基于基追踪去噪的水声正交频分复用稀疏信道估计

针对传统的l₂-范数信道估计精度低的问题, 提出了一种基于基追踪去噪(BPDN)的水声正交频分复用稀疏信道估计方法, 该方法针对水声信道的稀疏特性, 利用少量的观测值即可以很高的精度估计出信道冲激响应. 与贪婪追踪类算法相比, 基于BPDN算法的稀疏信号估计具有全局最优解, 采用l₂-l₁范数准则估计信号, 同时考虑了观测值含噪情况, 通过调整正则化参数控制估计信号稀疏度和残余误差之间的平衡. 仿真分析了导频分布、正则化参数等对BPDN 算法的影响以及BPDN算法与最小平方(LS)、正交匹配追踪(OMP)信道估计算法的性能. 湖试结果表明, 在稀疏信道下, 基于BPDN的信道估计方法明显优于LS和OMP信道估计方法.     

基于扩频码的单载波迭代频域均衡水声通信

单载波时域均衡在长时延扩展水声信道中计算量大,并对接收机参数的选择较为敏感,可靠性低,而正交频分复用信号峰均功率比高、对频率偏移敏感. 针对这些问题,提出基于扩频码的单载波块传输高速率水声通信方法和基于T/4分数间隔迭代频域均衡的接收机算法. 该接收机利用已知扩频码进行信道估计以及对由多普勒偏移引起的旋转相位进行估计,并通过一种低复杂度迭代频域均衡算法改善系统性能. 开展了湖上实验研究,结果表明在浅水1.8 km距离且复杂多径干扰条件下,利用BPSK/QPSK调制可实现10^-2–10^-4的误码率并达到1500–3000 bit/s的有效数据率. 关键词： 水声通信 单载波 频域均衡 迭代处理     

正交频分复用在水声通信中频率同步的研究

正交频分复用（OFDM）通信系统对频率偏移比较敏感，容易导致系统性能急剧下降。水声通信中存在着严重的多普勒频率偏移，限制了OFDM技术在水下的应用。本文仿真分析了频率偏移对OFDM系统的性能影响，提出了一种适用于水声通信的频率同步方法。本方法不仅可以对固定的频率偏移进行估计，也可以对连续变化的频率偏移进行估计。仿真表明，本方法具有较高的频偏估计精度和大的频偏估计范围。湖试结果也表明，采用这种方法可有效地进行频偏估计。     

空间频谱估计中的误差综合矫正技术及其实验研究

分析了空间谱估计中多信号源方向和频率估计中通道失配和阵元互耦导致系统性能下降的机制。克服了现有矫正方法只能针对单频信号补偿某个或某几个误差影响因素的局限性,提出了通道失配和阵元互耦的综合补偿新技术,大大提高了误差矫正的精度。首次尝试在频率、方向同时估计中应用误差校正技术,并得出了一重要结论——此几种误差影响因素对频率估计没有影响且此方法可推广应用于倍频程信号、窄带随机信号和单频信号的组合情况。在全消声室中进行了实验研究,为此方法推向实际应用作了有益的尝试。文中方法简便易行,消声室声学实验证明了该方法是成功的。     

改进的信道稀疏度检测正交多载波多普勒估计方法

针对正交频分复用水声移动通信中频域变采样技术联合信道稀疏度检测的多普勒估计算法在冰水混合区复杂信道环境下多普勒估计效果欠佳且计算量大的问题,提出了一种改进的多普勒估计算法。采用时域重采样技术对信号进行不同压缩因子的补偿,避免了频域变采样技术中的高阶快速傅里叶变换运算,从而降低了算法复杂度。利用梳状导频位置向量结合时域变采样技术更准确提取的导频子载波,进而获得更加精确的信道估计和信道稀疏度检测结果,提高了多普勒估计精度。仿真结果和冰下试验结果表明,与原始算法相比,改进的方法在冰水混合水域复杂多径时变信道环境下可以有效实现对信号多普勒畸变的跟踪并且计算量显著下降,能够保障正交频分复用水声移动实时通信。      

