本發(fā)明涉及水下目標(biāo)深度分類，具體涉及復(fù)雜海洋環(huán)境下穩(wěn)健的聲學(xué)目標(biāo)深度屬性判別方法及存儲介質(zhì)。

背景技術(shù)：

1、目標(biāo)深度分類的目的是通過分析聲吶接收信號來區(qū)分水面目標(biāo)和水下目標(biāo)，為水聲探測和對抗提供信息支撐。從水聲物理角度出發(fā)，利用輻射噪聲的聲傳播特征來區(qū)分水面和水下目標(biāo)是水聲研究的一個熱點與難點問題。負躍層波導(dǎo)是典型的淺海夏季波導(dǎo)，波導(dǎo)中同時存在自由類和陷波類簡正波，聲傳播特征受收發(fā)深度影響。聲場仰角結(jié)構(gòu)作為一種聲傳播特征，具有與目標(biāo)深度的依賴關(guān)系，因此，聲場仰角結(jié)構(gòu)的相關(guān)特性可用于解決目標(biāo)深度分類問題。

2、由于垂直陣能夠在垂直方向?qū)β晥鲞M行采樣，便于提取不同深度目標(biāo)的聲場差異性特征，目標(biāo)深度分類方法常依托于垂直陣。然而，為了獲取較好的特征提取和分類效果通常需要垂直陣覆蓋大部分波導(dǎo)深度，以對簡正波充分采樣。否則，目標(biāo)深度分類的性能將嚴重下降。因此，在小孔徑垂直陣下實現(xiàn)聲場仰角結(jié)構(gòu)的相關(guān)特性提取及目標(biāo)深度分類是難點問題。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的是解決現(xiàn)有目標(biāo)深度分類需要垂直陣覆蓋大部分波導(dǎo)深度，否則目標(biāo)深度分類準確性低問題，而提出復(fù)雜海洋環(huán)境下穩(wěn)健的聲學(xué)目標(biāo)深度屬性判別方法及存儲介質(zhì)。

2、復(fù)雜海洋環(huán)境下穩(wěn)健的聲學(xué)目標(biāo)深度屬性判別方法具體過程為：

3、步驟1：獲取垂直陣接收信號，對接收信號作波束形成，得到聲場仰角結(jié)構(gòu)；

4、步驟2：計算臨界模態(tài)的模態(tài)仰角余弦；

5、步驟3：根據(jù)步驟2中的臨界模態(tài)的模態(tài)仰角余弦及步驟1中的聲場仰角結(jié)構(gòu)，計算陷波模態(tài)-自由模態(tài)聲場仰角結(jié)構(gòu)強度比；

6、步驟4：將步驟3中的陷波模態(tài)-自由模態(tài)聲場仰角結(jié)構(gòu)強度比作為決策度量，并與分類器門限比較，給出水面目標(biāo)或水下目標(biāo)的判據(jù)。

7、一種計算機存儲介質(zhì)，所述存儲介質(zhì)中存儲有至少一條指令，所述至少一條指令由處理器加載并執(zhí)行以實現(xiàn)所述的復(fù)雜海洋環(huán)境下穩(wěn)健的聲學(xué)目標(biāo)深度屬性判別方法。

8、本發(fā)明的有益效果為：

9、本發(fā)明首次提出了陷波模態(tài)-自由模態(tài)聲場仰角結(jié)構(gòu)強度比的概念及計算方法，并將其作為決策度量，進而構(gòu)建了基于小孔徑垂直陣的淺海負躍層波導(dǎo)目標(biāo)深度分類器；

10、具有以下有益效果：

11、1)本發(fā)明可實現(xiàn)淺海負躍層波導(dǎo)中水面目標(biāo)和水下目標(biāo)的有效分類，不需要垂直陣覆蓋大部分波導(dǎo)深度，對目標(biāo)深度分類準確性高，實施方法簡單，易操作。

12、2)本發(fā)明對小孔徑垂直陣具有好的適應(yīng)性，在覆蓋小于下半水層深度的垂直陣上有較好的分類效果，降低了對垂直陣孔徑的要求。

13、3)陷波模態(tài)-自由模態(tài)聲場仰角結(jié)構(gòu)強度比的計算對環(huán)境先驗知識的依賴程度較低，分類器在環(huán)境參數(shù)測量不準確時仍具有穩(wěn)健的分類性能。

