检测及精估目标运动参量的广义自适应相关器技术

本文结合自适应Ｒｏｔｈ时延估计器和拷贝相关器,提出了一种既检测多亮点目标回波,又可以在低采样频率下,精估μｓ有方位时延的广义自适应拷贝相关器算法,并进行枚的理论分析,完成了计算机仿真,验证了该算法具有较高的处理增益和参量精估精度,很适合于检测和高分辩精估目标多亮点的方位,距离和多卜勒,从而为尺度识别奠定了基础。     

基于粒子滤波的多普勒信息辅助目标定位跟踪算法

多基地声呐探测系统主要通过测量回波的时延和方位信息进行目标定位与跟踪,定位精度受声速、时延和方位测量误差的影响较大,可以通过多普勒信息辅助进一步提高定位跟踪精度。现有的多普勒信息辅助定位跟踪算法多适用于单基地声呐系统,多基地中的多普勒测量值与目标状态的关系更为复杂,需要研究新的融合方法。该文提出了一种适用于多基地声呐系统的多普勒信息辅助采样重要性重采样目标定位跟踪算法,将多普勒信息融入到粒子滤波的重采样过程,使重采样后的粒子集合更逼近目标的真实状态分布,从而提高了目标定位跟踪精度。数值仿真实验结果表明,提出的目标定位跟踪算法可以有效融合多普勒信息,提升目标定位跟踪精度。     

二次加权频域自适应时延估计算法与应用

时延估计问题在许多工程应用中具有重要的意义。本文提出了一种二次加权频域自适应时延估计模型,给出了二次加权频域SCOT和ML自适应时延估计算法,推导了二次加权频域SCOT自适应时延估计的方差。把该算法应用于对武装直升机的声测无源定位中,用实测直升机噪声数据进行了计算机仿真。结果表明,在低信噪比情况下,二次加权频域自适应时延估计具有更好的时延估计性能。     

基于时延估计的分裂阵时域波束形成技术

大孔径拖曳线列阵受舰艇横向机动、洋流影响和水动力影响时会产生一定的阵形畸变,阵形畸变使得波束形成时阵列流型失配,进而降低了目标方位分辨率和阵处理的增益。在无法进行阵形估计时,基于时延估计的分裂阵时域波束形成技术将大孔径拖曳线阵分为左右两个子阵分别做波束形成,通过加权广义相关时延估计算法估算对应波束的时延差,再依据估算时延差对左右两个波束进行延时求和得到最终的波束信号。仿真和海试数据证明,相对于全阵直接做波束形成的方法,基于时延估计的分裂阵的时域波束形成技术有效提高了目标方位分辨率和阵处理的增益。     

基于时延估计的双子阵时域波束形成技术

大孔径拖曳线列阵受舰艇横向机动、洋流影响和水动力影响时会产生一定的阵形畸变,阵形畸变使得波束形成时阵列流型失配,进而降低了目标方位分辨率和阵处理的增益。在无法进行阵形估计时,基于时延估计的双子阵时域波束形成技术将大孔径拖曳线阵分为左右两个子阵分别做波束形成,通过加权广义相关时延估计算法估算对应波束的时延差,再依据估算时延差对左右两个波束进行延时求和得到最终的波束信号。仿真和海试数据证明,相对于全阵直接做波束形成的方法,基于时延估计的双子阵的时域波束形成技术有效提高了目标方位分辨率和阵处理的增益。     

基于音视频信息融合的目标检测与跟踪算法

针对单一视觉跟踪算法易受遮挡影响的缺陷,提出一种基于音视频信息融合的目标检测与跟踪算法。整个算法框架包括视频检测与跟踪、声源定位、音视频信息融合跟踪3个模块。视频检测与跟踪模块采用YOLOv5m算法作为视觉检测的框架,使用无迹卡尔曼滤波和匈牙利算法实现多目标的跟踪与匹配;声源定位模块采用十字型麦克风阵列获取音频信息,结合各麦克风接收信号的时延计算声源方位;音视频信息融合跟踪模块构建音视频似然函数和音视频重要性采样函数,采用重要性粒子滤波作为音视频融合跟踪的算法,实现对目标的跟踪。在室内复杂环境下对算法性能进行测试,结果表明该算法跟踪准确率达到90.68%,相较于单一模态算法具有更好的性能。     

