｒｒｅａｌ￣ｔｉｍｅｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｏｆｃｏｍｐｌｅｘｔａｒｇｅｔ.Ｂａｓｅｄｏｎｂｕｉｌｄｉｎｇｕｐｔｈｅｍｏｄｅｌｓｏｆｔｈｅｏｃｅａｎａｍｂｉｅｎｔｎｏｉｓｅａｎｄｔｈｅｏｃｅａｎｒｅｖｅｒｂｅｒａｔｉｏｎ 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)ꎬ男ꎬ河北沧州人ꎬ硕士生ꎬ研究方向为水声工程ꎮ征的声波ꎬ在经历水下目标的作用后由水听器接收回声信号来获取水下环境以及水下目标特征ꎮ在这个过程中ꎬ水听器接收的回波信号并不完全是有效信息ꎮ在海洋环境中存在多种噪声干扰ꎬ包括在海区普遍存在的海洋环境噪声干扰和混响干扰[５]ꎮ为了能真实仿真主动声呐回波信号的各类信息ꎬ对海洋环境噪声和海洋混响建模也成为声呐回波模型不可或缺的一部分[６－７]ꎮ主动声呐回波模型的构建主要包括对主动声呐发射信号的生成ꎬ海洋环境噪声的模拟ꎬ海洋混响场模拟以及目标强度特性模拟和最后的主动声呐回波仿真ꎮ１.１㊀海洋环境噪声模型真实的海洋环境噪声具有时变性ꎬ这使得很难用一个确定的数学模型对它进行建模仿真ꎮ从２０世纪３０年代开始ꎬ人们对于海洋环境噪声已经开展了全方位研究ꎬ特别是对海洋环境噪声的谱级测量ꎬ在大量实测数据的支撑下ꎬ形成了基于实测数据的近似经验公式进行海洋环境噪声预报工作ꎮ在实际仿真中ꎬ通常以海况来描述所处海区情况ꎬ有一种浅海环境噪声经验公式来近似描述海况与环境噪声谱级的关系[８]ꎬ即Ｖｏｌ.２７㊀Ｎｏ.２Ｆｅｂ.２０２０㊀㊀第２７卷㊀第２期２０２０年２月㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀电㊀光㊀与㊀控㊀制ＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓＯｐｔｉｃｓ＆Ｃｏｎｔｒｏｌ周㊀烨等:㊀主动声呐信号建模及仿真ＮＬ(ｆ)＝１０ｌｇｆ－１.７＋６Ｓ＋５５(１)式中:ｆ为声信号频率ꎻＳ为当时海况等级ꎻＮＬ表示海洋环境噪声谱级ꎮ在一定深度上ꎬ环境噪声的振幅分布满足高斯分布ꎬ因此当计算出海洋环境噪声谱之后ꎬ可以利用高斯噪声近似模拟时域信号ꎬ产生Ｎ(ａꎬｂ)的随机噪声序列ꎬ并进行傅里叶变换取其频域信息ꎬ得到随机噪声的频域函数Ｒ(ｗ)ꎮ最后令ＮＬ(ｆ)和Ｒ(ｗ)相乘ꎬ得到Ｎ(ｆ)＝ＮＬ(ｆ)ˑＲ(ｆ)(２)对其进行傅里叶反变换ꎬ可得到时域海洋环境噪声序列Ｎ(ｔ)ꎬ即具有特定振幅分布和谱级曲线要求的仿真海洋环境噪声序列[９]ꎮ在设定３级海况的模拟环境中ꎬ仿真结果如图１㊁图２所示ꎮ图１㊀海洋环境噪声时域仿真Ｆｉｇ.