黃海寧 李 宇

1 中國(guó)科學(xué)院聲學(xué)研究所 北京 100190

2 中國(guó)科學(xué)院先進(jìn)水下信息技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室 北京 100190

1 水聲目標(biāo)探測(cè)技術(shù)面臨的挑戰(zhàn)

水聲目標(biāo)探測(cè)技術(shù)是指通過(guò)接收水聲目標(biāo)輻射噪聲或者散射回波，在一定范圍內(nèi)實(shí)現(xiàn)對(duì)水聲目標(biāo)的探測(cè)、跟蹤、定位與識(shí)別的信號(hào)處理技術(shù)。水聲目標(biāo)探測(cè)技術(shù)是水聲信號(hào)處理與聲吶領(lǐng)域的重要研究方向，是環(huán)境感知、目標(biāo)監(jiān)測(cè)、資源勘探、情報(bào)收集等海洋應(yīng)用領(lǐng)域的核心技術(shù)之一，一直是國(guó)內(nèi)外研究學(xué)者重點(diǎn)關(guān)注的熱點(diǎn)問(wèn)題。

水聲目標(biāo)探測(cè)技術(shù)伴隨著現(xiàn)代電子信息、信號(hào)處理和海洋船舶技術(shù)的進(jìn)步，不斷演進(jìn)發(fā)展。最初的水聲目標(biāo)探測(cè)主要是以回波檢測(cè)為手段的主動(dòng)探測(cè)方式。20 世紀(jì)，經(jīng)過(guò)兩次世界大戰(zhàn)后，出于對(duì)自身隱蔽性的要求，以噪聲檢測(cè)為手段的被動(dòng)探測(cè)方式逐漸成為主要的水聲目標(biāo)探測(cè)體制。而近幾十年來(lái)，隨著現(xiàn)代靜音技術(shù)的發(fā)展，被動(dòng)目標(biāo)探測(cè)距離急劇下降，從而促使主被動(dòng)聯(lián)合探測(cè)的方式成為水聲目標(biāo)探測(cè)重要手段[1]。目前，水聲目標(biāo)探測(cè)技術(shù)的發(fā)展正面臨 3 個(gè)方面的挑戰(zhàn)。

（1）目標(biāo)輻射噪聲與回波強(qiáng)度大幅降低。隨著現(xiàn)代船舶工程技術(shù)的飛速發(fā)展，在過(guò)去三四十年內(nèi)，艦船輻射噪聲正以平均每年 0.5—1.0 dB 的速度降低（圖 1）[2]，目前最先進(jìn)艦船的輻射噪聲水平已經(jīng)接近甚至低于海洋環(huán)境噪聲。此外，先進(jìn)消聲材料技術(shù)的進(jìn)步，也使得主動(dòng)探測(cè)傳統(tǒng)工作頻段上的艦船回波強(qiáng)度降低了 5—15 dB。

（2）海洋環(huán)境噪聲大幅提高。隨著人類海洋活動(dòng)和海底地質(zhì)運(yùn)動(dòng)的日益頻繁，過(guò)去五六十年來(lái)，海洋環(huán)境噪聲尤其是低頻噪聲正以每年 0.2—0.3 dB 的速度增加。美國(guó)利用海底觀測(cè)聲學(xué)基陣對(duì)東北太平洋在 40 Hz 處環(huán)境噪聲級(jí)進(jìn)行持續(xù)監(jiān)測(cè)，而獲得的數(shù)據(jù)表明，1955—2011 年，東北太平洋海洋環(huán)境噪聲正呈現(xiàn)出不斷增加的變化趨勢(shì)（圖2）[3,4]。

（3）海洋環(huán)境水聲效應(yīng)影響顯著。由于受海洋界面和水體介質(zhì)的非均勻性，以及海洋獨(dú)特的鋒、渦、流等動(dòng)力特性的影響，水聲場(chǎng)呈現(xiàn)出復(fù)雜的時(shí)空隨機(jī)起伏、環(huán)境不確定、信道不確實(shí)、參數(shù)不確知等特點(diǎn)，使得水聲目標(biāo)探測(cè)性能隨海區(qū)環(huán)境和時(shí)間的變化而劇烈變化，著名的“午后效應(yīng)”便反映了這一現(xiàn)象[5]。

圖1 水下目標(biāo)噪聲性能的改善與目標(biāo)探測(cè)性能提高的關(guān)系趨勢(shì)[2]

