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。      

啁啾脉冲频域相移的模拟与实验研究

在超快光学瞬态相移的测量中,结合线性啁啾脉冲与频谱干涉技术,可以获得啁啾脉冲相移随频谱的变化规律。光脉冲经过光栅色散和透镜聚焦后,不同的频率成分以空间上的不同坐标展开。当两束脉冲频谱同时在空间上展开时,相同的频谱成分会产生干涉。基于傅里叶变换频谱干涉技术,从频谱干涉图中提取相移,并对其进行了数值模拟和实验研究。结果表明,通过对不同类型频域相移进行重构所得到的结果反映出了相移随脉冲频谱变化的特性。实验结果表明了这种重构算法是有效的,与模拟结果具有较好的一致性。     

脉冲相干激光雷达测距信号研究

对脉冲激光雷达外差测距信号进行了研究，理论上，采用调Q激光脉冲的数值计算波形，研究了脉冲激光经远处目标漫反向后进行外差接收的波形及其傅里叶变换频谱成分。实验上，研究了可调谐电光调Q射频激励波导CO2激光器脉冲激光经目标反射后的外差波形及其傅里叶变换频谱成分，并计算了目标的距离，理论分析与实验结果一致。     

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。      

运动平台混响的时空耦合统计模型

混响时空耦合特性是空时处理混响抑制方法中的关键问题之一。传统方法不是建立在统计模型基础上的,对实际海洋混响扩展、海洋混响环境影响及基阵非理想性导致的混响时空耦合分析缺乏有效性。论文在混响概率模型基础上,推导了运动平台的混响时空耦合关系,进一步给出了复杂水声混响环境及具体阵列指向特性下的混响时空耦合规律的统计模型。利用该模型,推导了理想窄波束基阵混响的时空耦合关系。理论解析结果和计算机仿真清晰地展示了理想阵列流形的混响时空分布规律,验证了本文理论推导结果的正确性。最后采用数值计算方法分析非理想基阵的混响空时耦合关系及空时分布规律,结果表明利用本文的混响空时耦合模型,能获得实际基阵的混响空时分布规律,可为空时处理混响抑制算法与系统设计提供一定的理论支撑。      

浅海波导中水平接收阵被动时反混响抑制方法研究

使用基于射线简正波异地混响理论建立的水平接收阵接收海底混响模型,提出了水平阵被动时反混响抑制方法。以水平接收阵接收回波信号的某一时刻作为开始,分别对其前一时刻和后一时刻的回波信号做时反算子分解获得两个混响子空间,将这两个混响子空间的平均作为该时刻的混响子空间的一个估计,然后利用投影处理来抑制该时刻接收信号中的混响成分。该方法可以在一定程度上克服由于海底粗糙引起的局部时间(距离)段内接收回波信号的不平稳性,使得估计得到的混响子空间更加接近真实混响子空间。因此,利用其进行被动时反混响抑制可以增强回波信混比,提高对目标的检测和方位估计能力。针对典型浅海波导环境开展的仿真验证了本文方法的有效性。     

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,窗内的混响噪卢得到抑制,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.     

信源空间散布条件下的声呐目标滤波方法

基于密集多波束接收空间观测数据向量,定义了一个与信源空间分布参数相关的特征量-空间散布指数,并利用蒙特卡洛积分对不同信源散布角宽度、不同信噪比和不同噪声空间分布特性条件下的空间散布指数进行了建模与计算。在此基础上,形成了在分布式混响/噪声背景下检测目标回波信号的空间散布指数滤波方法。利用轻型AUV(Autonomous UnderwaterVehicle)水下航行器声呐获得的实验数据进行了验证,表明该方法可显著抑制了混响及流噪声干扰。该方法无需假设信源间彼此独立,对混响干扰具有良好的适应性;由于混响及流噪声成分被大部分滤除,显著提高了信号处理增益,在后续检测过程中避免了宽波束接收、旁瓣泄漏、主动声呐平台运动等因素引起的背景噪声的显著增加。     

运动声源多普勒畸变信号自适应校正方法EI北大核心CSCD

提出了一种自适应多普勒畸变校正方法,以声源移动速度v、初始时刻麦克风与声源横向距离x两个运动学参数为优化变量,以最大化重采样信号的频域统计指标为优化目标,通过参数寻优进行v和x的估计,通过幅值还原和时域插值拟合进行畸变校正。仿真分析结果表明,频谱峭度、频谱偏度、频谱脉冲因子和频谱峰值因子4种统计指标均能准确识别运动学参数,且频谱峭度的抗噪能力最好,临界信噪比达到-3.1 dB。实验分析结果表明,列车故障轴承多普勒畸变声音信号校正后,包络谱故障频率成分及其倍频成分清晰准确,说明多普勒畸变得到有效校正。该方法可基于信号本身实现多普勒畸变信号时频结构的全面校正。     

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。      

波束域下利用角度散布特征抑制宽带混响

通过研究宽带信号的信源空间展宽特征,提出了一种宽带波束域的混响抑制方法。在有效观测角度范围内,进行密集的波束形成,将数据从阵元域转换至波束域,通过与蒙特卡洛积分得到的参考值比较,得到角度散布指数ADI。信混比越大,ADI越小。因此,设定合适的ADI阈值,去除高ADI值的成分,目标回波能够从混响背景下分离出来。该滤波器兼容于声呐现有的波束形成和信号检测流程,并且计算复杂度低。通过仿真分析了ADI与频率、带宽、信混比的关系。湖海试数据的处理结果表明了该方法能够抑制混响,并且ADI滤波器阈值选取具有容错性。      

基于角度散布指数的波束域宽带混响抑制（英文）

Based on the properties of wideband source's spatial spread,an algorithm for reverberation suppression in beams domain is proposed.In an effective observation range,a compact bank of receiving spatial beams is operated to transform the data from element domain to beam domain.Angular Distribution Index(ADI) is obtained by comparing to a reference value which is computed by Monte Carlo Integration.ADI decreases with a stronger target echo.Hence,choosing an appropriate threshold of ADI,the target echo can be separated from reverberation by cutting off the high AD components.The filter is compatible with the procedures of beamforming and detection for the current sonar.The computation complexity of the filter is low.The relationships between ADI and frequency,bandwidth,signal-reverberation ratio,are illustrated by a simulation example.The processing results based on the lake-trial and sea-trial data show that reverberation can be significantly suppressed,and threshold choosing for wideband ADI filter is fault tolerant.     

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...     

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。      

高分辨率主动声呐强混响抑制技术研究（英文）

Resolution enhancement of active sonar can suppress the reverberation.While it also makes the envelope data distribution diverge from Rayleigh distribution to K-distribution.The stronger scattering speckles,the heavier of the K-distribution tails.The envelope amplitudes of these strong scattering speckles are usually very big.As the interfering target,the strong reverberation decreases the performances of the background power level estimation and the target detection.The fuzzy statistical normalization processing(FSNP) is introduced to suppress the strong reverberation firstly in this paper.Then how the strong reverberation and the FSNP affect the distribution of K-distributed sonar data is studied.The influence on the constant false alarm rate(CFAR) detection performance caused by the strong reverberation and the FSNP is also simulated and analyzed.Performance comparisons between the CFAR detector based on FSNP and the conventional CFAR detectors are carried out.The simulation results show that the strong reverberation can make the shape parameter of the interfering K-distributed data become smaller than that of the original K-distributed data.While the FSNP can suppress the strong reverberation,increase the shape parameter value,and improve the performance of the shape parameter estimator and the CFAR detector.     

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。     

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。