使用稀疏贝叶斯学习的水声多途信道盲估计

提出了一种使用稀疏贝叶斯学习(SBL)的多途信号盲解卷积方法对水声多途信道的信道脉冲响应(CIR)进行盲估计。该方法利用垂直阵和多频SBL获得宽带舰船声源在不同垂直到达角上的复数域多频点信号,取其相位对垂直阵接收信号匹配滤波,得到每条路径上的CIR,将多路径CIR相干叠加得到最终的多途CIR结果。仿真与海试数据处理结果表明,相比于原有的基于交替投影的多途信号盲解卷积方法,所提出方法有以下几个好处:(1)无需准确预估多途信号数目;(2)分离的多途信号的方位更准确且信号相位更可靠;(3)有效获取了舰船与阵列之间的CIR.并且将弱路径CIR的平均时间估计误差从4.7 ms缩小到1.0 ms.显著提高了弱路径CIR的时间估计精度。使用稀疏贝叶斯学习的多途信号盲解卷积方法能够有效提高多途环境下水声信道盲估计的性能。      

基于子带二值加权累积的经验格林函数提取*

提出一种采用子带二值加权累积的海洋环境噪声互相关函数(NCF)提取经验格林函数(EGF)方法。首先将每一快拍NCF在频域划分为多个子带,每个子带内根据“累积后提取的EGF信噪比增加”的准则,确定各快拍NCF的加权系数为0或1,将各子带的加权累积结果谱白化后在频域拼接,再反傅里叶变换得到时域EGF。子带二值加权累积方法实现了每一快拍NCF累积前的频率自动选择,相比于已有的原始累积方法与时域二值加权累积算法,可以有效提高从较宽频率带宽的海洋环境噪声中提取EGF的信噪比。海试实验数据验证了该方法的有效性与优越性。     

采用子带二值加权累积的经验格林函数提取

提出一种采用子带二值加权累积的海洋环境噪声互相关函数(NCF)提取经验格林函数(EGF)方法.首先将每一快拍NCF在频域划分为多个子带,每个子带内根据"累积后提取的EGF信噪比增加"的准则,确定各快拍NCF的加权系数为0或1,将各子带的加权累积结果谱白化后在频域拼接,再反傅里叶变换得到时域EGF.子带二值加权累积方法实...