浅海水声信道响应的盲估计

在难以得到发射源信号的水下声场环境中,利用单水听器或单个波束的接收数据可以进行浅海信道响应的盲估计。首先运用径向高斯核时频分析方法进行源信号重构,再利用接收数据和所重构的源信号,通过高精度时延估计的WRELAX算法,估计出水声信道响应。所提出的盲估计方法经过海洋实验数据验证,估计结果准确,表明这种方法在水声领域具有广泛的应用前景。     

Analysis and simulation of single-frequency Raman fiber amplifiers

High power operation of single-frequency Raman fiber amplifiers is usually limited by the onset of stimulated Brillouin scattering. A theoretical investigation on single-frequency Raman fiber amplifier limited by stimulated Brillouin scattering is presented in this paper, based on the intensity equations combining stimulated Brillouin scattering and stimulated Raman scattering. A combination of methods is proposed to increase the output power of single-frequency Raman fiber amplifier. These methods include applying a suitable pump scheme according to the fiber length and seed signal power, using short gain fibers, utilizing a multiple-stage scheme and providing suppression of stimulated Brillouin scattering.     

采用条件波数谱密度函数的宽带高分辨方位谱估计算法

针对宽带高分辨方位估计存在方位估计偏差大、算法复杂度高等问题,提出了一种基于条件波数谱密度(Conditional Wavenumber Spectral Density based,CWSD-based)的宽带高分辨方位谱估计算法.该算法利用条件波数谱密度将阵列信号转换到频率-波数空间,宽带信号能量在该空间的坐标呈现与入射角相关的线性分布,通过借鉴直线检测原理,实现邻近目标的高分辨方位估计,且无需预估角度和信源数等信息。仿真结果表明,该算法理论分辨率与处理最高频率成反比,估计均方误差约为0.1°,对阵形畸变鲁棒,运算效率高。海上试验数据表明,本文方法在方位分辨率、弱目标检测、非目标向噪声抑制、稳健性等方面都优于宽带常规波束形成和最小方差无畸变算法,在实际海洋中可实现超低旁瓣高分辨波达方向估计。     

水下目标几何声散射回波在分数阶傅里叶变换域中的特性

水下目标散射回波在时域、频域混叠在一起, 而且受声波入射角度的影响严重, 在不同的入射角度下表现出很大的差异, 需要建立全方位入射角度下回波分量的理论分析模型. 本文推导了目标几何声散射分量在分数阶傅里叶变换域中随入射角度变化的解析表达式; 确定了目标几何声散射回波分量在最佳分数阶傅里叶变换域中的全方位模型, 从理论上证明了目标回波的几何特征形式; 给出了离散分数阶傅里叶变换对声散射分量的分辨能力和计算精度与发射信号带宽和观测时间之间的关系. 实验数据处理表明, 建立的分数阶傅里叶变换域的全方位模型与目标几何特征是一致的, 对未知入射角度下的目标识别提供了理论依据.     

应用半正定规划的目标方位超分辨方法

针对水下目标方位超分辨估计问题,提出了一种基于半正定规划(Sdp)的常规波束(CBF)方位超分辨算法(SdpCBF).Sdp-CBF算法基于常规波束形成获得多目标方位谱数据,利用阵列响应矩阵和半正定规划技术,精确估计目标数量和波达角方向.该算法的本质是利用阵列特性和信号能量信息获得超分辨方位估计,不用进行子空间分解,通过卷积反演的方式将阵列孔径的有限效应消除,在L₂范数约束条件下重构空间谱.仿真表明,Sdp-CBF算法具有较强的噪声抑制能力,对非相干和相干信号均具有目标方位超分辨能力,在低信噪比环境下的方位分辨性能超过多重信号分类(MUSIC)等经典高分辨算法。对消声水池以及湖上实验数据的处理结果显示,Sdp-CBF算法在复杂环境中对相干信号及微弱信号具有较强的分辨能力。     

快速正交搜索算法在水声信号处理中的应用*

信号的谱估计技术作为一种十分重要且应用广泛的信号分析处理手段,对其性能的不断提升和改进一直是水声信号处理领域研究的重点和热点。对此,该文将快速正交搜索算法应用于水声信号的谱估计中,通过隐式正交对参数进行搜索,实现对信号频率、幅度、相位的估计。仿真和实验数据处理结果表明,相较于传统的谱估计方法,该方法能稳定且准确地估计水声信号的多个参数,获得频率分辨率较高的谱估计结果。     

