用相干累加算法改进ALE的性能

众所周知,自适应线谱增强器(ALE)可以在噪声背景中有效地检测未知频率的窄带信号或CW脉冲信号。然而,利用LMS迭代算法的自适应线谱增强器,由于迭代噪声和权噪声的影响,系统的处理增益不够理想。本文提出了ALE的相干累加算法,证明了该算法的自适应滤波器具有ARMA结构。实验表明,改进的ALE较传统的ALE的处理增益高出约14dB。     

水中运动目标动态线谱增强算法研究

通常的基于短时自相关的自适应线谱增强器(SABALSE)主要缺点是:输入信噪比低时,抑制高斯噪声性能差。为了最大限度地克服SABALSE的缺点,我们充分利用高阶累积量抑制高斯噪声的性能和高阶累积量的不同更新算法,提出了基于四阶累积量不同切片的自适应动态线谱增强新算法,并对其原理、结构进行了剖析。用实测鱼雷线谱数据,对鱼雷与水听器处于不同方位时,水听器接收的线谱进行了动态仿真。结果表明:基于四阶累积量非对角切片的自适应动态线谱增强(NDSCBADLSE)算法抑制高斯噪声、增强动态线谱的能力强于基于对角切片的自适应动态线谱增强(DSCBADLSE)算法,且均强于SABALSE算法。因此,本文的算法可用于提高水下探测系统和水下武器系统对微弱信号的检测能力。     

基于二级自适应滤波的水下目标动态谱线增强算法研究

为了从非高斯噪声环境中有效提取水下目标辐射的线谱信号,以提高水下探测系统检测水下目标的能力,提出了基于二级自适应滤波的水下目标动态谱线增强算法,该算法用基于高阶累积量能量幂函数变步长极性迭代的自适应谱线增强器作为第一级,用传统的自适应谱线增强器(ALE)作为第二级,实行串级联接。用输入信号的峭度定义了峭度信噪比,并用此分析了该算法的性能。用水下某目标辐射线谱的实测数据,对该算法的性能进行了仿真研究。结果表明:当环境噪声为瑞利噪声或混合噪声(包含均匀分布、瑞利分布和拉普拉斯分布的噪声成分)时,该算法与ALE算法相比,有良好的抑制抑高斯噪声或非高斯噪声、提高信噪比和跟踪时变信号的性能。     

高速运动目标的自适应线谱增强算法研究

本文研究了低信噪比、目标高速运动情况下,多普勒频移较大时针对线谱信号的自适应增强算法。对海试数据的分析表明,常规自适应线谱增强算法对多普勒频移下的线谱增强效果明显,但要求信噪比较高,且实时性较差;基于高阶累积量对角切片的自适应线谱增强算法对非线性高斯色噪声下的线谱增强效果显著,但对低信噪比环境下变化线谱的跟踪性能较差;频域批处理自适应线谱增强算法对低信噪比下的线谱信号具有很好的增强效果,降低了运算量。     

利用盲反卷积和混沌振子增强船舶辐射噪声解调线谱

针对经典解调方法中心频率、带宽选择困难和解调线谱受带外噪声干扰难以分辨等问题,提出采用盲反卷积和混沌振子方法抑制带外噪声,增强船舶噪声解调线谱。该方法通过Duffing振子预检宽带船舶噪声低频弱周期信号,随后将相应频率作为最小噪声幅值比反卷积(MNAD)方法的先验参数,利用MNAD方法自适应搜索解调频带得到可清晰分辨的高信噪比解调线谱。仿真和实测数据分析表明,该方法较经典解调方法和其他盲反卷积方法,可获取更佳的中心频率和滤波带宽,所得解调线谱的窄带信噪比DF值最高。     

自适应信号增强在瞬态诱发耳声发射信号检测中的应用

耳声发射是近年来耳科学领域的研究热点。它已成为临床听力筛选和诊断耳蜗病变最为有效的手段之一。耳声发射信号的信噪比和相关率是临床诊断的重要依据。文中将自适应信号增强技术引入到对瞬态诱发耳声发射信号的检测中,并提出了一个基于最小均方算法的实用的自适应信号增强器结构。通过对106例受试耳所进行的瞬态诱发耳声发射信号检测,结果表明,自适应信号增强技术与传统的相干平均技术相比有更好的增强信号和抑制噪声的性能。利用自适应信号增强可以提高瞬态诱发耳声发射信号的信噪比增速、减少检测所需叠加次数、检测用时可缩短近一半。     

