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基于协同策略的多基地声纳有源检测融合技术

鏃ユ湡;2019-09-20  鏉ユ簮锛毼粗  浣滆咃細admin

  出于应对各种军事和民用方面日益提高的要求,也出于合理利用冗余的信息,水下多传感器系统已成为当今研究的热点。对于主动的系统,虽然以单个基地工作时,可以 在一定区域,一定程度上较好完成既定任务,但是在一起工作的多个基地若能协同工作, 将会在更大的地理区域,更复杂的工作环境下,使多基地系统的各种性能得到提高。本 文研究的问题是多个基地协同工作下,对目标进行探测检测。 本文的内容大致分为三个主要的部分,第一部分主要介绍主动声纳目标检测方法, 并讨论了影响声纳检测性能的几个因素。 在第二部分中,首先研究了多传感器融合检测的硬判决方法,其中又分为两个小节, 前一小节主要出于适用性考虑,给出了一种系统的次优解,具体实现方法是沿用原来各 局部传感器判决规则,而对融合规则进行优化设计。接着在如前所述的次优解的基础上, 联合优化各传感器判决规则以获取全局最优解。接着通过计算机仿真分析影响多传感器 系统检测性能的因素,如传感器的个数、各传感器之间检测性能的差异。最后一小节, 出于更好利用信息的目的,更是为了追求系统检测性能的进一步提高,对局部判决结果 进行量化,再传输到融合中心,在系统通信能力及信息处理能力允许的情况下,可以运 用这种软判决融合方法。最后从工程实践角度对三种不同融合方式下系统的优点及不足 进行了评价。 在最后一部分中,首先介绍了基于 CFAR 的目标检测技术,后将模糊逻辑应用于多 基地系统,实现模糊逻辑融合检测。 关键词:主动检测;多基地声纳;软判决融合;硬判决融合;模糊逻辑; 基于协同策略的多基地声纳有源检测融合技术 ABSTRACT civilianaspects increasingdemand, also reasonableuse redundantinformation, underwater multisensor system has become currentresearch hot spot. activesystems, although singlebase, can certainarea, certainextent morethan one base canwork together, largergeographic area, more complicated external environment, make variousperformance wholesystem more superior. paper,we study multiplebase work, targetdetection. articlecan roughlydivided threemain parts, firstpart mainly introduces activesonar target detection method, factorsinfluencing sonardetection performance. secondpart, first all,hard decision method multisensorfusion detection studied,which twosections, firstsection mainly applicability,each local sensor givenonly fusioncenter under decisionrules must suboptimalsolution fusionrules. sametime sensordecision rules givencenter fusion rules globaloptimal solution accessmethod. Analysis factorsinfluencing multisensorsystem. After section, makebetter use