被动线谱检测的子带分解和分方位区间融合算法

目标辐射噪声中低频线谱丰富,而且谱级比高、强度稳定,相比调制谱检测具有优越性。基于子带分解处理的现有融合方法适用在信噪比相对较高情况下,而当干扰是相干的或强宽带信号时,对线谱目标有效检测仍没很好解决。本文从子带空间谱统计特性出发,利用线谱谱级高出连续谱10-25dB;线谱频带所在方位区间的输出方位波动小,而其他分区间的输出方位波动大特点,提出了一种在信噪比低,多目标并存情况下更有效的弱线谱提取融合方法。理论仿真和海试实验数据处理结果验证该方法具有创新性、较常规方位稳定算法适用范围更广、检测效果更好,适合工程应用。     

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。     

等价权修正的Kalman抗野值滤波算法

水声工程实际数据中野点的存在影响标准Kalman滤波精度。借鉴抗差惯性导航定位中等价权思想,构造反映观测值误差的统计量,以其协方差矩阵作为判断滤波精度的指标,依据莱特准则设计了三种不同权重因子,充分利用正确观测,限制利用可用观测,排除有害粗差。仿真结果表明,这种等价权修正Kalman抗差算法,抗差性可媲美中位数滤波,证明当模型正确时,其在抑制零星和斑点型野值方面,效果很好。