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。     

非均匀混响统计建模与功率估计

针对非均匀混响中进行恒虚警(CFAR)检测所需的背景功率估计问题,通过对非均匀混响进行统计建模分析,提出一种非均匀混响功率自适应估计方法。所提方法基于排序统计、功率分类等处理,对混响数据服从的统计模型进行判别,根据均匀混响、参杂强干扰混响、混响边缘等具有不同特性的混响成分,选择不同的处理方式进行功率估计。进一步将所提出的混响功率估计方法应用于CFAR检测中,获得一种新的CFAR检测器。仿真和实测混响数据的处理结果表明,提出的混响功率估计方法可以对强干扰和混响边缘等非均匀混响背景进行有效判别和功率估计,提出的CFAR检测器有效提高了非均匀混响背景中的目标检测性能。      

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。      

一种提高高速水下通信性能的基带波形结构设计

提出了一种能够抑制多径干扰的基带波形设计方法,该方法是通过保持传输信息速率不变,在成形滤波器第二个零点叠加信号来实现的。以多进制相位调制方式采用这种波形结构进行了仿真实验和湖水试验,都获得了比传统的波形结构更低的误码率。试验结果表明该波形设计方法能够提高水下通信系统的性能,能够有效抑制水下信道的多径干扰,能够提高水下通信的作用距离和可靠性。     

高分辨率有源声呐强混响抑制技术研究

有源声呐分辨率的提高可以抑制混响,但也使声呐包络数据的统计分布偏离瑞利分布,而更接近拖尾较重的K分布。强散射体所带来的强混响的幅值一般较大,它们使统计分布拖尾更严重,表征K分布的形状参数也越小。强混响作为目标干扰,严重影响了背景功率估计的准确性,从而降低了目标检测的性能。本文基于模糊统计理论,首先提出了用于抑制强混响的模糊统计归一化处理方法;然后对强混响和模糊统计归一化处理如何影响声呐数据分布和CFAR(Constant false-alarm rate)目标检测性能进行了仿真、研究和分析,最后对基于模糊统计归一化处理的CFAR检测性能和传统CFAR检测性能进行了仿真比较。仿真结果表明强混响目标干扰能使K分布数据的形状参数变小,而模糊统计归一化处理可抑制强混响目标干扰,增大包络数据分布的形状参数,提高形状参数估计性能和CFAR检测性能。      

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...     

混响室雷达地杂波统计特性模拟

为实现混响室中威布尔分布杂波的有效模拟,营造逼真的雷达电磁环境,基于广义平稳非相关散射电磁环境下混响室信道衰落特性,通过控制幅度调制信号对衰落系数进行补偿,提出一种基于时域波形设计的混响室地杂波模拟方法。通过调节输入信号序列中大、小幅度脉冲比例,改变混响室传统输入信号的零均值幅度特性,以实测地杂波统计特性为参考,最终得到与实测数据统计特性参数一致的混响室杂波电磁环境。用最大似然估计和KS检验法对实验数据作参数估计和假设检验,实测地杂波数据拟合于标准威布尔模型,混响室实验数据拟合于实测地杂波幅度统计模型,从而实现了实测地杂波起伏特性的混响室有效模拟。     

海洋混响信号的自适应非线性预测

基于非线性动力学对海洋混响建模,提出了一种自适应非线性预测方法,通过设计一个滤波器来逼近混响信号在相空间的演化轨迹;采用在不同海域进行的两次海上实验获取的混响信号,对自适应预测方法进行验证,其单步预测结果与实验信号符合较好;以模型的单步预测误差作为检验统计量来检测混响中的目标回波,可以在一定程度上抑制混响干扰,提高信混比.     

一种消除测速模糊的梳状谱信号设计方法

相比于传统信号,梳状谱具有更好的混响抑制能力,但其容易产生多普勒测速模糊。为了解决这一问题,设计了一种新的几何梳状谱信号,通过分析测速模糊产生的原因,在传统频点计算方法的基础上,利用在信号频点计算中加入一组抗多普勒频率间隔的方法,以降低频点的重合。仿真分析证明,提出的梳状谱信号设计方法有效的减少了速度搜索时频谱重叠的程度,无论在噪声还是混响限制条件下均可以获得一个明显的输出峰值,避免了测速模糊的问题,可以获得比传统信号更好的检测性能。     

基于不同散射机制特征的海杂波时变多普勒谱模型

海杂波的多普勒谱建模对采用多普勒处理技术的雷达进行有效的海杂波抑制和目标检测具有重要的意义.本文分别考虑Bragg,白冠和破碎波三种散射机制对应的多普勒谱分量的特征,对三种谱分量的频移和展宽进行分离,并引入附加速度频移量,提出了基于不同散射机制特征的雷达海杂波时变多普勒谱模型.该模型假设谱强度为受观测时间区间影响的随机变量,能够同时适用于平均多普勒谱与短时多普勒谱建模.通过分别对黄海海域实测的岸基P,S波段海杂波平均多普勒谱与短时多普勒谱建模测试,结果表明该模型相对传统模型的建模精度更高,尤其体现在短时谱的观测时间较长和平均谱形式较为复杂的情况下,建模误差显著减小.     

