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。     

矩阵空域预滤波目标方位估计

提出了基于矩阵空域预滤波处理的目标方位估计新方法。通过设计一个空域的矩阵滤波器对传感器阵列数据进行矩阵处理,抑制阻带扇面的干扰与噪声,且尽量保证让通带扇面的信号无失真通过。由于该空域滤波器的输出仍为阵元域数据,因此可以很方便地在很多阵列信号处理算法之前通过增加空域预滤波处理来达到抑制空间干扰、提高系统处理能力的目的。文章通过目标方位估计的具体实例来说明矩阵空域预滤波处理对系统性能的改善作用。计算机仿真和实测数据处理结果表明,矩阵空域预滤波处理有效地抑制了空间干扰与噪声,提高了方位估计算法对感兴趣扇面目标的方位分辨与估计性能。此外,仿真结果表明采用分扇面空域预滤波处理方法,使基阵具有了分辨多于阵元数目信号源的能力。     

宽带最优空域矩阵滤波器设计

本文首先针对窄带,分别设计出通带误差或阻带响应满足设定条件,以及通阻带归一化误差之和最小的最优空域矩阵滤波器.利用Lagrange乘子理论,给出了最优解,以及确定最优Lagrange乘子的方程,显著提高了空域矩阵滤波器的设计效率.通过广义奇异值分解,进一步提高了设计效率.其次,从理论上分析了特定频带空域矩阵滤波器对其他...     

零点约束矩阵滤波设计

为解决在空域预滤波阶段抑制强噪声的问题,提出了零点约束矩阵滤波设计方法,并给出了解的表达式。通过设计凸规划问题,在严格约束阻带响应等于零的情况下,使通带误差最小。将凸规划问题转换为线性约束二阶最优化问题,构造Lagrange函数并得到最优解,重排后得出滤波矩阵。仿真可知,本方法可设计出强干扰离散分布或处于某扇面的预滤波器,可用于解决常规波束形成算法受强干扰影响方位估计性能的问题。      

距离深度域最小二乘矩阵滤波器的设计与应用

本文通过最小二乘原理设计出针对拷贝向量进行处理的矩阵滤波器,给出了其详细的推导过程。它可用于距离深度域上的预滤波,在抑制阻带干扰的同时,保证通带信号尽可能不失真。设计过程中发现根据最小二乘原理设计矩阵滤波器比二阶锥规划等其他寻优方法更快捷。最小二乘矩阵滤波器除了能在保证通带尽量不失真的前提下达到很好的阻带抑制效果之外,还可以在任意距离深度设定通、阻带,尤其适用于阵列在探测过程中抑制强干扰对于弱目标源的影响。     

基于压缩拷贝场向量的空域滤波器设计

近几十年来,匹配场处理技术得到了广泛深入的研究,并针对实际应用提出了一系列的具体处理算法.当感兴趣的水下目标信号被水面强干扰信号掩蔽时,对水下目标的匹配场处理定位性能显著下降.现有的广义空域滤波器可以抑制水面强干扰,但计算速度较慢并且内存消耗较大.提出了一种基于压缩拷贝场算法的空域滤波器设计方案,并通过非相干叠加处理宽带问题.相对于现有的空域滤波器,当接收阵元数N大于波导中有效简正波号数Q时,该滤波器可以大幅度缩减计算时间、节约运行内存,并且保持了对水面强干扰的抑制性能.针对近岸浅海环境进行了仿真计算,并给出了一些近岸浅海海域试验数据处理结果,验证了该空域滤波器的性能和对计算速度的提升.结果表明,应用基于压缩拷贝向量的矩阵滤波器对强干扰下的弱目标进行宽带非相干匹配场定位,可实现水下目标的有效区分.     

