改进MUSIC算法的DOA估计眭能研究

在众多的波达方向（DOA）估计算法中,以MUSIC算法为代表的基于特征结构分解方法因具有较高的分辨性能而受到研究者的青睐。但是当信号源完全相干时,其性能会显著变坏。改进了MUSIC算法．通过构造转换矩阵,对协方差矩阵进行变换,将其转换成实矩阵再进行特征值分解,实现了MUSIC算法解相干。计算机仿真证明了该方法的有效性。     

一种实用的信号类型诊断方法及其在船舶辐射噪声中的应用

对一种基于ＫＳＷ理论的信号类型诊断方法进行了深入的研究,并将此方法用于船舶辐射噪声的分析中,为进一步了解船舶辐射噪声的特性提供了新的途径。另外,还发现,本方法不仅可以准确地诊断信号的类型,而且可以用来检验信号重构的质量．     

基于脉冲周期的单元被动测距

为了解决单元被动测距的问题,提出了一种基于脉冲周期的单元被动测距法.该方法适用于目标发射固定周期脉冲信号,推导了目标运动参数与单元接收信号脉冲周期的关系式,构建一个长方矩阵,在最小二乘意义下,计算目标最接近距离和速度.使用泰勒展开公式,分析了算法的误差特性.为单元被动测距提供了新方法.仿真结果表明了新方法的正确性.     

基于ADSP21060的信号处理系统设计

ADSP21060是AD公司生产的浮点型数字信号处理器。介绍了数字信号处理及其器件的特点,并采用AD-SP21060对声纳的信号处理系统进行开发设计;对设计的系统进行仿真运算并取得了预期效果,为通用信号处理平台的研发提供了一条新的途径。     

距离深度域最小二乘矩阵滤波器的设计与应用

本文通过最小二乘原理设计出针对拷贝向量进行处理的矩阵滤波器,给出了其详细的推导过程。它可用于距离深度域上的预滤波,在抑制阻带干扰的同时,保证通带信号尽可能不失真。设计过程中发现根据最小二乘原理设计矩阵滤波器比二阶锥规划等其他寻优方法更快捷。最小二乘矩阵滤波器除了能在保证通带尽量不失真的前提下达到很好的阻带抑制效果之外,还可以在任意距离深度设定通、阻带,尤其适用于阵列在探测过程中抑制强干扰对于弱目标源的影响。     

基于小波变换的舰船辐射噪声特征提取

本文将小波变换用于舰船辐射噪声特征分析。先用Mallat快速算法实现信号的多尺度分解,然后进行各级小波的谱特征和波形结构特征提取,最后将这些特征与原始信号的特征输入同一类型神经网络分类器,进行分类比较。结果表明,小波变换使信号的谱类别特征和波形结构特征有了明显增强,且能压缩特征空间的维数。     

基于D—S推理的雷达信号模糊识别方法

提出了一种将D－S证据理论与模糊理论组合应用的方法用于雷达信号的识别，通过对信号的积累和对信任度（模糊隶属度）的重新分配，有效地解决了雷达信号的不确定性问题以及如何利用信号在时间上的冗余信息问题，提出了信号的正确识别率。并用仿真实验和正确识别率的统计结果验证了这种方法的适用性。     

一种最大李雅普诺夫指数估计的稳健算法

最大李雅普诺夫指数是诊断和描述动态系统混沌的重要参数.在深入研究相空间重构技术和轨道跟踪法的基础上,提出了一种从标量混沌时间序列中估计最大李雅普诺夫指数的新算法.该算法能够克服现有算法的不足,主要有以下三个优点:1)很高的精度;2)几乎不受噪声的影响;3)所需的计算时间和存贮空间小, 能进行在线计算.     

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。      

一种基于模态域波束形成的水平阵被动目标深度估计

水面水下目标分辨与识别一直是被动声呐探测领域的难题.利用一种水平阵模态域波束形成算法获得己知方位目标声源的各阶模态强度,将其与不同深度的各阶参考模态强度进行匹配,最终实现了对声源的深度估计.仿真结果表明,该算法可以在信噪比为-10 dB的情况下,用300Hz带宽的信号样本,实现对声源深度的有效估计.系统分析了不同参数和不同波导条件对该方法目标深度估计性能的影响.其中,阵元数越多,模态样本数越多,计算频段越宽,方位估计精度越高,有效阵长越长,深度估计的性能越好.阵元间距和波导深度的变化不会影响该方法的深度估计性能,并且该方法的深度估计性能在声速剖面、海底参数等波导条件存在扰动时具有鲁棒性.