localdecision, fusioncenter, informationprocessing ability allows cases, introduces softdecision fusion based detectionprobability space partitionmethod. finalanalysis threedifferent fusion approach respectiveadvantages lastpart, based CFARtarget detection technology introducedfirst, after applying fuzzy logic multiplebase system, fuzzy logic fusion detection. Key words: active detection; multi- sonar;hard deision fusion; soft decision fusion; fuzzy logic 基于协同策略的多基地声纳有源检测融合技术 1.1引言 1.2主动声纳目标检测理论发展概述 1.2.1主动声纳信号波形设计 1.2.2主动声纳信号处理技术 1.3多基地声纳融合探测发展概述 1.4本文的内容安排 2.1噪声中的信号检测 2.1.1包络检波法建模与分析 2.1.2对包络检波法的蒙特卡洛仿线 影响因素仿线 滤波器带宽对相关器信噪比增益及系统准备增益的影响15 2.2.2 信号脉宽对相关器信噪比增益及系统准备增益的影响18 2.2.3 信号形式对相关器信噪比增益及系统信噪比增益的影响19 2.3 本章小结20 多基地声纳融合检测算法213.1 硬决策融合算法 21 3.1.1 全局次优解22 3.1.2 全局最优解24 3.2 软决策融合算法 28 3.2.1 理论分析28 3.2.2 仿线 影响多基地声纳系统检测性能的因素仿线 基于模糊逻辑的CFAR 融合检测算法33 4.1 CFAR 检测理论 34 4.1.1 理论分析34 4.1.2 仿线 哈尔滨工程大学硕士学位论文 4.2 模糊逻辑融合检测 37 4.2.1 理论分析37 4.2.2 仿线 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 49 绪论4.4 引言 海洋曾经是人类的禁区,如今越来越成为人类的希望,也越来越成为世界各国争 夺的目标。当今世界强国无一例外都是海洋大国,海洋发展战略在国家整体发展战略 的地位也越来越突出。面对海洋强则国家强的当今世界,中国的海上安全环境越来越 能引起国人的注意和担心。作为海洋大国,我国拥有 300 多万平方公里的海疆,那里 蕴藏着宝藏,那里潜藏着争端。不管是出于探测和开发利用海洋资源的目的,还是出 于更好的完成维护海上安全的目的,都有必要对目标进行更好探测、定位和跟踪。在 水下,由于到目前为止声波还是唯一能够远距离传播的媒介,也因为近代以来水声研 究的进步,因而被作为探测和通讯的主要手段。目前正在发展着用于水下观测的两种 基本水声方法:被动声纳和主动声纳。 被动声纳是通过接收、处理由目标辐射的声信号用来证实水下目标存在与否并确 定其性质的一种方法。 主动声纳也是证实水下目标存在并确定其性质的一种方法,它根据向水介质发射 水声信号并接收和处理所接收到的回波信号来实现。这些回波信号是声波在水下声道 传播过程中遭到水下目标反射(或)散射而产生的。 由于先进的材料、精准的工艺、高超的设计,据称,潜艇辐射噪声以每年 1dB 速度降低,这样以来就使得被动声纳探测远距离处的潜艇变得越来越困难。同时,随潜艇隐身技术的快速发展及各种消声材料、消声设备的出现,使得潜艇的反射声及辐 射声很弱。这就使主动声纳探测潜艇也增加了困难,一般,主动声纳都是以单基地模 式工作,即发射基阵和接收基阵在同一平台上,而联合多个主动声纳的观测信息,可 以及时并更加准确地完成目标探测、定位和跟踪任务。因此,研究基于协同策略多基 地声纳系统的融合探测技术,具有十分重要的实用价值。 4.5 主动声纳目标检测理论发展概述 主动声纳目标探测利用信号波形设计及各种信号处理技术对接收到的目标辐射噪 声进行处理,以达到从复杂的背景噪声中检测目标存在与否的目的。 