被动线谱检测的子带分解和分方位区间融合算法

目标辐射噪声中低频线谱丰富,而且谱级比高、强度稳定,相比调制谱检测具有优越性。基于子带分解处理的现有融合方法适用在信噪比相对较高情况下,而当干扰是相干的或强宽带信号时,对线谱目标有效检测仍没很好解决。本文从子带空间谱统计特性出发,利用线谱谱级高出连续谱10-25dB;线谱频带所在方位区间的输出方位波动小,而其他分区间的输出方位波动大特点,提出了一种在信噪比低,多目标并存情况下更有效的弱线谱提取融合方法。理论仿真和海试实验数据处理结果验证该方法具有创新性、较常规方位稳定算法适用范围更广、检测效果更好,适合工程应用。     

基于主副瓣比加权的未知线谱目标检测方法研究

针对目标辐射线谱信号未知时的目标检测问题,依据水下目标辐射噪声含有高强度稳定线谱这一特征,该文提出了一种基于波束形成主副瓣比加权的宽带波束形成目标检测方法。该方法首先用二阶锥优化各频带波束形成,得到低旁瓣高增益波束形成;其次利用各频率单元波束形成主副瓣差异形成加权因子;然后利用加权因子对各频率单元波束形成进行加权统计,可以抑制背景噪声能量干扰,增强目标检测信噪比增益,克服传统线谱检测四维显示难点。理论分析和实验结果表明：该方法可以较好地增强目标线谱单元能量、抑制噪声、提高信噪比,改善能量累积检测法在远程目标检测方面的性能。     

一种基于频率方差加权的线谱目标检测方法

在复杂的多目标声场中,常规波束形成（CBF）检测器性能显著下降。本文提出一种基于频率方差加权的线谱目标检测方法——CBF频率方差检测器,利用被动目标辐射噪声中含有高强度的稳定线谱这一特征,用每个方位频率域的峰值频率方差对CBF输出的方位谱进行加权。该检测器可在多目标强干扰和同波束强相干干扰背景中检测到弱线谱目标,且只须三维显示,避开了传统的线谱检测四维显示的难点。仿真和海试结果表明,在多目标、强干扰的环境下,可以探测到弱线谱目标。      

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。      

一种频域-波数域峰值筛选的无源声呐宽带检测方法

在水声信号处理中,传统的无源声呐宽带目标检测在多目标、强干扰的复杂环境中输出信噪比低,使得检测性能急剧下降。针对此问题,提出一种基于均匀线列阵在频域-波数域上宽带信号能量分布特性进行目标检测的方法。该方法首先将阵列信号转换到频域-波数域,利用不同频率下波数主瓣、旁瓣宽度特征以及空间分布特征,设计针对主瓣的判别与分配方法,实现对同一目标不同频率下波数谱主瓣判别,使用主瓣能量累积、主瓣数目累积的方式来形成方位谱,从而进行目标检测。理论分析和仿真结果表明,所提方法只利用对目标检测有突出贡献的波数主瓣,降低了旁瓣的影响,有效提高了无源宽带水声目标的检测能力。海上试验数据处理结果表明,目标输出信噪比相比子带峰值能量检测算法可提高5.58 dB,较传统能量检测可提高8.73 dB,计算时间相比传统能量检测降低46%,验证了所提方法的有效性与实时性。     

基于二级自适应滤波的水下目标动态谱线增强算法研究

为了从非高斯噪声环境中有效提取水下目标辐射的线谱信号,以提高水下探测系统检测水下目标的能力,提出了基于二级自适应滤波的水下目标动态谱线增强算法,该算法用基于高阶累积量能量幂函数变步长极性迭代的自适应谱线增强器作为第一级,用传统的自适应谱线增强器(ALE)作为第二级,实行串级联接。用输入信号的峭度定义了峭度信噪比,并用此分析了该算法的性能。用水下某目标辐射线谱的实测数据,对该算法的性能进行了仿真研究。结果表明:当环境噪声为瑞利噪声或混合噪声(包含均匀分布、瑞利分布和拉普拉斯分布的噪声成分)时,该算法与ALE算法相比,有良好的抑制抑高斯噪声或非高斯噪声、提高信噪比和跟踪时变信号的性能。     