１㊀Ｔｉｍｅｄｏｍａｉｎｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｏｆｍａｒｉｎｅａｍｂｉｅｎｔｎｏｉｓｅ图２㊀海洋环境噪声频域仿真Ｆｉｇ.２㊀Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙｄｏｍａｉｎｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｏｆｍａｒｉｎｅａｍｂｉｅｎｔｎｏｉｓｅ１.２㊀混响模拟海洋中的混响由体积混响㊁界面混响和海底混响组成ꎬ本文设定为在浅海环境中进行主动声呐回波仿真ꎬ因此暂不考虑体积混响ꎮ由于存在着多途影响ꎬ再加上射线声学有着诸多的局限性ꎬ可以采用简正波模型进行描述[１０－１１]ꎮ本文基于射线 简正波类比ꎬ采用了简正波方法来模拟浅海中的混响场ꎮ其中ꎬ构建的混响模型表示为㊀㊀Ｒ(ｔ)＝Ｉ０∬Ａ(ｔ)ｍｎＨ(ｒｍｎ)Ｈ(ｒｍｎ)ＳｍｎｄＡｍｎ(３)式中:Ｒ为时间ｔ的混响级ꎻＩ０为ｔ持续时间内的声源的强度ꎻＨｍ为沿着路径ｍ从声源至散射元的传播函数ꎻＨｎ表示沿着路径ｎ从散射元到接收水听器的传播函数ꎻＳｍｎ＝Ｓ(θｍꎬθｎꎬϕ)表示散射函数ꎬ具体表示从入射ｍ到出射ｎ的每一个单位面积ｄＡｍｎ的散射ꎻｒ为声源与目标的声程ꎻ求和是对于所有散射波进行计算ꎬ而积分只是在时间ｔ内对混响有贡献的散射面积内进行ꎻ对于简正波方法ꎬ声能量通过每一号简正波传播ꎬ其中的双求和是指对模进行的ꎻ两个Ｈ是不同散射体激发散射波的传播损失ꎻＳｍｎ也描述为模态耦合函数ꎮ简正波理论认为混响的形成由３个过程组成ꎬ声能量在经过前向传播之后到达散射点ꎬ经过散射点的散射之后再经过传播到达接收点形成混响[１２]ꎮ因此在入射波激励下的海底散射声场可以表示为㊀Ｐｒｅｃ(ｒ)＝２πｉｒ Ｍｍ＝１Ｚｍ(ｚｓ)Ａｍ(ｚｂ)ｅ－δｍｒｋｍｅｉ[ｋｒ－φｍ(ｚｂ)]ˑ Ｍｎ＝１Ｚｎ(ｚｓ)Ａｎ(ｚｂ)ｅ－δｎｒｋｎｅｉ[ｋｒ－φｎ(ｚｂ)]ˑｇｍｎｅｉϕｍｎ(４)式中:φｍꎬφｎ代表不同简正波号数ꎬϕｍｎ表示传播项ꎻ对Ｚｍ和Ｚｎ的求解是关键ꎬ基于Ｋｒａｋｅｎ简正波海洋模型ꎬ可以求解出每一号简正波的本征函数和本征值ꎬ则混响强度可以表示为㊀㊀Ｒｒａｙ(ｔ)＝ʏτ００Ｉ０(τ) ｎＨｎ(ｒｍｎ)Ｓ(θｍꎬθｎ)ｄＡｍｎ(５)利用射线 简正波类比方法ꎬ每一号简正波都有各自的传播时间ꎬ其海洋混响仿真结果如图３㊁图４所示ꎮ图３㊀混响模拟(线性调频信号激励)Ｆｉｇ.３㊀Ｒｅｖｅｒｂｅｒａｔｉｏｎｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ(ＬＦＭｓｉｇｎａｌｅｘｃｉｔａｔｉｏｎ)图４㊀混响强度Ｆｉｇ.