利用分频带空间谱和波束域的输出直流跳变与起伏比值融合检测未知线谱目标

目标辐射噪声中高强度稳定线谱可以用来提高常规宽带能量积分的检测性能。理论分析了已知线谱检测优于宽带能量积分检测的谱级比条件。给出了线谱频带可检测条件下,线谱谱级与最小可检测信噪比关系。分析分频带空间谱和波束域的输出直流跳变与起伏比值特征。在此基础上提出了一种构造频率、方位滤波矩阵的方法。该矩阵作用类似频带方位滤波器,通过对线谱频带目标方位的信号放大,与其他频带判决结果融合,来提高常规宽带能量积分的性能。最后给出该算法适用条件和性能分析。数据仿真和海试数据处理结果可知,该算法在多干扰源存在下对弱线谱目标提取能力强,且不需多帧统计,在检测效果上更接近于理想的窄带线谱检测方法。      

基于扇区特征向量约束的稳健自适应匹配场处理器

自适应匹配场处理可以获得较高的定位精度和旁瓣抑制性能,但需要精确计算的拷贝场向量和参数搜索空间内的精细采样,这为自适应匹配场在实际复杂海洋环境中的实时应用造成了困难。本文提出了一种新的稳健自适应匹配场处理算法,用以同时克服环境参数失配和实时搜索计算量大这两个问题。新算法集成了邻点位置约束、环境扰动约束和扇区聚焦约束等三种自适应匹配场处理器的优点,采用扇区与环境扰动双重约束,不仅对环境参数失配更具宽容性,而且可确保目标位于扇区内的任何点时,主瓣增益损失较小。典型浅海环境下的数值仿真和实测数据分析表明,该算法在一定的环境失配条件下不仅能有效地检测定位目标,还能实现距离/深度平面内的大扇区目标搜索,可大大减小实时运算量。     

解卷积的多重信号分类算法方位谱低背景处理方法

针对信噪比较低时,多重信号分类(Multiple Signal Classification,MUSIC)算法方位谱背景级较高的问题,提出了一种解卷积的MUSIC方位估计算法(Deconvolvecd MUSIC,D-MUSIC)。该方法用一个类似冲激函数作为MUSIC算法输出方位谱的点散射函数(Point Scattering Function,PSF),然后基于解卷积图像复原理论,利用该点散射函数和RichardsonLucy(R-L)迭代算法对MUSIC算法的方位谱进行解卷积,获得D-MUSIC算法的方位谱,达到降低方位谱背景级的目的。仿真表明,该方法继承了MUSIC算法的高分辨性能,且可以明显降低方位谱的背景级,具有较好的方位估计性能。对南海海上试验的水平阵数据进行处理,分析比较了利用MUSIC算法和解卷积MUSIC算法获得的方位谱时间历程图,分析结果有效验证了D-MUSIC算法性能的优越性。      

波导环境多目标时延-多普勒解卷成像

有源声呐感兴趣的参量是目标距离和径向速度,它们无法直接观测得到,需要通过估计而获得。利用波导多路径环境多目标时延-多普勒模型,可以导出采样互模糊度函数均值是发射信号自模糊度函数与广义目标反射性密度函数的两维卷积,其中广义目标反射性密度函数为信道扩展函数与目标反射性密度函数的两维卷积。依据信息理论最小Csiszar鉴别准则,可导出R-L (Richardson-Lucy)迭代解卷算法,对采样互模糊度函数均值进行两维迭代解卷积,消除发射信号和信道引入的模糊,序贯地实现时延-多普勒两维像的估计,进而获得多目标的时延和多普勒参量估计。仿真结果和海上实验数据分析验证了R-L解卷算法的可行性和有效性,较之常规的匹配滤波和维纳滤波算法,R-L算法有效地提高了时延和多普勒估计的分辨力和精度。      

