特征協助的水聲融合探測技術

韓一娜, 楊益新, 劉清宇, 馬遠良

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特征協助的水聲融合探測技術

韓一娜1, 楊益新1, 劉清宇2, 馬遠良1

(1.西北工業大學 航海學院, 陜西 西安, 710072; 2.海軍研究院, 北京, 100073)

為克服多基地聲吶網絡雜波率高、目標微弱、傳感器檢測概率低等問題, 業界日益重視特征協助的水聲融合探測技術, 以利用回波特征與目標的相關性抑制雜波, 提供更適宜的探測輸入。文章首先介紹了特征協助的水聲融合探測技術的發展背景; 綜述了國外特征協助跟蹤的最新進展, 并基于探測前跟蹤的思想, 重點討論了基于回波特征協助的跟蹤前預處理技術; 同時進一步回顧了國內在多基地聲吶定位、跟蹤、回波特征提取與信息融合等相關方面的貢獻; 最后指出該領域尚待進一步研究的內容, 包括獲取測試數據的原型系統、適用的信號與信息處理技術、自動融合與跟蹤能力的提高。

多基地聲吶; 水聲探測; 融合跟蹤

0 引言

聲吶是水下環境最為常用也最為有效的信息源[1-2], 主要分為主動聲吶和被動聲吶。主動聲吶為顯性系統, 工作時會暴露自身; 而被動聲吶則具有隱蔽性, 能夠提供戰術優勢。但是, 由于當前安靜型潛艇的威脅, 被動聲吶的探測距離和覆蓋面積與主動聲吶相比要小得多, 需要具有響亮聲源ping的主動聲吶來獲取更大的信號余量和探測距離。因此, 主/被動聲吶的異構混合組成的多基地聲吶網絡可提供聲學與操作上互補的性能優勢, 如更高的目標檢測概率、更大的監控覆蓋面積等。此外, 分布式網絡的幾何多樣性, 還可提供對目標的多視角測量[3]。因此, 近年來世界強國都積極研究在海洋中部署多基地聲吶網絡, 如圖1所示為美國水下戰中心的分布式硬件原型——分布式水下多基地實驗系統(deployable experimental multistatic undersea system, DEMUS)總覽, 以對抗惡劣的高雜波淺海區與深海環境中小而靜的潛艇威脅, 提高反潛戰性能[4-7]。

但是, 在實際的海洋環境中部署多基地聲吶網絡又引發了一系列新的挑戰, 如大規模部署的成本因素, 使得多基地聲吶網絡中采用的傳感器通常不夠精確, 且檢測概率較低。雜波在主/被動傳感方式中都很盛行, 被動方式常常被附近或遠處的艦船所迷惑, 而主動方式則有可能被混響所淹沒[8]。因此, 隨著發/收裝置(主/被動聲吶)數量的增加, 雜波數也將隨之增多。對此, 業界日益重視探測前跟蹤的策略, 如圖2所示, 即同時處理若干連續幀, 并根據目標的運動學特性(即軌跡), 判斷目標的存在。探測前跟蹤策略保證了在統計特性未知的干擾下的恒虛警率(constant false alarm rate, CFAR)特性。

網絡環境下目標的探測前跟蹤通?？蓮娜诤细鱾鞲衅鲗δ繕说臏y量中受益。這對于低雜波、高檢測率的系統處理上較為簡單。但是, 對于檢測概率低, 且存在大量雜波的多基地聲吶網絡環境, 則要困難得多。對此, 國際信息融合協會專門成立了多基地跟蹤工作組(multistatic track ing working group, MSTWG), 著力研究多基地聲吶網絡中目標跟蹤及其相關技術。

特征是聲吶回波中的可量化測量, 由接收裝置從接收到的回波信號中計算得到。目標跟蹤歷來最重視運動學特征, 如方位、距離等信息。運動學特征在具有少量雜波的場景中運行良好, 但是當雜波密度變高時, 其性能將會嚴重下降, 甚至完全失效。能否獲得額外的非運動學特征, 如信噪比、目標強度以及人耳聽覺感知等特征, 將其與跟蹤所需的運動學信息一起協力作用？對于此問題, 美國海軍空間和海戰系統司令部專門研發了主被動目標仿真器(Passive-active contact si- mulator, PACsim)多基地聲吶數據集[8], 研究如何在多基地聲吶跟蹤中使用特征信息以及特征信息的價值。MSTWG主席Mellema在其初步的實驗中指出: 與基準方法相比, 當跟蹤器中還使用了非運動學特征時, 能夠減少1/3的虛假航跡[9]。因此, 特征協助的跟蹤問題已成為近年MSTWG成員間協同分析的主題。