基于多径分集的啁啾扩频正交频分复用水声通信系统

针对传统正交频分复用系统在具有复杂多途和深度频率选择性衰落特点的水声信道中性能下降的问题,提出了啁啾扩频正交频分复用水声通信方案.该方案对原信息码扩频,子载波变为相同调频斜率、不同中心频率、频带相互重叠的正交啁啾信号.经过水声相干多途信道后在接收端解扩,使多个途径信号在频域上拓展,多径信号彼此分离.结合虚拟时间反转镜技术,聚焦多途信道能量,完成信道多径分集接收,不仅可以抑制频率选择性衰落的影响,还充分利用信道多径分集增益提高系统性能.通过仿真研究和湖试验证,表明该方案具有较好的有效性和可靠性.     

矢量声纳高速运动目标稳健高分辨方位估计

针对水声矢量信号处理框架中的高速运动目标低信噪 比小快拍条件下的稳健高分辨方位估计问题, 将压缩感知技术应用于水声矢量信号空间谱估计模型中. 结合声矢量传感器结构特性, 探讨了基于声压振速联合处理的广义时域滤波方法; 结合矩阵空域预滤波理论, 设计了基于阻带约束通带均方误差最大值最小的空域滤波器, 研究了矢量声纳空域预滤波方法; 结合以上分析, 提出了基于压缩感知技术的时空联合滤波高分辨方位估计方法, 给出了方法的数学模型、物理解释及具体实施步骤.理论分析和计算机仿真试验表明, 新方法对于小快拍数 条件下的矢量声纳高速运动目标高分辨方位估计问题, 具有较低的双目标分辨门限和较高的估计精度, 有着良好的应用前景.湖上试验验证了方法的有效性. 关键词： 声矢量传感器 空间谱估计 时空滤波 压缩感知     

电感耦合等离子体原子发射光谱的现代谱估计

用现代谱估计方法对电感耦合等离子体原子发射光谱（ＩＣＰ－ＡＥＳ）及其信号特性作了讨论。本工作用现代谱估计技术中的自回归模型（ＡＲ）方法计算功率谱。采用Ｌｅｖｉｎｓｏｎ－Ｄｕｒｂｉｎ递归算法计算ＡＲ模型的参数,然后用这些参数计算功率谱。用实际的ＩＣＰ－ＡＥＳ光谱和测量信号所得的结果表明,采用谱估计方法可以对ＩＣＰ－ＡＥＳ光谱的频率构成和特性作进一步深入的理解。     

字典奇异值分解加权压缩感知多径信号参数估计

为提高水声信道多径参数估计的分辨率,提出了一种基于字典奇异值分解的加权压缩感知算法。对于有源声呐,根据发射信号构造字典,对字典进行奇异值分解,利用大特征值对应的特征向量构造信号子空间,然后使用信号子空间对接收信号进行滤波。对滤波结果进行加权压缩感知参数估计,得出最终时延估计结果。仿真实验表明,所提方法能够对水声多径参数进行超分辨估计,适用于任何脉冲信号。湖试处理结果显示,混响背景下该方法也有较好的多径参数估计性能,能够降低接收数据的噪声成分,提高对水声信道的多径时延、个数和幅度的估计精度。      

改进的时序多重稀疏贝叶斯学习冰下水声信道估计方法

针对时序多重稀疏贝叶斯学习信道估计方法计算复杂度高且在低信噪比时估计精度低的问题,本文提出了一种改进的时序多重稀疏贝叶斯学习正交频分复用冰下水声信道估计方法。首先,采用奇异值分解方法对接收导频矩阵进行去噪;随后利用去噪后的接收导频矩阵结合最小二乘信道估计方法获得时序多重稀疏贝叶斯信道估计的超参数矩阵、感知矩阵等先验知识;最后,利用冰下水声信道的稀疏特性和多途结构较为稳定的特点,采用时序多重稀疏贝叶斯信道估计对不同符号的冰下水声信道进行联合重建。仿真结果显示,在能量系数为0.03时,改进方法信道估计均方误差相比较于原始方法至少降低了约2.87×10-5,运算时间至少下降了约为90%。第11次北极科学考察冰下试验结果显示,改进方法的平均原始误码率略微低于原始方法,平均运算时间降低约75%。研究结果表明,利用冰下水声信道的特点,改进方法可以实现高精度冰下水声信道估计,并且有效降低系统计算复杂度。      

