李子高，李淑秋，聞疏琳

(中國科學(xué)院 聲學(xué)研究所，北京 100190)

基于無人平臺的水下目標自動檢測方法

李子高，李淑秋，聞疏琳

(中國科學(xué)院 聲學(xué)研究所，北京 100190)

在水下復(fù)雜的聲場環(huán)境中，對水聲目標的自動檢測技術(shù)是無人平臺自主探測的基礎(chǔ)，具有重要的研究價值。針對無人平臺自噪聲在聲場中對目標檢測的干擾，提出了一種結(jié)合峰值信息與梯度信息的目標峰值判決方法；針對由于干擾信號以及信噪比低造成的目標航跡信息缺失現(xiàn)象，設(shè)計了一種基于自適應(yīng)區(qū)域生長的航跡修復(fù)方法，改善目標航跡的質(zhì)量；基于檢測前跟蹤思想，利用霍夫變換獲取方位歷程圖中目標航跡信息的提取與估計。使用上述方法對實驗數(shù)據(jù)進行處理，較為有效地抑制了載體平臺自噪聲、環(huán)境噪聲、雜波等的干擾，完成無人干預(yù)條件下目標的自動檢測，取得了預(yù)期的效果。

水下無人平臺；目標檢測；自動檢測；信息融合；自適應(yīng)區(qū)域生長；檢測前跟蹤；霍夫變換

無人水下航行器(unmanned underwater vehicle, UUV)由于其優(yōu)秀的隱蔽性和機動性，在水下偵察預(yù)警領(lǐng)域具有很高的戰(zhàn)術(shù)價值和軍事應(yīng)用前景。近年來基于UUV載體的聲吶設(shè)備對水下目標的探測跟蹤方法是水聲學(xué)領(lǐng)域的熱門研究課題之一。在UUV無人干預(yù)的工作環(huán)境下，如何讓聲吶對未知目標進行自動檢測，具有很高的研究意義和應(yīng)用價值。

常規(guī)的目標檢測跟蹤算法是一種檢測后跟蹤方法(track after detection, TAD)。通過對聲吶設(shè)備采集到的陣列數(shù)據(jù)進行實時分析，獲取對目標方位的估計。基于前序數(shù)據(jù)中的目標方位信息，完成對目標的跟蹤。在實際的水下聲場環(huán)境中，由于水下雜波、噪聲、載體自噪聲等諸多干擾因素的影響，會出現(xiàn)目標信噪比低、航跡不連續(xù)的現(xiàn)象。在這種情況下上述方法存在如下缺點：1)難以從干擾峰值中篩選出有效目標峰值，2)對于航跡連續(xù)性差的目標，無法有效檢測。

針對上述情況，基于檢測前跟蹤(track before detection, TBD)思想[1]，將多幀數(shù)據(jù)統(tǒng)籌分析，把目標檢測問題轉(zhuǎn)化為方位歷程圖中線條識別問題，從而克服噪聲干擾、航跡斷續(xù)的影響。同時，為了改善算法性能，提出了對方位歷程圖的兩個預(yù)處理算法：基于信息融合的二值化處理，有效抑制載體自噪聲干擾；基于自適應(yīng)區(qū)域生長理論[2]的航跡增強算法，提升非連貫航跡的檢測效果。

1 信號模型

以N元均勻線形傳感器陣列為例。陣列接收的遠場窄帶信號y的數(shù)學(xué)模型如下

(1)

(2)

式中：d為等間距線型水聽器陣列的間距，水聽器數(shù)目為N，f為信號中心頻率，c為聲速。

2 自動目標檢測算法

2.1 方位預(yù)處理及二值化

目標檢測算法流程圖如圖1所示，觀察圖可知，算法的第一步稱為方位預(yù)處理及二值化。在這個階段，原始陣列采樣數(shù)據(jù)經(jīng)波束形成器生成方位歷程圖，并通過一系列處理，由灰度圖像轉(zhuǎn)變?yōu)槎祷瘓D像。本階段包含三部分處理：1)波束形成， 2)低通濾波，3)基于信息融合的峰值判定。

