斜坡海底波导中随机声源的信道盲解卷积

该文研究了在斜坡海底环境中，通过基于射线的盲解卷积(RBD)方法，利用随机声源发出的信号来估计信道响应(CIR)的有效性，并讨论了不同信噪比和海底坡度情况下，RBD估计到的CIR与CIR理论值的相关性，对2016年美国圣巴巴拉海峡实验进行了仿真验证。RBD方法通过宽带波束形成估计随机声源的相位，以得到声源和接收阵之间的CIR。仿真结果表明，斜坡海底情况下RBD方法仍能较为准确地估计信道的CIR，噪声和海底坡度的变化均会对RBD估计到的CIR的精确度产生一定的影响。在具有一定粗糙度的斜坡海底波导或存在海底山丘的波导中，RBD仍然可以对CIR进行有效估计。     

稀疏贝叶斯学习水声信道估计与脉冲噪声抑制方法

水声信道具有显著的稀疏特性,利用稀疏贝叶斯学习(SBL)算法能够实现稀疏水声信道的有效估计。针对SBL计算复杂度较高的问题,将广义近似消息传递-稀疏贝叶斯学习(GAMP-SBL)引入水声信道估计。该方法在SBL的框架下结合GAMP以消息传递的方式计算信道冲激响应,能够有效降低SBL的计算复杂度。针对假设背景噪声服从高斯分布的信道估计方法在脉冲噪声环境下性能下降问题,提出了基于GAMP-SBL的脉冲噪声抑制水声信道估计方法:首先利用脉冲噪声时域稀疏特性,采用GAMP-SBL估计脉冲噪声并进行抑制,然后再次利用GAMP-SBL实现水声信道估计.基于第九次北极科考冰下脉冲噪声的两次仿真结果表明,所提出的方法在归一化均方误差上相对于未进行脉冲噪声抑制的GAMP-SBL最大分别降低了18.71%,6.61%,在信道解码前误码率上最大分别降低了1.66%,4.05%,并且相对于Clipping方法更加稳健。在信噪比为20 dB时,误码率可低于10-2。      

梯度投影最小二乘多途信道实数域高分辨估计方法

为解决水下定位过程中的多途信道高分辨估计问题,文章给出了一种梯度投影最小二乘多途信道实数域高分辨估计方法,不同于频域最小二乘,方法利用时域迭代求解去除了矩阵求逆,降低了计算量,并且能够直接获得高分辨的实数域信道冲激响应。与MUSIC、Richardson-Lucy (RL)以及稀疏贝叶斯(SBL)等几种典型时域高分辨信道估计算法进行对比分析,仿真和实验结果皆表明,文中给出的梯度投影LS算法和SBL算法时延分辨力明显优于MUSIC和RL算法,水池实验结果时延分辨力可达1/(5B)(B为信号带宽)。所提方法幅度衰减估计精度略差于SBL算法。但最小二乘(LS)算法使用过程中不需要预知多途数目,更适用于大时延多途扩展情况,且计算量显著优于SBL算法。     

基于垂直阵模态分解的低频水声信号盲解卷处理研究

研究了基于人工时反处理的水声信号盲解卷方法,并在此基础上提出了一种基于简正波模态分解的低频水声信号的盲解卷处理方法。该方法适用于浅海波导中垂直阵接收的远程低频水声信号的盲解卷处理。该方法首先从浅海中垂直阵接收的信号中提取(估计)出波导中传播的简正波模态函数信息,然后,根据估计的模态函数信息通过模态滤波来实现水声信道盲解卷处理。针对典型的浅海波导环境,进行了计算机仿真试验,结果表明:(1)远程低频条件下,模态分解方法可以从垂直阵接收的信号中提取出波导中有效传播的模态函数信息,因此这种方法解决了目前人工时反处理方法需要准确的模态函数先验信息的问题;(2)在一定带宽条件下,接收信号信噪比较低时,本文给出的这种基于模态滤波的盲解卷方法比人工时反处理具有更好的解卷性能。     

多途信道中卷积码的统计特性

假设水声信道中存在界面的一次反射波,我们研究了卷积码的统计特性。结果表明,由于卷积码的解码是一解卷积运算,在某些情况下,解码时可以分辨多途信号,把它们对齐、叠加,改善了误差概率;在另外一些情况下,则达不到这种效果。卷积码抗多途干扰的作用,如同在信道中垂直布设的声呐阵,对多途信号进行过滤。相比之下,卷积码容易实现得多。卷积码是抗多途干扰的优良编码信号。     

