目标极点提取的改进算法

针对强电磁脉冲孔耦合瞬态响应的极点参数提取问题,将传统的矩阵束算法进行改进。通过对含有噪声的瞬态响应数据进行互相关处理,能有效提高低信噪比时极点的提取精度。再将数据经离散化后构造Hankle矩阵,结合奇异值分解,求解其广义特征值,即可提取信号的极点参数信息。最后通过仿真分析以及对波形的重构,验证改进算法具有抗噪能力强、拟合度高的特点。     

目标极点提取的改进算法

针对强电磁脉冲孔耦合瞬态响应的极点参数提取问题,将传统的矩阵束算法进行改进。通过对含有噪声的瞬态响应数据进行互相关处理,能有效提高低信噪比时极点的提取精度。再将数据经离散化后构造Hankle矩阵,结合奇异值分解,求解其广义特征值,即可提取信号的极点参数信息。最后通过仿真分析以及对波形的重构,验证改进算法具有抗噪能力强、拟合度高的特点。     

波浪回声信号仿真

本文基于波浪观测谱的反变换,即采用线性迭加（傅利叶重构）法及解卷积滤法实现波浪仿真,在此基础上,进一步确定波浪脉中回声到达时间波浪声散射强度（平均回声级）及起伏规律,并由８０９８单片机硬件实现。     

声呐目标回波的亮点模型

本文为声呐工程提供一个实用的目标模型.基于大多数声呐系统采用高频限带信号的事实,用传递函数描述目标的回波特性比较适宜.在高频情况下,构成回波的各种成分,如镜反射波、棱角波和各种弹性散射波都可以等效成某个散射中心即亮点的回波.整个目标等效成一组空间分布亮点.本文给出亮点传递函数的普遍形式,它由幅度因子、时延和相位跳变三个参量描述.一个完整的目标模型就是给定这三个参量组、利用本文给出的亮点模型可以实现窄带回波波形的模拟.     

水下球状目标的回声识别

本文研究用似然比方法识别水下目标的能力。文中用统计理论计算出用目标回声的正交样本值来表示的正确识别概率和错误识别概率与门限的依赖关系,从而允许将实验测量中获得的目标回声的正交样本值代入此式求得不同门限值下的上述两个概率值,并绘制出供目标识别用的接收机工作特性曲线。
从实验中选用的三对目标的结果看出:对这三对目标的识别成绩的优劣是不同的,并且对其中任一对目标都出现识别成绩明显随信噪比的增大而变优。     

用极点方法识别水下目标

本文中研究一种水下目标识别方法并介绍一组材料、大小、厚度不同的中空圆柱形水下目标的识别实验。我们分三步提取水下目标特征量。第一步是在频域上用短脉冲作为入射信号辨识脉冲响应函数。第二步用“卷积-修正递推最小二乘”法估计目标ARMA模型参数。第三步计算频域上的极点。我们用极点作为水下目标的特征量,并认为它是一个不变量。计算机模拟结果表明,同以AR参数作为特征量的方法相比较,极点法的抗噪声干扰能力改善12dB。我们采用匹配滤波分类器对水下目标进行分类。实验结果表明,在无噪声情况下,正确识别率可达100％。信噪比 关键词：     

气泡幕回声信号的起伏相关

实验研究了电解气泡幕的回声信号起伏特性,在两种电解电压的条件下,测量了几个频率的信号起伏相关时间,并用声学反演法测量了气泡幕中气泡的体积分数、气泡大小分布以及气泡幕的厚度。     

动物声呐信号在鱼雷中的应用

通过对动物声呐信号的信息特征分析,指出它是一种特殊包络的双曲调频信号,这种信号不但具有宽带多普勒不变性,而且具有距离延伸不变性,对于亮点检测和识别,还具有最小的时频耦合和模糊。结合近代鱼雷对高速目标的搜索、识别和制导等具体要求,选择适当的波形参数,仿真设计了相应的动物声呐信号,并用自行设计的软件分析和图示其波形的窄带和宽带模糊度、时频分布等特性．     

