飞行蝙蝠生物声呐波形抗杂波性能分析.pdf

1、at二程工程Aug.2023Journal of CAEIT2023年8 月Vol.18 No.8第8 期中国电石科学研完院学報与应用doi:10.3969/j.issn.1673-5692.2023.08.011飞行蝙蝠生物声呐波形抗杂波性能分析卢钰情，王峰，吴汉峰（河海大学计算机与信息学院，江苏南京211100)摘要：蝙蝠进化出的生物声呐系统，在杂乱分布的植被环境中表现出抑制强杂波并准确定位猎物进行捕食的能力，引起了广泛的研究。文中基于水下声呐波形设计模糊函数与Q函数原理，分析了蝙蝠生物声呐三种不同发射波形的时频分辨力及抗杂波目标检测能力。通过与人类水下声呐的技术类比，并运用水下声呐信号分

2、析方法研究蝙蝠声呐信息，可以使研究者更加清晰地认识到蝙蝠生物声呐在自然进化过程中获得的性能。Q函数理论分析与计算机仿真均表明，与宽阔环境中使用的多谐波扫频信号相比，蝙蝠在强杂波环境中使用恒频与调频-恒频-调频信号更适用于强杂波环境中的运动目标检测关键词：生物声呐；水下声呐；模糊函数；反杂波中图分类号：TN953文献标志码：A文章编号：1 6 7 3-56 92(2 0 2 3)0 8-7 55-0 6Waveform Anti-clutter Performance Analysis of the Bio-Sonar of a Flying BLU Yu-qing,WANG Feng,WU H

3、an-feng(College of Computer and Information,Hohai University,Nanjing 211100,China)Abstract:The biological sonar system evolved by bats has drawn extensive research attention due to its a-bility to suppress strong clutter and accurately locate prey for hunting in cluttered vegetation environ-ments.Ba

4、sed on the principle of ambiguity function and Q function design of underwater sonar waveform,this paper analyzes the time-frequency resolution and anti-clutter target detection capability of differenttransmit waveforms of a bat bio-sonar.By comparing bat sonar information with underwater sonar sign

5、al a-nalysis methods used in human technology,researchers gain a clearer understanding of the performanceacquired by bat biological sonar during natural evolution.Theoretical analysis and computer simulations ofthe Q function demonstrate that compared with the multi-harmonic frequency-modulated sign

6、als used inbroad scenario,bats are more suitable for detecting moving targets in strong clutter scenario using con-stant frequency and constant frequency frequency-modulated signals.Key words:bio-sonar;underwater sonar;ambiguity function;anti-clutter0引言生物学领域研究表明，多数种类的蝙蝠可灵活利用其回声定位系统实现捕猎、巡航、危险规避等活动。其生

7、物声呐已经经过了几千万年的进化，具收稿日期：2 0 2 3-0 6-3 0修订日期：2 0 2 3-0 8-0 1基金项目：国家自然科学基金项目（6 2 1 7 1 2 1 0）备在严重杂波环境中实现目标检测的能力。生活在开阔地带的蝙蝠种类多使用多谐波宽带调频信号实现目标观测，而生活在丛林中的蝙蝠采用恒频或恒频-调频信号实现捕猎与躲避障碍物。显然蝙蝠的生活环境差异导致其面临的杂波背景不同，选择的波形也不尽相同。尽管该种选择是自然进化的结2023年第8 期756中网电子科学研究院学報果,其进化一定存在必然性 2 对人类而言，研究在强混响环境中如何使用声呐系统实现目标观测同样是水声学领域重要的研究

8、课题 3。在水下声呐领域，一般将杂波称之为混响，基于波形设计实现混响对抗是一条重要的研究途径 4。基于模糊函数的抗混响波形设计和Q函数可以设计出多种抗混响能力较强的信号。基于此，文献 5设计出了梳状谱信号（SFM和PT-FM信号）以及线性调频-相位编码（LFM-BPSK）信号，与常规的连续波和线性调频信号相比，梳状谱信号和LFM-BPSK信号具有更好的时频分辨性能，其中梳状谱信号在中等多普勒情况下抗混响性能最优，LFM-BPSK信号在低多普勒情况下抗混响性能优异。文献 6-7 研究了恒频和线性调频两种信号的抗混响能力，恒频信号对静止目标检测不利，但其零多普勒脊非常窄；线性调频波形较大，多普勒区