圖1 目標檢測算法流程圖Fig.1 Target detection framework

2.1.1 獲取方位歷程圖

檢測與跟蹤的基礎(chǔ)，是基于波束形成方法得到的目標方位估計。水下目標噪聲往往呈現(xiàn)為寬帶信號，而針對寬帶信號的高精度波束形成算法，具有很大的計算量，對于在功耗和計算能力上有限的水下航行器信號處理系統(tǒng)并不適用。常規(guī)波束形成算法[3]對于寬帶信號具有計算量小和魯棒性高的優(yōu)點，能夠滿足本文需求。

2.1.2 低通濾波消除噪點

由于多波束系統(tǒng)對0°～180°范圍內(nèi)的波束曲線離散采樣，因此在方位譜中存在高頻突變成分。此外，波束曲線中偶爾也會出現(xiàn)噪點、野值。為避免這些成分對目標檢測構(gòu)成干擾，采用低通濾波對方位歷程圖進行預(yù)處理，流程如下：1)將方位歷程圖像變換至傅里葉空間;2)設(shè)計低通濾波器進行頻域濾波;3)經(jīng)傅里葉逆變換回圖像空間。

2.1.3 信息融合峰值檢測

在拖曳陣的工作環(huán)境中，距離較近的載體輻射噪聲相對于遠場目標是一個非常強的干擾源。實驗結(jié)果顯示，在淺海環(huán)境下載體勻速直線運動時，載體自噪聲呈現(xiàn)為多途干擾[4]，輻射能量在方位10°～30°之間平緩分布。針對以上特征，設(shè)計了一種結(jié)合峰值信息與梯度信息的二值化方法，在檢測出遠場目標峰值的同時，屏蔽平臺自噪聲的干擾峰值。本方法包含三個步驟：峰值檢測，梯度分析，融合判定。

1)峰值閾值檢測

閾值處理的關(guān)鍵在于識別系數(shù)DT和檢測門限γ的選取。記聲場環(huán)境噪聲均值為M，噪聲起伏為σ2。當波束曲線中出現(xiàn)目標峰值時，記為LP(θ)。檢測指數(shù)定義為DT=20lg[(LP(θ)-M)/σ]?；谀温?皮爾遜準則的接收機工作特性(ROC)曲線，在水下聲場環(huán)境中，識別系數(shù)閾值取經(jīng)驗值γ=6 dB，此時正確檢測概率Pd≈96%[5]。

綜上，峰值檢測準則為

(3)

2)梯度分析

根據(jù)分布特征的區(qū)別，選取適當?shù)奶荻乳撝祦韰^(qū)分拖體自噪聲與目標峰值。閾值門限設(shè)定為R=λ·mean(G(p,θ))，其中，mean(G(p,θ))為波束曲線梯度均值，λ為經(jīng)驗門限系數(shù)，取值2.0。判決準則如下：

(4)

3)融合判定

綜合峰值特征與梯度信息，提出如下目標檢測方案：掃描所有檢測出的峰值點，其對應(yīng)的角度鄰域中，是否存在梯度非零值，如果存在，則該峰值點被判定為有效目標峰值，否則，視為干擾并置零。

2.2 基于TBD思想的航跡提取方法

檢測前跟蹤(TBD)是一種基于時間融合思想，對目標進行跟蹤和檢測的技術(shù)[6-7]。與傳統(tǒng)檢測后跟蹤方法不同之處在于，TBD技術(shù)不會針對單次采樣數(shù)據(jù)給出處理結(jié)果，而是通過對多幀累積數(shù)據(jù)統(tǒng)一處理，統(tǒng)籌目標峰值在各幀數(shù)據(jù)之間的連續(xù)性，從而得到目標的特征估計。

Hough變換是一種常見的TBD算法，常應(yīng)用于圖像處理中邊緣檢測[8]。一些學(xué)者將Hough變換應(yīng)用于雷達、聲吶目標信號檢測領(lǐng)域[9]，研究結(jié)果證明了該方法的適用性。基于Hough變換的目標航跡檢測具有以下的特點與優(yōu)勢。

1)檢測方法簡單。通過將圖像空間中的直線轉(zhuǎn)換為參數(shù)空間中的峰值點，Hough變換將復(fù)雜的整體特征檢測問題轉(zhuǎn)化為相對容易解決的局部峰值檢測問題。