那么, 如何才能將這些特征所攜帶的信息最有效地與跟蹤相結合？美國海軍空間和海戰系統司令部Grimmett明確了特征協助跟蹤的3種主流方式[3]: 基于回波特征協助的跟蹤前預處理、基于航跡累積特征的跟蹤后處理和跟蹤過程中的回波特征協助。華盛頓大學應用物理實驗室(applied physics laboratory, APL)性能評估指出[10], 現有的跟蹤器已達到其性能極限, 跟蹤質量通常是跟蹤器獲取的回波數量與質量的函數。而特征協助的跟蹤前預處理具有顯著的技術優勢, 主要表現在: 能充分利用回波特征與目標的各種相關屬性; 抑制雜波的同時可顯著降低跟蹤器的計算復雜度; 為各種跟蹤器靈活地提供更適宜的表征, 改善跟蹤性能。

文中介紹了特征協助的水聲融合探測技術的發展背景, 綜述了國外特征協助的跟蹤技術, 重點論述了具有顯著技術優勢的特征協助跟蹤前預處理技術, 同時回顧了我國在多基地聲吶定位、跟蹤、回波特征提取與信息融合等相關方面的貢獻, 指出該領域尚待進一步研究的內容。

1 國外研究現狀

1.1 特征協助的跟蹤

近年來, 特征協助的跟蹤策略為業界廣為關注, 即除通過主動聲吶獲得的方位和距離測量外, 還將獲得的其他特征引入到跟蹤框架中。這方面最早的工作是利用目標幅度, 即接收到的目標能量與環境噪聲間的信噪比(signal to noise ratio, SNR)。Lerro等[11]改進了概率數據關聯(probability data association, PDA)濾波器以包含幅度信息(PDA filter with amplitude information, PDAFAI)。PDAFAI假設目標幅度分布與雜波或背景噪聲的幅度分布不同。試驗證明引入幅度信息后, 即使SNR不斷減小, PDAFAI也能提高跟蹤性能。目標幅度通常是目標距離、環境與目標強度(target strength, TS)的函數。目標強度與方位有著直接相關性[1]: 大部分目標不是徑向對稱的, 因此返回的強度應該是方位的函數。

近來, Pitton等[12]研究利用方位相關的目標強度曲線來改進PDAFAI跟蹤, 如圖3所示, 目標強度在舷側(90°和270°)時顯著高于其他角度。用來自當前跟蹤狀態空間的速度信息生成方位上的分布, 再將該分布與目標強度曲線相結合來提高PDAFAI算法。Krout等[13]為PDAFAI引入了目標強度信息(PDAFAI with target strength, PDAFAIwTS)進行跟蹤, 并證明了該算法可在更困難的跟蹤場景(如更低的SNR)下提高性能。

此外, 還可以利用目標強度曲線提高航跡的初始化能力, 即當且僅當鏡面反射發生時進行航跡的初始化[14-18]。鏡面是指發射脈沖撞擊到目標舷側的情況, 即當目標方位為90°和270°時,此時回波的幅度將顯著高于非鏡面角度時的情況, 因此易于探測這些回波, 并可據此推測出目標的朝向。此時由于已知目標的朝向, 與其他的初始化技術相比則可獲得具有更高置信的軌跡初始化狀態。

文獻[19]對鏡面方法進行推廣, 跟蹤軌跡逐步建立與之相應的目標幅度歷史, 接著將這些累積的幅度與某個模板相比對, 可對目標與雜波軌跡進行分類。PDAFAI和PDAFAIwTS均始于幅度信息。幅度信息是對時間域的回波信號進行目標檢測的結果。信號多普勒頻移是具有特定功能的特征, 早期使用多普勒的方法是利用均方誤差擬合技術來跟蹤連續波形(continuous wave, CW)輻射目標[20], 多普勒被用于提高被動聲吶環境下的目標定位與跟蹤[21-23]。Wang等[24]利用多普勒測量來提高對目標速度的初始估計, 實驗證明該方法既可提高跟蹤性能又能減少所需計算量。文獻[25]指出, 如果可以發射整個時間域的信號, 移動的接收裝置則可利用信號處理技術來定位固定的發射裝置。La Cour[26]在貝葉斯跟蹤框架下利用多普勒測量來跟蹤跨多個時間片段的目標。

鑒于聲吶兵可有效地區分源自目標的回波和雜波, 研究人員因此嘗試通過模擬人類對聲音的感知過程來建立基于人類聽覺系統的聽覺模型[27-29]。Georgescu等[30]基于人耳的外耳道和內耳道功能對聲吶回波進行處理, 提取多種聽覺感知特征, 利用最小冗余最大相關(maximum relevance minimum redundancy, MRMR)技術進行特征選擇, 并利用決策樹分類器進行目標回波與雜波的分類, 在Clutter09數據集上的實驗顯示可取得良好的跟蹤性能。