基于Hilbert变换的水下多源声信号频率的相干探测

为实现水下中低频声信号的探测识别,通过研究水下多声源相干探测信号的特征,理论上给出了相干探测信号频谱混叠情况下的特征表达式,并提出了一种基于Hilbert变换的信号解调处理方法,实现了水下多声源相干探测信号频谱混叠情况下各声源发声频率的解调.该方法将探测信号经过滤波平滑处理之后进行Hilbert变换,得到信号的解析形式,然后对解析信号模值的平方进行二次滤波平滑等处理,分离混叠在一起的频带,将得到的信号进行频谱分析,根据频移值计算得到水下各个声源的发声频率.在光学暗室下搭建激光相干探测系统,对2~6kHz的水下声信号进行实验,实验结果表明,该方法可以有效分离探测信号中混叠在一起的信号频带,并准确提取各水下声信号的发声频率,频率提取重复性不大于2.5Hz.     

基于高分辨谱估计方法的快速运动目标分析*

水下运动目标产生的声场由一系列不同模态的简正波组成,不同模态简正波具有不同的多普勒频率移动,携带了运动目标速度、频率等参数的信息。针对快速运动目标水下辐射声场的这一特点,采用高分辨谱估计Burg算法估计不同模态简正波多普勒频移,进而获得运动目标的速度、频率参数估计。数值仿真结果表明,高分辨谱估计Burg算法获得了高频率分辨率,在较短的观测时间或是阵元不足的情况下,较准确地估计了多普勒频移,获得了目标运动速度和初始频率等运动参数。     

Acoustic vector sensor signal processing

Acoustic vector sensor simultaneously, colocately and directly measures orthogonal components of particle velocity as well as pressure at single point in acoustic field so that is possible to improve performance of traditional underwater acoustic measurement devices or detection systems and extends new ideas for solving practical underwater acoustic engineering problems. Although acoustic vector sensor history of appearing in underwater acoustic area is no long, but with huge and potential military demands, acoustic vector sensor has strong development trend in last decade, it is evolving into a one of important underwater acoustic technology. Under this background, we try to review recent progress in study on acoustic vector sensor signal processing, such as signal detection, DOA estimation, beamforming, and so on.     

水下对空中声源的运动参数估计

为了解决传统的交互式多模型目标跟踪算法中马尔可夫概率转移矩阵固定不变,造成的模型切换缓慢、跟踪精度不高的问题,提出了一种基于后验信息修正的时变转移概率自适应交互式多模型跟踪算法。算法定义了一种新的修正因子,利用后验信息对概率转移矩阵进行实时修正,提高匹配模型的概率,减小非匹配模型的影响,使得系统模型能够及时、准确地切换到匹配模型。蒙特卡洛仿真实验表明,该自适应交互式多模型算法能够应用于水下目标跟踪中,相比传统交互式多模型算法,模型匹配度更高,滤波效果也更好。     

一种鲁棒性强的OFDM 水声通信系统*

为了在不同衰落水声信道下实现正交频分复用水声通信,该文提出了一种鲁棒性强的正交频分复用水声通信方案,方案包括编码调制、信道估计和多普勒估计等内容。为了使该系统更稳健,整个信道编码分为两个步骤。首先,循环冗余校验编码器和里德-所罗门编码器用于编码整个数据包,然后循环冗余校验编码器和Turbo 编码器用于编码每个数据帧,其中比特交织编码调制技术用来对抗信道的时变特性。为了得到水声信道估计,使用线性最小均方误差估计器来处理导频数据得到信道估计值。多普勒估计包括帧的多普勒估计和符号的多普勒估计。实验结果表明该系统在不同的衰落信道下都能实现正确的跟踪和译码,系统的鲁棒性能优越。此外,该系统算法计算简单,易于实现,具有良好的工程应用价值。     