４㊀Ｒｅｖｅｒｂｅｒａｔｉｏｎｉｎｔｅｎｓｉｔｙ５１㊀第２期１.３㊀回波亮点模型以往对于主动声呐目标回波信号仿真中大多采用直接将信号进行时延处理ꎬ对于运动目标的处理则会采用人为加入相移来仿真回波信号ꎬ这种方法得到的回波仿真只能粗略模拟目标回波的基本特性以及大致实现定向功能ꎬ回波信号的仿真有效程度不高[１３]ꎮ对此ꎬ本文采用亮点模型来模拟水下目标的散射特性ꎮ在对水下目标建模中ꎬ在声散射情况下镜反射点的反射波强度是最大的ꎮ在入射声波为高频的条件下ꎬ目标亮点主要由几何亮点和弹性亮点组成ꎮ在仿真设计中ꎬ特别是远场情况下ꎬ可以把水下目标看作刚性材料ꎬ由此弹性回波不予考虑ꎮ在亮点模型中ꎬ一般将水下目标看作是一个网络系统ꎬ主动声呐的入射声波是激励ꎬ回波则被看作系统在激励下的响应ꎮ亮点的传输函数表达为Ｈ(ｒꎬω)＝ Ｎｍ＝１Ａｍ(ｒꎬω)ｅｊωｔｅｊϕ(６)对于传输函数ꎬ解出其中不同的幅度散射因子㊁时延和相移即可ꎬ以往的文献对于时延和相移讨论的很多ꎬ而对于幅度散射因子ꎬ因为环境和目标物的差异导致其很难给出确定的表达形式ꎬ其可近似为Ａｉ＝１０ＴＳꎬｉ/２０(７)式中ꎬＴＳꎬｉ为单个亮点目标的目标强度ꎮ这样ꎬ求解亮点的目标强度就可以求出Ａｉꎮ在讨论实际任意形状目标的几何声散射中ꎬ已经有相对成熟的Ｋｉｒｃｈｈｏｆｆ近似法对简单形状目标进行讨论ꎮ一般来说ꎬ水下目标的散射声场可以表示为Ｉ＝ʏｓｅｉｋ２ΔｒｃｏｓθｄＳ(８)式中:Δｒ为入射声线到表面与目标声中心的声程差ꎻＳ为目标受声线照射部分面积ꎻθ为入射声线与接触点法向量夹角ꎮ目标强度ＴＳ可以表示为ＴＳ＝１０ｌｇＩ２λ２()(９)因此ꎬ对于目标强度的求解可以转化为对于Ｋｉｒｃｈｈｏｆｆ的积分求解ꎮ一个复杂的声呐目标可以分解为类似球㊁圆柱㊁椭球㊁椎体等目标ꎮ对于球体和圆柱体ꎬ可以直接将Ｋｉｒｃｈｈｏｆｆ积分求解ꎮ有限长圆柱体的目标强度可以表示为ＴＳ＝１０ｌｇ[Ｒ１Ｌ２２λ(１＋Ｒ１/ｒ)(ｓｉｎββ)２ｃｏｓ２θ](１０)式中:θ为声波入射角ꎻＲ１为底边半径ꎻβ＝ｋＬｓｉｎθꎬｋ为２π/λꎮ任意凸形物体的目标强度可表示为ＴＳ＝１０ｌｇＲ１Ｒ２４(１＋Ｒ１/ｒ)(１＋Ｒ２/ｒ)(１１)依据此式可进行椭球体计算ꎬ设椭球体的长轴为ａꎬ短轴为ｂꎬ在短轴方向入射时ꎬ其曲率半径为Ｒ１＝ｂ２/ａꎬＲ２＝ａꎻ当在长轴方向入射时ꎬ曲率半径均为ａ２/ｂꎬ计算时将其代入式(１１)求目标强度ꎮ对于椎体的计算ꎬ可以按照椎顶的目标强度计算ꎬ即ＴＳ＝１０ｌｇ[(λ２８π)ｔａｎ４ψ(１－ｓｉｎ２θｃｏｓ２ψ)－３](１２)式中:ψ是椎体的开角ꎬ为方便计算ꎬ取值为４５ʎꎮ２㊀水下目标建模分析本文用简单潜艇模型作为水下目标ꎬ将潜艇目标等效为３亮点模型ꎬ如图５所示ꎬ亮点位置分别位于艇艏㊁艇体和艇艉ꎮ用椭球体来仿真艇艏亮点ꎬ用椎体仿真艇艉亮点ꎬ有限长圆柱体模拟艇体亮点[１３]ꎮ图５㊀潜艇３亮点模型Ｆｉｇ.