不确定海洋环境中基于蒙特卡罗优化的稳健检测方法

常规的检测算法在实际不确定海洋环境中会遇到环境失配的问题,进而导致检测性能下降。本文结合贝叶斯原理和广义似然比方法,基于蒙特卡罗优化技术,提出了一种不确定海洋环境中信号检测方法。该检测器将环境先验信息应用到广义似然比检验中,在保证有效检测的基础上,降低了计算复杂度。同时给出了精确模型匹配检测器、最优贝叶斯信号检测器、平均模型匹配检测器和能量检测器作为对比的检测算法。计算机仿真和SWellEx-96海上实测数据处理结果表明,本文提出的信号检测器检测取得了优于平均模型匹配检测器和能量检测器的性能,其计算效率也有明显提高。      

浅海环境中的匹配模态空间检测器

将水下声传播规律融入到算法设计中可以有效提高被动声呐目标检测性能。当声源位置未知时,广义似然比检测器和贝叶斯检测器分别通过搜索和积分的方式来消除声源位置不确定性的影响。但是,基于有限个信号波前实现的广义似然比检测器和贝叶斯检测器在某些声源位置上存在性能大幅下降的问题。为此,利用水下声传播的物理特性,提出了一种稳健的子空间检测器——匹配模态空间检测器,稳健的意义在于:当阵列获取到的辐射声信号能量给定时,检测器可以在不同声源位置情况下提供相同的检测性能。该检测器通过模态空间一定程度上利用了海洋环境知识,获得了比具有相同稳健性的能量检测器更好的检测性能。典型浅海环境中的仿真实验对比结果表明:匹配模态空间检测器相比广义似然比检测器和贝叶斯检测器的峰值性能下降较小、所需的计算量更少、对环境失配的宽容性更好。      

不确定海洋环境中基于主成分量的稳健检测器

传统的信号检测算法在不确定的海洋环境中性能出现下降。基于贝叶斯原理的最优检测算法可以实现对不确定海洋环境中信号的有效检测,但是其突出问题是计算量较大。本文提出了一种基于主成分量分析的稳健信号检测器,该检测器利用贝叶斯原理将环境先验信息引入到检测算法中,同时使用主成分量分析方法来降低运算量,实现了对信号的快速有效检测。分别使用标准失配海洋模型和海上实测数据进行了计算机仿真和实验验证,结果表明:(1)基于主成分量的稳健信号检测器检测性能达到最优贝叶斯检测器的效果。(2)本文方法在线运算速度是贝叶斯最优检测器的5^一8倍。(3)环境先验信息失配的情况下,扩大海洋环境参数模型的不确定度范围有助于提高检测性能。      

模态信息非完备采样对水下声源检测的影响及改进方法

给出了海洋波导中位置未知简谐声源的广义似然比检测器及其理论检测性能.通过对检测器中模态相关矩阵进行特征值分解,将该检测器分解为与各阶特征值相对应的谱成分.推导了各阶谱成分的统计特性并以此获得了谱成分对输入信号的空间处理增益,该增益与谱成分对应的特征值成正比.当模态信息采样不完备时,模态相关矩阵存在部分接近于0的小特征值,相应的谱成分对输入信号的空间处理增益与其余谱成分相比非常小.通过舍去这部分谱成分,提出了有效谱检测器.该检测器在保持其输出中目标信号成分与广义似然比检测器相同的基础上,有效减少了其中的噪声成分,因此,具有比广义似然比检测器更好的检测性能.在典型的浅海环境下进行仿真实验,仿真结果验证了理论分析、推导以及有效谱检测器的有效性,并且表明非完备采样程度越严重,有效谱检测器相对于广义似然比检测器的检测性能提高越显著.此外,有效谱检测器具有比广义似然比检测器更好的数值计算稳健性.     