圖2 東北太平洋海洋環(huán)境噪聲長(zhǎng)期觀測(cè)結(jié)果[3,4]

綜上所述，傳統(tǒng)基于統(tǒng)計(jì)探測(cè)理論的水聲目標(biāo)探測(cè)技術(shù)很難滿足現(xiàn)實(shí)需求，亟待發(fā)展水聲目標(biāo)探測(cè)新概念、新原理、新方法。本文將重點(diǎn)介紹基于特征的目標(biāo)探測(cè)、基于環(huán)境適配的目標(biāo)探測(cè)、分布式網(wǎng)絡(luò)化目標(biāo)探測(cè)、智能化目標(biāo)探測(cè)等水聲目標(biāo)探測(cè)技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀與新趨勢(shì)。

2 水聲目標(biāo)探測(cè)技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀與趨勢(shì)

2.1 基于特征的目標(biāo)探測(cè)技術(shù)

在復(fù)雜海洋環(huán)境下，面向越來(lái)越低的目標(biāo)輸入信噪比條件，如何提高水聲目標(biāo)探測(cè)性能是水聲信號(hào)處理領(lǐng)域亟待解決的問(wèn)題。而從目標(biāo)角度出發(fā)，通過(guò)研究目標(biāo)信號(hào)在產(chǎn)生、傳播與接收過(guò)程的特征，并利用目標(biāo)特征進(jìn)行高增益處理，以提高對(duì)目標(biāo)信號(hào)偵察與探測(cè)性能是一種自然的選擇。目前，基于特征的目標(biāo)探測(cè)技術(shù)發(fā)展主要包括 4 個(gè)方面。

（1）基于固有特征量的目標(biāo)探測(cè)技術(shù)。所謂固有特征量，就是指目標(biāo)輻射噪聲中受海洋信道長(zhǎng)距離傳輸影響變化較小，或即使有變化，但變化規(guī)律已知或者是可控的那一部分分量[6]。根據(jù)目標(biāo)輻射噪聲形成和傳播機(jī)理，固有特征量往往集中在低頻、甚低頻段，因此此類目標(biāo)探測(cè)技術(shù)主要聚焦在目標(biāo)的低頻、甚低頻特征探測(cè)上。例如，李啟虎等[7]提出的帶有自適應(yīng)線譜增強(qiáng)的單頻特征信號(hào)探測(cè)技術(shù)，能夠獲得比傳統(tǒng)能量探測(cè)方法更高的處理增益，有效探測(cè)具有線譜特征的微弱目標(biāo)，從而有效提高了被動(dòng)目標(biāo)探測(cè)作用距離。

（2）矢量信號(hào)處理方法。水聲場(chǎng)既有聲壓場(chǎng)，也有振速場(chǎng)，隨著矢量水聽(tīng)器在工程上的日臻成熟，通過(guò)矢量水聽(tīng)器同時(shí)獲取聲壓和質(zhì)點(diǎn)振速矢量，為水聲目標(biāo)探測(cè)提供了更多維度上的目標(biāo)聲場(chǎng)特征。在自由場(chǎng)條件下，通過(guò)聲場(chǎng)聲壓標(biāo)量和質(zhì)點(diǎn)振速矢量聯(lián)合測(cè)量，可對(duì)聲壓、振速、振動(dòng)加速度、位移、聲波強(qiáng)度等特征進(jìn)行單獨(dú)或者組合檢測(cè)，有效區(qū)分目標(biāo)和噪聲矢量場(chǎng)，從而達(dá)到提高目標(biāo)探測(cè)能力的目的。矢量信號(hào)處理一直是水聲領(lǐng)域備受關(guān)注的熱點(diǎn)問(wèn)題，國(guó)內(nèi)外學(xué)者在矢量陣列高分辨方位估計(jì)、左右舷分辨、低頻和甚低頻檢測(cè)等方面進(jìn)行了深入研究并確定良好效果，根據(jù)研究表明，探測(cè)信噪比可提高 5—10 dB[8]；未來(lái)研究重點(diǎn)主要集中在運(yùn)動(dòng)多目標(biāo)估計(jì)、非自由場(chǎng)條件下矢量處理等方面。

