频域盲源分离与波束形成结合抑制方向性强干扰方法

针对方向性强干扰严重影响无源声呐弱目标检测的问题,提出了频域盲源分离与波束形成结合的干扰抑制方法:以子带分解的方法实现宽带干扰抑制。对每个子带进行频域盲源分离,并估计出各分离信号的方位,将与给定强干扰方位匹配的分离信号置零,利用估计的解混矩阵和处理后的分离信号重构回阵元域信号并进行波束形成实现目标方位估计。声呐模拟器数据与海试数据验证结果表明,相对于传统零陷常规波束形成与零陷最小方差无失真响应波束形成方法有2 dB以上的增益,约6 dB的背景级降低,证明该方法在抑制方向性强干扰方面是有效的。      

应用经验模态分解的拖船噪声信号重构及抵消方法

针对拖船干扰的时空特点,提出了将EMD(Empirical Mode Decomposition)应用于拖船噪声信号重构及抵消的方法。为了解决以往需要人工干预挑选EMD输出的多路IMF分量的缺点,提出了将多路IMF(Intrinsic Mode Function)分量与基元域信号按照线谱与连续谱分别做功率谱相关并以谱相关系数最大为准则的挑选算法。基于逆波束形成的理论,利用挑选后的IMF分量重构基元域信号,并与原始基元域信号谱减后再进行方位估计。拖曳声呐模拟器数据与实际海试数据验证结果表明,本文算法能够提高弱目标空间增益,尤其是对于靠近干扰盲区的弱目标空间增益提高明显,并且对拖船多途角扩展干扰也具有较好的抵消能力。      

进行子阵加权波束形成的波达方向估计

针对水声信道的多径效应以及海底散射信号信噪比低导致方位估计性能较差的问题,提出了一种基于子阵加权波束形成的UESPRIT算法(Weighted Beamspace UESPRIT Based on Subarrays,BS-BUESPRIT)。首先利用密集波束域转换矩阵估计回波信号的方位谱,进而估计同一时刻到达阵列的回波数目;之后将均匀线阵分为多个尺寸相同、相互重叠的子阵,利用加权波束形成对各子阵接收信号做指定方向的空域滤波;最后基于各子阵波束形成后的输出结果,利用UESPRIT算法实现回波方向的估计。仿真和湖试、海试试验结果表明,与UESPRIT算法相比,BS-BUESPRIT算法提高了信号波达方向估计性能,在多径和较低信噪比条件下有着更高的估计精度,应用于高分辨率测深侧扫声呐时有效地提高了声呐的测深性能。      

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。     

拖线阵海试数据的窄带PIC自适应处理与分析

本文介绍了对拖线阵海试数据进行窄带ＰＩＣ处理的方法。用梯度算法、协方差矩阵递归直接求逆算法和ＲＭＧＳＥＦ算法进行了窄带ＰＩＣ自适应处理。分析了学习曲线和输出平均功率波束图，进行了稳态计算和比较。表明ＲＭＧＳＥＦ算法是一种可用于多干扰波束、收敛快、抵消性能好、便于拖线阵声呐实现实时ＰＩＣ处理的最好算法。     

波束形成后多干扰抵消方法

为解决常规波束形成后干扰抵消方法仅能从目标波束内消除一个干扰影响的局限性,提出了一种可实现多干扰抑制的波束形成后干扰抵消方法,用于解决多干扰条件下的弱目标波束形成问题.该方法通过最小化多个干扰波束对目标波束的影响,获得用于抵消干扰波束的加权值;然后从目标波束中减去加权后的干扰波束,从而获得抑制干扰后的目标波束。该方法继承了常规波束形成方法的稳健性,因此在阵列流型失配等存在误差的条件下可以用于目标波束形成。仿真和海上实验数据表明,与最小方差无失真响应方法和解卷积的常规波束形成方法相比,该方法可以有效抑制干扰的影响,且当目标与任一干扰方位相近时,其方位谱中可以观察到目标波束,而另外两种方法的目标波束均被干扰波束或其旁瓣所掩盖;与设置凹槽的波束图综合方法相比,该方法算法复杂度低,计算速度快,稳健性更好。      

数字式声呐显示系统的GSC算法

方位历程显示已被证明为检测信号的有效手段。数字式声呐的多波束数据与调亮显示系统之间存在着一个接口,它有可能使信号处理系统已获得的增益受到损失。选择合理的算法会使这种损失减到最小。本文提出的灰度级转换算法(GSC)是一种实时的数字运算技术。在输入信噪比较低时会使弱信号的检测能力有所改善,同时又对强信号的检测不会有严重的影响。本文提出的算法易于由硬件实现。计算机模拟实验的结果与理论一致。文中给出了硬件设计的概要说明。     