环境扰动约束下的稀疏贝叶斯定位方法

针对匹配场被动定位技术对海洋环境扰动敏感的问题,提出了一种基于稀疏贝叶斯学习的稳健匹配场处理方法。该方法通过分析环境扰动情况下的声场构成,建立了海洋环境扰动模型,同时结合水下定位问题的稀疏性,将匹配场被动定位问题表述为稀疏信号重构问题。然后,使用稀疏贝叶斯学习方法迭代更新目标位置及模型失配权向量,收敛至最优稀疏解作为目标定位结果。最后使用仿真数据和北厄尔巴岛的海试数据对算法进行了验证,仿真和实验结果表明:该算法在海洋环境模型失配情况下也能够准确定位,且能分辨水平间距为100 m的两个目标。因此,基于稀疏贝叶斯学习的稳健匹配场处理方法能够有效利用海洋环境扰动声场结构和水下定位稀疏特性,以增强匹配场处理的稳健性和定位精度,并且具有应对多源定位问题的能力。      

高斯噪声背景下稳健型Durbin检测器设计

考虑了一种水下高斯噪声环境中的多通道点目标自适应检测问题,且高斯噪声的协方差矩阵未知。通常,描述这类问题的假设检验中包含多重未知变量,所以不存在一致最优检验,为此,我们采用Durbin检验准则的一阶近似寻求其次优解。在设计阶段,推导出Durbin检验所对应的检验统计量,以及虚警概率的闭式解,并由此证明Durbin检验具有对噪声协方差矩阵的恒虚警特性。在仿真阶段,分析了新检测器的性能,并与传统的广义似然比检验(GLRT)、自适应匹配滤波(AMF)检测器进行比较。仿真和实验结果表明在目标导向向量失配情况下,Durbin检验的检测性能优于传统检测器,但是在信号匹配情况下Durbin检验的检测性能略有损失。      

低信噪比下激波信号奇点检测方法

针对低信噪比下的激波信号检测问题,利用激波信号奇点在小波变换中的路径传递特征及信号奇点小波系数与噪声小波系数明显幅度差异,提出了一种基于信号奇点的连续小波变换检测算法。仿真实验结果表明,在恒定虚警概率下,该方法检测性能相较于能量检测器能提升约3 dB;实际数据实验结果说明,该方法在-3 dB信噪比下检测性能明显优于能量检测器和传统小波多尺度积检测器。      

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.     

不确定浅海环境中水平阵角度域子空间检测

在复杂浅海波导中,环境参数的不确定性影响检测的稳健性,故稳健检测是浅海检测中的重要问题.本文结合简正波模型,定义和估计了不确定环境中的水平阵角度域子空间,提出了水平阵角度域子空间检测器及其稳健形式.角度域子空间利用了不同环境参数条件下的水平阵远场观测模型,包含了不确定环境参数信息,估计过程中利用了硬海底条件下传播模态的水平波数与水体、沉积层声速之间的关系,具有较少的先验信息要求和较低的实现复杂度.在此基础上提出的水平阵角度域子空间检测器实现简单,在不确定环境中具有一定的稳健性,但其检测性能随目标方位角起伏.将角度域子空间变换到维数恒定的子空间中,得到角度域子空间检测器的稳健形式,即稳健水平阵角度域子空间检测器,该检测器在不确定环境中具有一定的稳健性,同时检测性能在各目标方位上一致.不确定浅海环境中的仿真结果表明,稳健水平阵角度域子空间检测器具有和能量检测器近似的稳健性,同时提高了检测能力.     

不确定海洋声场中的检测性能损失环境敏感度度量

现有的检测算法在实际的不确定海洋环境中会出现失配情况, 进而导致检测性能下降, 但是定量分析这种检测性能损失的工作却很少见, 因此本文定义了检测性能损失敏感度函数, 并给出了基于蒙特卡罗方法的计算方法.检测性能损失敏感度是一个表征海洋环境不确定度的物理量, 它反映了海洋参数变动和检测性能损失之间的关系.利用地中海某处海洋环境进行仿真, 针对各个海洋环境参数, 计算了全海域的检测性能敏感度. 结果表明: 1)检测性能损失呈现了很强的空间性, 在20 km处, 水面声速有4 m/s的变化下, 检测损失最小为1%, 而最大达到60%.声信道中的检测性能较为稳定, 其在远距离上更是如此; 2)各个海洋环境参数对检测性能损失有不同的影响, 水体声速剖面和第一层海底介质的声速和厚度是对检测性能影响最大的量; 3)环境参数敏感度呈现很强的频率特性, 海底底质参数包括底质厚度、密度和吸收系数等随着频率的升高对检测性能的损失影响变小. 关键词： 检测性能损失 环境敏感度 不确定海洋环境