A wavelet space based approach for Doppler ultrasound blood signals separation

In medical Doppler ultrasound systems, a high-pass filter which is usually employed to filter wall clutter components, will remove the information of the low velocity blood flow. To extract intact Doppler ultrasound blood signals, a novel approach is proposed based on the spatially selective noise filtration. The wall signals are firstly estimated by the spatially selective noise filtration from wavelet spatial correlation property. Then the wall clutters are exactly obtained by a wavelet threshold de-noising technique which eliminates the residual blood flow signals. Finally the intact blood flow signals are achieved by subtracting the wall signals from the mixed signals. This approach is applied to both computer simulated and in vivo carotid Doppler ultrasound signals. The experiment results show that the wavelet space based approach can exactly extract the blood flow signals, and achieve about 45% lower results in the mean absolute error than that of the high-pass filtering. This approach is expected to be an effective method to remove the wall clutters in Doppler ultrasound systems.     

基于小波leaders的海杂波时变奇异谱分布分析

海杂波的奇异谱分析不仅能从理论上揭示海洋表面的动力学机理,同时也是对海探测雷达的关键技术之一.本文提出基于小波leaders的海杂波时变奇异谱分析方法,将时间信息引入海杂波的奇异谱分析之中,从而实现动态的解析描述海杂波随时间变化的奇异谱特性.在理论上,通过信号自身加窗,将时间信息引入传统的奇异谱(或称多重分形谱),实现了对海杂波时变奇异谱分布分析;在算法上,充分利用了小波leaders技术对于多种奇异性的提取能力(包括chirp奇异性和cusp奇异性),通过对时变奇异性指数和时变尺度函数的Legendre变换,实现对海杂波时变奇异谱分布的计算;在应用部分,采用经典的多重分形模型——随机小波序列(RWC)以及三级海态条件下连续波多普勒体制雷达海杂波进行仿真分析,实验结果表明:1)基于小波leaders的奇异谱分布能跟踪海杂波的时变尺度特性,有效展示其时变奇异性谱分布;2)算法具有较好的负矩特性和统计收敛性.该方法能为复杂非线性系统及随机多重分形信号分析提供参考.     

Statistical model of clutter suppression in tissue harmonic imaging

A statistical model is developed for the suppression of clutter in tissue harmonic imaging (THI). Tissue heterogeneity is modeled as a random phase screen that is characterized by its correlation length and variance. With the autocorrelation function taken to be Gaussian and for small variance, statistical solutions are derived for the mean intensities at the fundamental and second-harmonic frequencies in the field of a focused sound beam that propagates through the phase screen. The statistical solutions are verified by comparison with ensemble averaging of direct numerical simulations. The model demonstrates that THI reduces the aberration clutter appearing in the focal region regardless of the depth of the aberrating layer, with suppression of the clutter most effective when the layer is close to the source. The model is also applied to the reverberation clutter that is transmitted forward along the axis of the beam. As with aberration clutter, suppression of such reverberation clutter by THI is most pronounced when the tissue heterogeneity is located close to the source.     

运动平台低频混响的方位-多普勒谱特性研究

运动平台混响场的空频耦合结构对于改善主动声呐低速目标检测性能是十分关键的。本文通过对波束域混响采用高分辨谱分析方法(如MUSIC法和Capon法)在一定程度上突破了发射脉宽的制约,可以更为精确地给出低频混响场的方位-多普勒扩展估计。对南海实验数据的分析表明浅海低频混响场精确地符合运动多普勒规律,并且在一定距离方位分辨单元内的具有混响强度越高,频率扩展越小的特点。进一步的,利用运动多普勒关系给出偏航条件下左右舷混响在方位多普勒平面上沿不同曲线分布的规律,实验数据与理论预测符合良好。      

Blind single-channel suppression of late reverberation based on perceptual reverberation modeling

A blind method for suppressing late reverberation from speech and audio signals is presented. The proposed technique operates both on the spectral and on the sub-band domains employing a single input channel. At first, a preliminary rough clean signal estimation is required and for this, any standard technique may be applied; however here the estimate is obtained through spectral subtraction. Then, an auditory masking model is employed in sub-bands to extract the reverberation masking index (RMI) which identifies signal regions with perceived alterations due to late reverberation. Utilizing a selective signal processing technique only these regions are suppressed through sub-band temporal envelope filtering based on analytical expressions. Objective and subjective measures indicate that the proposed method achieves significant late reverberation suppression for both speech and music signals over a wide range of reverberation time (RT) scenarios.