4.2.3 主动声纳信号波形设计 在声纳检测系统设计中,波形设计扮演着举足轻重的角色。最近一段时期以来, 声纳波形设计有了巨大的发展。早期的主动声纳发射波形主要以是正弦波填充的脉冲 哈尔滨工程大学硕士学位论文为主,接收机使用窄带滤波,随着脉冲压缩技术以及大规模集成电路、信号处理技术 的发展,新型的声纳信号相继出现,如各类调频信号(即 FM 信号)、各类伪随机信号、 以及各种不同形式信号之间的组合等。这些信号各有优点,但不幸的是各项性能却又 大都是相互矛盾的,如时间分辨力与频移分辨力之间。不管从理论还是技术角度上讲, 不存在最佳波形能使所有声纳系统指标都能达到最佳,并适应各种应用环境,故在进 行声纳波形设计的时候需根据系统本身的条件、主要性能指标及使用环境合理设计声 纳波形。 近二三十年来,对于主动声纳的波形设计,在国内外相关学者的努力下,有了长 足的发展。相比之前主要考虑信号波形与接收机之间的匹配,如今已经发展到联合考 虑信号波形,水声信道,及接收机三者之间的匹配问题,其中,又以信号波形与特定 信道的适应性研究为热点,信号波形与抗混响能力之间的为重点。由于人们迫切开发 海洋的愿望,这些研究者中,有公司员工,如 Cox 对几何梳状谱信号有深入研究;有 高校研究人员,如华盛顿大学开展了自适应波形设计项目;政府也大力支持,如美国 国防部资助某项目来研究提高复杂背景下声纳的功能。除此之外,还有关于波形组合 信号、混沌信号等方向的研究。中科院声学所朱垫教授一直以来都在从事主动声纳信 号检测方面的研究,其研究的特色之处是将信息论理论应用到了主动声纳系统中。 4.6 主动声纳信号处理技术 我们知道主动声纳三要素:声纳波形、声纳信道和声纳接收机,信号处理技术主 要在于提高他们之间的匹配度,以达到更好利用的目的。水声信号处理是在五十年代 开始发展的,声纳中首先引入匹配滤波器检测理论的是文献 ,在文中着重讨论了主动声纳采用复杂信号的匹配滤波技术。其后,又出现了匹配滤波、序贯检测等技术。 近期以来,随着其他相关领域技术的发展,如高速信号处理芯片、计算机技术等,极 大地促进了主动声纳信号处理的发展。文献 Bootstrap方法的数字仿真与统计学结 合起来提出 Bootstrap 方法的水声信号检测技术。文献 将波导不变量应用到主动声纳目标检测,文献 在前人基础上将混沌检测运用于主动声纳中,解决了主动声纳工作功 率大、保密性不好的问题。此外,还有支持向量机、时间反转法、时反 MIMO 声纳、 MIMO 合成孔径声纳方面的研究。 4.2.4 多基地声纳融合探测发展概述 分布式检测融合理论由 Tenney 1981年提出。他们建立了由融合中心 及两个传感器构成的融合检测系统模型,其推广结构框图如图 1.1 所示。并在给定的 融合规则条件下,解出了使系统检测性能达到最优的传感器判决规则。即获得了一种 绪论形式的次优解。该研究结果的重要意义在于,开创性地提出了分布式检测系统的概念, 并且它指出了在多传感器检测系统中,要想再提高系统检测性能则需要再对各个传感 器的判决规则进行联合最优化。 传感器1 预处理1 1bit 判决1 传感器2 预处理2 1bit 判决2 传感器n预处理n 1bit 判决n 1.1并行分布式融合检测系统框图 Reibman Nolte给出了一种全局最优化检测融合系统的设计理念,即在设计融合 规则的同时优化各个局部传感器的判决规则,从而使融合系统的检测性能达到最优。 根据文献 个传感器融合系统中,若至少存在两个传感器观测质量较好,则融合系统的检测性能就可明显优于单个传感器。否则,若存在一个传感器其观测质量远 远优于其他传感器,则相对于该传感器,融合系统的检测性能不会得到明显提高。 实际工程应用中,提高融合系统检测性能的一个另一个有效途径是在系统通信能 力及计算能力允许的条件下采用量化判决结果的软判决融合方法。在分布式检测融合 系统中,各个局部传感器的输出可以是一个明确的判决结果(即硬决策),即二元判决, 也能是一个带有判决可信度信息的软决策。文献 表明,软决策融合系统的检测性能可明显优于硬决策融合系统。