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1.
稀疏矢量阵进行宽带信号处理时,强目标的栅瓣及对称伪峰会干扰弱目标的检测,提出了一种基于理论干扰预测的加权抑制方法。方法利用矢量阵波束形成先获得强目标的波达方向(Direction Of Arrival,DOA)信息以及目标所在方位各频率的幅度谱信息,再利用理论计算公式获得强目标的栅瓣和对称伪峰角度上对应的各频率点的幅度谱强度信息,通过在方位、频率维度加权的方式对强目标的栅瓣和伪峰干扰进行抑制,来改善在强干扰下的弱目标检测能力。方法也适用于多目标情况,对各个目标依次使用,减少多目标时栅瓣和对称伪峰对方位历程的影响,净化了时间方位历程图。对所提方法给出了理论推导过程并进行了仿真和实验验证,实验结果验证可行。结果表明,新方法可以有效地抑制强目标的栅瓣和对称伪峰干扰,提高弱目标的检测能力,此外,净化后的时间方位历程图更利于弱目标检测和目标数量的估计。   相似文献   
2.
三元阵被动测距浅海试验及后置处理   总被引:3,自引:0,他引:3  
为改进三元阵被动测距性能,采用了滑动窗互相关器估计时延,与常规互相关器相比时延估计性能有较大提高;采用的方位和距离的改进计算公式,在近程有很高的测距精度。针对实验结果瑕点多的现象,提出了在线自动跟踪剔除瑕点的方法,能稳健有效自动地筛选出高质量的数据,称之为“圆筛”。并引入了“动态滤波”,将其与“圆筛”结合作为后置处理模块。介绍了浅水、近程的三元阵被动测距海试结果,目标船分别为摩托艇和中型双体船,测距结果与精度为20 cm的差分GPS定位结果比较,表明“圆筛”和“动态滤波”相结合的后置处理方法,可显著改善测距效果。   相似文献   
3.
空时多普勒频移域运动小目标的抗干扰探测方法   总被引:1,自引:1,他引:0       下载免费PDF全文
有源声呐使用多普勒敏感信号可在多普勒频移域分离杂波、混响等干扰和运动目标,但低信干比时强干扰的时间旁瓣泄露和多普勒旁瓣泄露会淹没弱目标.针对该问题,提出了一种基于自适应最小均方(LMS)算法和宽带模糊函数(WAF)的运动小目标抗干扰探测方法.首先在空间多普勒频移域上利用基于LMS的自适应陷波器抑制干扰,然后在快时间多普...  相似文献   
4.
近场反卷积聚焦波束形成声图测量   总被引:4,自引:0,他引:4       下载免费PDF全文
为了提高声图测量中对多个声源的分辨能力和定位精度,给出了一种近场二维反卷积聚焦波束形成声图测量方法。推导了水下声图测量的广义卷积模型,根据声图测量中点传播函数移变但可预测的特点,通过预存点传播函数字典的方式,将波束形成过程中的卷积问题转化成叠加积分问题,并应用二维Richardson-Lucy迭代算法实现了二维移变模型情况下的近场二维反卷积求解,从而实现高分辨声图测量。通过仿真和海试对比了反卷积、常规声图测量和MVDR声图测量的性能,结果表明反卷积算法在500次迭代情况下聚焦峰尺度小于另外两种算法的1/2,旁瓣级下降超过6 dB.   相似文献   
5.
针对无源声呐目标定位问题,提出了一种基于广义Radon变换的目标参数估计方法。首先,基于深海直达声区推导了直达声与海底第一次反射声的到达时间差与目标运动参数的数学模型;其次,通过求解自相关函数得到目标的多途时延历程(MTDTR);在此基础上引入广义Radon变换的思想,联合两个水听器实现了水面匀速直航目标的航向角、速度、目标相对于水听器的初距和初始方位角估计。利用仿真数据和实验数据验证了该方法具有良好的参数估计性能。三亚东南部海域实验结果表明,通过两个锚系在深海海底附近的声压水听器对水面目标进行定位,可以实现在12.71 km范围内,测距误差小于0.29 km,相对误差小于3%的定位精度。  相似文献   
6.
声图测量及定位海试研究   总被引:7,自引:0,他引:7  
声图测量技术是一种高精度的近场被动定位技术,可以测量平台辐射源分布声像,确定目标辐射亮点的位置.进行了声图测量海试,并通过处理和分析海试数据,验证了该技术的可行性和实用性.研究结果表明:基于45 m长的10元等距线阵,该定位技术至少在200 m内可达到米级的测量精度,且该测量方法十分稳健;在近场,普通船舶在高频(2~10 kHz)仍可以被看作是单亮点的,双体船双桨同时工作时是双亮点的.  相似文献   
7.
扫描深度误差对声图测量的影响及其修正方法研究   总被引:2,自引:0,他引:2  
声图测量技术是一种适用于近场的精确被动定位技术。为了提高测量精度,分析了扫描深度误差对声图测量的影响,并提出了修正方法。通过理论分析表明对于过阵航行过程,当扫描深度大于目标声源实际航行深度时,误差可以被修正,并可测得目标声源的实际过阵深度;而当扫描深度小于目标实际航行深度时,误差将不能被修正。用理论分析结果处理仿真及海上实验数据,修正效果良好且与理论分析一致。   相似文献   
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