水声目标特征分析与识别技术
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主动目标特征提取方法
主动声呐的目标特征提取是指运用信号分析或数据处理方法，从包含发射信号特征、传输信道特征和目标散射特征等的回波信号中，准确提取出反映目标物理本质的特征，即将高维的数据空间映射到较低维的特征空间。
材料特征的提取
回波信号时域波形的突变性质和目标表面的反射特性有关。例如，具有大面积光滑表面的目标，其产生的回波边缘较为陡峭；而具有随机起伏粗糙不平的表面或随机分布的目标，会使回波边缘较为模糊。在较近距离高信噪比条件下，通过波形边缘的准确提取，可有效分析目标表面的材料特质；而在远距离低信噪比或强混响干扰条件下，回波的到达前沿淹没于复杂、强烈的背景干扰中，需要通过更精细的波形设计及处理来分析提取目标的材料特性。对于线性调频回波信号的频域特性，可利用目标回波的亮点模型并通过分数傅里叶变换以实现刚性和弹性散射体差异特征的提取。
几何特征的提取
目标的几何特征可由目标回波的亮点结构来体现，亮点结构尤其适用于对大尺寸的军用目标（如水面舰艇和潜水艇等）进行分析。不同亮点在声轴上相互错开，形成沿时间分布的特征。当入射-反射方位发生变化时，亮点之间的相对距离和声程随之变化。
通常利用匹配滤波方法、通过脉冲压缩从回波信号中提取目标各亮点的相对时延差。由于发射信号的固有属性即时间分辨率的限制以及旁瓣干扰的影响，利用常规匹配滤波方法准确估计主动目标的弱几何散射信号的时延非常困难。针对这个问题，一方面通过发射信号的优化设计以提高信号的时间分辨率，如使用由若干个子脉冲组成的组合脉冲，选择合适的组合脉冲个数，即可在保证频率分辨率一定的条件下，获得所需的时间分辨率，以有效提高目标几何特征提取的精度。另一方面需改善回波信号的处理方法，如利用目标速度参数对发射信号进行压缩或扩张预畸变，重构与回波信号匹配度更高的拷贝信号。
运动特征的提取
目标的运动特征主要体现为多普勒频移，利用频率估计方法、通过求取接收信号和发射信号的频率差，可直接求得目标的相对运动速度。对于单频信号，进行 FFT 处理并由此估计目标速度简单易行，而直接对宽带信号进行频率偏移估计则比较困难。针对这个问题，使用密集-稀疏复合方法可产生低旁瓣和高精度的距离-多普勒图像，通过改进基于扩展不变性原理的加权最小二乘法，能获得精确的目标位置和速度估计。对于将线性调频信号作为发射信号的情况，利用分数阶傅里叶变换方法和宽带模糊度函数可估计目标速度，并能从混响背景中分辨出真实目标。