水下目标弹性声散射信号分离

水下目标弹性声散射与其他声散射成分在时域和频域上均存在混叠, 现有信号处理方法受分辨力限制无法在混叠状态下识别目标弹性声散射特征. 针对这个问题, 提出了一种目标弹性声散射信号分离方法. 以目标回波亮点模型为基础, 分析了线性调频信号入射时目标声散射成分的信号特性, 提出了一种目标声散射成分向单频信号的映射方法, 并理论推导出了目标声散射结构与映射结果之间的线性对应关系, 实现了通过窄带滤波分离出目标弹性声散射成分. 仿真与消声水池实验数据处理结果表明, 该方法基本可以完全分离出目标回波信号中的弹性声散射成分, 分离出的弹性声散射具有与理论一致的信号特征, 验证了该分离方法的有效性.     

强度调制532 nm激光水下测距

激光水下探测在水下目标搜寻、资源勘探等领域具有重要的应用,而散射是激光水下探测面临的主要挑战.载波调制激光雷达具有抗散射、抗干扰的优点,本文利用自行研制的532 nm强度调制激光源,在3 m长的水箱中搭建激光水下探测系统. 532 nm激光源最大输出功率为2.56 W,强度调制范围为10.0 MHz—2.1 GHz,光束发散角约0.5 mrad.通过在水箱中添加氢氧化镁(Mg(OH)_2)粉末,测量了不同浑浊度下水的衰减系数.采用相位测距的方法,目标反射光的调制信号为探测信号,对激光源进行调制的电信号作为参考信号,利用相关运算获得激光的延时时间,进而可以获得水下目标的距离.最大调制频率为500 MHz时,实现了距离为4.3个衰减长度目标的探测,测距误差约12 cm.探测距离越远,测距误差越大,调制频率越高,测距精度越高.     

广义互相关电晕放电辐射信号时延估计方法

电晕放电等辐射源定位多采用基于时延估计的时差定位方法实现的,在现场条件下,各种背景噪声和干扰对时延估计精度造成影响。在分析国内外研究动态的基础上,针对基本互相关时延估计存在的分辨率低、稳健性不高等局限性,研究基于广义互相关的时延估计算法,并且通过采用不同的权值函数进行仿真比较和实验验证,寻找适用于电晕放电辐射信号时延估计的方法。研究表明：基于Hassab-Boucher (HB)加权的广义互相关时延估计方法对实际测试环境中存在的周期性干扰具有较好的抑制效果,时延估计误差达4.5%,精度较高,在实际的工程应用中用于对电晕放电信号进行时延估计和远距离定位是可行的。     

基于高斯混合概率假设滤波的水下目标跟踪算法

为了解决传统水下目标跟踪中目标数目估计不准确、状态估计误差增长过快的问题,提出了一种基于高斯混合概率假设滤波的水下目标跟踪算法。该算法基于双基地观测模型,采用高斯混合概率假设滤波算法处理方位和时延信息,利用粒子群算法处理多普勒频率获得矢量速度,进一步提升算法的跟踪精度。结果表明,该算法能完成在杂波环境下对目标的跟踪,相比传统的关联算法,能够有效地实现目标个数估计和抑制状态误差增长的目的。     

任意复包络信号的匀速运动目标回波脉间补偿及相干积累

现代声呐、水下制导等水声探测系统常常使用窄带脉冲、调制、编码、伪随机等种类繁多的发射信号波形来满足低信噪比检测、高分辨估计、抗干扰、主动隐蔽探测的应用需求.针对这一情况,本文研究了任意信号的长时间积累问题,给出了一种任意复包络信号的匀速运动目标回波脉间补偿及相干积累检测方法.通过构建任意发射信号波形的广义模糊函数,将匹配滤波器输出表示为所构造的广义模糊函数,使得任意复包络信号的脉压波形不仅能够用统一的数学模型来表述和计算,而且能够提供多脉冲回波的距离走动信息和多普勒频移信息,为多脉冲距离位置对齐和Fourier变换(FFT)积累提供了依据.对于用广义模糊函数表示的匹配滤波器输出,采用Keystone变换将复包络对齐,消除了距离走动,采用FFT补偿多普勒频移项,实现了任意复包络信号的长时间相干积累.对于水下探测中使用的连续波信号、线性调频信号以及复杂的m序列编码信号、Costas跳频编码信号波形进行了信号积累及检测的计算机仿真,验证了任意复包络信号的匀速运动目标回波脉间补偿及相干积累的正确性.消声水池实验验证了该方法的有效性.     