基于频谱Sevcik维数的目标运动速度估计*

在声目标无源估计应用中,目标与接收器存在相对运动时,接收的目标辐射的噪声信号存在多普勒频移。多普勒频移中包含目标的运动参数信息。针对线谱信号多普勒频移目标运动参数获取问题,提出一种基于频谱Sevcik维数的目标运动速度获取方法。首先利用Doppler-warping变换对接收信号进行重采样,然后对重采样后的频谱信号求Sevcik维数,最后通过寻找Sevcik最小值来实现速度估计。仿真证实了所提方法的有效性,在相同仿真条件下,所提方法相较于频谱求熵算法,速度搜索结果不仅具有更窄的主瓣宽度,而且可提高抗噪性5dB左右。两组实验数据的速度估计误差小于5%,证明了本文算法的有效性。     

小波包节点分段阈值降噪在水声监听中的应用*

水声目标信号在发送、传播过程中,易受到环境噪声、系统自噪声等影响,因此水声监听过程中目标信号会掺杂大量噪声信息。为提高获取目标信号的准确性和可靠性,降低噪声,在已有小波分析基础上,提出小波包节点相对能量判断最优分解层,最优分解层节点系数分段阈值处理重构方法,实现水声监听信号分频段去噪。将0.1 kHz~8.4 k Hz实验数据按节点频率排序划分为5个强弱不同的频段信号实现消噪提取,结果表明该方法可将噪声信号与目标信号有效分离,与全局单一阈值相比,具有较好降噪能力。该方法打破了小波阈值去噪高频处理的局限性,提高了识别精度,改善了全局单一阈值去噪存在的短板,在鱼类分析识别、舰船监听、深海探测等方面具有一定的推广和应用价值。     

An echo detection algorithm for underwater continuous wave active detection

The model of linear frequency modulation continuous wave （LFMCW） applied in underwater detection and the method for the detection of echo signal and the estimation of target parameters were studied. By analyzing the heterodyne signal, an algorithm with the structure of heterodyne-Practional Fourier Transform （FRFT） was proposed. To reduce the computation of searching targets in a two-dimensional FRFT result, the heterodyne signal would be processed by FRFT at a specific order, after Radon-Ambiguity Transform （RAT） was applied to estimate the sweep rate of the signal. Simulations proved that the algorithm can eliminate the coupling phenomenon of distance and velocity of LFMCW, and estimate targets＇ parameters accurately. The lake trial results showed that the processing gain of LFMCW processed by the algorithm in this paper was 13 dB better than that of the LFM processed by matched filter. The research results indicated that the algorithm applied in LFMCW underwater detection was feasible and effective, and it could estimate targets＇ parameters accurately and obtain a good detection performance.     

Parameter estimation of underwater moving sources by using matched Wigner transform

According to the acoustical Doppler effect, an improved narrow-band technique is proposed to estimate underwater source’s motion parameters including speed, closest distance, rest frequency, and closest point of approach (CPA) time, by using a single receiving sensor. First, the matched Wigner transform (MWT), which produces a time–frequency distribution (TFD) with optimal energy concentration and without inner artifacts for a high-order polynomial phase signal, is defined. On the basis of the MWT, a method is developed for the accurate instantaneous frequency (IF) estimation of Doppler signal. Moreover, we deduce that the Wigner–Ville distribution of the Doppler signal has a peak at the center of the TFD. Thereafter, the CPA time is directly estimated. When the CPA time is obtained, the other motion parameters can be easily estimated by using a simplified amplitude weighted nonlinear least-squares method, which fits the IF estimates to the predicted Doppler shift. Finally, the effectiveness of the proposed scheme is validated by using underwater acoustic data.