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。      

目标辐射噪声中线谱序列的提取方法

不同类型目标辐射噪声包络谱中的线谱及其谐波分布存在较大差异，是进行目标检测和分类识别的重要线索。本文提出了一种基于能量判据和子频带综合的线谱序列提取方法，并利用实测数据进行了比较分析。仿真和对实际数据分析的结果表明，该方法能够较准确、稳定提取线谱序列，为目标检测和分类识别提供了可靠依据。     

单矢量水听器稀疏近似最小方差方位估计算法

针对单矢量水听器海上目标探测问题,利用稀疏近似最小方差(Sparse Asymptotic Minimum Variance,SAMV)算法进行目标方位估计,该算法利用单矢量水听器自身具有阵列流形的特点,将整个扫描空间离散化,目标方位分布于某一离散方向位置上,利用空间信号的稀疏性可提高目标方位估计性能。仿真结果表明,SAMV算法在各信噪比条件下方位估计噪声背景级明显优于常规波束形成(Conventional Beam Forming,CBF)算法和最小方差无失真响应(Minimum Variance Distortionless Response,MVDR)算法,当信噪比大于0dB时,该算法测向结果均方根误差小于2°,且SAMV算法具有更好的空间方位分辨能力。消声水池和海上声学浮标海上试验数据处理结果表明,SAMV算法给出了噪声背景级更低的目标方位历程图,有效验证了SAMV算法对海上目标的探测性能及其有效性。      

参数未知的舰船辐射噪声检测方法

舰船辐射噪声的检测方法已有广泛研究,其中线谱特征是检测的重要依据。基于线谱特征的舰船辐射噪声检测方法常需要线谱数目、频率等参数作为检测的先验信息,这些信息不准确或无法确知时,检测方法的性能会受到显著影响。针对实际应用中对于未知舰船无法获得其参数信息的情况,研究基于连续谱谱峰特征的更为一般性的信号存在性检测方法。将窄带信号瞬时频率分析的思想扩展到舰船辐射噪声这类宽带信号,从信号频率与能量分布的角度推导得到宽带信号"瞬时频率"的近似表示式。构建宽带信号的瞬时频率检测器,并对其性能进行理论分析,结果表明该检测器的性能主要受舰船辐射噪声瞬时频率方差以及接收信噪比影响。通过计算机仿真和实际数据对算法的性能进行了验证。     

A detecting method for line-spectrum target by fusing output DC jump to fluctuations ratio of sub-band spatial spectrum and beam space

The low frequency line components of the radiated noise from an underwater target usually have both high spectrum level and sustained stability.This feature could be used to increase the detection performance of conventional broadband energy integration method.The required spectrum level is theoretically discussed when the detection performance of the known line detection is better than that of broadband energy integration method.Under the condition of the target can be detected in line spectrum band,the relationship between the line spectrum level and signal to noise ratio(SNR)is also discussed.This paper proposes a line spectrum target detection method that a matrix using DC jump to fluctuations ratios of sub-band spatial spectrum and beam space output is constructed.This matrix acts as a filter that the line spectrum target with certain frequency and azimuth is passed at most.By fusing with the other sub band results,the conventional detection performance can be improved.At the same time,the applicable condition and detection performance are analyzed in the paper.The simulation and the sea trial data processing results show that the algorithm can effectively extract weak goal line spectrum target under the condition of multi-interference.The algorithm doesn't need multi-frame statistics and the detection performance is closer to the optimal line spectrum method.     