2)對于不連續(xù)航跡的容忍度高，抗干擾能力強。對于順序檢測算法難以有效跟蹤的不連貫航跡，Hough變換通過累加同一航跡上的峰值點，突出航跡信息，忽略航跡局部中斷，以及一些噪點野值對檢測結(jié)果的影響。

3)計算量小。普通灰度圖像的Hough變換計算量往往較大，但是經(jīng)過上文所述的二值化處理之后，方位歷程圖中有效值數(shù)量大幅減小，大大減小Hough變換的計算量。

基于以上特點，在無人工干預(yù)的工作環(huán)境，為了有效跟蹤不連續(xù)的目標航跡，選取Hough變換來進行目標航跡檢測。具體的算法流程如下：

1)將預(yù)處理所得二值化方位歷程圖經(jīng)Hough變換至參數(shù)空間。采用Duda于1972年提出的改進Hough變換方法[10]，以避免產(chǎn)生過大的運算量。

2)將參數(shù)空間等分為離散的區(qū)塊。對數(shù)據(jù)空間映射過來的曲線所經(jīng)過的區(qū)塊進行累積，統(tǒng)計累加量超過設(shè)定閾值的有效區(qū)塊。

3)獲取有效區(qū)塊中的局部峰值，運用質(zhì)心法[11]計算峰值鄰域U內(nèi)的等效重心，作為該鄰域等效峰值的估計。重心計算公式如下

(5)

(6)

其中，f(rho,theta)為參數(shù)空間對應(yīng)區(qū)塊的累積量。

4)通過逆Hough變換，將重心反映射至圖像空間，得到對應(yīng)航跡的估計。對應(yīng)關(guān)系如下：

(7)

2.3 基于自適應(yīng)生長的航跡增強算法

上節(jié)介紹了基于Hough變換的航跡提取、目標檢測算法，該方法具有檢測方式簡單，對干擾和非連貫航跡寬容度高的特點。但是在實際工作中，目標航跡往往存在斷點且斷點間隔較大的情況，如圖2中目標B所示。由于航跡峰值點太少，該目標在Hough參數(shù)域的對應(yīng)峰值很低，難以被有效檢測。圖2為根據(jù)某次實驗數(shù)據(jù)計算所得方位歷程圖。

圖2 方位歷程圖Fig.2 Bearing-time image

針對上述目標的特點，提出的一種航跡增強算法，其核心思想是將屬于相同航跡的斷點互連，達到修補缺失航跡、增強目標特征的目的。

形態(tài)學(xué)中常用的斷點互聯(lián)算法是膨脹腐蝕算法[12]。但是由于該算法實質(zhì)上是對斷點進行無差別互連，存在計算量過大、航跡變形以及不同航跡峰值點誤連等缺點。采用的斷點連接算法稱為自適應(yīng)區(qū)域生長[13]，常應(yīng)用于圖像分割等領(lǐng)域。其原理是選取圖像中一個或多個像素點作為生長點，依據(jù)一定的生長準則逐步增長連接區(qū)域，直至沒有可以歸并的像素點為止?；谧赃m應(yīng)區(qū)域生長的工作機制，提出如下航跡增強算法，分為生成斷點分布、建立生長準則和航跡生長三步。

2.3.1 生成斷點分布

在航跡生長之前，需要先將方位歷程圖中所有斷點坐標標注出來，方法如下：

1)由上至下掃描binspec(p,θ)，找到值為“1”的點后，將其置為“0”；

2)考察該點八鄰域，若鄰域內(nèi)全部為“0”，則判定該點為斷點，將其值重置為“1”；若八鄰域中有非零值點，則該點非斷點，保持“0”值；

3)掃描結(jié)束，即得到正向斷點子集Df；

4)由下至上，以相同方式掃描，得到逆向斷點子集Dr；

5)計算兩次掃描所得譜圖的并集D=Df∪Dr，即二值方位歷程圖斷點集合。

斷點集D記錄了方位歷程圖中各航跡段的起點與終點，以及獨立的噪點、野值的坐標。

2.3.2 建立生長準則

斷點生長準則(相似性準則)是對航跡進行有效劃分的關(guān)鍵，選取符合邏輯、寬容度合適的生長準則，能得到更好的生長效果。根據(jù)目標方位航跡的特點，提出如下相似性準則：

