水声目标特征分析与识别技术
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问题与建议
当前存在的问题
水声目标分类识别当前存在的问题可以归纳为以下 5 个方面。
水中目标声特征受多种因素影响，发声机理复杂，建模困难。水中目标辐射噪声与自身的动力装置、船体结构、目标的航行工况、观测方位等密切相关，同时水中目标的辐射噪声往往带有很强的空间指向性；水声目标散射回波特性包含了目标材料、外部结构特性、入射角度、探测信号波形、目标与观测之间的运动态势等多种信息。水下目标声特性的影响因素如此庞杂，无论是基于理论分析还是基于数据测量统计分析，要全面掌握其产生机理、准确建立声模型还需要大量而长期的投入。
高噪声和强干扰的水声环境制约了弱目标特征提取精度。声呐在实际工作中需要识别分析的目标信号通常在 0 dB 以下，高价值水下目标的信噪比往往在 -10 dB 以下，同时还会接收到大量低价值的水面强干扰目标数据。因此，水声目标识别属于高噪声和强干扰背景下的信号处理问题，其特征提取的准确性受信噪（干）比的严重制约。
复杂的水声传播信道和失配的接收系统均制约着目标声特征的准确提取。一方面，目标辐射噪声/回波信号在海洋环境中传播，将受多次海面、海底界面的反射和散射以及暗流、内波的影响，同时海水介质对声波的吸收等作用都会导致目标信号强度急速衰减，信噪比急速下降；海洋信道系统引起声波产生时间扩展、频散效应、频谱强度周期性起伏等现象会导致目标声特征畸变；海洋环境剧烈的时变空变特性会加剧海洋信道对声特征的影响。另一方面，在信号处理过程中参数失配也会导致声特征的畸变。基于该类低信噪比、特征畸变的目标信号，实现准确的特征提取是一个巨大的挑战，很多情况下传统的谱分析和时频分析工具都无法获取有效的目标特征。
水下目标类型多样，不同类型目标的声特征分布交叉重叠，可分性受限。一方面，水中常见目标包括水面舰船、潜艇、商用船只、鱼雷、无人航行器等，其庞大的目标数量和多样的目标类型为水下目标识别带来了很大的困难。另一方面，声呐目标识别需要区分的是不同功能类型的目标，然而由于不同类型目标的声特性分布交叉重叠，甚至类内特征差异大于类别间的特性差异，这极大地增加了基于声特性目标分类识别的难度。
代表性强、质量高的数据稀少，获取代价高昂。代表性强、质量高的数据样本对目标特征提取和识别新方法的提出以及性能验证等都是必不可少的，但目前水声目标的数据资源十分匮乏，有效的标注数据更加稀少。一方面，由于感兴趣的水下目标数量少、目标运动速度慢且水声信号传播距离短，这些固有的低密度接触特点使水声目标数据收集困难，需要大规模的水声试验条件，耗费巨大，数据获取代价十分高昂。另一方面，水下目标声信号往往涉及国家军事机密，其数据信息的测量、获取、交流都受到严格的控制，也是水中目标数据信息稀少的原因之一。