（3）基于非高斯、非線性特征提取的目標(biāo)探測(cè)技術(shù)。利用 Wigner-Vill 分布、小波變換、高階統(tǒng)計(jì)、非線性等現(xiàn)代信號(hào)處理工具對(duì)接收數(shù)據(jù)進(jìn)行分析與特征提取，然后進(jìn)行探測(cè)也是基于特征探測(cè)的一個(gè)較為活躍的研究課題。其中，非高斯信號(hào)處理包括高階統(tǒng)計(jì)（高階譜估計(jì)、基于高階累積量的 ARMA 模型估計(jì)、超定遞推輔助變量法參數(shù)估計(jì)、隨機(jī)梯度法參數(shù)估計(jì)等）、盲解卷、非監(jiān)督自適應(yīng)濾波（盲均衡器、碼率盲均衡器、常數(shù)模算法）等方面[9]。非線性信號(hào)處理則包括隨機(jī)共振理論[10]、基于隨機(jī)統(tǒng)計(jì)學(xué)理論的非線性時(shí)間序列分析（非參數(shù)化模型估計(jì)、非線性 ARMA 模型參數(shù)估計(jì)等）、基于混沌動(dòng)力學(xué)理論的非線性時(shí)間序列分析（嵌入維估計(jì)、相空間重構(gòu)技術(shù)、分形維和 Lyapunov 指數(shù)估計(jì)、全局與局部動(dòng)力學(xué)模型估計(jì)、非線性預(yù)測(cè)與降噪等）、自相似隨機(jī)信號(hào)模型（分?jǐn)?shù)布朗運(yùn)動(dòng)、分?jǐn)?shù)高斯噪聲、分?jǐn)?shù) Lévy 穩(wěn)定運(yùn)動(dòng)）等方面的工作。比如，Haykin 和 Thomson[11]提出了一種新的非平穩(wěn)信號(hào)探測(cè)的思路，即非平穩(wěn)環(huán)境下的信號(hào)探測(cè)問(wèn)題可以轉(zhuǎn)化為自適應(yīng)模式識(shí)別的問(wèn)題，利用 Wigner-Vill 分布等時(shí)頻分析工具對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行二維時(shí)頻分析，進(jìn)行特征提取，并用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行探測(cè)。Shin 和 Kil[12]利用時(shí)頻分析方法，提出了全譜信號(hào)探測(cè)方法，也是一種新思路。

（4）基于信號(hào)或噪聲寬容性特征的處理方法，依賴于較少的傳播信道先驗(yàn)知識(shí)，通過(guò)信號(hào)或噪聲的依靠鑒別性特征進(jìn)行處理，改善其寬容性。例如，Gingras[13]提出了一種利用傳統(tǒng)的模閃爍指數(shù)的非確定性分量分析的方法，利用簡(jiǎn)正波模態(tài)能量的閃爍來(lái)描述在隨機(jī)起伏海洋波導(dǎo)中的聲波傳播特性，并通過(guò)模態(tài)分解和利用模態(tài)閃爍指數(shù)的統(tǒng)計(jì)特性實(shí)現(xiàn)水面和水下目標(biāo)的分辨。Ephraty 等[14]提出了一種基于空間穩(wěn)定性的水下聲源的探測(cè)方法，該探測(cè)方法只應(yīng)用了較少的先驗(yàn)知識(shí)，即信道的邊界性和加性噪聲較低的空間非平穩(wěn)性。

2.2 基于環(huán)境適配的目標(biāo)探測(cè)技術(shù)

海洋環(huán)境的復(fù)雜性和變異性，使得經(jīng)典的信號(hào)探測(cè)與估計(jì)理論很難在實(shí)際海洋信道中獲得良好穩(wěn)定的性能，因此需要發(fā)展與水聲物理場(chǎng)相結(jié)合、相適配的信號(hào)處理技術(shù)。匹配場(chǎng)處理（MFP）就是其中一種代表性技術(shù)[15]，它是通過(guò)水聲傳播模型計(jì)算出的拷貝場(chǎng)與測(cè)量數(shù)據(jù)之間互相關(guān)，來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)的探測(cè)與定位。MFP 與之后演化出的匹配模處理（MMP）、?；ヅ錇V波（MBMF）等方法構(gòu)成了聲場(chǎng)空時(shí)匹配處理方法的基礎(chǔ)[16]。由于考慮到海洋環(huán)境要素，匹配處理的性能理論上要優(yōu)于傳統(tǒng)基于統(tǒng)計(jì)特性的探測(cè)方法。但是，早期的 MFP 均是基于確定模型的，與實(shí)際海洋環(huán)境在時(shí)間與空間上的動(dòng)態(tài)隨機(jī)變化不相適應(yīng)。因此近幾十年來(lái)，各國(guó)研究人員一直在致力于研究能夠適配實(shí)際海洋環(huán)境、寬容自適應(yīng)的 MFP 方法，主要有 4 個(gè)研究方向。