9、域性能较差；二者在距离精度和对多普勒脊的灵敏度方面是互补的。经过几千万年进化的蝙蝠的生物声呐波形策略可能为人类声呐抗混响设计提供重要参考。蝙蝠已经进化出一种高度专业化的回声定位系统，能够在背景杂波中找到扑翼昆虫猎物。菊头蝠发射信号由一个较长的恒频和一个较短的调频组成，利用该种信号在猎物回声与背景回声重叠或被背景回声掩盖的狭窄空间中捕食昆虫 8。帕氏髯蝠在森林、灌木丛等自然环境中捕食昆虫，需要在感知目标猎物的同时有选择性地抑制环境回声杂波。其中，帕氏髯蝠使用恒频信号在背景杂乱的环境中探测猎物，并通过改变调频信号的频率来获取猎物距离信息，该蝙蝠通过采用恒频-调频组合信号，成功捕获猎物 9。文献 1

10、 0 指出小蝙蝠亚目在复杂环境中捕食猎物时，能利用回波中的多普勒信息实现抗杂波目标检测。本文主要分析蝙蝠在强杂波环境中的波形的反杂波性能，从而提升人类对蝙蝠生物声呐的认识。这给人类设计者对水下声呐波形设计提供参考本文借鉴了水下声呐的波形设计原理，分析了蝙蝠生物声呐CF信号、宽带多谐波FM信号、FM-CF-FM组合信号等蝙蝠波形的模糊函数及Q函数，对比分析了三种声呐波形的时频分辨力及抗杂波性能。1蝙蝠发射声呐信号模型1.1恒频信号在我国广泛分布的马铁菊头蝠在静止状态时发出的CF信号具有频率稳定性，有利于探测猎物。通过分析回声的时间延迟和频率变化，马铁菊头蝠可以获取周围环境中猎物的特征信息。这种能

11、力使得蝙蝠能够在黑暗环境中高效飞行并成功捕捉猎物CF信号的时间函数可以表示为Aexpj2mfot,t eO,T(1)0，其他式中：A为信号幅度;f。为载波频率；T为一个脉冲周期。1.2宽带多谐波调频信号发射FM信号的蝙蝠种类较多。其中,大棕蝠江南亚种在草丛环境飞行捕食时使用多谐波宽带调频脉冲信号 1 2。文献 1 3 给出了该种多谐波信号的定义f(t)=Fln(t-ta)/D+fei(2)式中：t为时间;f。为截止频率；F为频率衰减常数；ta为时间渐近线;f(t)为信号瞬时频率。多谐波调频信号的频率在时间上是动态变化的，频率的变化取决于时间和基带频率。截止频率项f.可以调整多谐波信号的初始频率

12、，从而在信号的起始点上引入频率差。宽带三次谐波调频信号由三个调频谐波分量构成，可表示为3s(t)=ZA,expj2mfit(3)三式中：A,为信号实包络，基波能量强于谐波，故A,A,A3。这些调频谐波分量的频率随时间线性变化。通过改变每个分量的幅度A，和频率f:，可以调节信号的频谱特性和形状。FM信号的声脉冲时间较短，多个谐波的存在使得信号的带宽加大，从而实现了信号的宽带覆盖和丰富的频谱信息。1.3调频一恒频一调频信号大蹄蝠在密集丛林中觅食时，发射的FM-CF-FM组合信号可以表示为s(t)=A。e x p -j2 m fo tx(t)(4)式中：A。为信号幅度;f。为载波频率；x（t)为FM

13、-CF-FM信号的时间函数，可以表示为rexpjTut?,t E O,TX（二一t E T,T(5)exptE(T,T)1式中:0 1,与为恒频分量在一个脉冲内的起始与截止时间。大蹄蝠回声定位声波中的CF组2023年第8 期757卢钰情等：飞行蝙蝠生物声呐波形抗杂波性能分析分的频率受到自身飞行速度的影响，从而引起多普勒效应,其回波多普勒信息可为蝙蝠获取猎物振翅速度提供依据。CF组分开始前连接的FM组分和CF组分结束时连接的FM组分可用于准确判断猎物的形状和尺寸 1 41.4信号仿真CF信号的载波频率为7 5kHz，时宽为2 0 ms，其信号幅度设为1。CF信号的脉间时频图如图1所示，从图中可以

14、看出CF信号在频率为7 5kHz处呈现出明显的峰值。1009080ZHV博景发7028898220100050100150 200250300时延/ms图1CF信号脉间时频图对FM信号进行点数为2 56 的短时傅里叶变换，时宽为2 0 ms。图2 展示了FM信号的脉间时频图，从图中可以看出三条不同的频率曲线。对FM-CF-FM组合信号进行点数为2 56 的短时傅里叶变换，时宽设置为2 0 ms，取0.1 5，取0.7 5，其脉间时频图如图3 所示。100ZHV景军050100150200250300时延/ms图2宽带多谐波FM信号脉间时频图100ZHV/景琴288288488900501001

15、50200250时延/ms图3FM-CF-FM信号脉间时频图从图中可以看出，FM-CF-FM组合信号的时宽为2 0 ms，其中起始频率为6 1 kHz，上扫频至80kHz，持续时间为3 ms；调频分量后一般接长恒频分量，频率为8 0 kHz，持续时间约为1 2 ms；信号尾端为调频分量，该分量呈现出一个起始频率为8 0kHz的频率曲线。2蝙蝠生物声呐信号的模糊函数分析模糊函数是分析声呐信号的重要工具，可以用来比较不同信号的分辨辩能力、旁瓣特性和抗干扰能力1 5。模糊度图的主瓣宽度表征信号对目标的探测精度，即时频分辨力，旁瓣的高度决定了此信号在混响限制下对于多目标的探测能力 1 6。模糊函数从窄

16、带信号出发，为窄带模糊函数。由于蝙蝠宽带多谐波信号属于宽带信号，窄带模糊函数无法准确描述其特征，采用宽带模糊函数，其定义为X(T,u)=s(t)s*(t-T)dt(6)80式中：=1+9为拉伸因子;=2 u/c为多普勒扩展因子，c为声速，U为目标速度。2.1恒频信号模糊函数CF信号产生参考式（1），其频率为1 0 0 kHz,时宽为5ms，采样率为2 50 kHz。图4所示为CF信号模糊函数三维图及等高线图。从图4可以看出CF554P/E03-521-10S/I0-15-1-20-25-31.00.5-400时延/ms-5-1-0.5-1.0-0.500.51.0多普勒频率/kHz多普勒频率/

17、kHz(a)模糊函数三维图(b)等高线图图4CF信号2023年第8 期758中网电子绒学研究院学報信号的模糊体积在0 多普勒与0 时延附近比较集中,其多普勒分辨力较高，而距离分辨力较低2.2宽带三次谐波调频信号模糊函数宽带多谐波FM信号产生参考式（2），其时宽为5ms，带宽为6 0 kHz。图5所示为宽带多谐波FM信号模糊函数三维图及等高线图。从图5可以看出，宽带多谐波FM信号的模糊体积集中在0 时延附近。该信号时延维度分辨力较高，而多普勒维度分辨力较低。0P/E-5-10-15-2021.000.50-2-0.5时延/ms-1多普勒频率/kHz(a)模糊函数三维图2.52.01.51.0Su

18、/0.50-0.5-1.0-1.5-2.0-1.0-0.500.51.0多普勒频率/kHz(b)等高线图图5宽带多谐波FM信号2.3调频一恒频一调频信号模糊函数FM-CF-FM信号产生参考式（4），其时宽为15ms恒频分量频率为1 0 0 kHz，尾部调频分量带宽为2 0 kHz。图6 所示为宽带多谐波FM信号模糊函数三维图及等高线图。从图6 可以看出FM-CF-FM信号在时延与多普勒维度均呈现出一定的峰值宽度，表明该信号在时延与多普勒均具有一定的分辨力。3蝙蝠声呐信号的Q函数分析发射信号在海水中经过不规则物体发生非均匀散射而产生的混响，与发射信号本身特征有关。在存在混响的情况下，匹配滤波器检

19、测指数可以近似表示为 1 7 05-10-15-2020101.000.5-100-0.5时延/ms-20-1多普勒频率/kHz(a)模糊函数三维图201510Su/50-5-10-15-1.0-0.8-0.6-0.4-0.200.20.40.6 0.81.0多普勒频率/kHz(b)等高线图图6调频一恒频一调频信号E./E,Wh(T,$)IX(T-To,-$0)Idrde2T8式中：E，为发射信号能量；E，为接收信号能量；h（,)为混响散射函数。可以看出混响与发射信号的关联程度比较高，当发射信号能量E，增大时，混响也随之增强。此时要改善信混比就需要减小模糊函数与混响散射函数的重叠部分，即减小式

20、（7）模糊函数的二重积分来降低混响对目标检测影响程度混响在频域上展宽较小，在时域上展宽较大 1 7。因此，可以假设相互独立且均匀分布的散射体形成混响，故式（7）模糊函数的二重积分可以表示为Q函数。其数学表达式为Q()=J I X(T,)12dr(8)Q函数是声呐和检测目标在某一相对运动的速度下，对散射体产生的混响经匹配滤波器输出后的能量总和，即模糊函数对时延积分。故Q函数可以判断声呐波形输出的大小。Q函数值越小，表明输出的混响强度越小，越有利于目标检测。本文利用水下声呐信号分析方法，即Q函数，来研究蝙蝠声呐，图7 展示了CF信号、宽带多谐波FM信号和FM-CF-FM信号的Q函数对比图。在0多普