遗传算法优化变分模态分解提取舰船辐射噪声特征线谱方法

特征线谱提取是舰船目标识别的一个重要研究环节,常采用传统的DEMON谱分析方法,处理过程中,一般对舰船噪声时域信号未予抑噪,低信噪比情况下,传统DEMON谱分析性能差。对此,提出一种采用遗传算法优化变分模态分解方法,用于分解舰船噪声原时域信号,获得抑制噪声后的舰船噪声重构信号,进而有效提取了舰船目标噪声幅度调制特征线谱。该方法首先采用遗传算法优化变分模态分解的两个关键输入参数(分解所取模态个数和惩罚因子),对变分模态分解得到的各阶固有模态分量加以判别,去除噪声主导分量,保留信号主导分量,使重构舰船噪声信号显著抑制了干扰噪声,然后对降噪后的重构信号进行频谱分析,获得目标噪声调制特征线谱。理论分析、仿真和实验数据处理结果表明,相比传统DEMON谱分析法,基于遗传算法优化变分模态分解的舰船噪声特征线谱提取方法具有更好的噪声抑制能力,所获取的舰船噪声幅度调制特征线谱信噪比明显高于传统DEMON方法,具有一定优势,前景良好。     

基于经验模式分解的拖曳式声纳拖船噪声抵消研究

拖曳式线列阵声纳的拖船噪声具有多途角扩展等特点，并且是一个非平稳过程，使得对该噪声的消除或抑制是一大难点。经验模式分解是一种用于分析非线性非平稳信号的新方法，该方法自适应地将嵌于数据内部的多个固有模式函数逐一分解开来。本文尝试利用经验模式分解方法分离出水听器接收信号中的拖船干扰噪声，从而达到消除干扰的目的。海上试验数据的处理结果充分验证了这种方法的可行性。     

提取螺旋桨识别特征的二种途径

本文给出海上实验数据表明舰船噪声在几十赫以下频段有着很强的低频线谱,这些线谱与螺旋桨转速等工作特征紧密联系在一起.所以螺旋桨识别特征的提取除了从解调制谱线谱来得到外,还可直接从低频线谱来得到,本文讨论了在噪声中低频线谱和解调制谱线谱的检测性能,在噪声掩盖下,低频线谱的信号高度与信噪比成正比,而解调制谱线谱的信号高度随信噪比下降是非线性的,当信噪比大时下降得很慢,当信噪比小时下降得很快.     

水下目标辐射噪声中单频信号分量的检测:理论分析

在理想情况下高斯噪声背景下高斯信号的最佳检测问题已受到很多关注,它是被动声呐采用能量检测的理论基础之一.但是理论与实验都已证明,舰船辐射噪声中存在着单频信号分量.在小信噪比下,单频信号的检测必须采用有别于宽带能量检测的方法.本文讨论在小信噪比下检测单频信号分量的几种不同的理论方法,包括自相关检测、FFT分析、自适应线谱增强等,计算了它们的增益.指出分段FFT检测具有明显的优势,对可能出现的单频信号分量的频率漂移具有较好的宽容性.     

主被动拖线阵声呐中拖曳平台噪声和拖鱼噪声在浅海使用时的干扰特性

分析了主被动拖线阵声呐中拖曳平台的螺旋桨噪声和主动发射基阵(拖鱼)流噪声对被动接收基阵的干扰作用,指出在浅海声学环境下,直达波和海底、海面反射波会成为声呐系统的严重干扰。给出了拖曳平台和拖鱼在各种不同深度和缆长的情况下干扰源的入射角。从理论上计算了不同参数下干扰噪声对系统响应的影响,系统仿真结果可为声呐设计者抑制这种干扰提供途径。     

船舶辐射噪声解调谱相位耦合特性与应用

研究了船舶辐射噪声解调谱谐波线谱的相位特性,通过对实际船舶辐射噪声数据分析,指出船舶辐射噪声解调谱线谱中轴频线谱相位和部分谐波线谱相位之和,与叶频线谱相位的差值为零或为一常数,即存在相位耦合关系。给出了频率具有耦合关系、相位差为非零常数谐波信号的高阶累量,并对这种谐波信号的高阶谱进行了仿真计算。研究了船舶辐射噪声解调谱线谱相位耦合特性的利用方法,通过对部分典型弱调制噪声信号高阶谱分析,指出利用相位耦合关系可以提高弱解调谱船舶目标的螺旋桨参数特征提取能力。      

浅析水下高速航行体对转螺旋桨辐射噪声线谱建模

分析了某水下高速航行体辐射噪声线谱统计特性,指出对转螺旋桨水下高速航行体线谱主要由螺旋桨“叶片速率”线谱及其谐波频率线谱组成。在此基础上,以周期信号为模型建立了航行体辐射噪声线谱数学模型,并应用该模型对不同转速航行体辐射噪声线谱频率进行了预测。     

自适应滤波技术在激光多普勒测速仪中的应用

激光多普勒测速仪检测系统提取的光电信号中存在较大的噪声信号。为了消除这些噪声干扰, 提高激光多普勒测速仪的测量精度,提出一种新的信号处理方法,将最小均方差自适应滤波技术应用于激光多普勒测量中,利用多普勒信号和噪声信号的统计特性,以最小均方误差估计为准则,最大程度地滤除噪声信号。阐述了最小均方差自适应滤波算法的基本原理,在MATLAB平台上将其应用于理想正弦信号进行仿真,并将其应用于实测多普勒信号的处理中。仿真和实验均表明,该技术可以有效抑制激光多普勒测量中的多频率噪声的干扰,大大提高多普勒信号的信噪比和测量精度,为设计高精度的激光多普勒测速仪创造了条件。     