（1）從海洋聲學(xué)建模方向出發(fā)，建立較好表征環(huán)境不確實(shí)性的聲學(xué)模型。通過(guò)研究海洋學(xué)與水聲學(xué)的隨機(jī)建模、水聲學(xué)與海洋學(xué)模型耦合等問(wèn)題，分析水聲信道不變特征和不確定性的表征和評(píng)估，利用海洋環(huán)境不確定性建模和聲傳播模型的輸出，通過(guò)統(tǒng)計(jì)分析和概率描述等手段，建立能夠較好表征環(huán)境不確實(shí)性的聲學(xué)模型，以期減少模型失配對(duì)探測(cè)性能的影響[17]。如針對(duì)主動(dòng)聲吶探測(cè)中所遇到的信道畸變，給出了 2 種信道模型（快速衰減模型、時(shí)間擴(kuò)散模型）及其探測(cè)性能的比較；提出了適用于不同條件的 3 種模型（參數(shù)確知模型、環(huán)境變量隨機(jī)模型、環(huán)境變量和源位置隨機(jī)模型）及其探測(cè)方法，在低信噪比失配情況下取得了較好的探測(cè)性能。

（2）研究寬容性處理方法，通過(guò)自適應(yīng)處理、環(huán)境參數(shù)搜索優(yōu)化等方法，解決水聲信道不確實(shí)與環(huán)境參數(shù)不確知情況下環(huán)境失配、統(tǒng)計(jì)失配和系統(tǒng)失配等問(wèn)題[18]。針對(duì)寬容性處理的探測(cè)能力分析，提出了一種度量寬容性性能的量化指標(biāo)，可以分析不同環(huán)境下寬容性探測(cè)能力。針對(duì)確定性失配問(wèn)題，提出了多約束匹配場(chǎng)處理方法（MCM）、簡(jiǎn)化最小均方差方法（RMV）和鄰域約束最小均方差方法（MV-NLC）等；針對(duì)不確知參數(shù)的失配情況，提出了不確定場(chǎng)優(yōu)化處理方法（OUFP）、利用子空間特征提取的寬容性 MFP 方法、貝葉斯匹配場(chǎng)處理、Minimax 匹配場(chǎng)處理等。

（3）研究自適應(yīng)?；幚恚∕BP）方法，這是基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的動(dòng)態(tài)模型匹配方法（圖 3）[19]。此類方法首先建立一些參數(shù)不確定的模型集，利用水聲時(shí)空數(shù)據(jù)根據(jù)一定處理準(zhǔn)則進(jìn)行遞歸估計(jì)所構(gòu)建模型的參數(shù)，從而得到一個(gè)與“環(huán)境場(chǎng)”相匹配的“拷貝場(chǎng)”模型，所構(gòu)建的“拷貝場(chǎng)”模型可以隨著環(huán)境的變化而進(jìn)行相應(yīng)的調(diào)節(jié)，在此基礎(chǔ)上進(jìn)行目標(biāo)信號(hào)的探測(cè)，從而提高了方法對(duì)環(huán)境的適配性。?；幚碇饕?3 方面優(yōu)勢(shì)：① 它是遞歸的，因此可以序貫地修正對(duì)聲吶和環(huán)境參數(shù)的估計(jì)；② 可以包含系統(tǒng)和測(cè)量噪聲，這里的噪聲不僅指聲學(xué)噪聲，也包括模型參數(shù)的輸入誤差；③ 其輸出之一是新息序列，可以在線測(cè)試模型與數(shù)據(jù)的匹配程度，通過(guò)分析新息序列的統(tǒng)計(jì)特性評(píng)價(jià)處理器的整體性能。例如，Sullivan 和 Candy[16]等提出了基于序貫探測(cè)的?；幚矸椒?，可以在參數(shù)未知環(huán)境下自適應(yīng)地探測(cè)微弱目標(biāo)。