５㊀Ｔｈｅ３￣ｈｉｇｈｌｉｇｈｔｍｏｄｅｌｏｆｓｕｂｍａｒｉｎｅ㊀㊀在以线性调频(ＬＦＭ)信号为探测信号的前提下ꎬ目标散射特性仿真结果如图６所示ꎮ图６㊀目标散射特性Ｆｉｇ.６㊀Ｓｃａｔｔｅｒｉｎｇｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｏｆｔｈｅｔａｒｇｅｔ㊀㊀根据目标散射特性ꎬ结合入射波ꎬ即可得到目标回波信号ꎬ外加之前仿真得到的噪声信号ꎬ可得到主动声呐探测模拟信号ꎬ如图７所示ꎮ图７㊀声呐仿真信号Ｆｉｇ.７㊀Ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｓｉｇｎａｌｏｆｔｈｅｓｏｎａｒ６１第２７卷㊀电㊀光㊀与㊀控㊀制周㊀烨等:㊀主动声呐信号建模及仿真３㊀实验验证为进一步验证仿真模型相较于传统仿真更能真实地反映水下目标回波模拟结果ꎬ采用水池实验ꎬ在水池中放置潜艇等比例仿真模型ꎬ通过换能器相对于目标物４５ʎ发射ＬＦＭ信号ꎮ其实验测试结果如图８所示ꎮ图８㊀实验回波信号Ｆｉｇ.８㊀Ｔｅｓｔｅｃｈｏｓｉｇｎａｌ㊀㊀由于水池实验中已经进行了降噪处理ꎬ可以看作自由场ꎬ直接进行声呐目标亮点模型的对比ꎮ仿真结果见图９ꎮ图９㊀仿真回波信号Ｆｉｇ.９㊀Ｓｉｍｕｌａｔｅｄｅｃｈｏｓｉｇｎａｌ㊀㊀由结果可知ꎬ仿真信号与水池实验中的模型回波信号在回波特性上基本相符ꎬ在计算后的同时间节点出现散射波ꎬ求取其相关频谱ꎬ结果如图１０所示ꎮ图１０㊀多亮点回波信号对比Ｆｉｇ.１０㊀Ｍｕｌｔｉ￣ｈｉｇｈｌｉｇｈｔｅｃｈｏｓｉｇｎａｌｃｏｎｔｒａｓｔ㊀㊀由图１０可得ꎬ在３００Ｈｚꎬ５００Ｈｚ和８００Ｈｚ时达到了频响峰值ꎬ在变化趋势和峰值位置上ꎬ仿真信号和实测信号基本一致ꎬ从而说明所建立的回波仿真达到了预期效果ꎮ４㊀结语本文构建了水下目标回波信号仿真模型ꎬ结合仿真后的海洋环境噪声和海洋混响ꎬ得出了水下目标的回波仿真ꎬ极大缩短了计算时间ꎬ经实验验证ꎬ与实际回波数据相比ꎬ达到了预期效果ꎮ不足之处是仿真仅模拟了水下目标的几何亮点回波ꎬ由实验回波可知ꎬ在几何回波后仍有不可忽略的弹性回波成分ꎬ如何对目标的弹性回波进行建模仿真ꎬ是后续工作的重点ꎮ参考文献[１]㊀柴鹏.主动声纳水下探测实时并行仿真系统[Ｄ].哈尔滨:哈尔滨工程大学ꎬ２０１６.[２]㊀张志彬.声纳平台水声信号处理研究与实现[Ｄ].石家庄:河北科技大学ꎬ２０１４.[３]㊀姜姝.水下目标回波几何亮点结构的形态学研究[Ｄ].哈尔滨:哈尔滨工程大学ꎬ２０１４.[４]㊀徐天杨ꎬ李秀坤ꎬ吴蔚ꎬ等.水下目标声散射角特征建模[Ｊ].指挥信息系统与技术ꎬ２０１６ ７(５):５５￣６１.