准周期随机声脉冲序列信号在浅海波导中的传播

准周期随机声脉冲序列作为船舶辐射噪声信号模型具有合理性和一定普适性,这里将此模型与海洋波导结合,探讨基于此模型产生的噪声线谱经波导传播后的物理规律变化,即船舶辐射噪声经波导作用后的信号物理特性。理论分析和传播仿真计算表明,准周期声脉冲序列船舶噪声信号所含有的线谱由于受随机波导的随机性和多途干涉共同作用,序列脉冲出现的周期性显著被削弱,线谱相对幅度将"额外"快速衰减,从一个视角揭示了船舶辐射噪声线谱不稳定的原因,为船舶辐射噪声(尤其线谱)特性进一步研究提供了相应的理论支持。      

水下水平阵对空中运动声源的线谱探测

由于空气、海水介质声阻抗差异巨大,空中声源辐射的噪声透射入水的能量损失很大,加之水中声源目标的干扰,从水下探测空中声源相对困难。海试数据分析表明,空中高速运动声源噪声透射入水后信号较弱,在频繁存在干扰的水下声场环境中,常规宽带波束形成方法难以生效.针对空中声源普遍存在线谱的特点,首先利用线谱识别、提取与跟踪以及线谱加密技术对水下水平阵接收信号进行线谱分析,再通过剔除强干扰目标的线谱,成功分离出包含空中声源的线谱信号,实现对空中运动声源的探测,最远距离达16.8 km。通过理论和实验数据分析,验证了探测结果的正确性.      

参数未知的舰船辐射噪声检测方法

舰船辐射噪声的检测方法已有广泛研究,其中线谱特征是检测的重要依据。基于线谱特征的舰船辐射噪声检测方法常需要线谱数目、频率等参数作为检测的先验信息,这些信息不准确或无法确知时,检测方法的性能会受到显著影响。针对实际应用中对于未知舰船无法获得其参数信息的情况,研究基于连续谱谱峰特征的更为一般性的信号存在性检测方法。将窄带信号瞬时频率分析的思想扩展到舰船辐射噪声这类宽带信号,从信号频率与能量分布的角度推导得到宽带信号"瞬时频率"的近似表示式。构建宽带信号的瞬时频率检测器,并对其性能进行理论分析,结果表明该检测器的性能主要受舰船辐射噪声瞬时频率方差以及接收信噪比影响。通过计算机仿真和实际数据对算法的性能进行了验证。      

参数未知的舰船辐射噪声检测方法

舰船辐射噪声的检测方法已有广泛研究,其中线谱特征是检测的重要依据。基于线谱特征的舰船辐射噪声检测方法常需要线谱数目、频率等参数作为检测的先验信息,这些信息不准确或无法确知时,检测方法的性能会受到显著影响。针对实际应用中对于未知舰船无法获得其参数信息的情况,研究基于连续谱谱峰特征的更为一般性的信号存在性检测方法。将窄带信号瞬时频率分析的思想扩展到舰船辐射噪声这类宽带信号,从信号频率与能量分布的角度推导得到宽带信号"瞬时频率"的近似表示式。构建宽带信号的瞬时频率检测器,并对其性能进行理论分析,结果表明该检测器的性能主要受舰船辐射噪声瞬时频率方差以及接收信噪比影响。通过计算机仿真和实际数据对算法的性能进行了验证。     

基于主副瓣比加权的未知线谱目标检测方法研究

针对目标辐射线谱信号未知时的目标检测问题,依据水下目标辐射噪声含有高强度稳定线谱这一特征,该文提出了一种基于波束形成主副瓣比加权的宽带波束形成目标检测方法。该方法首先用二阶锥优化各频带波束形成,得到低旁瓣高增益波束形成;其次利用各频率单元波束形成主副瓣差异形成加权因子;然后利用加权因子对各频率单元波束形成进行加权统计,可以抑制背景噪声能量干扰,增强目标检测信噪比增益,克服传统线谱检测四维显示难点。理论分析和实验结果表明：该方法可以较好地增强目标线谱单元能量、抑制噪声、提高信噪比,改善能量累积检测法在远程目标检测方面的性能。     

面向低信噪比的自适应压缩感知方法

在压缩感知工程应用中, 信号往往被噪声和干扰所影响, 常规的压缩感知方法难以达到理想的重构效果, 特别是低信噪比应用场景中, 稀疏重构往往会失效. 分析了压缩感知中噪声对重构性能的影响, 从理论上解释了压缩感知中的噪声折叠原理, 并在此基础上提出了一种基于方向性测量的自适应压缩感知方案. 该方案通过后端信号处理系统估计出噪声的相关信息并反馈至压缩感知前端, 前端根据反馈的噪声信息调整测量矩阵, 从而改变感知矩阵的方向, 自适应地感知稀疏谱, 从而有效地抑制信号噪声. 仿真实验表明, 所提的自适应压缩感知方法对稀疏信号重构性能有较大的提升.