文献 研究了分布式检测融合系统的融合算法,并将其运用 于水声信号检测中。给出了一种基于软决策融合的水声信号检测融合算法,并结合窄 带声呐信号检测系统,计算机仿真结果表明,采用检测融合技术可大幅度地提高水声 信号检测系统的检测性能。文献 针对分布式检测系统,为了进一步提高系统的性能, 提出了一种对各传感器观测空间进行再划分的方法,它有几种具体的表现形式,其中 一种就是讲,检测概率空间进行均分,第一道门限与第二道门限之间为检测到信号, 但可能性不大,第二道门限以后,为以较大的可能检测到信号,当然,我们还可以将 检测概率空间进行多次均分。它将各传感器的观测空间按照其检测概率和虚警概率进 行再划分。这种划分方法能够简化融合中心的计算,且计算机仿真结果表明,应用该 方法后融合系统的检测性能有明显的提高。软决策融合系统问题本质上是一个量化检 哈尔滨工程大学硕士学位论文测融合系统。其原理图见图 1.2。文献 和文献[10] 采用最大 距离准则对传感器量化规则 进行优化,并得到了一种次优的传感器量化规则。文献 [11] 则较好的解决了这一问题, 给出了分布式量化检测融合系统中各个传感器的最优量化规则。根据文献 [12] 、文献 [13] 在信噪比很低的条件下,通过采用量化检测融合方法,可大幅度提高对微弱信号的检测能力。 1.2检测概率空间的均分示意图 实际上,融合系统的性能优化问题和融合系统的配置结构是密不可分的。分布式 检测融合系统可以采用多种不同的系统配置,如并行结构(见图 1.1)、串行结构(见图 4.7)、树形结构(见图 1.4)、以及带反馈的融合结构(见图 1.5)等。对于并行结构、串行 结构、树形结构、反馈型结构下的检测融合系统,各个传感器仅向融合中心传送一位 二进制判决信息。 1.3串联型结构图 1.4树形结构图 1.5反馈型结构图 4.8 本文的内容安排 本文致力于对多基地主动声纳系统的融合探测问题进行研究。主要包括两大部分, 第一部分介绍单基地声纳的检测性能,并分析影响系统检测性能的因素,为多基地声 纳系统检测性能分析做铺垫。第二部分为多基地主动声纳系统融合检测性能分析,其 中又分为两个类别,第一类融合基于经典的固定门限检测,第二类融合基于 CFAR。 本文共分为 章、绪论。本章首先从主动探测的任务开始,引出信号波形设计理论及信号处理算法理论,叙述上采取先单基地后多基地,多基地中先基于经典固定门限后基于 CFAR 的融合检测的主线。 章、主动式弱目标检测理论及仿真分析。本章首先基于信号检测的一般理论,给出了单基地主动声纳在包络检波法下基于奈曼-皮尔逊准则的接收机工作特性曲线 (ROC)的理论值,并在各种不同的参数条件下,对理论曲线进行了蒙特卡洛仿真以说 明相应问题。其次在信号处理方面上,在包络检波前,对接收信号进行相关处理,基 哈尔滨工程大学硕士学位论文于此,分析影响单基地主动声纳检测性能的因素,主要分析因素包括信号形式、参数, 系统参数及二者之间的匹配关系。 章、固定门限融合检测算法研究。本章首先针对当前以单基地声纳使用为主的情况,介绍了―与‖、―或‖、―选多‖融合规则下多基地声纳系统检测性能,接着介绍 了在各单基地声纳判决规则一定的情况下,通过优化融合规则达到系统全局次优解的 方法,接着在次优解获取的基础上,优化各单基地的判决规则以达到全局最优的效果。 最后介绍了基于传输量化的判决结果的软判决融合算法。对于以上各算法,均给出了 仿真分析。 章、基于CFAR 的模糊逻辑融合检测算法研究。本章首先介绍了基于 CFAR 目标检测理论,介绍了两种基本的 CFAR 类型:CA-CFAR、OS-CFAR,并分析二者的 的各自特点及相应背景下的优势。接下来介绍了基于模糊逻辑的融合检测算法,并与 单基地声纳检测性进行了仿真分析。 主动声纳目标检测主动声纳在接收信号的过程中,总是不遂人愿将诸如噪声、混响等也引进到了接 收机。当信号被淹没时,接收机无法直接判断目标是否出现。对于这样一类问题,统 计检测理论给出的基本解决方法是:首先对观测样本提出假设—H (目标存在);然后根据观测样本的统计特性,制定检测准则;然后在观测到样本后,再根据之前的检测准则作出判断:拒绝 。