齿鲸生物声呐目标探测研究综述

齿鲸依靠其天然的声呐系统进行水下目标探测.齿鲸通过前额的声发射系统发出超声脉冲,经声阻抗各异的声学结构调控形成波束,作用于目标,利用下颌区域的多相声接收通道接收目标回波.齿鲸通过分析目标回波中蕴含的时域、频域与能量等多维度信息,并进行非线性组合,实现目标探测与辨别.齿鲸目标探测过程蕴藏复杂的物理机理.本文以目标探测实验测量、目标回波散射分析与仿齿鲸声呐系统为出发点,回溯齿鲸声呐目标探测的相关研究.齿鲸在目标探测过程中,会根据目标强度、回波的时频信息,自适应调整其声发射脉冲频率、发射系统几何形态,实现高效探测,是优越的水声探测系统.参考齿鲸声呐设计人工探测系统可获取多维度的声场信息,与生物实验测量相辅相成,加深对生物多相介质中的声发射与声接收过程的理解,丰富齿鲸目标探测物理机理认知,为人工仿生声探测技术的发展与仿生水下装置设计提供新参考.     

主动声呐信息过程的实验研究——声呐信号综合分析仪在信道研究和声呐设计中的应用

本文介绍声呐信号综合分析仪(简称SZY)在主动声呐信道特性的实时测量和声呐设计中的应用原理和方法,并给出部分实验结果.内容包括:1.声呐信号分析:相关、模糊度和谱以及随机数据的统计测量;2.主动声呐信道(水声传输信道、目标散射和混响)特性的测量:时变谱和时变相关、时空相干性和散射函数;3.声呐检测和最佳设计:定位、跟踪、波形设计和信道匹配.     

声呐信号测向技术仿真研究及实现

方位估计是声呐信号处理中的一个核心问题，本文基于分裂波束原理，针对声呐系统中常用的单频ＣＷ信号和双曲调频ＨＦＭ信号，给出ＣＷ信号的互谱法法定向和ＨＦＭ信号的正交相关法定向的方法，计算机仿真实验分析了本文方法的精确性。     

探地雷达目标回波信号双曲线提取算法研究

探地雷达对于电力接地网检测来说,是一种新型的检测方式,根据探地雷达在检测接地网过程中返回的图像提取目标信息实现对电力接地网的检测,对于检测地下导体的完整性方面有着较强的适用性和非凡意义。传统双曲线提取算法通常采用LOG算子完成边缘检测,借助雷达有效口径及扫描点间距完成对雷达双曲线顶点的寻找。在前人工作的基础上提出了采用Canny算子进行边缘检测,再进行双曲线提取的雷达直达波滤除以及目标识别算法,并与相关算法进行对比实验,得到比较完整的雷达目标反射图像,验证了算法的可行性。与传统雷达目标双曲线提取方式相比,该算法避免了雷达有效口径及扫描点间距的引入,提升了目标双曲线的完整性,精确性。     

宽带大功率声呐AM信号发射机的设计与实现

发射机是宽带大功率声呐的重要组成部分,其性能关系着声呐系统工作的有效性。本文研究一种程控的宽带大功率声呐AM信号发射机,信号源基于Delta-sigma DA原理设计,以现场可编程门阵列(Field-programmable gate array,FPGA)为核心器件,采用"FPGA+滤波器"的简化电路结构,单个IO引脚即可实现一个通道AM信号的产生,功率放大电路采用并联推挽的乙类线性放大电路结构,驱动相控基阵使其声源级水池测试可达238 d B,且具备连续相控发射15个脉宽5 ms脉冲信号的能力,达到了50%的相对带宽。水池测试验证了设计方案,工作稳定可靠。     