[５]㊀李整林.水平缓变浅海的绝热简正波相干混响理论[Ｃ]//中国声学学会２００８年全国声学学术会议论文集ꎬ２００８:１２０￣１２１.[６]㊀杨伏洲ꎬ范若楠ꎬ赵罡ꎬ等.基于大尺度目标强亮点散射的时反特性[Ｊ].计算机仿真ꎬ２０１６ ３３(７):４０￣４４.[７]㊀刘大勇.海底混响信号仿真研究[Ｄ].哈尔滨:哈尔滨工程大学ꎬ２０１３.[８]㊀刘媛昕ꎬ吴艳群ꎬ马树青ꎬ等.海洋环境对海面源噪声场的影响分析[Ｊ].南京大学学报:自然科学版ꎬ２０１７ ５３(４):６３８￣６４５.[９]㊀汤渭霖ꎬ范军ꎬ马忠成ꎬ等.«水中目标声散射»[Ｊ].声学学报ꎬ２０１８ ４３(５):８７３.[１０]㊀吕艳梅ꎬ王洪锋ꎬ孙江生.一种多传感器数据融合仿真平台的设计[Ｊ].电光与控制ꎬ２００４ １１(１):２２￣２４.[１１]㊀郭业才ꎬ赵俊渭.海洋环境噪声预报建模与算法研究[Ｊ].舰船科学技术ꎬ２００４(４):２６￣３０.[１２]㊀ＥＬＬＩＳＤＤ.Ａｓｈａｌｌｏｗ￣ｗａｔｅｒｎｏｒｍａｌ￣ｍｏｄｅｒｅｖｅｒｂｅｒａｔｉｏｎｍｏｄｅｌ[Ｊ].ＪｏｕｒｎａｌｏｆｔｈｅＡｃｏｕｓｔｉｃａｌＳｏｃｉｅｔｙｏｆＡｍｅｒｉ￣ｃａ １９９５ ９７(５):２８０４￣２８１４.[１３]㊀向小梅ꎬ蒋楚鸥.潜艇与多亮点靶标回波展宽和亮点起伏特性研究[Ｊ].舰船电子工程ꎬ２０１６ ３６(２):１２９￣１３２.７１㊀第２期。
水声探测中的目标识别技术研究
水声探测中的目标识别技术研究在海洋探索和军事应用等众多领域中，水声探测中的目标识别技术一直占据着至关重要的地位。
它就像是我们在茫茫大海中的“眼睛”，帮助我们在复杂的水下环境中准确地发现和识别各种目标。
水声探测，简单来说，就是利用声波在水中传播的特性来获取信息。
而目标识别技术则是从接收到的水声信号中提取有价值的特征，并根据这些特征来判断目标的类型、位置、速度等关键信息。
要理解水声探测中的目标识别技术，首先得清楚水下环境的复杂性。
水对声波的吸收、散射以及各种海洋噪声的干扰，都给目标识别带来了巨大的挑战。
与在空气中传播的声波相比，水中的声波传播速度更快，衰减也更严重。
这意味着我们接收到的声波信号可能已经严重变形，从而增加了识别的难度。
在目标识别的过程中，特征提取是一个关键的环节。
常见的特征包括目标的声学特征，如回波的幅度、频率、相位等。
这些特征就像是目标的“指纹”，能够帮助我们区分不同类型的目标。
例如，潜艇和鱼类的回波特征就有明显的差异。
潜艇通常具有较大的体积和规则的形状，其回波会比较强且稳定；而鱼类的体型较小且形状不规则，回波相对较弱且多变。
除了声学特征，目标的运动特征也是重要的识别依据。
通过分析目标的速度、加速度、运动轨迹等信息，可以进一步提高识别的准确性。