1.2 多基地跟蹤預處理技術

跟蹤預處理技術源自跟蹤器對大規模低質量傳感器數據進行分析的需要。Krout等[31]采用多種跟蹤器對Metron數據集進行分析。其中在采用聯合概率數據關聯((joint probabilistic data association, JPDA)跟蹤器對數據集進行分析時[32], 為了緩和算法產生的大量錯誤軌跡, 在跟蹤前引入了一個預處理步驟, 即從所有接收器計算得到的似然面中, 提取前個局部最大作為某一掃的測量信息, 送至JPDA跟蹤器。該算法在Metron數據集的場景1和場景4上效果令人滿意, 但在跟蹤碎片和探測概率方面仍有待提高。這可看作最早的預處理技術。

一種稱之為跟蹤前融合(fusion before tracking, FbT)的預處理結構第一次明確地強調了如何最優地處理由大量廉價但性能有限的傳感器所組成的大規模傳感器監測網絡所產生的數據[33]。FbT通過靜態融合操作來組合掃描所得的測量信息[34]。接著, 對經靜態融合所得的輸出采用基于掃描的處理, 獲取實時監測結果。仿真數據集上的實驗結果證明, FbT處理能夠帶來比集中式跟蹤更好的性能。但是FbT沒有充分利用度量協方差信息, 因而無法區分空間距離近的目標。

由Guerriero等[35]提出的多假設廣義似然比檢驗(generalized likelihood ratio test, GLRT)為多基地聲吶傳感器網絡數據的預處理問題提供了一種自然的方式。對每一個假定目標, 均需找到最大化位置估計的似然函數, 然后在關于各目標的似然中選擇最大似然。因為似然函數需同時關于目標數和其所在的笛卡爾坐標位置進行最大化, 所以計算負荷極高, 無法滿足實際應用的需要。對此, Georgescu等[36]提出一種更具實用性的方法, 首先采用度量協方差進行蒙特卡羅采樣, 以此緩解低質量傳感器所帶來的問題, 接著進行測量篩選, 再由期望最大化(expectation maximization, EM)算法進行處理, 以進一步提高探測位置的精確性。與GLRT相比, 該方法雖然顯著提高了計算效率, 但是卻引入了相當大的性能損失。

為了平衡性能與計算復雜度, Georgescu等[37]提出一種基于隨機有限集馬爾科夫鏈-蒙特卡羅(random finite set Markov Chain Monte Carlo, RFS MCMC)方法。該方法將潛在目標及其測量看作是由有限個隨機變量組成的集合, 該集合可由概率質量函數(probability mass function, PMF)和聯合概率密度完全刻畫, 然后通過MCMC采樣依次估計目標的勢(即目標數)和每一個目標的位置及其相應的協方差。與最優GLRT相比, 其定位誤差仍有待進一步提高。

Hanusa等[38-46]采用了基于聚類的多基地聲吶跟蹤預處理技術, 其主要思想是: 第一, 先對來自相同目標的測量進行聚類, 再將其融合; 第二, 未能與其他測量聚為一類的將被視為噪聲或雜波而丟棄。

2 國內研究現狀

我國多基地聲吶研究始于20世紀90年代初。然而尚未看到國內在特征協助的水聲融合探測領域的公開報道。1991年, 西北工業大學趙俊渭等[47]率先在國內發表了雙基地聲吶研究綜述, 重點論述雙基地聲吶的特點和實現的關鍵問題。在國家“八·五”計劃期間, 西北工業大學和中船重工集團760所、715所進行了有關雙基地聲吶定位原理、定位方法和測向精度等方面的理論研究。西北工業大學張小鳳[48]、哈爾濱工程大學凌青[49]均就多基地聲吶的定位解算方法以及定位誤差的空間分布等問題, 從不同角度給出了詳盡闡述。

此后, 業界針對多基地聲吶工作給出諸多的優異研究成果, 如海軍裝備研究院李濤等[50]提出總體最小二乘的多基地聲吶系統定位算法能取得更好的定位精度和穩定性。海軍工程大學楊麗[51]提出雙基地聲吶系統最大可探測范圍的數學模型, 海軍潛艇學院徐景峰等[52]研究了T2-R型多基地聲吶定位精度。中科院聲學所李嶷等[53]依托能量約束, 提出一種用圓來代替檢測覆蓋區的多基地聲吶配置算法, 以解決多基地聲吶能量約束下的探測能力過于復雜問題。哈爾濱工程大學鄒吉武和孫大軍、東南大學高勇等給出幾種直達波干擾和混響抑制和剔除方法[54-56]。