一种便携式声呐信号模拟器的设计与实现

本文介绍一种声呐信号模拟器，结构紧凑（模块化结构）、体积小（200mm×300mm×400mm）、重量轻（＜5kg），可模拟静止或机动声呐目标回波信号和指定海况下海洋环境噪声．它具有良好的用户界面，可通过键盘与LCD显示板快速准确地输入所有参数和命令，完成指定功能．该系统接口特性优良，既可以单独成机，亦可与PC／XT／AT及其兼容机和其它声呐系统配接，完成声呐系统的调机和检查测试．     

声呐目标散射的源场关系和亮点模型

试图从线性循场关系出发,并把回波过程看成是线性时变散射过程,根据信道理论讨论高频近场目标声散射的亮点模型,指出目标可看成是由少数几个强相干亮点和许多弱小随机非相关散射的亮点之和的模型.还讨论了目标相对运动情况下的亮点回波结构变化特征,指出强亮点回波是移动亮点回波,不同亮点有不同的多普勒,而随机亮点回波呈现广义平稳特性.最后还初步讨论了不同亮点回波的可压缩性和可积累性.     

目标机动未知下的有源声呐跟踪滤波方法

为解决由有源声呐测量误差而引入的目标机动判决模糊问题,提出了基于延迟机动检测的跟踪滤波算法。利用多假设跟踪方法,在目标机动检测模糊时,生成匀速及机动的两种目标运动假设以延迟最终的决策时间,基于残差序列构造假设检验统计量,实施序列似然比检验并融合强跟踪滤波器和Kalman滤波器的优点,提高了有源声呐对先验信息未知目标的跟踪能力。通过仿真分析表明,该算法不仅能够精确的跟踪匀速运动目标,而且能够稳定的跟踪机动目标。海试数据处理进一步验证了算法跟踪真实水声目标的有效性。     

阵不变量匹配主动声呐目标深度辨识

水面/水下目标深度辨识可以在主动声呐探测过程中快速筛选感兴趣目标。根据目标多径返回信号到达时间与目标深度的关联性,该文提出了基于水平线阵的主动脉冲响应匹配目标深度辨识方法,该方法利用主动信号传播特性结合阵不变量理论提取脉冲响应,并与拷贝声场匹配实现目标深度估计。在校正了目标多径回波的方位变化后,该方法提取的时域特征较为稳定,并且只在时延估计距离处进行深度搜索。通过水平阵收集的宽带实验数据,在连续的多次回波中实现了对水面/水下目标92%的辨识成功率,验证了该方法在浅海环境下的目标深度估计能力。     

信源空间散布条件下的声呐目标滤波方法

基于密集多波束接收空间观测数据向量,定义了一个与信源空间分布参数相关的特征量-空间散布指数,并利用蒙特卡洛积分对不同信源散布角宽度、不同信噪比和不同噪声空间分布特性条件下的空间散布指数进行了建模与计算。在此基础上,形成了在分布式混响/噪声背景下检测目标回波信号的空间散布指数滤波方法。利用轻型AUV（Autonomous UnderwaterVehicle）水下航行器声呐获得的实验数据进行了验证,表明该方法可显著抑制了混响及流噪声干扰。该方法无需假设信源间彼此独立,对混响干扰具有良好的适应性;由于混响及流噪声成分被大部分滤除,显著提高了信号处理增益,在后续检测过程中避免了宽波束接收、旁瓣泄漏、主动声呐平台运动等因素引起的背景噪声的显著增加。     

一种被动声呐信号检测的低虚警率方法

针对被动声呐多目标信号检测中的噪声背景归一化问题,提出了一种基于数学形态学滤波的噪声背景归一化新方法。该方法利用数学形态学处理中的膨胀和腐蚀算子,以及基于多项式拟合的数据均值估计方法,构造出了一种能够较为准确的估计噪声门限的方法,并以之进行噪声背景归一化,在较好保留信号信息的前提下较大程度的抑制了噪声,有效降低了多目标信号检测的虚警概率。通过计算机仿真对比了该算法与S3PM算法、OTA算法的性能,结果表明该噪声背景归一化算法能够在检测概率损失较小的情况下较大幅度地降低检测的虚警率。实际被动声呐数据处理的对比结果同样验证了该算法的有效性。