参数未知的舰船辐射噪声检测方法

舰船辐射噪声的检测方法已有广泛研究,其中线谱特征是检测的重要依据。基于线谱特征的舰船辐射噪声检测方法常需要线谱数目、频率等参数作为检测的先验信息,这些信息不准确或无法确知时,检测方法的性能会受到显著影响。针对实际应用中对于未知舰船无法获得其参数信息的情况,研究基于连续谱谱峰特征的更为一般性的信号存在性检测方法。将窄带信号瞬时频率分析的思想扩展到舰船辐射噪声这类宽带信号,从信号频率与能量分布的角度推导得到宽带信号"瞬时频率"的近似表示式。构建宽带信号的瞬时频率检测器,并对其性能进行理论分析,结果表明该检测器的性能主要受舰船辐射噪声瞬时频率方差以及接收信噪比影响。通过计算机仿真和实际数据对算法的性能进行了验证。      

一种基于新型间歇混沌振子的舰船线谱检测方法

为了实现低信噪比下未知频率的舰船辐射线谱的检测,对常规型间歇混沌振子列检测方法进行了改进,提出了一种基于适应步长型间歇混沌振子的信号检测方法.该方法可以只用一个Duffing振子,通过设定一组能够覆盖待测信号所在频段的求解步长序列,实现对未知频率、具有任意初相位的微弱周期信号的搜索检测.为进一步提高系统的弱信号检测性能,分析了Holmes型Duffing方程在不同频率内置策动力下对弱信号灵敏度的差异.综合理论分析和仿真研究结果给出了Duffing振子在内置策动力角频率为0.4 rad/s时对弱信号检测性能最佳,并据此对所采用的Duffing振子进行了优化;仿真结果表明,改进后的Duffing振子的弱信号检测性能提高了12 dB.最后将此方法应用于一组含有舰船辐射线谱的实船数据,结果表明此方法可以实现低信噪比下的未知频率微弱线谱检测.     

利用Doppler-warping变换的水下对空运动声源的线谱探测EI北大核心CSCD

提出了一种利用Doppler-warping变换的水下对空运动声源的线谱探测方法。该方法首先利用Doppler-warping变换线性化目标线谱的多普勒相位,再提取线性化后的目标线谱点,结合波束形成算法实现对目标的探测。仿真和海试数据处理结果表明,与直接提取目标线谱实现探测的方法相比,所提出方法有以下几个优势:(1)将目标线谱多普勒相位线性化,线谱跟踪更为稳定连续;(2)将目标线谱频带展宽的能量重新集中到原频率附近,在低信噪比环境下能更好地提取目标线谱;(3)将干扰线谱瞬时频率非线性化,能更好地实现干扰线谱的分离。海试数据处理结果表明,实现了对远至16.8 km处空中运动目标的水下有效探测,探测能力与抗干扰能力明显增强。     

Direction of arrival estimation for underwater acoustic target based on compressed sensing after blind reconstruction of array signal in frequency domain

The performance of direction of arrival(DOA) estimation based on compressed sensing(CS) decreases in the complex ocean marine environment.In order to tackle this problem,a method of DOA estimation for underwater acoustic target based on CS after blind reconstruction of array signal in frequency domain is proposed.Firstly,the received array data are transformed to frequency domain by Fourier transform and frequency domain wideband signal are divided into part overlapping multiple sub-band array signal.Secondly,each subband array signal are separated using plural blind source separation(BSS) method,the sub-band separated matrix and target signal can be estimated.Thirdly,the array signal in frequency domain are reconstructed according to the separated matrix and separated signals which were not noises.Fourthly,the sub-band spatial spectrum corresponding to the reconstructed array signal is obtained by CS beamforming method.Finally,the total spatial spectrum is achieved by summing the all sub-band spatial spectrum.And the target direction can be estimated by searching the peak value of the total spatial spectrum.The verification results of simulator data and sea measured data show that,under the same conditions,the target detection ability and direction precision of the proposed method is superior to the classical minimum variance distortionless response(MVDR) method,frequency domain CS method,BSS combined with MVDR method.The spatial spectrum energy of faint target signal is improved obviously,and the ability of the sonar to detect faint target is enhanced.     