浅海小目标前向散射的非互易时反检测方法

将无源非互易时反(NRTR)用于浅海小目标前向散射探测海上实验研究,提出了一种基于频域加权松弛的信道估计算法(WRELAX)和时反方法相结合的小目标探测算法(WRELAX-NRTR)。该算法采用高精度的信道响应估计实现信道的空-时匹配,利用目标引起的时反声场结构的畸变检测前向散射信号对声场的扰动实现目标探测,并通过阈值法实现目标判决。在15~30 kHz的信号频率范围内进行海上实验,数据的处理结果表明,提出的WRELAX-NRTR探测算法与传统的NRTR算法相比,环境背景的扰动幅度从10 dB减小到4 dB,从而降低了虚警率,另外该算法对海洋环境噪声、目标聚焦深度、目标穿越距离和信道动态变化等均具有良好的鲁棒性。     

两步法提高时延差估计精度的分析和实验验证

为提高短基线水声定位系统的定位精度,对利用两次估计提高时延差计算精度的方法进行了理论分析、仿真和实验验证,并给出了具体的实现步骤。该方法将时延差估计值分解成了时延差初测值和时延差修正值,前者直接利用相关函数包络求解,后者与相关函数相位差之间存在映射关系,通过频域的相位差估计获得。仿真和实验的结果显示,采用这一方法能够获得很高的时延差估计精度。两步法具有很强的实用性,可以有效的提高短基线水声定位系统定位精度。     

Direction of arrival estimation and signal recovery based on single snapshot compressed sensing in frequency domain

Direction of arrival(DOA) estimation and signal recovery is the base of the underwater target localization,tracking and recognition.Based on the compressed sensing theory,a method for DOA estimation and source signal recovery is proposed using the single snapshot processing of the received array signal in frequency domain.The received array signal are transformed to frequency domain,and the single snapshot data in frequency domain are regarded as the measured data of the compressed sensing.According to the frequency,searching orientation and array manifold,the overcomplete array manifold is constructed as the sensing matrix of the compressed sensing.Both the target signal and power of the searching orientation are estimated by the basis pursuit method to complete DOA estimation and signal recovery.Simulation results show that the proposed method has a number of advantages over the minimum variance distortionless response(MVDR) method,including improved robustness to noise,fewer requirement in number of sensors and snapshots.And the correlation coefficient of the signal reaches up to 0.89.Experiment results in real environments verify that the proposed method performs more effectively in the detection of weak targets than the MVDR method and can be applied to real sonar system.     

交叉验证多路径匹配追踪水声矢量阵稀疏方位估计

水下运动目标的高分辨DOA估计和目标的左右舷分辨问题一直是水声阵列信号处理中的一个核心问题。矢量阵相比于声压阵具有天然的左右舷分辨能力和更高的处理增益,近年来得到了广泛关注。Capon等一些传统高分辨处理方法存在不能解相干源、需要多快拍处理以及对阵列流行误差敏感等多种问题。针对水声阵列信号处理领域面临的以上问题,利用声呐工作场景中空间目标的稀疏性,本文提出了一种基于交叉验证技术的多路径匹配追踪（Multiplepath Matching Pursuit with Cross Validation,CV-MMP）声矢量阵稀疏DOA估计算法。该算法采用交叉验证技术可以在未知场景中目标个数的条件下实现稀疏DOA的估计,相比于常规的声矢量阵Capon算法而言,可以在小快拍数甚至单快拍数条件下实现多目标的稀疏DOA估计以及高分辨能力。仿真和海试试验数据处理验证了提出的算法的有效性。     