Acceleration target detection based on LFM radar

In radar systems, the echo signal caused by an accelerated target can be similarly considered as linear frequency modulation (LFM) signal. In high signal-to-noise ratio (SNR), discrete polynomial-phase transform (DPT) algorithm can be used to detect the echo signal, as it has low computation complexity and high real-time performance. However, in low SNR, the DPT algorithm has a large mean square error of the rate of frequency modulation and a low detection probability. In order to detect LFM signal in low SNR, this paper proposes a detection method, segment discrete polynomial-phase transform (SDPT), which means, at first, dividing the whole echo pulses into several segments with same duration in time domain, and then, using coherent accumulation method of DFT to segments, at last, processing this signal with DPT in intra-segment. In the case of a large number of segments, the SDPT can improve the output SNR. In addition, in a certain SNR, to the target signal with big sampling interval, large acceleration and less segments, this paper proposes an algorithm to detect the LFM signal generated from the combination of an improved DPT (IDPT) and fractional Fourier transform (FRFT). The output SNR of this algorithm is connected with the length of time delay. In the simulation, when the length of the time delay is 0.2 N, the output SNR is 2.5 dB more than that which results from directly using DPT. Finally, the detection performance and algorithm complexity of the proposed algorithm were analyzed, and the simulated and measured data verify the effectiveness of the algorithm.     

利用先验估计自适应加窗的准静态超声弹性成像位移估计算法

准静态弹性成像技术是基于组织压缩前和压缩后超声回波射频信号进行组织运动重构的弹性成像技术。提出了一种基于先验估计的自适应窗函数算法,在位移估计过程中,使用已估计的临近窗的时延值作为先验信息,自动调整截取压缩后射频信号段的截取窗函数,提高了互相关运算所需的压缩前和压缩后信号段之间的相关性。仿真实验结果表明,该算法不仅大大提高了成像速度,而且提高了信噪比较低时的成像质量,同时该算法具有更宽的应变通带。      

基于二次相关的语音信号时延估计改进算法

目前语音信号的时延估计研究,大部分采用的是广义互相关算法。然而,广义互相关时延估计算法易受噪声和混响环境影响。为此,本文提出了一种基于二次相关的语音信号时延估计改进算法,该算法对语音信号进行二次互相关运算,并结合Hilbert变换,对二次互相关峰值进行进一步的锐化处理,使得反映时延的峰值点检测更为准确。实验结果表明,改进的时延估计方法在非平稳的语音信号中能够有效地抑制噪声干扰,且在不同混响条件下时延估计具有更好的性能。     

An adaptive filter-based method for robust, automatic detection and frequency estimation of whistles

This paper proposes an adaptive filter-based method for detection and frequency estimation of whistle calls, such as the calls of birds and marine mammals, which are typically analyzed in the time-frequency domain using a spectrogram. The approach taken here is based on adaptive notch filtering, which is an established technique for frequency tracking. For application to automatic whistle processing, methods for detection and improved frequency tracking through frequency crossings as well as interfering transients are developed and coupled to the frequency tracker. Background noise estimation and compensation is accomplished using order statistics and pre-whitening. Using simulated signals as well as recorded calls of marine mammals and a human whistled speech utterance, it is shown that the proposed method can detect more simultaneous whistles than two competing spectrogram-based methods while not reporting any false alarms on the example datasets. In one example, it extracts complete 1.4 and 1.8 s bottlenose dolphin whistles successfully through frequency crossings. The method performs detection and estimates frequency tracks even at high sweep rates. The algorithm is also shown to be effective on human whistled utterances.     

