基于动态阈值匹配追踪的主动声呐直达波抑制方法

双基地声呐中的直达波干扰可以通过重构抵消的方式进行抑制。这种方法需要对直达波信道进行估计，传统的正交匹配追踪算法的收敛速度慢，分步正交匹配追踪等算法在提高收敛速度时牺牲了信道估计精度，导致回波检测能力下降。本文提出一种动态阈值匹配追踪算法估计直达波的信道响应，在提高收敛速度的同时兼顾了信道估计精度。在仿真环境中，达到同样的直达波抑制效果，所提算法与传统正交匹配追踪算法相比，收敛速度显著提升，检测输出的回波强度比分步正交匹配追踪算法高4dB；海试数据处理结果中，所提方法迭代收敛速度较正交匹配追踪算法提升4倍；输出的回波强度比分步正交匹配追踪算法高2dB。     

混响背景下低秩矩阵恢复的目标亮点特征提取

有源声呐探测水下目标时,混响干扰增加了从目标回波信号中提取目标亮点特征的难度.依据目标回波与混响在时频域上能量分布的相关性不同,采用自适应核时频分析方法将目标回波信号变换到时频域上进行分析.通过低秩矩阵恢复方法将目标回波与混响分到稀疏矩阵和低秩矩阵中,从而分离目标回波与混响,降低混响对回波信号的干扰.针对稀疏矩阵采用Hough变换提取回波中的亮点峰,得到目标的亮点特征。通过仿真和实验数据证明在较低信混比情况下通过低秩矩阵恢复方法能够在时频域上进一步区分目标回波与混响,达到抑制混响的目的,便于获取目标亮点特征。      

水声信号稀疏重构高分辨角度-多普勒成像

针对傅氏空时二维谱估计分辨率低以及声呐空时采样数据样本数不足给角度-多普勒成像带来困难的问题,提出一种水声信号稀疏重构的高分辨角度-多普勒成像方法和抗混响空时滤波器的稀疏重构方法。该方法在声呐阵列单测量向量的极少观测样本条件下,建立阵列信号的空时稀疏表示模型,应用稀疏表示的匹配追踪算法和基追踪算法重构回波与混响的高分辨角度-多普勒像。并根据运动声呐回波与混响的空时分布规律及声呐待检测距离单元位置的先验信息,沿着混响空时分布脊线设计混响稀疏表示的专用空时导向向量字典,通过重构抗混响空时滤波器来抑制角度-多普勒平面的混响干扰。对运动声呐前视和侧视阵列的计算机仿真结果表明,在混响背景中,该方法采用声呐阵列单测量向量重构了低速运动目标多亮点回波的高分辨角度-多普勒像,频率分辨率突破傅里叶分辨率,角度分辨率突破阵列瑞利限,分辨率明显优于傅氏空时谱估计。      

结合卷积神经网络的浅海有源探测信道匹配

信道匹配方法在有源探测领域是一种重要的提升检测信噪比的方法。针对非确知海底参数环境下的有源探测信道匹配问题,提出一种结合卷积神经网络进行信道匹配的算法。该算法基于海底参数扰动开展声场仿真生成卷积网络训练数据;首先通过分类网络将信号按照海底底质类型分类,在每个分类区间内采用单独的卷积网络反演海底参数;然后结合声场模型估计信道传递函数,进行信道匹配,从而在非确知环境下抑制多途影响,提升回波检测能力。仿真与实验结果表明,该算法能够在不确知海底环境条件下,有效估计信道传递函数,实现信道最优化匹配,在实验条件下可提高回波检测信噪比4 dB左右。相比传统方法,该算法可以在海底参数不确知条件下对低接收信噪比的信号实现信道匹配,同时不需要高信噪比的实验参考信号,有效提高了信道匹配方法的环境宽容性。      

正交多相码连续波主动声呐回波检测算法设计*

与常规脉冲式主动声呐相比,连续波主动声呐能够提高目标回波的时间处理增益和目标信息更新速率。本文提出一种由正交多相码合成的连续发射波形,分析了发射信号和目标回波模型,设计了多通道匹配滤波器组完成回波检测。为了进一步提高接收机检测性能,提出了多通道非相干积累的处理方法。通过数值仿真,分析提出的连续波形的多普勒分辨性能和目标信息更新率。通过蒙特卡罗法获取ROC曲线,比较了脉冲式主动声呐和连续波主动声呐在均匀混响背景下对单目标检测性能的差异。仿真结果表明,本文设计的连续波波形具有较好的多普勒分辨性能,在均匀混响背景下,回波检测算法能够明显提高单个目标的探测能力。     