频域单快拍压缩感知目标方位估计和信号恢复方法

方位估计和信号恢复分别是水下目标定位、跟踪和目标识别的前提。提出了一种阵列频域单快拍压缩感知的水下目标方位估计和信号恢复方法。首先将阵列接收数据变换到频域,取频域单快拍数据作为压缩感知的测量值,然后根据频域快拍对应的频率、搜索方位和阵列流形构造过完备的阵列流形矩阵作为压缩感知的感知矩阵,最后通过基追踪算法估计搜索方位上目标信号和功率,实现DOA估计与信号恢复。宽带仿真实验数据验证结果表明,同等条件下完成同样的目标方位分辨,提出的方法比最小方差无失真响应方法要求的阵元数和快拍数较少,要求的信噪比更低,恢复的目标信号更加准确,波形相关系数达到89%以上。海上实验数据处理结果表明,目标检测能力优于最小方差无失真响应方法,证明该方法可以适用于实际声呐系统。     

水下目标高分辨方位估计特征分解法的C30硬件实验研究

高分辨方位估计特征分解法是一类性能良好的方法，本文从水下阵列信号处理的实际应用出发，对这类方法进行了C30硬件实验研究，所得结果为高分辨技术的实际应用提供了重要依据文中构造了高分辨方位估计的C30硬件实验系统；并实现了高分辨方位估计的Pisarenko法、MUSIC法、Johnson法和最小摸（Mininorm）法；对高分辨实验系统进行了仿真实验和消声水池实验，并测试了各特征分解法的运行时间．结果表明，高分辨C30实验系统表现了良好的方位估计统计性能和实时性能     

单矢量水听器的高分辨目标方位跟踪算法研究

根据单矢量水听器自身具有阵列流型的特点,提出了适用于对目标保持连续跟踪的空域预滤波MUSIC算法。通过调整滤波器通带中心角使其保持在目标估计方位角附近,可以消除滤波器通带中心角偏离目标真实方位角时传统预滤波MUSIC算法产生的目标方位估计误差。仿真结果表明,改进预滤波MUSIC算法可以减小甚至消除低信噪比情况下目标方位估计存在的较大误差。海试数据结果表明,阵元域MUSIC和改进预滤波MUSIC都可实现对单频脉冲信号和线性调频信号的目标方位估计,且估计结果与GPS舰位推算结果一致,但改进预滤波MUSIC算法主瓣更尖锐。对宽带航船噪声处理结果显示,改进预滤波MUSIC算法使单矢量水听器在存在目标干扰时的探测距离从2 km提升到了5 km,验证了改进预滤波MUSIC算法可实现弱目标情况下的高分辨目标方位跟踪。     

基于矢量水听器阵列空域预滤波处理的多重信号分类算法研究

矢量水听器能同时拾取声压和振速信息,在相同的信噪比、阵元数及阵列孔径下,矢量阵定向性能优于声压阵列。目前,以多重信号分类算法(Multiple signal classification,MUSIC)为代表的高分辨定向算法已经广泛应用于矢量水听器阵列中。但是随着信噪比降低、信号源方位间隔减小,传统MUSIC算法定向精度及分辨概率显著下降。本文采用最小二乘法设计适用于矢量水听器水平阵列的矩阵空域滤波器,用于阵列数据的空间滤波预处理,可以对阻带扇面噪声进行有效抑制。由滤波后的数据协方差矩阵可以得到新的噪声子空间,在传统MUSIC算法基础上修正通带扇面内阵列流型的畸变后即可得到滤波后MUSIC算法的方位谱。仿真结果表明,当信噪比较低时,改进算法有效提高了通带扇面内目标方位分辨性能。最后本文对四基元矢量水平阵列海试数据进行了处理,改进算法对窄带信号定向较常规算法-3 dB束宽减小了13°,旁瓣级降低约8 dB。对有一定带宽的行船辐射噪声定向处理得到了更加精确的航迹图,海试数据处理结果证明了该算法的可行性和有效性。     

基于时延神经网络模型的舰船辐射噪声目标识别*

水声目标被动识别是水声信号处理领域的研究热点之一。海洋环境中存在的不规则噪声干扰,使得基于传统方法的水声目标被动识别技术在实际的应用场景中效果不佳。本文采用一种基于时延网络(Time Delay Neural Network,TDNN)模型的舰船辐射噪声目标识别方法,该方法利用目标的短时平稳特性和长时关联特性对目标的声纹特征进行建模,使用梅尔谱图提取目标信号的初级特征,再通过融合注意力机制和时延神经网络的深度学习模型实现高级特性提取,最后再利用余弦相似度实现不同目标的类别划分。该方法在ShipsEar数据集和自行采集的数据进行测试验证,目标识别准确率分别达到79.2%和73.9%,可证明本文方法的有效性。