在多基地聲吶水下機動目標跟蹤方面, 海軍航空工程學院張林琳和楊日杰首先綜述研究[57], 哈爾濱工程大學劉立昕和卞紅雨針對前視聲吶成像, 提出水下目標跟蹤的多特征融合PSOPF算法[58],韓建輝和楊日杰[59-60]提出一種定量度量航空聲吶浮標陣多基地性能方法, 可定量評估多基地航空聲吶浮標陣特性。

在水下目標回波特征提取研究方面, 上海交通大學范軍、哈爾濱工程大學樸勝春和孫輝對回波特征分析、回聲轉發器設計以及回波測量深入研究[61-63]。國內研究現狀表明, 在多基地聲吶的定位理論和算法、定位精度和干擾等方面, 我國已有深入研究且取得了一些關鍵性突破。

此外, 在信息融合領域, 國內著名學者何友[64]、敬忠良[65]、潘泉[66]以及韓崇昭[67]等近年來出版了多部專著, 為這一領域的發展做出了積極的貢獻。

3 結束語

事實上, 探索多基地聲吶監視網絡的潛力需要系統發展以下幾個方面:

1) 獲取測試數據的原型系統。常用的多基地聲吶監視場景有基于移動平臺(適用于遠征任務)或固定/漂移部署的平臺(適用于監視港口, 阻塞點等)。這2個系統概念均已得到NURC的評估。

2) 適用的信號與信息處理技術, 為每一ping發射-接收裝置產生一組可管理的接觸數據, 該接觸數據可通過無線電或衛星鏈路進行交換, 以便在融合中心得到進一步利用。NURC已通過海試證明其在上述2種系統概念下的有效性。

3) 即是文中所關注的自動融合與跟蹤能力, 這是在具有持續速率的多基地聲吶配置中兌現多源附加值的核心環節。通常, 主動聲吶處理將為每個發射-接收裝置產生數百個疑似目標的接觸。由此, 典型的多基地監視網絡每分鐘即可產生數千個接觸。該項技術的目標是從這個龐大的數據中提取一小部分可控數目的潛在目標軌跡, 供給聲吶操作員用于進一步的分析。

如文中所述, 特征協助跟蹤的多基地聲吶網絡預處理技術已成為國際新興研究熱點。引入回波幅度、目標強度、或人耳的聽覺感知等特征, 在預處理階段進行雜波抑制能夠有效地改善水聲融合探測的性能。

但是, 現有特征協助跟蹤的研究分別針對單個傳感器上基礎特征與目標的相關性進行雜波抑制, 然后針對多傳感器對目標位置的測量進行線性融合, 而對多傳感器、多特征系統而深入的融合策略仍有待于進一步的研究。

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The Technology of Feature-Aided Underwater Acoustic Fusion Detection

HAN Yi-na1, YANG Yi-xin1, LIU Qing-yu2, MA Yuan-liang1

(1.School of Marine and Technology, Northwestern Polytechnical University, Xi’an 710072, China; 2.Institute of Navy Research of China, Beijing 100073, China)

To overcome the problems such as high clutter rate, dim target, and low detection rate of sensors in multi-static sonar network, increasing attention has been paid to the feature-aided underwater acoustic fusion detection technology, which suppresses the clutter by using the correlation between the features derived from echo and the target, and provides more suitable inputs to detectors.Based on the idea of track before detection, this paper reviews the recent progress of feature-aided tracking, focusing on echo feature-aided pre-processing techniques.Domestic contributions in related areas such as multi-static sonar localization, tracking, echo feature extraction and information fusion are further discussed.Finally, the issues that will be further studied in this field are pointed out, including the prototype system for obtaining test data, the suitable signal and information processing technology, and the enhancement of automatic fusion and tracking ability.

multi-static sonar; underwater acoustic detection; fusion and tracking

TJ630.34; TB566

A

2096-3920(2018)06-0581-07

10.11993/j.issn.2096-3920.2018.06.012

2018-07-26;

2018-11-07.

國家重點研發計劃(2016YFC1400200), 國家自然科學基金面上項目(61671388)資助.

韓一娜(1981-), 女, 博士, 教授, 主要研究方向為水聲多源融合跟蹤、水聲智能探測.

韓一娜, 楊益新, 劉清宇, 等.特征協助的水聲融合探測技術[J].水下無人系統學報, 2018, 26(6): 581-587.

(責任編輯: 陳 曦)