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基于脉冲对信号的水下运动目标检测方法研究

摘要

本文围绕主动声呐低信噪比水下运动目标的探测，针对运动目标速度测量的问题、

低信噪比不利于目标检测的问题和实时信号时空处理问题，开展基于脉冲对信号的递归

似然比检测方法研究，并完成基于GPU的信号时空预处理算法的CUDAC语言实现。

首先针对信号波形特性开展了研究，通过模糊函数来对主动声呐探测常用信号进行

分析，探讨各种信号的距离分辨力和速度分辨力，针对目标运动的情况，通过匹配滤波

输出来研究几种常用信号在运动目标探测场景中的适用性，分析构造脉冲对信号的意义，

选择何种信号构造脉冲对信号，并分析脉冲对信号的优势。

然后针对运动目标速度测量的问题，开展了脉冲对信号测速的研究，由双曲调频信

号的多普勒不变性入手分析脉冲对信号测速原理，给出了不同信号组合下的测速公式，

并进行了脉冲对信号的测速性能的分析，推导测速误差的克拉美罗下界，进一步探讨信

号参数对于脉冲对信号测速性能的影响，主要受信号脉宽、带宽、频段和脉冲间隔四个

因素影响。最后结合外场实验数据，验证了脉冲对信号在实际应用中的测速效果。

接下来针对低信噪比不利于检测的问题，利用递归似然比检测方法实现目标检测，

由贝叶斯滤波入手，从贝叶斯递归衍生至后验概率递归，建立似然比递归模型。通过仿

真实验验证了在低信噪比情况下递归似然比的增益效果，以检测概率为评价指标，证明

了该方法的检测性能优于恒虚警率检测。进一步分析递归似然比检测的效果主要受目标

响应模型、目标运动模型两个因素影响。最后结合外场实验数据，验证了递归似然比检

测方法在实际应用中的处理效果。

最后针对实时信号时空预处理问题，开展了时域波束形成和频域匹配滤波并行算法

设计及GPU实现，利用CUBLAS函数库进行延时累加，大大缩短了时域波束形成的耗

时，通过重叠保留法实现了用圆周相关代替线性相关，利用CUFFT函数库进行频域匹

配滤波的快速计算。最后结合外场实验数据，验证了基于GPU的信号预处理算法在实

际应用当中的实时处理效果。

关键词：脉冲对信号；递归似然比检测；GPU；波束形成；匹配滤波

基于脉冲对信号的水下运动目标检测方法研究

ABSTRACT

Thispaperfocusesonthedetectionofunderwatermovingtargetswithlowsignal-to-noise

ratios(SNR)usingactivesonar.Itaddressesissuessuchasspeedmeasurementofmoving

targets,challengesintargetdetectionunderlowSNR,andreal-timesignalspatiotemporal

processing.Thestudyexploresarecursivelikelihoodratiodetectionmethodbasedonpulse-

pairsignalsandimplementsasignalspatiotemporalpreprocessingalgorithmusingCUDAC

onaGPU.

Firstly,thestudyinvestigatessignalwaveformcharacteristicsbyanalyzingcommonly

usedsignalsinactivesonardetectionthroughambiguityfunctions.Itexplorestherange

resolutionandvelocityresolutionofvarioussignals,examinestheapplicabilityofseveral

commonsignalsinmovingtargetdetectionscenariosthroughmatchedfil