被动声纳目标识别系统设计研究

　　0 引言

　　在传统的被动声纳中，目标的探测和识别都是依靠声纳兵人工完成的。声纳兵根据被动声纳接收的目标辐射噪声的音色、节拍、起伏等，结合谱图上谱的形状、分布等来判断是否是需要探测的信号以及该目标的性质。由于训练一个熟练的声纳兵需要很长时间，且其分类的准确率受精神状态和心理素质等因素的影响较大。在现代海战中，要求同时对多个目标进行检测、定位和分类识别，仅依靠人的观察、听测已经不能满足现代作战需求，现代声纳必须具有目标自动识别功能，如何设计出高性能的声纳目标识别系统已经成为国内外研究的热点和难点之一[1,2]。

　　声纳目标识别属于模式识别的范畴，由于声纳目标数据样本的保密性和获取的困难性，被动声纳目标识别系统的设计有其自身必须遵循的规律，本文分析了声纳目标识别过程，讨论了声纳目标识别系统设计过程。

　　在声纳目标识别系统性能评价过程中通常采用目标分类的类型、识别正确率、泛化率、和识别距离等性能指标。由于缺乏现成的理论可以借鉴，在过去声纳目标距离的论证过程中，直接采用了目标检测距离的论证方法，在估算的目标检测距离基础上，留有一定的余量来估算目标识别距离，然而到底留多大余量合适却没有理论依据。本文在声纳目标识别流程分析的基础上，给出了声纳目标识别距离的估算方法，并用算例验证了目标检测距离和识别距离之间的差别。

　　1 声纳目标识别过程

　　目标分类是根据通过各种方式接收到的数据确定其最初来源的性质的过程。由于在海洋中，声波是唯一能够远距离传播的辐射形式，对被动声纳而言，主要根据目标辐射噪声来判断其类型。被动声纳目标识别系统需要对水面舰船、水下潜艇、鱼雷等目标进行分类判决，图1给出了一个系统的处理框图。图中表明，目标辐射噪声信号经过声信道传播后被基阵接收到，对收到的已被噪声和干扰污染了的数据进行预处理，提取出目标特征，然后进行分类判决，最后输出识别结果。

　　要想真正能够对目标进行可靠分类，应清楚上面的每一个模块，了解其限制，并找出对应的解决措施。

　　1.1 目标辐射噪声

　　舰船、潜艇和鱼雷本身都是很复杂的机器，其辐射噪声也是多种噪声源综合作用的结果。噪声源可分为三大类：机械噪声、水动力噪声和螺旋桨噪声。来自两个噪声源的总噪声级，可以通过进行非相干叠加获得。若以幂指数形式分别表示每个噪声源的声功率，则总噪声级为它们的和，其公式为[3]：