【技術實現步驟摘要】
本專利技術屬于聲納，尤其涉及一種能夠抑制失配信號的自適應目標檢測器的設計方法。
技術介紹
1、主動聲吶通過發送聲信號并接收散射體反射的回波來完成水下探測、識別、跟蹤等任務，是水下信息獲取的重要手段。在淺海環境中，由海面、海底和水體無規則散射并疊加而成的混響是主動聲吶的主要干擾。在抑制混響的過程中，為了應對淺海混響的空時耦合性，基于空-時二維聯合處理的水下空時自適應檢測(stad)技術應運而生，能夠有效對抗空時耦合混響，提升主動聲吶的工作效率。近年來，未知高斯背景下的自適應目標檢測技術受到了廣泛的關注，大量的自適應檢測算法被提出。如廣義似然比(glrt)檢測器、自適應匹配濾波器(amf)、自適應相關估計器(ace)、rao檢測器等。近期，學者們從最大化后驗概率(map)的角度出發，探討自適應目標檢測問題。通過引入潛變量構造線性高斯模型，將各假設下的信息進行有效整合，通過期望最大化方法(em)獲得更精確的未知參數估計結果，而后利用接收數據的后驗分布設計檢測統計量，最終得到em-gmap檢測器。在匹配情況下，即認為真實目標方向與波束指向角度一致時，em-gmap檢測器具有較高的檢測概率。然而在實際應用場景中，天線校準誤差、波束指向誤差、電磁波傳播多徑效應等因素可能導致目標來波方向(aoa)與聲吶指向方向存在偏差，造成失配問題。em-gmap在失配程度較大時，檢測器仍然有較高的檢測概率，無法對失配程度較大的信號進行有效抑制，對信號的選擇能力較差。
2、為對失配程度較大的信號進行有效抑制，自適應波束形成正交抑制檢驗(abort
技術實現思路
1、針對現有基于map的em-gmap檢測器，在失配程度較大時，檢測器仍然有較高的檢測概率，無法對失配程度較大的信號進行有效抑制，對信號的選擇能力較差，而為提高信號選擇能力引入的abort檢測器，在匹配情況下，檢測性能較差的情況，本專利技術的目的在于克服上述現有技術缺陷，將em-map方法與abort方法相結合，提出一種能夠抑制失配信號的自適應目標檢測器，獲得好的檢測性能的同時，能夠對失配程度較大的干擾信號進行有效抑制，
2、有鑒于此，本專利技術提出了一種能夠抑制失配信號的自適應目標檢測器的設計方法，包括：
3、步驟1)接收均勻聲納線陣列采集的待檢測數據及輔助數據，構造二元假設檢驗問題；
4、步驟2)引入潛變量，得到觀測數據矩陣的線性高斯模型；
5、步驟3)通過em方法分別求解概率密度函數中的未知參數；
6、步驟4)將估計結果代入后驗概率中得到最終的em-abot檢測器，實現能夠抑制失配信號的自適應目標檢測。
7、優選的，所述步驟1)包括：
8、由n個陣元組成等間隔均勻線陣，陣元間距為d＝λ/2，其中λ為工作波長，接收的回波數據經處理后形成n維復向量其中z代表待檢測單元的回波數據，為輔助數據，zk表示位于主數據附近的第k個輔助數據，k表示共有k個輔助數據，表示復數域；
9、構造二元假設檢驗檢驗問題，使用h0和h1分別表示無目標信號假設和有目標信號假設，滿足下式：
10、
11、其中，n,nk,k＝1,…,k為獨立同分布干擾分量，服從均值為0，協方差矩陣為的高斯分布；α為目標的未知復振幅；v為目標導向向量；v⊥與v在白化空間內正交，即v⊥m-1v＝0，令代表數據矩陣。
12、優選的，所述步驟2)包括：
13、引入代表目標存在性的潛變量c，其中c＝0表示h0假設成立，c＝1表示h1假設成立，c的概率質量函數為p(c＝t)＝pt,t＝0,1且有p0+p1＝1，則z的概率密度函數滿足如下線性高斯模型：
14、f(z；m,α,v⊥)＝p0f0(z；m,v⊥)+p1f1(z；m,α)