圖3 ?；幚矸椒ㄔ韴D

（4）利用信道特征（如波導(dǎo)不變性、時(shí)反不變性等）處理增強(qiáng)不確實(shí)環(huán)境下的目標(biāo)探測(cè)性能。例如，D’Spain 和 Kuperman[20]研究的基于波導(dǎo)不變量、利用干涉結(jié)構(gòu)的環(huán)境適配探測(cè)方法等，對(duì)環(huán)境參數(shù)具有較好的寬容性。時(shí)反處理也是一種適用于海洋環(huán)境不確定條件的信號(hào)處理方法，其利用基于聲場(chǎng)的空間互易性和時(shí)反不變性，通過(guò)海洋環(huán)境本身來(lái)“自適應(yīng)”地進(jìn)行匹配處理，對(duì)模型失配問(wèn)題具有較好的寬容性。

總之，水聲環(huán)境適配處理是保證不確實(shí)海洋環(huán)境下目標(biāo)探測(cè)性能穩(wěn)定性的有效途徑，也是今后水聲目標(biāo)探測(cè)技術(shù)的一個(gè)重要研究方向。

2.3 分布式目標(biāo)探測(cè)技術(shù)

面對(duì)復(fù)雜海洋環(huán)境下低信噪比目標(biāo)探測(cè)問(wèn)題，基于現(xiàn)有的單平臺(tái)、單基陣水聲目標(biāo)探測(cè)技術(shù)，難以滿足當(dāng)前需求。由于水聲場(chǎng)是一種三維結(jié)構(gòu)，使用在空間上分散布置的多個(gè)聲基陣能夠獲取目標(biāo)不同觀測(cè)角度與傳播路徑的數(shù)據(jù)，有利于克服聲場(chǎng)時(shí)空非均勻傳播所導(dǎo)致的目標(biāo)信噪比起伏問(wèn)題，因此使用多平臺(tái)、多基陣進(jìn)行分布式探測(cè)是水聲目標(biāo)探測(cè)的一個(gè)發(fā)展趨勢(shì)。分布式探測(cè)技術(shù)的發(fā)展主要包括 3 個(gè)方面。

（1）基于信息融合的分布式探測(cè)技術(shù)。通過(guò)對(duì)分布式節(jié)點(diǎn)所獲取的數(shù)據(jù)和信息進(jìn)行關(guān)聯(lián)與融合，是經(jīng)典的分布式探測(cè)技術(shù)途徑。但由于聲音在水中傳播慢，水聲傳播時(shí)延的影響在水聲目標(biāo)分布式探測(cè)過(guò)程中不可忽略，因此分布式水聲信息融合探測(cè)有其特殊性，不同于陸上基于無(wú)線電傳感器網(wǎng)絡(luò)的信息融合探測(cè)方法。此類方法主要可分為目標(biāo)級(jí)融合探測(cè)和特征級(jí)融合探測(cè) 2 種。其中，目標(biāo)級(jí)融合探測(cè)以各分布式節(jié)點(diǎn)目標(biāo)探測(cè)信息為基礎(chǔ)，結(jié)合各節(jié)點(diǎn)的位置、概率統(tǒng)計(jì)模型等信息進(jìn)行加權(quán)與關(guān)聯(lián)分析，再按一定的優(yōu)化融合規(guī)則（如最大似然、N-P 準(zhǔn)則等）進(jìn)行全局最優(yōu)判決[21]。特征級(jí)融合探測(cè)則是先提取各分布式節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)中的相關(guān)特征與參數(shù)，再利用特征關(guān)聯(lián)進(jìn)行目標(biāo)的聯(lián)合探測(cè)。國(guó)內(nèi)外研究還主要集中在目標(biāo)級(jí)融合探測(cè)方面，特征級(jí)融合研究尚處在起步階段。