比如说，一艘匀速直线行驶的船只和一艘频繁改变航向的船只，它们的运动特征就有很大的不同。
在实际应用中，多传感器融合技术逐渐成为一种趋势。
单一的传感器可能存在局限性，而将多个不同类型的传感器（如声纳、磁力计、压力传感器等）获取的信息进行融合，可以提供更全面、更准确的目标信息。
就好像我们通过多个角度观察一个物体，能够更清晰地了解它的全貌。
另外，模式识别算法在目标识别中也发挥着重要作用。
常见的算法有基于统计的方法、基于神经网络的方法等。
基于统计的方法通过对大量样本数据的统计分析，建立目标的特征模型；而神经网络方法则通过模拟人脑的神经元网络，具有很强的学习和自适应能力。
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ｃ ｕｔ ｕｊｃ．Ｆｒｔ ，ｔｅ ｃｏ ｓ ｉｈｉｈ ｄｌ ｆ ｎ ｅｗａｅ ｒｅｓ ｓｎｒｄ ｃｄ ｅｏ ｄｙ ｈ ｌ ａ ｌ ｎ ｔｏ ｏ ｓｉ ｓｂｅｔ ｉ ｌ ｈ ｈ ｅ ｇ ｌ ｔ ｃ ｓｙ ｅ ｈ ｇ ｍｏ ｅ ｏ ｄ ｒ ｔｒ ａｇ ｔ ｉ ｉｔｏ ｕｅ．Ｓ ｃｎ ｌ，ｔｅ ａ ｒ ｅ ｔ ｈ ｄ ｕ ｔ ｐ ｎ ｅ ｍｅ ｍｅ
关键词 尺度 目标 ； 亮点模 型 ； 板块元 ；亮点分布
ＴＢ ６ ５６ 中 图分 类 号
Ｓｉ ｕ ａ ｉｎ ｏ ｈｏ ｓｆ ｏ Ｕｎｄ ｒ ｍ ｌ ｔｏ ｆＥｃ ｅ ｒ ｍ ｅ ｗａｔ ｒ Ｓ ａ ｉ ｒ ｅ ｓ ｅ ｃ ｌｎｇ Ｔａ ｇ ｔ ｉ ｈｏ ｔＲａ ｇ ｓ ｄ ｏ ｇ ｉ ｈ ｏ ｅ ｎ Ｓ ｒ ｎ ｅ Ｂａ ｅ ｎ Ｈｉ ｈｌｇ ｔＭ ｄ ｌ
采用板块元算法计算 亮点的 目标强度 ， 同时结合 面元的反射强度值和照射 区域计算亮 点位置 ， 最后 以一段 圆柱体 目标 和一 个简单形状 的组合体 目标 为研 究对 象 ， 进行 了计算机仿 真。仿 真结果 较好地体 现 了 目标 的 回波结构 ， 明采用 亮点模型模 表 拟 目标 回波对 于分 析水下尺度 目标的声学特性具有一定 的应用价值 。
（ 海军装备采购 中心” 北京 １ ０ ８ ） ６ ３ １ 队 西安 ０ ０ ５ （８ ４ 部 ７ ０ ８ ） 海军 ９ ８ ０部队 青岛 １０９（ ２４ ２６０） ６４ ５
摘
要
水下尺度 目标 回声特性是水声学 中的一个重要研究方 向。该文首先介绍 了尺度 目标 近程 回波 的多亮点模型 ，