基于分数阶傅里叶变换混响抑制的目标回波检测方法

提出了一种声呐发射信号为线性调频信号时,基于分数阶傅里叶变换混响抑制的目标回波信号检测方法。通过计算混响的缓慢时变包络,对混响进行时间域的平稳化处理。对平稳化的混响信号滑动窗截取,对截取信号进行分数阶傅里叶变换,然后在分数阶傅里叶域进行滤波处理,再进行逆分数阶傅里叶变换恢复出时间域信号,最后输出该信号的能量。当滑动窗截取到目标回波信号时,窗内的混响噪声得到抑制,系统输出目标回波的能量,从而实现混响背景下的信号检测。通过计算机仿真和湖试实验结果,表明所提方法可以准确的在混响背景下检测到目标回波信号,并且在混响噪声背景条件下相比于匹配滤波器具有更好的检测性能。      

双扩展水声信道的时延多普勒域稀疏估计

利用双扩展水声信道在时延-多普勒域存在的稀疏结构,将信道估计转化为压缩感知框架下的稀疏恢复问题可改善估计性能。但是,稀疏恢复经典方法如l_1范数、近似l₀范数无法适应水声信道时延-多普勒域稀疏度的动态变化,而匹配追踪(Matching pursuit,MP)、正交匹配追踪(Orthogonal Matching Pursuit,OMP)等贪婪类算法则存在着易进入局部最优解、二维搜索导致运算复杂度高等问题。提出在时延-多普勒域稀疏恢复的目标函数中引入非均匀范数约束(Non-uniform Norm Constraint,NNC),即在时延-多普勒域信道响应中根据每个时延-多普勒域位置的幅值分别分配为l₀或l₁范数约束,因而可通过不同范数约束组合的方式适应不同的时延-多普勒域稀疏度;同时,通过对非均匀范数代价函数进行梯度下降迭代求解并将梯度解投影至解空间推导了非均匀范数稀疏恢复的迭代求解方法,从而实现双扩展水声信道时延-多普勒估计。数值仿真和实验数据处理表明该算法相对经典方法有较明显的性能改善。通过仿真、海上水声通信实验结果可获取结论,利用时延-多普勒域稀疏特性的信道估计方法结合均衡器可有效提高双扩展信道条件下的水声通信性能。      

水下目标回波与混响的时频形态特征域盲分离

水下沉底或掩埋目标识别受海底混响干扰严重,并且目标回波与混响在时-频域上均存在混叠,增大了对目标回波与混响的分离难度。根据目标回波与混响的产生机理差异,将图像形态学与时频分析相结合的盲分离算法用于目标回波与混响的分离。推导了目标几何声散射成分与混响在Wigner-Ville时频面的形态特征表达式,利用图像形态学滤波去除Wigner-Ville时频面中的混响及刚性亮点之间交叉项,在时频形态特征域获取解混矩阵,实现了目标回波和混响的分离。仿真与实验数据处理结果表明,结合图像形态学的时频域盲分离算法提高了目标回波信号的信混比。      

基于CS的低压电力线载波通信信道估计

针对低压电力线通信环境多径干扰的特点,建立了正交频分复用的压缩感知信道估计模型,将信道估计转换为压缩感知理论中稀疏度未知的号重构问题,首次采用压缩感知的稀疏自适应匹配追踪方法重构出低压电力线载波通信多径信道的冲击响应。仿真表明与其它常用信道估计算法相比,所提出的压缩感知信道估计算法在频谱利用率以及估计性能方面比传统方法有显著提高,在未知稀疏度的情况下,为低压电力线载波通信系统提供了一种稳定、可行的信道估计方案。     

基于多尺度特征的匹配滤波处理

基于“分类置前检测”的思想,对线性调频信号组成的脉冲串(PTFM)信号及其混响,利用在小波变换的大尺度离散逼近空间上的自相似性和峰度等特征差异,提出了一种基于多尺度特征的匹配滤波算法。湖试数据的处理结果表明,该方法在混响背景下的检测性能优于匹配滤波约10 dB;在多途情况下,该方法相对于无多途情况时的检测性能略有提高,说明该方法对多途的影响具有很好宽容性。     

基于数学形态学的声纳主动探测信息净化方法

针对主动声呐探测画面中混响和被动条状干扰问题,提出了一种基于数学形态学滤波的主动探测信息净化方法。该算法通过研究数学形态学滤波器的频响特性,构造与主动声呐探测画面中目标频率特性匹配的结构元素,然后对主动声呐探测画面进行形态学滤波处理,估计主动声呐探测画面的干扰背景,最后进行探测信息净化,并利用形态学滤波对净化后图像进行增强。海试数据处理结果表明,该文方法能够有效抑制低频被动条状干扰以及混响背景,使点状目标在图像中表现更为明显,更有利于目标检测。     

利用正弦调频信号的宽带速度敏感特性抑制混响

有源声呐探测水中低速目标时,混响与目标回波的频率接近,目标回波与混响分离困难.根据运动目标与产生混响的散射体在速度域的差异,利用正弦调频信号(SFM)的速度敏感特性实现目标回波与混响的有效分离.推导了 SFM信号宽带混响抑制能力与速度分辨模糊之间的约束关系,建立了波形优化设计的搜索模型.通过多普勒滤波处理将数据从频率域...     