基于空时级联滤波的拖船自噪声抵消方法

拖船自噪声属于近场多途强干扰信号,具有显著角度扩展现象,是影响拖曳阵探测性能的重要因素之一。在逆波束形成自噪声抵消方法基础上,结合空域和时域滤波,提出了空时级联滤波的拖船自噪声抵消方法。首先,由方位估计器估计拖船自噪声方位,经过波束形成空域滤波估计得到自噪声信号;然后,利用自噪声空域滤波输出设计最优维纳滤波器,将自噪声抵消在阵元级。基于简正波声场模型的仿真和实际海试数据的处理表明,该方法能够有效抵消拖船自噪声,性能优于逆波束形成方法。     

密布式多输入多输出声呐阵列目标波达方向估计

针对低信噪比条件下多输入多输出声呐受对称噪声分量影响导致测向性能降低的情况,提出了一种基于协方差矩阵重构方法的波达方向估计算法。首先,将噪声场分为对称噪声和非对称噪声两部分,利用协方差矩阵虚部与对称信号无关的性质,去掉协方差矩阵的实部来降低对称噪声对目标波达方向估计精度的影响,采用降维转换方法和矩阵虚部置换原理重构协方差矩阵的实部,避免了双频谱的干扰。然后利用Toeplitz方法对重构的协方差矩阵进行解相干修正,通过奇异值分解获得噪声子空间,最后对目标的波达方向进行估计,可实现微弱信号的准确测向。理论分析和实验结果表明,该方法明显抑制了对称噪声,提高了目标的波达方向估计性能,具有运算速度快、自由度高和目标分辨力强的特点。      

矩阵预滤波器在抗运动干扰中的应用研究

自适应波束形成器容易受到运动干扰和观测方向偏差的影响,针对该问题提出了一种基于矩阵预滤波的零陷展宽稳健波束形成算法。首先分析了矩阵预滤波器在抗运动干扰时的适应性,并利用矩阵预滤波器在运动干扰所在区域形成凹槽。利用椭圆投影定理计算预滤波后的导向矢量不确定集,在新的导向矢量不确定集下利用稳健Capon波束形成算法(RCB)寻找最优导向矢量。仿真分析表明,和RCB算法相比,该算法不仅获得更高的输出信干噪比,还获得了预先设定的展宽零陷。     

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。      

非高斯环境下的深度学习脉冲信号去噪与重构*

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。     

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。     

利用目标信道特性约束的信道匹配检测算法

浅海有源声呐的探测性能主要受到多途扩展以及混响干扰的影响。为了提高声呐系统的检测性能,根据双扩展信道匹配原理,结合混响信道与声呐目标信道特点,提出了一种基于回波特性约束的信道匹配检测算法。该算法通过最小二乘匹配追踪算法估计信道稀疏响应,并根据混响和目标信道的扩展差异,通过约束目标信道扩展对稀疏信道响应去冗余,得到更精确的目标回波信道响应。利用该信道响应进行信道匹配检测,可以进一步提高信混比处理增益。数值仿真结果表明所提算法可以有效汇集多途信号能量并抑制混响干扰,提高声呐系统的检测性能;海试数据处理结果显示,在试验信道条件下,所提算法处理结果的峰值信混比,与匹配滤波相比提升约7~12 dB,与传统自适应相关器相比提升约6~7 dB。      

基于结构张量分析的弱小目标单帧检测

针对复杂场景图像由于背景边缘干扰和噪声导致弱小目标检测困难的问题,提出了一种基于结构张量分析的弱小目标单帧检测方法.利用结构张量对不同局部结构的表示特性,通过计算结构张量特征值矩阵和均值滤波得到点状和矩形状目标的结构张量响应图;采用高斯差分带通滤波器计算灰度差分图;通过归一化融合处理得到最终响应图;采用自适应阈值分割得到目标位置.采用该方法对天空、海面等多种场景的红外图像和可见光图像进行实验,并与典型方法对比,结果表明该方法能够有效地抑制背景干扰和噪声、快速且准确地检测目标.     