Performance comparison of detection methods for weak target based on two-dimensional fractal sea surface

A detection method of the weak radar target is studied by applying fuzzy theory and multifractal correlation theory based on a two-dimensional fractal sea surface model. Firstly, a two-dimensional fractal sea surface model and its backscattering coefficient are introduced, the backscattering coefficient is a universal model affected by seawater permittivity, electromagnetic wave incidence angle, incident frequency, wind speed and wind direction factors. A novel two-dimensional wideband radar echo model, which is considered as a time-domain convolution of the stepped frequency signal radiated by airborne radar and the backscattering coefficient, is derived. Secondly, multifractal correlation theory is elaborated and a computation method of a membership degree of multifractal correlation spectrum is proposed, fuzzy theory and the AdaBoost algorithm are applied to the target detection. Finally, several target detection methods are compared with CA-CFAR and works of the predecessors. The results of the comparative study show its rationality of the two-dimensional wideband radar echo model and the superiority of wideband radars in detection performance, it is also seen that the multifractal correlation spectrum outperforms the multifractal spectrum in the probability of detection.     

快速收敛最小方差无畸变响应算法研究及应用

常规最小方差无畸变响应(MVDR)自适应波束形成是一种高分辨窄带波束形成器,它是利用实际声场的窄带互谱密度矩阵(CSDM)估计出自适应波束形成权向量。在实际应用中,MVDR算法需要较长的观测时间估计协方差矩阵,不利于对高速运动目标进行定位;对于宽带目标信号,MVDR算法需要对每一个CSDM进行求逆运算,计算量较大;在相干源条件下,目标信号之间会发生"对消"现象,MVDR算法性能急剧恶化。本文提出了基于子带子阵处理的快速收敛MVDR自适应波束形成方法。首先将全频带划分成一组子带,将接收线阵划分成一组子阵,然后对每一子带计算降维的驾驶协方差矩阵(STCM),从而得到快速收敛MVDR自适应波束形成的权值和空间谱估计结果。同时采用双向空间平滑方法对相干源进行MVDR空间谱估计。仿真和海试数据处理结果表明该算法在保证高分辨力的同时,具有瞬时收敛的性能,双向空间平滑技术具有良好的解相干性能。      

盲重构频域阵列信号的压缩感知水声目标方位估计

针对复杂海洋环境条件下压缩感知水声目标方位估计性能下降的问题,利用盲源分离能够提高信噪比的优势,提出了一种盲重构频域阵列信号的压缩感知水声目标方位估计方法。首先将阵元域信号通过傅里叶变换方法得到多个子带阵列信号;然后对各个子带阵列信号进行复数域盲源分离得到子带解混矩阵和子带分离信号估计,并对子带分离信号进行属性分析和处理;再根据处理后的子带分离信号和子带解混矩阵重构子带阵列信号,对重构的子带阵列信号采用频域压缩感知方法进行空间谱估计,得到各个子带的空间谱;最后将各子带得到的空间谱进行求和,搜索求和后空间谱的峰值则可实现目标方位估计。模拟器数据和海上实测数据验证结果表明,同等条件下该方法的目标检测能力优于经典的最小方差无失真响应(Minimum Variance Distortionless Response,MVDR)方法、频域压缩感知(Compressed Sensing,CS)方法、盲源分离(Blind Source Separation,BSS)与MVDR相结合的方法(BSS+MVDR方法),测向精度更高,明显提高了弱目标信号的空间谱能量,增强了声呐检测弱目标的能力。      

虚拟时间反转水声信号检测

针对目标辐射声信号特性未知的情况,在不增加额外水声换能器的条件下,研究提高水听器阵列对水声信号检测性能的方法。首先,按照经典二元检测问题处理方法分析了常规能量检测方法的性能,在此基础上,根据虚拟时间反转处理原理,对处理后的信号构建检测统计量,推导得到了虚拟时间反转检测方法的理论门限和检测性能的表达式,并通过与常规能量检测的对比分析了虚拟时间反转检测的处理增益。使用计算机仿真实验从声源频率、接收阵列阵元数、目标距离与深度等方面分析了两种方法的检测性能。结果表明,所提出的算法相对于常规能量检测算法在性能上有显著优势,且接收阵元数是对算法性能影响最为明显的因素。