波束形成与独立分量分析融合的宽带高分辨方位估计方法

针对波束域高分辨方位估计存在方位估计偏差大等缺点,提出了将波束形成与独立分量分析融合的宽带高分辨方位估计方法:(1)阵元域数据转换到波束域后,对多波束数据利用基于二阶统计量的独立分量分析算法处理,(2)将波束域独立分量分析融合方法输出结果重构回阵元域信号,(3)对重构后的阵元域数据,使用约束最优化方法改进的MUSIC算法做高分辨方位估计。最后利用ICS (Interactre Circuts&System)声呐模拟器数据和海试数据对算法进行了验证。结果表明:本文方法在弱目标检测、观测区域外强干扰抑制、方位分辨率方面都优先于波束域MUSIC和波束MVDR方法。      

宽带双曲调频信号参数化时频分析波达方向估计

针对有源探测或脉冲侦查中双曲调频信号的波达方向估计问题,提出了基于参数化时频变换(PTFT)的多重信号分类(MUSIC)测向算法,简称PTFT-MUSIC算法。该算法由发射信号确定针对双曲调频信号的参数化变换核,对接收信号进行频域参数化时频变换,利用获得的时频分布建立阵列信号时频分布模型,并以此模型设计基于时频分布矩阵的MUSIC算法以实现双曲调频信号的波达方向估计。通过仿真和实验对该算法的估计误差和多目标分辨性能进行了分析,仿真和海上实验结果表明:相比现有的时频MUSIC算法,PTFT-MUSIC算法能有效提高空间谱分辨率和波达方向估计性能,同时该算法拥有对特定调频信号筛选性,结合时频域滤波算法能有效抑制相干直达波干扰,应用于多基地声呐系统时有效提高了声呐定位性能。     

一种最差情况下性能最优化的特征分析自适应波束形成方法

自适应波束形成在弱目标检测和空域滤波中应用广泛。然而在实际海洋环境中,失配情况比较普遍,往往会导致传统自适应波束形成方法性能明显下降。针对此问题,本文基于特征分析重构观测信号协方差矩阵来抑制干扰对弱目标检测的影响,在此基础上进一步利用凸优化算法来提高波束形成方法的鲁棒性。数值仿真和海试数据处理结果表明,本文所提方法在抑制干扰对弱目标影响的基础上,在阵元位置平均误差不超过入射信号中心频率对应波长的40%的情况下,仍可以鲁棒地检测目标信号。同时,该方法显著提高了自适应波束形成方法的输出信干噪比,且受对角加载量取值的影响较小。      

Iterative inverse beamforming algorithm and its application in multiple targets detection of passive sonar

With the increasing of detection ability of passive sonar,the weak signal detection problem in multiple interferences becomes more and more important.In the time/bearing record(TBR) display of sonar detection,when there exist traces of multiple interferences,the identification of weak signal is difficult or impossible.The adaptive noise cancellation technique provides the theoretical basis for suppressing strong interferences.But the solution for finding the steady-state optimum filter matrix is quite difficult due to the real time calculation of inverse matrix of input data correlation matrix.The iterative inverse beamforming(IBF) algorithm for solving the optimum filter vector,which is expressed by inverse matrix of the ocean environment data,is derived in this paper,by which,the optimum filter can be eventually expressed as a sum of series simple matrices of constructed from sensor data.Based on the algorithm proposed in this paper,some examples of at sea experiment are provided.The strong interferences are cancelled and the weak signal is emerged,even it didn't appear in the conventional beamforming(CBF) processing.     

Trading detection for resolution in active sonar receivers

This paper proposes an active sonar receivers that offers a smooth trade-off between detection and resolution. A matched filter is the optimal detector of known signals in white Gaussian noise but may fail to resolve the targets if the time separation of targets is less than the mainlobe width of the autocorrelation function of the transmitted signal. An inverse filter achieves optimal resolution performance for multiple targets in the absence of noise, but amplifies the noise outside the signal bandwidth in a manner that makes it impractical in many realistic scenarios. The proposed active sonar receiver, the variable resolution and detection receiver (VRDR) combines the matched and inverse filter properties to achieve a smooth trade-off between detection and resolution. Simulated receiver operating characteristics demonstrate that for a range of dipole sonar targets, the performance of the VRDR is superior to the matched and inverse filter, as well as another previously proposed bandlimited inverse filter.     