统计检测准则主要有贝叶斯风险最小准则和奈曼-皮尔逊准则两个大类别,其中贝叶斯风险最小准则又有三种表现 形式,并且各局特点,这三种表现方式就是:最小错误概率准则、最大后验概率准则、 最大似然比准则。贝叶斯风险最小准则通常应用于通信系统等领域,但在声纳系统中, 由于难于确定先验概率和各类错误的代价。在这种情况下我们一般选择采用奈曼-皮尔 逊准则,因为运用该准则不需要指定先验概率和估计代价。该准则的特点是在给定虚 警概率的条件下,能使应用该准则的系统检测概率最大。 4.9 噪声中的信号检测 由于本文的主要目的是体现多基地主动声纳系统在协同工作策略下较单基地声纳 在近乎相同的条件下的检测性能的优越性,故本文不涉及较现代的信号处理方式而采 用相对传统而经典的包络检波法及相关法检测技术。且为了简化起见,采用如下假设: 干扰背景是均匀的、各向同性的、平稳的高斯白噪声。现假设进入声纳接收机的声信号由回波 组成。假定噪声假定是空间不相干的,并且与信号相互独立,噪声 的统计特性是:均值为零、方差为 4.2.5包络检波法建模与分析 采用通过包络检波器后跟门限比较来作出判决的声纳接收机的简化框图如图 2.1 所示。 门限检测器包络检波器 显示设备门限V 2.1包络检波法实现的简化框图 sin(t)(2-3) 超过门限值V时,我们认为目标被出现,判决假设为 小于门限的情况称为丢失目标。对于给定的虚警概率,作为声纳设计者,我们往往追求的是如何使检测概率最大。 滤波器的输出是复随机变量,其组成或者只有噪声,或者是噪声加上目标回波信号(幅度为 pdf分别表示的模和相位。这两个随机变量 (2-10)在这种情况下等于 (2-11)将式()和代入式()中,合并后得到 单独的pdf 通过将式()积分得到 超过门限电压Vfa 哈尔滨工程大学硕士学位论文的概率。即, )drexp( 。现在,使用SNR (单个脉冲的SNR ),那么由式()及式()可得, ,称为Marcum 函数。式()给出的积分非常复杂,可以使用数值积分技术来计算。Parl 开发了一个优秀的 算法来对这个积分进行数值积分,具体做法参见文献。 根据式()及式()得出主动声纳基于包络检波法的 ROC 曲线 0.2 0.1 1012 14 16 18 2.2包络检波法下检测系统的 ROC 曲线 对包络检波法的蒙特卡洛仿真分析 在本部分首先简要介绍蒙特卡洛仿真,为以后相关法分析及多基地声纳系统的融 合检测分析作铺垫。 正如式()所指出的那样,以包络检波法为例,不管信号模型满足何种分布,检测判 决的性能总可以化简为 (r)drfa 的概率密度。如果检测统计量比较简单,这是比较容易的,比如高斯白噪声背景下,SwealingII 目标的包 络检波检测性能获取。但当检测统计量比较复杂,比如没有闭合解的情况时,想要确 定它的概率密度函数是很难的,当不能通过解析的方法或者闭合形式的数字计算方法 来确定随机变量超过某一给定值的概率时,我们就必须借助蒙特卡洛计算机模拟。在 检测问题中,我们希望计算一个随机变量或一个统计量超过某个门限 的概率,即PrT ,对于这个简单的粒子,我们很容易证Pr 现在假定我们不能用解析的方法,也不能用数值计算的方法计算概率,那么我们就可以按如下的方法使用计算机模拟来确定 PrT 概率计算:11 哈尔滨工程大学硕士学位论文 超过的次数计数,称为 来估计概率;PrT 应该逐步增大,直到计算的概率出现收敛。如果真实概率较小,那么 可能相当大。例如,如果;PrT 必须远大于10 才能保证精确地估计概率,那么 需要的蒙特卡洛实现次数将更大。据参考文献,如果希望对于100(1)%的置信水平,相对误差的绝对值为 是被估计的概率。下面简要给出包络检波法的蒙特卡洛仿真结果,并与相应理论值进行了对比。 仿真条件:信号为单频正弦信号,频率 kHz,噪声为零均值高斯白噪声,噪 10声功率为 1W, ,信号脉宽为T,带通滤波器带宽为 fa 0.80.8 0.7 0.7 0.6 0.6 0.5 0.5 0.4 0.4 0.3 0.3 0.2 0.2 0.1 0.1 1015 20 1015 20


 
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