1)同一快拍中不同方位的斷點，一定屬于不同航跡；

2)快拍間隔Δp：確立最大容忍快拍間隔Pmax，凡兩斷點間快拍間隔Δp>Pmax，則判定兩者不屬于同一航跡；

3)方位變化量Δθ：遠場目標的方位角應(yīng)該是一個時間緩變函數(shù)，限定其方位角隨時間的變化率Ra(Rateofazimuthchange)，則相同航跡的斷點之間方位角差異不可超過Ra·Δp；

4)能量差異Δe：同一目標的輻射量級在短時間內(nèi)不會劇烈變化，因此航跡兩相鄰斷點的能量差異應(yīng)該在一定范圍內(nèi)：

Re表征閾值占目標能量的比例。

5)斜率變化Δk：考慮到目標航跡的前后一致性，為避免將噪點和野值納入航跡，生長準則中引入基于斜率控制[14]的判定準則。如圖3所示，a、b為已知屬于同一航跡的兩斷點，c、d為待判定斷點。記ab之間斜率kab，bc之間斜率kbc，則ab與bc的夾角

(8)

同理，可計算bd夾角Δk2。設(shè)定閾值Φ，凡Δk>Φ，則判定當前斷點不屬于前序航跡。如示意圖4所示，相比峰值d、c更符合航跡ab的后續(xù)斷點。

2.3.3 航跡生長

基于上文所給出的生長準則，可以從方位歷程圖斷點中規(guī)劃出屬于不同航跡的斷點子集。基于得到的航跡斷點子集，在方位歷程圖中將相同航跡的相鄰斷點以單像素線條相連，從而完成航跡的自適應(yīng)生長。具體的規(guī)劃流程如圖4所示。

3 實驗數(shù)據(jù)分析

3.1 實驗環(huán)境

截取某次海試數(shù)據(jù)進行算法驗證。接收陣的形式為拖曳線列陣，拖船航速6kn，保持勻速直線運動。水聽器陣列距拖船150m，入水深度10～15m，從而模擬以水下無人平臺為載體的聲場環(huán)境。信號入射角定義為：接收陣行進方向為0°，陣尾方向為180°。拖曳陣圍繞聲源機動，目標方位角在45°～135°間緩變。聲源發(fā)射間歇性寬帶信號，從而形成非連貫航跡的目標特征。

圖4 航跡規(guī)劃流程圖Fig.4 Target track growing framework

3.2 數(shù)據(jù)處理結(jié)果及分析

本次試驗中，線列陣數(shù)據(jù)采樣率為10kHz，每96ms產(chǎn)生一幀方位曲線。選取625次快拍(96ms×625=60s)作為TBD算法的檢測時間窗，即假定在1min內(nèi)，目標航跡近似直線段，從而滿足Hough變換的檢測前提。

對圖3中的數(shù)據(jù)進行二值化處理，相關(guān)結(jié)果在圖5(a)、(b)、(c)中給出?？梢钥闯觯瑘D5(a)中峰值檢測結(jié)果中包含了65°附近的非連續(xù)的目標方位峰值、路過船只在正橫方向附近的航跡峰值，以及30°附近的載體自噪聲峰值。圖5(b)所示梯度分析結(jié)果印證了上文對載體自噪聲分布特征的預(yù)測，自噪聲譜在梯度譜中被大量濾除。在圖5(c)所示的信息融合檢測結(jié)果中，在保留絕大部分目標峰值的前提下，剔除了大部分載體自噪聲的干擾峰值。

航跡增強結(jié)果在圖6中給出。圖6(a)顯示了二值化方位歷程圖的斷點分布結(jié)果，圖6(b)給出經(jīng)過自適應(yīng)生長后航跡的增強效果?？梢钥闯鲈诒３衷挤轿粴v程圖中航跡不變的前提下，對屬于同一目標航跡的斷點進行了連接，增強了目標B航跡的連續(xù)性,并且通過選取合適的生長準則，避免了不同目標之間的誤連現(xiàn)象。