低信噪比线性调频信号目标的方位估计

线性调频(LFM)信号目标的方位估计是水声探测研究的重要内容,在进行方位估计时,若存在强干扰信号源与强背景噪声,阵元接收信号的信噪比会显著降低,严重影响LFM信号目标方位估计结果的准确性.针对该问题,提出了一种简明分数阶滤波方法,并将其与常规波束形成方法(CBF)相结合来实现低信噪比条件下LFM信号目标的方位估计.简明分数阶傅里叶变换能在正交角度上将LFM信号的能量聚集在特定频点处并形成明显的能量峰,利用该特性,可对阵列各阵元接收的低信噪比LFM信号在简明分数阶域聚集的能量峰进行最佳滤波,以滤除干扰信息及背景噪声.对滤波输出进行逆简明分数阶傅里叶变换可得到增强信干比和信噪比的阵元域信号,进一步用于目标方位估计,就能获得更加准确的目标方位。数值仿真结果和海试实验数据处理结果验证表明,本文所提出的方法可有效抑制干扰和背景噪声,并对低信噪比LFM信号进行准确、稳健的方位估计。      

基于特征分析的自适应干扰抑制

针对水声环境中真实目标常常被强干扰掩盖而无法识别的问题,提出了一种基于特征分析的自适应干扰抑制方法(EAAIS)。根据目标信号可能的方向范围,通过构造合适的判决因子来自适应地估计并抑制互谱密度矩阵特征空间中的非目标信号子空间,得到具有更高信干比和信噪比的目标信号,为更好地实现目标识别与跟踪提供技术基础。数值仿真和海试数据验证结果表明,EAAIS方法能够自适应地抑制目标信号可能方向范围之外的强干扰,显著提高接收目标信号的信噪比和信干比,并获得更可靠的目标方位参数。相对于其它干扰抑制方法,本文提出的方法表现出了更为稳健的干扰抑制能力,具有更宽的适用条件。      

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。     

迭代法MIMO声纳目标检测——一种凸显弱目标的方法

通常MIMO声纳接收机收到的信号会直接送入匹配滤波器组,然后测量信号到达时间。当遇到强弱两个目标散射信号混叠的情况时,弱目标的输出峰值可能被淹没在强目标的旁瓣内而无法分辨。为提高MIMO声纳对弱目标的分辨能力,本文提出一种迭代信号分析方法,可以由强到弱依次对目标进行估计。通过数值仿真分析了本方法的性能。结果表明:采用迭代分析方法可以有效提高系统对弱目标的分辨能力。     

拖曳线列阵声呐平台噪声的空域矩阵滤波抑制技术

针对拖曳线列阵声呐平台噪声构成近场强干扰影响声呐弱目标探测的问题,利用近场平台噪声的多途传播特性,将匹配场定位技术和平面波目标方位估计技术结合,使用平台噪声到达接收阵的拷贝向量以及平面波方向向量共同设计平台噪声零响应约束空域矩阵滤波器,实现了平台噪声抑制.推导得出滤波器设计最优化问题的最优解,利用广义奇异值分解简化最优解表达式,并给出滤波器对平面波方向向量整体响应误差以及对平台噪声拷贝向量响应。利用平台噪声拷贝向量与远场平面波方向向量相关性,解释了平台噪声构成强干扰的原因,以及滤波后存在探测盲区的原因。由仿真可知,空域矩阵滤波处理可获得更小的探测盲区,同时获得盲区外更高的探测能力.      

扩展拖曳阵宽带频域逆波束形成技术研究

为了提高扩展拖曳阵在低信噪比下对目标的探测性能,本文将基于扩展拖曳阵方法的被动合成孔径技术与宽带频域逆波束形成技术进行了结合,形成了一种新的被动合成孔径测向技术,有效地提高了扩展拖曳阵技术的探测性能,改善了传统基于被动合成孔径测向技术在低信噪比下性能急剧下降的问题,在低信噪比下获得了更高的方位分辨率,同时对于多目标及弱目标检测能力也更为优异。计算机仿真和海试数据的处理都证明了这一算法的良好性能。     

High resolution time-delay estimation of underwater target geometric scattering

The geometric scatterings carry the information of the shape of an underwater target. While the time-delay of the weak geometric scattering exists in the received signal cannot be obtained accurately by the conventional time-delay estimation methods because of the limit of the main-lobe width and the interferences from the side-lobe. In this paper, we propose a high resolution time-delay estimation (HRTDE) scheme consisting of two steps. Firstly, when a linear-frequency-modulated (LFM) pulse is transmitted by sonar, the dechirping method transforms the geometric scatterings with different time-delays into multiple single-frequency components respectively, in which the frequency of the dechirped signal shows a linear relationship with the time-delay of the geometric scattering. Then the multiple signal classification (MUSIC) algorithm is adopted to increase the spectrum resolution when multiple single-frequency signals exist in the dechirped signal and the frequency interval is smaller than the frequency resolution limit of the Fourier transform. Simulation results show that the main lobe of the proposed scheme is sharper and with less interference from the side-lobe, compared with the conventional time-delay estimation methods. The results from the anechoic pool experiment demonstrate that the proposed scheme achieves a better time-delay estimation performance for the weak geometric scattering generated by the bottom edge of the underwater target model than match filter based methods.