技術(shù)特征：

1.復(fù)雜海洋環(huán)境下穩(wěn)健的聲學(xué)目標(biāo)深度屬性判別方法，其特征在于：所述方法具體過程為：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的復(fù)雜海洋環(huán)境下穩(wěn)健的聲學(xué)目標(biāo)深度屬性判別方法，其特征在于：所述步驟1中獲取垂直陣接收信號，對接收信號作波束形成，得到聲場仰角結(jié)構(gòu)；具體過程為：

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的復(fù)雜海洋環(huán)境下穩(wěn)健的聲學(xué)目標(biāo)深度屬性判別方法，其特征在于：所述步驟1.2中對接收信號y(z,t)作波束形成，得到聲場仰角結(jié)構(gòu)by(cosφ,f)；表達式為：

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的復(fù)雜海洋環(huán)境下穩(wěn)健的聲學(xué)目標(biāo)深度屬性判別方法，其特征在于：所述加權(quán)向量wn(cosφ,f)表達式為：

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的復(fù)雜海洋環(huán)境下穩(wěn)健的聲學(xué)目標(biāo)深度屬性判別方法，其特征在于：所述步驟2中計算臨界模態(tài)的模態(tài)仰角余弦；具體過程為：

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的復(fù)雜海洋環(huán)境下穩(wěn)健的聲學(xué)目標(biāo)深度屬性判別方法，其特征在于：所述步驟2.2中計算臨界模態(tài)階數(shù)m0的模態(tài)仰角余弦，表達式為：

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的復(fù)雜海洋環(huán)境下穩(wěn)健的聲學(xué)目標(biāo)深度屬性判別方法，其特征在于：所述步驟3中根據(jù)步驟2中的臨界模態(tài)的模態(tài)仰角余弦及步驟1中的聲場仰角結(jié)構(gòu)，計算陷波模態(tài)-自由模態(tài)聲場仰角結(jié)構(gòu)強度比；具體過程為：

8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的復(fù)雜海洋環(huán)境下穩(wěn)健的聲學(xué)目標(biāo)深度屬性判別方法，其特征在于：所述步驟4中將步驟3中的陷波模態(tài)-自由模態(tài)聲場仰角結(jié)構(gòu)強度比作為決策度量，并與分類器門限比較，給出水面目標(biāo)或水下目標(biāo)的判據(jù)；具體過程為：

9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的復(fù)雜海洋環(huán)境下穩(wěn)健的聲學(xué)目標(biāo)深度屬性判別方法，其特征在于：所述分類器門限0.5≤η≤1。

10.一種計算機存儲介質(zhì)，其特征在于：所述存儲介質(zhì)中存儲有至少一條指令，所述至少一條指令由處理器加載并執(zhí)行以實現(xiàn)1至9任意一項所述的復(fù)雜海洋環(huán)境下穩(wěn)健的聲學(xué)目標(biāo)深度屬性判別方法。

技術(shù)總結(jié)
復(fù)雜海洋環(huán)境下穩(wěn)健的聲學(xué)目標(biāo)深度屬性判別方法及存儲介質(zhì)，本發(fā)明涉及水下目標(biāo)深度分類技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及聲學(xué)目標(biāo)深度屬性判別方法及存儲介質(zhì)。本發(fā)明的目的是解決現(xiàn)有目標(biāo)深度分類需要垂直陣覆蓋大部分波導(dǎo)深度，否則目標(biāo)深度分類準確性低問題。過程為：步驟1：獲取垂直陣接收信號，對接收信號作波束形成，得到聲場仰角結(jié)構(gòu)；步驟2：計算臨界模態(tài)的模態(tài)仰角余弦；步驟3：根據(jù)步驟2中的臨界模態(tài)的模態(tài)仰角余弦及步驟1中的聲場仰角結(jié)構(gòu)，計算陷波模態(tài)?自由模態(tài)聲場仰角結(jié)構(gòu)強度比；步驟4：將步驟3中的陷波模態(tài)?自由模態(tài)聲場仰角結(jié)構(gòu)強度比作為決策度量，并與分類器門限比較，給出水面目標(biāo)或水下目標(biāo)的判據(jù)。

技術(shù)研發(fā)人員：付進,苗藝馨,梁國龍,鄒男,邱龍皓,齊濱,董文峰,查路遙,張旭,馬鵬博
受保護的技術(shù)使用者：哈爾濱工程大學(xué)
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/1/2