球形传声器阵列下基于主导声源检测MUSIC群时延算法的多声源定位*

针对混响环境中,多径效应、散射、衍射等原因导致声源定位失败或分辨能力不足的现象,提出一种基于主导声源检测MUSIC群时延的邻近多声源定位方法。该方法采用球形传声器阵列,相比平面阵列可以捕获3D声场信息,利用球谐域下信号的频率分量与角度分量解耦的优势,从而可直接利用频率平滑技术处理宽带语声信号而不需要构造聚焦矩阵,并在球谐域下通过设置阈值对一组时频段进行主导声源检测,从而选择出包含直达声的一组时频块来构造MUSIC群时延空间谱。上述举措在提升波达方向估计在高混响环境下定位鲁棒性的同时,也提高了多个邻近声源的分辨能力。仿真实验结果表明,所提出的主导声源检测MUSIC群时延算法,在高混响和低信噪比条件下,仍具有更好的定位精度与更优的邻近多声源分辨效果。     

Channel temporal correlation-based optimization method for imperfect underwater acoustic channel state information

The rapid time variations and large channel estimation errors in underwater acoustic (UWA) channels mean that transmitters for adaptive resource allocation quickly become outdated and provide inaccurate channel state information (CSI). This results in poor resource allocation efficiency. To address this issue, this paper proposes an optimization approach for imperfect CSI based on a Gauss–Markov model and the per-subcarrier channel temporal correlation (PSCTC) factor. The proposed scheme is applicable to downlink UWA orthogonal frequency division multiple access systems. The proposed PSCTC factors are measured, and their long-term stability is verified using data recorded in real-world sea tests. Simulation and experimental results show that the optimized CSI effectively mitigates the effects of the temporal variability of UWA channels. It demonstrates that the resource allocation scheme using optimized CSI achieves a higher effective throughput and a lower bit error rate than both imperfect CSI and the CSI predicted by the recursive least-squares (RLS) algorithm.     

一种适用于大测绘带合成孔径声呐的运动补偿方法

当合成孔径声呐测绘带较大时,运动误差的空变效应严重,经典的相位中心重叠算法难以适用。为此,提出了一种适用于大测绘带合成孔径声呐的运动补偿方法。首先使用混合调制的拉格朗日时延估计算法对前后两帧回波的时延进行估计,之后使用线性回归方法拟合出运动误差,最后利用运动误差的估计值对回波进行逐点精确补偿。仿真数据的结果表明,该算法能够获得比相位中心重叠算法更好的运动估计结果,运动补偿后成像分辨率接近理论分辨率。使用该算法分别对高、低频合成孔径声呐的湖试数据进行了处理,水下地貌和小目标的成像质量均有明显提高。      

互谱域MVDR自适应时延估计方法研究

针对窄带信号,通过构造互谱时间序列,在互谱域建立了平稳时间序列时延估计的最小方差无畸变响应(MVDR)滤波器模型;利用分段近似处理,类比空间MVDR自适应算法,给出了其具体算法(Algorithm of MVDR in cross spectral domain,CSMVDR);进行了数值仿真实验研究和海上实验数据处理。数值仿真与实验数据处理结果初步验证了CSMVDR时延估计对于舰船辐射噪声的适用性,CSMVDR时延估计有比相关检测更好的时延估计性能,能够提高信噪比增益和时延估计精度。     

基于自适应变异果蝇优化算法和广义回归神经网络的布里渊散射谱特征提取

针对布里渊光时域反射光纤传感系统散射谱的高精度特征提取的要求,提出了一种基于自适应变异果蝇优化算法和广义回归神经网络的布里渊散射谱特征提取算法。不仅利用了广义回归神经网络在逼近能力、学习速度、模型的泛化等方面具有的优势,而且采用搜索能力较强的自适应变异果蝇优化算法进一步增强了神经网络的学习能力,从而提高了布里渊散射谱的拟合度和频移提取的准确度。在布里渊散射谱中心频率为11.213 GHz,线宽为40～50,30～60和20～70 MHz的散射谱白噪声实验模型中,将新算法分别与基于有限元分析的Levenberg-Marquardt拟合法、粒子群优化和拉凡格式混合拟合法、最小二乘法进行预测比较,新算法获得的最大拟合频移误差为0.4 MHz,平均拟合度为0.991 2,均方根误差为0.024 1。仿真结果表明所提出的算法拟合度较好,绝对误差小。因此,将此算法用于基于布里渊光时域反射的分布式光纤传感系统,可有效提高布里渊散射谱的拟合度和频移提取的准确度。