鄭振 甘新年 王麗媛

摘 要：通過魚雷對潛目標(biāo)準(zhǔn)確識別，實現(xiàn)對目標(biāo)的精確打擊。當(dāng)前的目標(biāo)識別算法采用時頻特征提取算法，隨著海洋背景噪聲強度的增大，準(zhǔn)確識別概率不高。提出一種采用亮點回波信號自適應(yīng)波束形成的魚雷對潛目標(biāo)識別算法，首先進行了魚雷對潛攻擊聲探測亮點回波模型構(gòu)建，采用級聯(lián)濾波器進行回波信號降噪處理，對濾波后的輸出信號進行自適應(yīng)波束形成處理，實現(xiàn)信號的特征提取和指向性聚焦，提高目標(biāo)亮點回波信號的檢測性能，實現(xiàn)目標(biāo)準(zhǔn)確識別。仿真結(jié)果表明，采用該算法進行魚雷對潛目標(biāo)檢測識別，準(zhǔn)確檢測概率高于傳統(tǒng)算法，在低信混比下仍具有較好的準(zhǔn)確識別率，抗干擾性能較好。

關(guān)鍵詞：魚雷；波束形成；目標(biāo)識別；信號檢測

中圖分類號：TN911 文獻標(biāo)識碼：A 文章編號：2095-2163（2016）02-

Submarine target recognition technology based on adaptive beam forming

ZHENG Zhen1 GAN Xinnian1 WANG Liyuan2

（1 No. 91640 Troops of PLA， Zhanjiang Guangdong 524064， China

2 Guangdong Planning and Designing Institute of Telecommunications Co. Ltd， Zhanjiang Guangdong 524022， China ）

Abstract： The target is accurately identified by torpedo， and the target is hit accurately. The current target recognition algorithm uses the time-frequency feature extraction algorithm， with the increase of the marine background noise intensity， the accurate recognition probability is not high. Put forward a torpedo based on highlight echo signal adaptive beamforming of submarine target recognition algorithm， first of all， a torpedo attack submarine acoustic detection echo highlight model was constructed using cascaded filters for echo signal denoising， output signal of the filter for self adaptive beam forming process， the realization of signal space gain directivity focusing， improve the detection performance of target echo highlight signal， realize precise target identification. Simulation results show that the proposed algorithm is used to detect and identify the potential target， and the accurate detection probability is higher than that of the traditional algorithm. The algorithm has better recognition rate and better anti jamming performance than the traditional algorithm.

Keywords： torpedo； beam forming； target recognition； signal detection

隨著現(xiàn)代化智能武器的發(fā)展，研究精確的目標(biāo)檢測和目標(biāo)定位算法，對提高武器的自導(dǎo)性能具有重要意義。在探測制導(dǎo)與目標(biāo)識別領(lǐng)域，諸如飛機、導(dǎo)彈、魚雷等空中打擊目標(biāo)會輻射出強大的多載波亮點回波信號，對目標(biāo)輻射出的亮點回波信號進行檢測和參量估計，實現(xiàn)目標(biāo)的準(zhǔn)確攻擊和定位識別。魚雷是一種高精度制導(dǎo)的水中兵器，魚雷通過艦艇、潛艇和飛機發(fā)射，對攻擊潛艇、艦艇等水面與水下目標(biāo)具有很強的殺傷性能。實現(xiàn)魚雷準(zhǔn)確攻擊的主要技術(shù)是目標(biāo)識別技術(shù)，在反潛魚雷中，需要對潛艇目標(biāo)進行準(zhǔn)確的回波模型構(gòu)建，采用信號處理方法實現(xiàn)目標(biāo)識別，提高精確打擊目標(biāo)的能力，因此，研究魚雷對潛攻擊目標(biāo)的識別技術(shù)，在提高魚雷的性能指標(biāo)上具有重要意義[1-3]。

魚雷的目標(biāo)識別可以分為被動聲探測識別和主動發(fā)射聲脈沖進行目標(biāo)識別兩種方式，由于潛艇的靜默性較強，在反潛魚雷設(shè)計中，通常都是采用主動發(fā)射聲脈沖進行回波識別，達到目標(biāo)發(fā)現(xiàn)和跟蹤的目的。魚雷在進行目標(biāo)識別過程中，通過接收目標(biāo)輻射噪聲（或反射回波）來實現(xiàn)對目標(biāo)的運動參數(shù)的準(zhǔn)確估計，判斷目標(biāo)的屬性，實現(xiàn)目標(biāo)分辨和打擊。傳統(tǒng)方法中，魚雷的目標(biāo)識別算法主要有基于小波分析的目標(biāo)信號檢測算法、基于時頻分析的檢測算法、基于分數(shù)階傅里葉變換的魚雷對潛攻擊目標(biāo)檢測算法等[4-7]，上述方法是通過對魚雷目標(biāo)的亮點回波模型構(gòu)建，在低信噪比下進行多普勒頻移檢測，實現(xiàn)對目標(biāo)的檢測，但上述算法在海洋背景較為復(fù)雜的情況下，識別效能不高，抗干擾性能不強[8]。

針對上述問題，本文提出一種基于亮點回波信號自適應(yīng)波束形成的魚雷對潛目標(biāo)識別算法，首先進行信號模型構(gòu)建，然后采用信號處理方法進行目標(biāo)回波信號濾波和降噪處理，采用自適應(yīng)波束形成方法進行特征提取和空間聚焦，達到目標(biāo)信號準(zhǔn)確檢測的目的，實現(xiàn)目標(biāo)識別，最后通過仿真實驗進行了性能測試，展示了本文算法的優(yōu)越性能，得出有效性結(jié)論，表現(xiàn)出了較好的應(yīng)用價值。

1 魚雷對潛攻擊目標(biāo)的回波信號模型構(gòu)建和抗干擾濾波預(yù)處理

4 結(jié)束語

實現(xiàn)魚雷準(zhǔn)確攻擊目標(biāo)的主要技術(shù)是目標(biāo)識別技術(shù)，為了提高精確打擊潛艇目標(biāo)的能力，本文提出一種采用亮點回波信號自適應(yīng)波束形成的魚雷對潛目標(biāo)識別算法，構(gòu)建了魚雷對潛攻擊的聲探測亮點回波模型，采用級聯(lián)濾波器進行回波信號降噪處理，對濾波后的輸出信號進行自適應(yīng)波束形成處理，提高目標(biāo)亮點回波信號的檢測性能，實現(xiàn)目標(biāo)準(zhǔn)確識別。研究結(jié)果表明，采用該算法進行魚雷對潛目標(biāo)檢測識別，準(zhǔn)確檢測概率高于傳統(tǒng)算法，在較低的信混比下仍具有較好的準(zhǔn)確識別率，抗干擾性能較好，性能優(yōu)越于傳統(tǒng)算法。

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