方位歷程圖的Hough變換域結(jié)果在圖7、8中給出。圖7對比了航跡增強前后Hough變換域中峰值分布。可以看出，對于原始的方位歷程圖，變換域中目標B對應(yīng)峰值較低，與載體自噪聲相近，從峰值能量上難以區(qū)分。通過對航跡增強，目標B峰值由圖7(a)中的-7dB增至圖7(b)中的-1.633dB。采用全局最大值的0.3倍(-5dB)作為檢測閾值，經(jīng)測試能夠正確檢測目標峰值的同時屏蔽載體噪聲干擾峰值A(chǔ)。

圖5 方位歷程圖二值化結(jié)果Fig.5 Binaryzation result

圖6 航跡自適應(yīng)生長Fig.6 Adaptive growing of target tracks

圖7 增強效果對比Fig.7 Comparison between the original peaks and enhanced peaks in hough domain

圖8 航跡特征提取Fig.8 Target track extraction

圖9 連續(xù)處理結(jié)果Fig.9 Continuous process result with different lengths of TBD window

根據(jù)上文分析，完整的航跡信息分布于峰值鄰域內(nèi)。基于質(zhì)心法求取鄰域等效重心作為相應(yīng)航跡的參數(shù)估計，再由Hough反變換得到方位歷程圖中的航跡估計，結(jié)果如圖8所示。圖8(a)顯示了質(zhì)心法得到的等效重心分布，圖8(b)繪出根據(jù)重心坐標參數(shù)得到的航跡估計?？煽闯錾鲜龇椒ㄝ^準確地跟蹤了目標航跡，同時屏蔽了自噪聲航跡的干擾。

考查時間窗長度對檢測結(jié)果的影響，對一段10min的采樣數(shù)據(jù)分別以625次快拍和312次快拍為時間窗進行處理，得到對目標航跡的連續(xù)處理結(jié)果，如圖9所示。結(jié)果顯示采用較小的時間窗具有更好的跟蹤效果，航跡的細節(jié)更豐富。

4 結(jié)論

依據(jù)TBD思想，針對基于無人平臺的拖曳線列陣聲吶的工作模式提出了一種基于純方位分析的自動目標檢測算法。實驗結(jié)果表明，該算法對載體自噪聲、環(huán)境噪聲以及雜波具有比較好的抗干擾能力，對航跡不連貫?zāi)繕藢捜荻群?，檢測率高，可有效識別并提取不連續(xù)目標的方位軌跡，在無人工干預(yù)條件下能夠滿足水聲目標自動檢測的需求。

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Automatic detection of an underwater target based on UUV

LI Zigao, LI Shuqiu, WEN Shulin

(Institute of Acoustics, University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100190, China)

In the complex underwater acoustic field environment, the automatic detection technology for a hydroacoustic target is the basis of autonomous UUV detection and has an important research value. To address the disturbance caused by the noise of UUV to target detection in the acoustic field, a target peak value judgment method was proposed that combines peak information and gradient information. Targeting the loss of the information of target track caused by the disturbance signal and low SNR, a track repair method on the basis of adaptive regional growth was designed to improve the quality of target track. On the basis of the concept of “track before detection,” Hough transform was applied to obtain the extraction and estimate of the object track information in the orientation course map. After processing the sea trial data by using the proposed method, interferences from the platform self-noise, environment noise, and clutter were effectively restrained. Moreover, automatic target detection under unmanned interference was completed, and the proposed method was proven effective in practice.

UUV; automatic detection; target detection; information fusion; adaptive regional growth; tracking before detection; Hough transform

2016-01-06.

時間：2016-12-12.

國家“863”計劃項目(Y212051211).

李子高(1988-)，男，博士研究生； 李淑秋(1963-)，女，研究員，博士生導(dǎo)師.

李淑秋，E-mail:lsq@mail.ioa.ac.cn.

10.11990/jheu.201601012

TP391

A

1006-7043(2017)01-0103-06

李子高，李淑秋，聞疏琳. 基于無人平臺的水下目標自動檢測方法[J]. 哈爾濱工程大學(xué)學(xué)報， 2017, 38(1): 104-109. LI Zigao, LI Shuqiu, WEN Shulin.Automatic detection of an underwater target based on UUV [J]. Journal of Harbin Engineering University,2017, 38(1): 104-109.

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