双谱特征在水下目标自动识别中的应用

　　引言

　　水下目标识别是现代声纳系统与水声对抗的一个重要组成部分,它的研究一直受到许多学者、工程技术人员以及军事部门的极大关注[1]。目标识别是声纳后置数据处理的重要环节,是水声装备发展的三项关键技术之一,对于未来的海上战争具有重大的应用价值。然而,如何根据声纳接收到的舰船辐射噪声对目标进行分类识别,也是长期困扰人们的问题。传统的识别方法是根据声纳员的经验和主观判断来确定目标的类型,当声纳员疲劳时会引起可靠性的下降,而且培养熟练的声纳员需要花费很大的财力和时间,因此,人工识别正受到严峻的挑战,目标识别的自动化、智能化已成为这一领域的重要研究方向。

　　目标识别属于模式识别的范畴,水下目标的特征提取是目标分类的关键环节。特征提取的好,即所得的特征向量中包含的类别信息足够多,而干扰信息足够少,则分类效果就好;反之再好的分类器也无法成功的分类。但是,由于海洋环境的复杂性和水声信道的特殊性,要从舰船辐射噪声信号中提取一种既能反映目标本质特征又能满足水下远距离探测要求的有效特征表示,一直是这一领域的难题。

　　1　高阶谱简介及双谱算法

　　非高斯信号处理是信号处理的一个新领域[2]。过去人们往往把许多实际过程当作高斯分布来处理。而在实际生活中非高斯现象很多。例如,任何周期或准周期信号都可以认为是非高斯信号,舰船的辐射噪声中也包含有非线性作用产生的能量。在水声目标的特征分析中,应用很广的是功率谱。但对于非高斯过程,功率谱估计提取不出非高斯信息。高阶谱能够反映出非高斯信息,而对高斯过程则无响应。因此近年来高阶谱在信号检测、参数估计、目标分类等方面都受到极大的关注。双谱是高阶谱中阶数为三的一种特例,其应用也最广。文献[3]在双谱分析的基础上考察了三个海域的信号,认为环境噪声在分钟级观测时间内是高斯的、线性的,但在秒级观测时间内是非高斯、非线性的,而在以舰船辐射噪声为主的噪声中均表现出非高斯和非线性特性。因而可以利用信号的双谱,提取舰船噪声信号中的非高斯成分。

　　高阶谱是用累积量定义的,因而也称为累积量谱。下面给出高阶谱的定义。

　　定义:假设累积量ckx(τ1,…,τk-1)是绝对可求和的,即

　　则k阶谱定义为k阶累积量的(k-1)维离散时间傅里叶变换,即

　　高阶谱又叫多谱或累积量谱,特别地,三阶谱叫做双谱,而四阶谱称为三谱。如同谱估计被分为非参数和参数化两大类方法一样,双谱估计也分为非参数化和参数化两种。下面将给出非参数化双谱估计的一种算法[4]: