王功兵 陈 托

(杭州应用声学研究所声呐技术重点实验室 杭州 310023)

0 引言

主动声呐系统在目标检测时，由于(海底/海面/体积)混响，拖船自噪声和其他水面舰船、海上作业平台等的连续辐射噪声影响，会在主动探测画面中产生大面积混响干扰和被动的条状干扰，导致本身就微弱的水下小目标更加难以检测，尤其当目标与被动条状干扰在方位上重合，或在混响干扰区域内，目标回波将被淹没。如何抑制强混响、强被动条状等干扰背景，加强回波信号的显示效果，是提高主动声呐检测性能的重要手段之一。目前，大多数方法是对信号做背景均衡处理[1−4]，使声呐显示器的背景均匀，实现有效的恒虚警检测。文献[1]将中值滤波和排序截断平均(Order truncate average,OTA)算法结合，并对波束域数据进行背景均衡。文献[2]提出一种差分邻域均衡算法，在均衡背景噪声的同时可以较好地保留目标信号。但这些算法大多计算复杂，需设置参数较多，且性能受参数选择影响较大。

数学形态学是基于积分几何和随机集论建立起来的非线性图像(信号)处理和分析的工具，已广泛应用于图像处理、计算机视觉等领域[5−6]，近年来在电力系统、振动信号处理[7]、声呐信号处理[8−10]等领域中逐步得到应用。文献[7]中系统分析了数学形态滤波器的频率响应特性，表明形态学滤波器具有良好的低通特性；文献[8]针对被动声呐目标检测问题，利用数学形态学滤波器进行噪声背景归一化，该方法可大幅度降低目标检测的虚警概率；……