（2）基于物理基處理的分布式探測(cè)技術(shù)。在空間分布較遠(yuǎn)的多個(gè)聲基陣可以增加在三維聲場(chǎng)空間采樣的差異性和多樣性，以此為基礎(chǔ)能夠進(jìn)行多節(jié)點(diǎn)之間的空間上和時(shí)間上的物理場(chǎng)匹配處理，分布式匹配場(chǎng)是其中最典型的一類方法[22]。其根據(jù)海洋環(huán)境信息和聲場(chǎng)預(yù)報(bào)模型，對(duì)感興趣的目標(biāo)（目標(biāo)簇）的空間分布范圍進(jìn)行掃描，計(jì)算不同空間分布的各聲基陣節(jié)點(diǎn)處預(yù)報(bào)的目標(biāo)聲場(chǎng)信號(hào)特征矢量，與相應(yīng)的測(cè)量場(chǎng)信號(hào)特征矢量進(jìn)行相關(guān)匹配處理，再按照一定的規(guī)則如最小二乘、最大似然比等計(jì)算全局相關(guān)匹配模糊度平面，最后進(jìn)行目標(biāo)的探測(cè)與定位。由于分布式物理基匹配處理技術(shù)能夠在更大的空間尺度上進(jìn)行“全場(chǎng)”匹配處理，理論上可以獲得更高的空間和時(shí)間處理增益以及更高的三維定位分辨力，因此是未來(lái)最有潛力的分布式探測(cè)技術(shù)。

（3）多基地主動(dòng)目標(biāo)探測(cè)技術(shù)。分布式探測(cè)系統(tǒng)工作在主動(dòng)模式下即是多基地。多基地概念最初來(lái)自雷達(dá)領(lǐng)域，引入到水聲領(lǐng)域已有數(shù)十年時(shí)間，但在應(yīng)用上很難與雷達(dá)領(lǐng)域相比，究其原因主要是水聲傳播速度慢、時(shí)延不可忽略、信道時(shí)空起伏嚴(yán)重，基于概率統(tǒng)計(jì)與忽略時(shí)延的多基地雷達(dá)探測(cè)與估計(jì)理論很難適用。因此，相關(guān)研究主要集中在利用簡(jiǎn)單聲學(xué)模型（主要基于聲吶方程）、結(jié)合經(jīng)典統(tǒng)計(jì)理論與數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)融合方法優(yōu)化系統(tǒng)配置、探測(cè)與定位性能方面，其中探測(cè)方法與基于目標(biāo)級(jí)關(guān)聯(lián)融合的被動(dòng)探測(cè)方法類似，未考慮主動(dòng)觀測(cè)周期、傳播時(shí)延等的影響，其性能還是依賴于單基地探測(cè)能力，很難利用多基地特性獲取額外增益。未來(lái)應(yīng)關(guān)注多基地聯(lián)合探測(cè)技術(shù)，利用多基地目標(biāo)與信道特性，獲取聯(lián)合探測(cè)增益，提高弱目標(biāo)探測(cè)能力。另外，目前多基地主要是“一發(fā)多收”模式，水聲信道的頻率選擇性在一定程度上會(huì)影響主動(dòng)目標(biāo)探測(cè)的穩(wěn)健性，而近年來(lái)興起的“多發(fā)多收”技術(shù)，為解決這類問(wèn)題提供了一個(gè)較為有效的技術(shù)途徑[23]。“多發(fā)多收”技術(shù)，一方面通過(guò)不同發(fā)射節(jié)點(diǎn)上的波形設(shè)計(jì)和發(fā)射控制，可以減少信道選擇性衰落和目標(biāo)散射強(qiáng)度起伏對(duì)探測(cè)性能的影響，提升探測(cè)穩(wěn)健性；另一方面通過(guò)能量發(fā)射分散、接收集中，可以在保證目標(biāo)探測(cè)范圍的同時(shí)，減少被截獲的概率。

因此，隨著目標(biāo)探測(cè)設(shè)備由單平臺(tái)集中處理向多平臺(tái)協(xié)同處理方向發(fā)展，分布式目標(biāo)探測(cè)技術(shù)由于融合了信號(hào)處理、分布式計(jì)算、通信網(wǎng)絡(luò)等交叉領(lǐng)域技術(shù)，已經(jīng)成為水聲目標(biāo)探測(cè)領(lǐng)域內(nèi)日益關(guān)注的一個(gè)研究方向。

2.4 智能化目標(biāo)探測(cè)技術(shù)

傳統(tǒng)的水聲目標(biāo)探測(cè)，其目標(biāo)判決性能受操作員的能力影響較大，有經(jīng)驗(yàn)的操作員往往更容易檢測(cè)判斷出低信噪比背景下的目標(biāo)。近年來(lái)，隨著水下無(wú)人航行器（UUV）、水面無(wú)人艇（USV）等無(wú)人系統(tǒng)在水中逐漸應(yīng)用，一方面，如何使無(wú)人系統(tǒng)在無(wú)人操作或者少人參與條件下自主探測(cè)并發(fā)現(xiàn)目標(biāo)成為水聲目標(biāo)探測(cè)新問(wèn)題；另一方面，伴隨著以深度學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)等為代表的人工智能技術(shù)迅猛發(fā)展，也為水聲目標(biāo)探測(cè)技術(shù)向智能化方向發(fā)展提供了契機(jī)。目前，研究方向主要有 2 個(gè)。