结合卷积神经网络与混响时间注意力机制的混响抑制

提出一种结合卷积神经网络的编解码器模型和混响时间注意力机制的混响抑制算法,该算法通过编解码器模型实现混响抑制,并利用混响时间注意力机制克服混响环境变化对混响抑制效果的影响。该算法在编码器中使用具有不同大小的卷积核来处理混响语音幅度谱,从而获得包含多尺度上下文信息的编码特征;通过引入注意力模块,实现在不同的混响时间环境中选择性地使用不同权重的编码特征生成加权特征;最后,在解码器中使用加权特征来重建混响抑制后的语音信号幅度谱。在模拟和真实的混响环境下,该算法相对于基线系统在语音混响调制能量比上分别取得了0.36 dB和0.66 dB的提升。实验结果表明,该算法可以适应不同混响环境的变化,相对基线系统在真实混响环境下具有更高的鲁棒性。      

Improved space time prewhitener for linear frequency modulation reverberation using fractional Fourier transform

This letter presents an improved space time prewhitening method for linear frequency modulation (LFM) reverberation. The proposed method transforms the reverberation to fractional Fourier domain to whiten using fractional Fourier transform. The linear varying frequency in LFM reverberation is focused on a stationary frequency, and the adjacent block signal is used as the reference signal of prewhitening. Finally, experiment results with real reverberation data verify that the proposed method improves the detection performance of active sonar in shallow sea significantly.     

采矿混响环境下超声波探测信号设计

针对深海采矿环境中混响干扰对水下微地形探测的影响,设计了一种可以抑制水下混响并提高探测精度的超声波发射信号。通过分析探测目标的接收信号模型,根据Neyman-Pearson准则得到目标回波探测模型的检测性能评价指标。基于高斯点目标最优检测理论,提出采矿混响环境下发射波形的能量谱设计方法,进而得到混响环境下超声探测信号的幅度谱。保持幅度谱分量恒定,利用信号相位谱与信号长度的关系设计了可以满足不同探测系统和探测环境需要的超声波探测信号。利用设计的超声波探测信号及常用声呐信号在模拟深海采矿环境下进行探测实验,结果表明所设计的超声波探测信号在探测精度及抗混响能力方面均优于常用声呐信号。      

宽带双曲调频信号参数化时频分析波达方向估计

针对有源探测或脉冲侦查中双曲调频信号的波达方向估计问题,提出了基于参数化时频变换(PTFT)的多重信号分类(MUSIC)测向算法,简称PTFT-MUSIC算法。该算法由发射信号确定针对双曲调频信号的参数化变换核,对接收信号进行频域参数化时频变换,利用获得的时频分布建立阵列信号时频分布模型,并以此模型设计基于时频分布矩阵的MUSIC算法以实现双曲调频信号的波达方向估计。通过仿真和实验对该算法的估计误差和多目标分辨性能进行了分析,仿真和海上实验结果表明:相比现有的时频MUSIC算法,PTFT-MUSIC算法能有效提高空间谱分辨率和波达方向估计性能,同时该算法拥有对特定调频信号筛选性,结合时频域滤波算法能有效抑制相干直达波干扰,应用于多基地声呐系统时有效提高了声呐定位性能。     

改进次最佳检测在侧扫声呐底混响抑制中的应用*

侧扫声呐进行沉底小目标探测时,底混响是主要背景干扰。底混响通常是一种非平稳、非高斯的带限噪声,它使得白噪声条件下的滤波器性能受到限制。在混响背景下常利用自回归模型对接收信号进预行白化处理,但对于实际侧扫声呐应用,白化后直接匹配滤波的处理效果不甚理想。针对此问题,在自回归模型预白化的基础上,提出采用一种次最佳检测与多分辨二分奇异值分解相结合的改进方法。该方法首先对接收信号进行分段处理,利用改进Burg算法估计每段数据自回归模型的系数及阶数;然后构造白化滤波器对分段数据预白化,并对白化后的数据进行多分辨二分奇异值分解;最后应用ostu方法对原始声图和处理后的声图进行目标检测。仿真与实验结果表明,该方法明显提高了信混比,改善了侧扫声呐沉底静态小目标的成图质量,有利于后期实现基于图像的目标自动检测。