21、勒区域,FM信号的Q函数值最低，表现出最佳的抗混响能力；在中低多普勒时,FM-CF-FM信号是759卢钰情等：7亍蝙蝠生物声呐波形抗杂波性能分析2023年第8 期最理想的选择；而高多普勒时，CF信号显示出较好的抗混响性能，-9CF-10FMFM-CF-FM-11-12-13-14-15-16-17-18-19-2.5-2.0-1.5-1.0-0.500.51.01.52.02.5目标速度/(ms)图7各信号Q函数对比图4复杂杂波背景下不同发射信号的运动目标检测性能本节将运用计算机仿真来验证在复杂杂波背景下，蝙蝠发射CF信号、宽带多谐波FM信号、FM-CF-FM信号来进行运动目标检测的能力。假设

22、蝙蝠飞行方向与双耳连线的法线方向相同。设蝙蝠飞行速度为1 1 m/s,空气中声速为3 40 m/s，信号的脉冲重复周期为90 ms，其采样频率为2 50 kHz，脉冲数为1。通过对回波信号进行1 0 倍降采样处理，多普勒频率轴上的不同峰值间距变大，更清晰地体现多普勒差异。在模拟场景中,将杂波视为点散射体，并引人多点杂波散射体的情况。当脉冲重复周期(PulseRepetitionTime,PRT)为90 ms时,最大不模糊距离为1 5.3 m。脉冲重复周期是雷达系统中定义两个连续脉冲之间的时间间隔的参数，决定了雷达系统的测量能力和距离分辨率。多点杂波散射体的空间距离及角度分布俯视图如图8 所示。

23、假设蝙蝠位于圆点，在蝙蝠前方-4545的范围内，设置杂波分布距离为0 m12m。每隔3 0 分布一段散射点，每段随机生成1 3个非均匀分布的散射点。假设一个目标距离蝙蝠6m，位于0 处，目标向着远离蝙蝠的方向飞行，飞行速度为5m/s。由于不同角度的杂波散射体存在多普勒频率差异,因此相同距离下的杂波在多普勒频率轴上呈现不同的峰值。而在时延轴上，杂波的峰值则取决于其距离分布。经过以cmor为小波函数的小波变换之后 1 8,CF信号小波变换时频图如图9所示。图中可以清晰地观察到四条明显的谱线，分别代表着502415081012 m-45图8杂波散射点分布图角度为45、1 5、-1 5、-45的杂波散

24、射点。目标多普勒与这四条杂波多普勒处于相同的区域。因为单频信号在频率轴产生的峰值之间的间隔较大，使得目标的多普勒频率与杂波的多普勒频率有效区分，从而准确地分辨目标信息403035203010ZHV/碑最0-10-2010-305目标-40020406080时延/ms图9CF信号小波变换时频图发射信号为宽带三次谐波调频信号，小波变换时频图如图1 0 所示。杂波多普勒频率几乎将整张图淹没，无法使目标多普勒频率分离，目标分辨效果较差。404035303020ZHV啤景100-10-2010-305-40020406080时延/ms图1 0FM信号小波变换时频图图1 1 所示为发射FM-CF-FM信号

25、的小波变换时频图,此时，目标的多普勒频率与杂波的多普勒频率分离，可以清晰的分辨出运动目标的信息。与7602023年第8 期中网电子科学研究院学FM信号相比，该信号的目标分辨能力更好，但略逊于CF信号。405040353030ZHV博最20100-1010-205目标-30020406080时延/ms图1 1FM-CF-FM信号小波变换时频图5结语本文借鉴了水声学关于水下声呐信号抗混响模糊函数和Q函数波形设计原理,研究了蝙蝠发射的几种信号在杂波区的目标检测能力。分析表明，恒频信号与调频-恒频-调频信号确实具有良好的反杂波目标检测能力，Q函数更加尖锐，在多普勒域的分辨力更强。利用水下声呐信号分析方

26、法来指导蝙蝠声呐的研究，可以促进蝙蝠生物声呐信号处理技术的系统化和科学化发展，为深人揭示蝙蝠生物声呐的工作机理提供技术支撑。参考文献：1GORDON S D,HOFSTEDE H M T.The influence of batecholocation call duration and timing on auditory encodingof predator distance in noctuoid moths J.Journal of Ex-perimental Biology,2018,221(6):jeb171561.2公绪华，孟华东，魏轶曼，等.杂波环境下面向扩展目标检测的自适应

27、波形设计方法 J.清华大学学报：自然科学版,2 0 1 1,51(1 1)：1 7 42-1 7 46.3刘东涛，卢术平.基于声场环境知识的多基地声呐检测跟踪算法 J.声学与电子工程，2 0 2 2（3）：1 2-1 5.4吴胜杰.基于深度学习的抗混响技术研究 D.杭州：杭州电子科技大学，2 0 2 2.5JIANG L,YAN S,WU Y,et al.Sonar detection perform-ancewith LFM-BPSK combined waveforms C/OCEANS 2016.Shanghai:IEEE Press,2016:1-8.6HAGUE,DAVID A,BU

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