无源声呐多目标检测中反波束成形递推算法及其应用

随着声呐检测能力的提高,多目标干扰下微弱信号的检测问题日益突出。当声呐方位历程显示上出现多个干扰轨迹时,弱目标的检测显得十分困难。自适应噪声抵消(Adaptive Noise Canceling,ANC)技术为抑制多个干扰提供了理论基础,但是求解稳态最佳滤波矩阵存在着技术实现上的困难。本文提出用一种反波束成形(Inverse Beamforming,IBF)递推算法,在阵元域逐一抵消多个强干扰,从而增强并提取出微弱目标信号。文中给出了递推求解由逆矩阵所表达的最佳滤波矢量的理论推导和相应的公式。利用IBF算法处理海试数据得到了较好的结果,显著改善了强干扰下对微弱信号的检测,甚至在普通波束成形(CBF)中未能显示出来的信号都可以被检测出来。      

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。     

一种最佳空间滤波器的实现

根据最佳检测理论以及绝对最佳空间滤波器概念,给出了一种最佳空间滤波器的完整表达式。利用真实舰船航行辐射噪声作为目标及干扰,正态分布高斯白噪声作为噪声背景,在基元等间隔线阵上实现了最佳空间滤波器。给出了不同情况下常规波束形成及最佳空间滤波器处理基阵输出波束图。海上试验数据的实验室分析证明,此最佳空间滤波器能够有效地抑制弱信号附近空间不同方位的数个强干扰,完成指定弱信号的检测,而且该最佳空间滤波器可以方便、实时地在现役数字化声呐装备上实现。     

单矢量水听器的高分辨目标方位跟踪算法研究

根据单矢量水听器自身具有阵列流型的特点,提出了适用于对目标保持连续跟踪的空域预滤波MUSIC算法。通过调整滤波器通带中心角使其保持在目标估计方位角附近,可以消除滤波器通带中心角偏离目标真实方位角时传统预滤波MUSIC算法产生的目标方位估计误差。仿真结果表明,改进预滤波MUSIC算法可以减小甚至消除低信噪比情况下目标方位估计存在的较大误差。海试数据结果表明,阵元域MUSIC和改进预滤波MUSIC都可实现对单频脉冲信号和线性调频信号的目标方位估计,且估计结果与GPS舰位推算结果一致,但改进预滤波MUSIC算法主瓣更尖锐。对宽带航船噪声处理结果显示,改进预滤波MUSIC算法使单矢量水听器在存在目标干扰时的探测距离从2 km提升到了5 km,验证了改进预滤波MUSIC算法可实现弱目标情况下的高分辨目标方位跟踪。     

基于干扰协方差矩阵重构的恒定束宽鲁棒自适应波束形成

针对宽带波束形成中的恒定束宽波束响应优化设计问题与鲁棒性问题展开研究。首先,提出一种基于相位补偿的恒定束宽全局优化设计方法,通过对阵列流形向量进行相位补偿来设计恒定束宽波束,与现有的一些方法相比,该方法不仅能获得全局最优解,而且物理实现简单。同时,还提出一种基于协方差矩阵重构的鲁棒自适应宽带波束形成算法。该算法采用Capon估计器估计样本数据的空间一频率谱密度函数,然后对期望信号波达方向之外的角度区间进行积分来重构干扰加噪声协方差矩阵,最后利用重构的协方差矩阵设计自适应波束形成器权系数。该波束形成器设计问题被表述成凸优化问题求解。仿真结果表明,在整个输入信噪比范围内,该算法几乎都能获得接近理想值的输出信干噪比。      

一种水下远程目标探测的方法

提出了通过估计目标反向散射系数来探测水下远程目标的一种方法。把估计目标及其附近散射体的反向散射系数构成的序列转化为海洋信道这一带乘性噪声系统的反卷积估计,并给出了最优反卷积算法。在加性噪声和乘性噪声前两阶矩未知的情况下通过建立系统状态滤波和时变噪声统计量交替估计的自适应状态滤波器,给出了自适应反卷积算法。利用上述两种反卷积算法分别对低信噪比(-6.1 dB)微弱信号进行仿真处理,仿真结果证明了所提出方法的有效性。