ｃｅ ｔｏ ｌ ｎ ｒｅｅ ｎ ｎ ｈ ｅｌ ｃ ｉ ｎ ａ ｅ ． Ｉ ｈ ｎ ｎ ｉ ｆ ｉ ｙ ｉ ｄ ｒｍｏ ｅ ａ ｄ ａ ｓｍｐ ｅ ｓ ｂ ｒｎ ｄ ｌ ｒ ａ ｅ ｉｎ ｆｐ ａ ａ ｌｍｅ ｔａ ｄ ｔ ｅ ｒ ｆ ｔ ｒ ａ ｎ ｔ ｅ ｅ ｄ ａ ｎ ｉ ｔ ｃ ｌ ｅ ｄ ｌ ｎ ｉ ｌ ｕ ｍａ ｉ ｅ ｍｏ ｅ ｅ ｔ ｋ ｎ ｅ ｏ ｎ ｅ ｎ ａ ａ ｈ ｘ ｍｐ ｅ ｓ ｔ ｅ ｅ ａ ｌ．Ｎｕ ｒｃ ｌｃ ｌｕ ａ ｉ ｎ ｉ ｐ ｅ ｅ ｔｄ，ａ ｄ ｔ ｅ ｒ ｓ ｌ ｈ ｗ ｈ ｔｔ ｅ ｍｅｈ ｄ ｃ ｎ ｗｅ１ｅ ｂ ｄ ｈ ｃ ｏ ｓ ｓ ｒ ｅ ｍｅ ｉａ ａｃ ｌｔ ｓ ｒ ｓ ｎ ｅ ｏ ｎ ｈ ｅ ｕ ｔ ｓ ｏ ｔ ａ ｈ ｔ ｏ ａ ｌ ｍ ０ ｙ ｔ ｅｅ ｈ ｅ ｔｕ — ｓ
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Ａｂ ｔａ ｔ Ｔｈ ｃ ｏ ｓｃ ａ ａ ｔｒｓｉｓｏ ｎ ｅｗａｅ ｃ ｌ ｇｔｒ ｅｓｉ ｈ ｒ ａ ｇ ｓａ ｏ ｔｎ ｅ ｅ ｒｈｂ ａ ｃ ｅ ｆ — ｓ ｒｃ ｅｅ ｈ ｅ ｈ ｒ ｃｅｉｔ ｆｕ ｄ ｒ ｔｒｓ ａｉ ａｇ ｔ ｎｓ ｏ ｔｒｎ ｅｉ ｎｉ ｃ ｎ ｍｐ ｒａ ｔｒｓ ａｃ ｒｎ ｈ ｓｏ ａ
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总第 ２ ９ ０ 期 ２１ ０ １年第 １ 期 １
舰 船 电 子 工 程
Ｓ ｉ ｅ ｔｏ ｉ Ｅ ｇ ｎ ｅ ｉ ｇ ｈ ｐ Ｅｌｃ ｒ ｎ Ｎｏ １ １３ ． １
ｌ３ ５
基 于 亮点模 型 的水 下 目标 近 程 回波仿 真 研 究
朱 利超 Ｄ 魏鹏 举 高 杰 唐 双喜。 刘 国平。
ｔ ｒ ｆｕ ｄ ｒ ｔｒｔｒ ｅｓ Ｉ ａｓ ｈ ｗ ｈ ｔｔ ｅｓ ｕａｅ ｃ ｏ ｓｏ ｎ ｅ ｗａｅ ｃ ｌ ｇ ｔｒ ｅｓｂ ｓ ｄｏ ｉｈｉｈ ｄ ｌｃｎ ｕ ｅｏ ｎ ｅｗａｅ ａ ｇ ｔ． ｔ ｌｏｓ ｏ ｔ ａ ｈ ｉ ｌｔｄｅ ｈ ｅ ｆ ｄ ｒ ｔｒｓａｉ ａｇ ｔ ａ ｅ ｎｈｇ ｌ ｔ ｍ ｕ ｎ ｇ ｍｏ ｅ ａ ｂ ｐ ｌ ｄ ｉ ｎ ｌｚｎ ｈ ｃ ｕ ｔｃｃ ａ ａｔｒｓｉｓｏ ｎ ｅ ｗａｅ ｃ ｌ ｇ ｔｒ ｅｓ ｅａ ｐｉ ｎ ａ ａｙ ｉｇ ｔ ｅａｏ ｓｉ ｈ ｒ ｃｅｉｔｃ ｆｕ ｄ ｒ ｔ ｒｓａｉ ａｇ ｔ． ｅ ｎ Ｋ ｙ Ｗ ｏ ｄ ｓ ａｉｇ ｔｒ ｅｓ ｉｈ ｉｈ ｄ ｌ ｌｎ ｒｅｅ ｎ ，ｈｇ ｌ ｈ ｉｔｉ ｕ ｉｎ ｅ ｒ ｓ ｃ ｌ ａ ｇ ｔ ，ｈｇ ｌ ｔｍｏ ｅ ，ｐａ ａ ｌｍｅ ｔ ｉｈｉ ｔｄｓｒｔ ｔ ｎ ｇ ｇ ｂ ｏ Ｃｌｓ ｍ ｂ ｒ ＴＢ５ ６ ａ ｓＮｕ ｅ ６
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