15、其中，f0(z；m,v⊥)和f1(z；m,α)分別表示h0與h1假設下z的概率密度函數。
16、優選的，所述步驟3)包括：
17、引入可調參數η，獲得可調虛警概率pfa，設計檢驗統計量滿足下式的em-abort檢測器：
18、
19、其中，及分別為p0、p1、m、α及v⊥經過lmax迭代后的最終估計結果；
20、通過em方法分別求解未知參數p＝{p0,p1}和θ＝{m,v⊥,α}。
21、優選的，所述步驟3)的參數p＝{p0,p1}根據以下步驟得到：
22、步驟s1)p的第l次迭代結果為：
23、
24、其中，上角標(l-1)表示第(l-1)次迭代結果，和分別表示為z在h0與h1假設下的后驗分布，滿足下式：
25、
26、步驟s2)求解優化問題：
27、
28、步驟s3)用拉格朗日乘子法得到p0,p1的估計值和
29、
30、優選的，所述步驟3)的參數θ＝{m,v⊥,α}根據以下步驟得到：
31、步驟t1)θ的第l次迭代結果θ(l)為：
32、
33、步驟t2)求解優化問題：
34、
35、步驟t3)對v⊥進行估計，將優化問題轉化為：
36、
37、得到v⊥的第l次迭代結果為：
38、
39、步驟t4)得到α的第l次迭代結果為：
40、
41、步驟t5)將步驟t3)的和步驟t4)的代入步驟t2)的優化問題，得到α的第l次迭代結果為：
42、
43、其中，為投影矩陣的補。
44、優選的，所述步驟4)最終的em-abot檢測器滿足下式：
45、
46、與現有技術相比，本專利技術的優勢在于：
47、1、本專利技術通過引入潛變量構造線性高斯模型，將各假設下的信息進行有效整合，獲得了更精確的參數估計結果，從而實現了匹配情況下最優的檢測性能。
48、2、本專利技術在獲得高檢測概率的同時，能夠有效抑制失配程度較大的干擾信號，提高檢測器對信號的選擇能力。
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1.一種能夠抑制失配信號的自適應目標檢測器的設計方法，包括：
2.根據權利要求1所述的能夠抑制失配信號的自適應目標檢測器的設計方法，其特征在于，所述步驟1)包括：
3.根據權利要求2所述的能夠抑制失配信號的自適應目標檢測器的設計方法，其特征在于，所述步驟2)包括：
4.根據權利要求2所述的能夠抑制失配信號的自適應目標檢測器的設計方法，其特征在于，所述步驟3)包括：
5.根據權利要求4所述的能夠抑制失配信號的自適應目標檢測方法，其特征在于，所述步驟3)的參數p＝{p0,p1}根據以下步驟得到：
6.根據權利要求4所述的能夠抑制失配信號的自適應目標檢測器的設計方法，其特征在于，所述步驟3)的參數θ＝{M,v⊥,α}根據以下步驟得到：
7.根據權利要求6所述的能夠抑制失配信號的自適應目標檢測器的設計方法，其特征在于，所述步驟4)最終的EM-ABOT檢測器滿足下式：
【技術特征摘要】
1.一種能夠抑制失配信號的自適應目標檢測器的設計方法，包括：
2.根據權利要求1所述的能夠抑制失配信號的自適應目標檢測器的設計方法，其特征在于，所述步驟1)包括：
3.根據權利要求2所述的能夠抑制失配信號的自適應目標檢測器的設計方法，其特征在于，所述步驟2)包括：
4.根據權利要求2所述的能夠抑制失配信號的自適應目標檢測器的設計方法，其特征在于，所述步驟3)包括：
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【專利技術屬性】
技術研發人員：郝程鵬，金禹希，殷超然，
申請(專利權)人：中國科學院聲學研究所，
類型：發明
國別省市：
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