（1）基于特征學(xué)習(xí)的自主探測(cè)技術(shù)。面向無(wú)人系統(tǒng)的應(yīng)用，傳統(tǒng)的依賴于先驗(yàn)知識(shí)與人類經(jīng)驗(yàn)的人工判決很難在線實(shí)現(xiàn)，而水聲目標(biāo)與環(huán)境的時(shí)空起伏特性使得傳統(tǒng)基于統(tǒng)計(jì)模型的恒虛警自動(dòng)判決的方式，很難在復(fù)雜多目標(biāo)環(huán)境下獲得理想的檢測(cè)性能。因此，目前研究主要集中在基于特征學(xué)習(xí)的自主探測(cè)技術(shù)上，即通過(guò)對(duì)具有一定規(guī)律性的目標(biāo)和環(huán)境特征的自適應(yīng)學(xué)習(xí)，在多特征聯(lián)合概率模型下檢測(cè)判決[24]。例如，對(duì)于微弱目標(biāo)檢測(cè)，采用跟蹤或分類置前檢測(cè)思想，利用目標(biāo)方位、幅度、頻譜等多維度特征，通過(guò)粒子濾波等算法進(jìn)行基于關(guān)聯(lián)學(xué)習(xí)，然后根據(jù)行為、特征差異性來(lái)進(jìn)行自主探測(cè)，從而能夠在低信噪比條件下獲得高檢測(cè)概率和跟蹤精度。

（2）主動(dòng)認(rèn)知探測(cè)技術(shù)。在傳統(tǒng)主動(dòng)探測(cè)中，由于缺乏知識(shí)反饋機(jī)制，在復(fù)雜變化的水下環(huán)境很難獲得理想的探測(cè)效果。而所謂認(rèn)知過(guò)程就是將感知、處理、學(xué)習(xí)與反應(yīng)密切結(jié)合的知識(shí)形成過(guò)程，因此主動(dòng)認(rèn)知探測(cè)技術(shù)將智能認(rèn)知與主動(dòng)目標(biāo)探測(cè)相結(jié)合，提出了一種基于知識(shí)反饋的智能探測(cè)架構(gòu)和處理形式，即通過(guò)借鑒智能認(rèn)知過(guò)程，利用發(fā)射水聲信號(hào)主動(dòng)感知水聲環(huán)境和目標(biāo)信息的特點(diǎn)，形成對(duì)環(huán)境與目標(biāo)的認(rèn)知學(xué)習(xí)，并將這種知識(shí)實(shí)時(shí)反饋給探測(cè)過(guò)程中的發(fā)射和接收環(huán)節(jié)，使之與環(huán)境和目標(biāo)狀況相適配形成正向反饋環(huán)路，從而能夠在復(fù)雜環(huán)境下獲取最優(yōu)主動(dòng)聲目標(biāo)探測(cè)性能[25]。雖然主動(dòng)認(rèn)知探測(cè)研究尚處在起步階段，但是為主動(dòng)探測(cè)提供了新思路。

3 結(jié)語(yǔ)

歷經(jīng)數(shù)十年的發(fā)展，我國(guó)的水聲目標(biāo)探測(cè)技術(shù)不論在理論研究還是工程應(yīng)用方面都有了長(zhǎng)足的進(jìn)步，但是與國(guó)際先進(jìn)水平相比還有不小的差距。然而，因?yàn)樗暷繕?biāo)探測(cè)技術(shù)在保護(hù)國(guó)家海上安全發(fā)揮著不可或缺的作用，所以“加快技術(shù)創(chuàng)新、趕超先進(jìn)水平”顯得更為迫切。黨的十八大提出“建設(shè)海洋強(qiáng)國(guó)”的基本方針，為水聲目標(biāo)探測(cè)技術(shù)的加速發(fā)展提供了新契機(jī)，相信隨著國(guó)家在人才與資金上的大力支持，通過(guò)廣大科研人員砥礪奮進(jìn)，能夠?qū)崿F(xiàn)水聲目標(biāo)探測(cè)技術(shù)的跨越式發(fā)展。