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。     

时间压缩式相关器/延迟线IC设计

相关器、延迟线在信号处理领域中有着非常广泛的应用.但到目前为止尚没有看到这类集成电路 的报道.依据[1]文提及的新型时间压缩式相关器,本文给出了通用相关器/延迟线的专用集成电路设计,该集成电路(IC)可以完成极性相关和多比特相关、同时还可以作为延迟线应用,可构成768级以下任意长延时,在8kHz采样频率下单片IC最大延时可达96ms.此IC可以多片应用,满足不同场合的应用要求.     

一种主从式数字处理系统及其在声呐设备中的应用

本文给出一种由ＰＣ？ＡＴ和ＴＭＳ３２０Ｃ２５－ＤＳＰ组成的主从式数字处理系统，介绍了其在声呐设备检查测试中的几个典型应用。     

声呐显示器的扫描变换系统

由于声波传播速度较慢,常规的显示器,往往会产生回波图象的闪烁;随着距离量程的扩大,这种现象会越来越严重,因而无法仔细辨认回波的特征.本文介绍的声呐显示器的扫描变换系统,从根本上解决了声纳回波观察和眼睛视觉残留的矛盾,在一般显示器上就能够得到一个稳定清晰的回波图象,而且图象的质量不受作用距离量程转换的影响.本系统不仅适用于声呐显示器,对于回波冻结,以及单次回波或瞬变信号的观察,均为有效手段. 本系统全部采用国产组件,在使用上取得了良好结果.     

AUV双基地合成孔径声呐成像实验*

单基地合成孔径声呐成像通常基于点目标假设,其相干积累处理不能克服分布型目标散射模式的起伏效应。收发异置的双基地声呐可以从不同角度观察目标,充分挖掘目标散射模式的角度依赖特性,在对水下目标(尤其人造目标)检测与定位方面,相对仅仅观测后向散射的单基地声呐有潜在的优势。该文 介绍一种基于自主水下航行器的双基地合成孔径声呐系统,重点介绍湖试成像的结果,验证双基地合成孔径声呐的可行性。同时通过引入目标散射模式建模的宽角度合成孔径声呐处理,实现了对目标探测性能的提升。     

连续波主动声呐的直达波抑制处理方法研究*

针对连续波主动声呐面临的强直达波干扰掩蔽目标回波的问题,该文在双基地配置已知的前提下,提出基于声屏蔽和常规方向零陷的联合抑制方法。即在精确的发射点声屏蔽的基础上,利用常规方向零陷技术减少声源附近方位的能量影响,从而达到更好地消除强直达波干扰的目的。仿真结果表明,在极低的信干比条件下,联合抑制方法比声屏蔽方法、常规方向零陷方法具有更好的干扰抑制性能。该方法可以有效减少连续波主动声呐的直达波的影响,在时间-距离模糊度图上得到清晰的目标位置。     

水下高分辨率声图中小目标的深度网络分类方法

针对声成像数据缺少条件下的水下沉底小目标分类问题,提出一种深度网络分类算法。首先,采用高斯混合模型对声影区统计特性进行建模并提取声图阴影,在此基础上构建仿真数据集和真实数据集。将仿真数据集输入卷积神经网络进行训练,保留其特征提取部分,用于对真实数据集进行特征提取.重建网络分类部分并采用真实数据集的特征向量进行训练。结果表明,所提出的方法分类正确率可达88.24%,与6种对照方法相比平均分类正确率分别提升8.67%,20.47%,19.78%,11.59%,9.01%,11.58%。验证了所提出方法在小样本条件下具有较好对水下沉底小目标的分类能力。其学习曲线收敛到96.25%,仅比验证曲线高5.14%,说明在一定程度上缓解了过拟合问题。将改进的卷积神经网络应用于融合分类器,通过与逻辑回归分类器、支持向量机对目标进行分类并融合决策,正确率为93.33%,可进一步提高算法的正确率和稳定性.      

利用拖船自噪声进行浅海环境参数贝叶斯反演

研究了以拖船自噪声为参考声源的浅海环境参数反演问题,并针对反演结果不确定性快速量化评估问题,提出了一种基于自适应重要性抽样的贝叶斯反演新方法。反演利用了拖船自噪声低频线谱成分,并采用混合高斯推荐函数自适应推荐声场模型样本,使得样本集中于参数高概率密度区域,实现后验概率密度快速收敛计算。仿真试验结果表明:拖船自噪声反演能够准确估计水深、沉积层及阵列参数等。所提自适应重要性抽样贝叶斯反演方法的计算效率优于快速吉布斯抽样方法。利用试验数据处理验证,反演得到试验海域声学环境参数,计算传播损失与各阵元接收线谱强度变化吻合,说明反演最优环境模型能准确表征声场传播特征。      

双侧回波联合的合成孔径声呐运动补偿算法

利用单侧回波可估计合成孔径声呐基阵的斜距误差,但无法区分横荡误差和升沉误差。针对此问题,提出了一种双侧回波联合的运动补偿方法。该方法首先根据双侧基阵运动误差的几何关系,建立了双侧基阵的运动误差模型,再结合偏移相位中心算法估计基阵的横荡误差和升沉误差,最后利用所估计的运动误差对不同掠射角上的回波进行运动补偿。仿真结果表明:该方法能精确估计双侧基阵的运动误差,其估计值与实际值的偏差为10-4 m左右,估计结果的标准差接近克拉美罗下界;对回波进行运动补偿后,能获得比基于单侧回波运动补偿方法更好的成像效果。水下球串目标的湖试数据的成像结果显示,与基于单侧回波的运动补偿方法相比,所提方法能更好地抑制图像的散焦现象。      

适用于声呐阵形估计的姿态传感器网络设计

设计了一种基于姿态传感器网络的声呐阵形估计系统,给出了系统设计的整体方案并对系统的软硬件设计进行了论述。实验结果证明了该设计的可行性。