本发明涉及水下避障识别，特别是涉及一种基于子空间划分重构的障碍物体识别检测方法。
背景技术：
1、对于声学避障而言，障碍物体的反向散射声学信号可识别性一定是优于其在成像结果可识别性的，这主要体现在信号分辨率与时效性。常规处理方法存在一些干扰问题，比如：① 深海环境存在冷水团、湍流及泥沙混合物，它们作为混响体本身也可以散射声学信号，因此它们的回波信号会对接收信号造成叠加干扰；② 海洋环境存在自然噪声或者人工噪声，这些噪声本身也会对接收信号造成叠加干扰；③ 海洋多声束数据处理时，整体识别处理方法的回波信号会对接收信号造成叠加干扰，滤除一些有价值的信号，不利于障碍物检测。因此，这三种叠加干扰会对额定检测阈的准确性带来影响，降低单波束回波测距仪的容错率。
技术实现思路
1、针对上述现有技术，本发明的目的在于提供一种基于子空间划分重构的障碍物体识别检测方法，主要解决上述背景技术中存在的技术问题。
2、为达到上述目的，本发明实施例的技术方案是这样实现的：一种基于子空间划分重构的障碍物体识别检测方法，所述方法包括下列步骤：
3、获取多维声束信号，并对所述多维声束信号进行预处理；
4、运用小波包分解变换对预处理后的声束信号进行多层分解展开以及重构，得到第j层的第n个频带的重构信号；
5、统计分解后第j层的重构信号的能量，并形成表征多维声束信号的特征向量f；
6、将特征向量f与障碍目标特征库中的障碍特征进行对比，实现障碍物体识别检测。
7、可选的，对所述多维声束信号进行预处理包括数字滤波降噪、匹配滤波处理。
8、可选的，运用小波包分解变换对预处理后的声束信号进行多层分解展开，具体包括，将在任意空间中的多维声束信号在小波基函数下展开，其表达式为：
9、
10、其中，表示和的内积，a表示尺度参数，b为平移参数，表示多维声束信号的函数表达式，函数是的复共轭函数，是一个满足容许条件的母小波，表示连续小波变换，表示小波基函数，dt表示关于t的积分，dx表示关于x的积分，x表示多维度声束信号；
11、分解展开得到的信号成分都由小波函数和尺度函数组成，这两个函数满足二尺度方程：
12、
13、其中与均表示正交小波基的滤波器系数，为正交尺度函数，k为多维声束信号的序号，z表示整数。
14、可选的，在对预处理后的声束信号进行多层分解展开的过程中，定义函数在空间的整体平移序列之线性组合所生成的闭包为子空间：
15、
16、而在空间中由和的伸缩平移生成的小波空间为：
17、
18、进一步得到：
19、
20、基于小波包分析所生成的子空间，对于任意的，存在下列情况：
21、
22、因此，得到小波空间进一步划分为：
23、
24、式中，表示两者正交，表示求和运算符，、、、、、、、、、、表示不同尺度及层级的子空间。
25、可选的，定义在子空间和中的分解系数，定义是子空间中重构系数对应的重构信号，其中在子空间中的重构系数为：
26、
27、其中，表示f(x)在子空间中的分解系数，表示f(x)在子空间中的分解系数，与表示正交小波基的滤波器系数，；
28、利用分解后得到的每一级小波包分解系数进行信号重构，获得重构表达式：，其中n=1,2,3,...,2j+1。
29、可选的，通过下式统计分解后各层频带空间内重构信号的能量：
30、
31、其中，代表重构信号的离散幅值，n是重构信号数字点数。
32、可选的，所形成的特征向量f为：
33、
34、其中是第j层各频段能量的总和。
35、可选的，构建包含不同障碍物体的特征向量的特征样本库，将特征向量f与特征样本库中不同障碍物体的特征向量进行对比，最终得到障碍物体识别结果。
36、本发明的有益效果在于：通过子空间划分与重构方法处理多声束数据，利用小波包分解提取了目标散射的特征向量，增强了系统的容错性，提高了障碍物检测的准确性。
1.一种基于子空间划分重构的障碍物体识别检测方法，其特征在于，所述方法包括下列步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于子空间划分重构的障碍物体识别检测方法，其特征在于，对所述多维声束信号进行预处理包括数字滤波降噪、匹配滤波处理。
3.根据权利要求2所述的一种基于子空间划分重构的障碍物体识别检测方法，其特征在于，在对预处理后的声束信号进行多层分解展开的过程中，定义函数在空间的整体平移序列之线性组合所生成的闭包为子空间：
4.根据权利要求3所述的一种基于子空间划分重构的障碍物体识别检测方法，其特征在于，定义在子空间和中的分解系数，定义是子空间中重构系数对应的重构信号，其中在子空间中的重构系数为：
5.根据权利要求4所述的一种基于子空间划分重构的障碍物体识别检测方法，其特征在于，通过下式统计分解后各层频带空间内重构信号的能量：
6.根据权利要求5所述的一种基于子空间划分重构的障碍物体识别检测方法，其特征在于，所形成的特征向量f为：
7.根据权利要求6所述的一种基于子空间划分重构的障碍物体识别检测方法，其特征在于，构建包含不同障碍物体的特征向量的特征样本库，将特征向量f与特征样本库中不同障碍物体的特征向量进行对比，最终得到障碍物体识别结果。