基于盲解卷积的水声信号恢复技术

信号在环境复杂多途严重的水声波导中传输后,接收到的信号时间长度被拉长,信号是失真的。在许多实际应用中,常常希望从已失真的接收信号中把原始信号波形恢复出来。本文利用盲解卷积技术对水声信号恢复进行研究。理论推演表明,在垂直阵条件下用人造的格林函数可成功地代替水声信道真实的格林函数,可以把非线性关系化解为线性关系,从而推导出依靠基阵记录下的信息去确定声源宽带信号原始波形和环境传播特征的公式和步骤。声场数值计算对6种海底类型进行,恢复后的宽带信号与原始信号的归一化相关系数均大于0.945,对硬海底多途严重的情况,收效特别明显,证明该方法的有效性。在青岛海试中恢复后信号的相关系数平均值为0.933,在青岛海试中利用这种解卷积技术去恢复信号是成功的。     

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。      

水声信号稀疏重构的高阶累积量波达方向估计

高阶累积量具有高斯噪声抑制和阵元扩展特性,将高阶累积量引入水声信号的方位估计中,提出了离格稀疏贝叶斯学习重构的高阶累积量测向算法。该方法利用高阶累积量对高斯噪声的自然盲性,计算阵列信号四阶累积量来滤除高斯噪声,使阵元在原来的结构上扩展了一倍;并构造出选择矩阵剔除了四阶累积量中的冗余项,能再一次的扩展阵元,得到的新观测模型具有更好的统计性能;最后利用空域稀疏性,推导出四阶累积量下的离格稀疏表示模型,采用贝叶斯学习解算出源信号的最大后验概率,实现了目标方位估计。数值仿真和海试实验数据表明,该方法在相邻声源方位间隔为4°的情况下分辨概率可达到95%以上,在信噪比大于-5 dB时目标方位估计的均方根误差在1°以内,可显著抑制背景噪声干扰,在多声源密集分布条件下也能准确、稳健的对水声目标方位进行估计。      

基于多途信道的舰船辐射噪声功率谱密度估计*

针对低信噪比下利用单水听器估计辐射噪声功率谱密度精度较差的问题,提出一种基于多途信道传输函数估计的垂直阵测量估计1 m处舰船辐射噪声功率谱密度的方法。该方法将信道传输函数表示为多途路径近场阵列流形向量的叠加,较快地估计了信道传输函数,将其用于舰船辐射噪声功率谱密度估计,可较简便地估计距声中心1 m处辐射噪声的功率谱密度,即谱源级。分析了产生功率谱密度估计误差的原因,包括信道估计误差和环境噪声引起的误差,为降低估计误差提供了理论依据。仿真结果表明,该方法估计1 m处辐射噪声功率谱密度的性能良好。     

一种基于序贯估计的直达声区水面舰船 被动测距方法 *

该文利用基于射线的盲解卷积方法，从直达声区的水面舰船噪声中提取出船和锚系于海底的垂直接收阵之间的时域信道响应，并利用直达波在不同阵元相对于参考阵元的到达时间差，通过序贯方法，利用射线模型和声速剖面信息，对水面舰船距接收阵的距离进行了估计。通过处理海深约为580 m的2016年美国圣巴巴拉海峡的实验数据，对1.6~3.5 km直达声区范围内Anna Maersk商船与垂直阵之间的距离进行了估计，验证了测距方法的有效性，并将结果与系统测量值和几何方法的估计值进行了比较。由于该方法不需要对海底参数进行估计，所以在海底参数未知时要优于传统匹配场方法；在声速剖面存在跃层且海底为多层分布的复杂信道条件下，该方法仍能对距离进行有效估计，且与测量值的相对误差在6%以内，小于几何方法的估计误差，测距结果精度较高。     

结合主动时间反转算法的短基线定位研究

短基线声学定位技术是水下运动目标定位的重要研究内容。为了解决定位系统工作于浅水或近岸时多途扩展严重造成的时延估计误差和系统工作不稳定的问题,本文提出一种结合时间反转算法的短基线宽带应答定位技术,该方法利用短基线阵元发射宽带信号,通过应答器接收该信号时间反转处理后再返回给短基线阵元位置,实现信道多途的自适应聚焦,进而提高时延估计精度及信号检测的鲁棒性。仿真研究和湖上试验表明,该方法能够充分利用信道多途信息实现聚焦,减少信道多途对定位信号时延估计的影响,具有较强的抗噪声和多途干扰的能力。相对传统定位方法,该方法可以抑制短基线定位过程中误差及野点的产生,改善了物体定位导航的精度。      

水声JANUS信号的分数低阶时频谱迁移学习识别方法

非合作第三方水下标准协议信号识别在水声通信信号识别中具有重要研究意义。针对浅海水声JANUS信号的特征提取因易受脉冲噪声和多径效应等复杂水声环境影响而导致识别率低下的问题,提出一种分数低阶时频谱和ResNet18 （Residual Network 18）相结合的迁移学习识别方法。首先,选取JANUS固定前导作为识别对象,设计分数低阶傅里叶同步压缩变换（FLOFSST）,以分数低阶操作抑制脉冲噪声,以时频重排特性增强时频集中性。其次,将基于ImageNet的ResNet18预训练模型微调,迁移至JANUS信号和常见水声信号时频图集。仿真表明所提算法在信噪比为-10 dB时JANUS信号的识别率为96.15%,能够有效抑制脉冲噪声并减小多径效应影响,比传统算法识别性能好。海试中JANUS信号识别率达90.00%,证明算法识别准确率和网络的泛化性较高。      

参量阵差分Pattern时延差编码冰下水声通信方法

为提高差分Pattern时延差编码水声通信方法的通信速率以及抗多途能力,使其能有效适用于冰下水声环境,提出了基于参量阵的差分Pattern时延差编码水声通信方法,推导了Pattern码的参量发射原理,分析了参量阵发射对该方法性能的影响,利用参量阵发射产生低频宽带窄指向性声柬,减少了声线触碰上下边界的次数,提高了系统抗多途的能力。冰下水域外场试验结果表明:本方法可有效抑制多途效应,同时低频宽带特性提高了系统通信速率。      

Multipath structure of the typical under-ice sound channel in the Arctic:theory and experiment

Considering the typical acoustic environment of the Arctic, this paper proposes a method based on OASES-Bellhop coupled model to rapidly analyze the multipath structure of the under-ice sound channel. Firstly the proposed model refers to ice plate as stratified elastic media with some roughness. Secondly,it uses the perturbation method and Kirchhoff approximation theory to solve the scattering loss due to the sea ice inhomogeneity. Finally, the model predicts the multipath structure of the under-ice channel through Ray theory. The results of the numerical simulation and experiment indicate that the typical Arctic sound channel presents multipath structures due to the sea ice and seabed in the range of 6 km, respectively.The sea ice reflection paths are stable,with a short multipath spread within 14 ms. The seabed reflection paths have relatively weak strength. The proposed OASES-Bellhop coupled model successfully predicts the amplitude and delay of the multipath structure with small error,which indicates the proposed model is able to analyze and predict the multipath structure of the observed acoustic environment in experiment.     

典型北极冰下声信道多途结构分析及实验研究

针对北极海域典型声场环境,提出了基于OASES-Bellhop耦合模型的冰下声信道多途结构快速分析方法。模型将海冰等效为具有粗糙界面的弹性分层介质,利用微扰法与Kirchhoff近似,估计海冰界面不均匀造成的散射损失,结合射线传播理论对典型北极冰下声信道多途结构进行分析与预报。数值仿真与实验结果表明,在6 km距离处,典型北极冰下声信道由于海冰与海底反射分别形成多途结构,海冰多次反射路径叠加形成的多途结构较为稳定,时延扩展在14 ms范围内,海底反射路径强度相对较弱。OASES-Bellhop模型对冰下声信道多途结构幅度和时延预测误差较小,能够较好的解释及预报实验观测到的多途结构环境特性。      

参量阵差分Pattern时延差编码冰下水声通信方法（英文）

In order to meet the demands of underwater acoustic communication in under ice environment,a differential Pattern time delay shift coding underwater acoustic communication method based on parametric array is introduced in this paper.The under ice underwater acoustic channel is characterized by heavy multipath transmission.Under this model,a parametric array emission method of Pattern signal is derived and the system performance is analyzed.A broadband low frequency sound waves with narrow beam-pattern,which will reduce the interface reflections and suppress the effects of multipath transmission,can be obtained by the emission method.The Songhua River under ice trial results show that there is an anti-multipath property and a higher data rate in the under-ice acoustic channel in proposed approach.     

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。      

基于时反镜能量检测法的循环移位扩频水声通信

海面的起伏和多普勒效应使得接收信号的载波相位发生跳变以及水声信道的多途扩展使得接收信号波形发生畸变,这严重影响循环移位扩频系统的性能.本文提出循环移位能量检测器算法,通过检测循环移位匹配滤波器的输出能量对系统进行解码,可有效解决载波相位跳变对循环移位扩频系统的影响;将时间反转镜技术与循环移位能量检测器相结合,进一步提出时反镜能量检测器算法,利用已检测到的符号对信道进行实时估计并进行时反处理,抑制了水声信道多途扩展的影响,保证了循环移位扩频系统可在低信噪比条件下工作.通过大连海上试验以及莲花湖湖上试验验证,在复杂水声信道多途扩展、载波相位跳变和低信噪比条件下实现了低误码水声通信.