基于波束域相位稳定性的目标检测方法研究

低信噪比下,为解决常规波束形成等权值累加空间谱各方位谱值,导致目标方位谱值被非目标方位谱值淹没,不能实现对水下辐射噪声信号未知的目标检测问题,本文提出了一种基于波束域相位稳定性的目标检测方法.依据水下目标辐射噪声含有稳定线谱及空间谱各方位对应波束域相位稳定性差异,该方法利用波束域相位方差对各方位谱值进行加权统计,实现了对水下目标方位角的有效估计.数值仿真和实验结果表明：相比常规波束形成,该方法可以进一步增强目标方位能量,抑制非目标方位噪声干扰,改善目标检测信噪比增益.     

时空域联合的水下未知线谱目标检测方法

水下线谱目标被动检测中,目标辐射线谱信号的方位、频率、个数等信息通常未知,且线谱检测性能容易受到宽带干扰及背景噪声的影响。针对此问题,该文提出一种时空域联合的未知线谱目标检测方法(STJD)。首先,利用线谱信号的相干特性,构建了一种能够自主匹配未知线谱信号的时空域联合滤波器,用以滤除接收信号中的宽带背景干扰及噪声。之后,对滤波信号进行常规频域波束形成得到空时2维波束输出,其具有相对纯净的线谱谱峰。在此基础上提取线谱并利用线谱信息计算空间方位谱,进而实现对线谱目标的检测。理论推导及仿真结果表明该文方法能够对未知线谱信号进行最小均方误差意义下的时空滤波,并能充分地利用线谱信息进行线谱目标的被动检测。与已有基于线谱特征的线谱目标检测方法相比,该文方法对信噪比(SNR)的要求较低,在多目标、多线谱等复杂情况下具有较好的线谱目标检测性能。     

一种基于瞬时相位方差加权的线谱检测器

针对水下目标未知线谱的检测问题,依据水下目标辐射噪声含有高强度稳定线谱这一特征,该文提出一种基于瞬时相位方差加权的线谱检测方法。该方法利用目标线谱频率单元对应瞬时相位比较稳定,背景噪声频率单元对应瞬时相位比较随机的特点,对各频率单元进行瞬时相位方差加权,可以进一步抑制背景噪声能量干扰,增强目标线谱检测信噪比(SNR)增益,实现对水下目标辐射噪声中未知线谱的检测。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能量、抑制噪声、提高信噪比,在抗复杂信道检测、识别领域具有良好的应用前景。     

基于经验模态分解的模态域MVDR方法研究

 矢量阵MVDR波束形成可有效地实现信号的空间谱估计,但它仅适用于窄带信号,当各目标强度相差较大时,难以实现对弱目标的有效检测.经验模态分解具有突出信号局瞬特征的特点,可将多分量信号分解成多阶固有模态函数.结合固有模态函数特性和MVDR窄带信号要求,提出了矢量阵模态域MVDR波束形成算法,并将中心频率的概念应用于固有模态函数,以此作为模态域MVDR波束形成算法的中心频率.海试结果表明:本方法可增强弱目标所在方位空间谱的能量,有效地实现强干扰下弱目标的检测.     

基于频谱幅度起伏特性的微弱信号检测方法研究

该文将非线性后置处理思想引入至最小方差无失真响应(MVDR)的空间能量谱计算中,并给出其实现方法,即最终空间能量谱通过将各窄带阵列输出结果取倒数并求和得到,它不需要阵列噪声和目标信号的任何先验信息,只要阵列噪声的频谱在频段间的幅度起伏大于目标信号的频谱幅度起伏,该方法就能取得较常规处理方法更好的信号检测性能。根据最优信号检测理论,初步验证了非线性后置处理方法的性能,并利用仿真和实际数据进一步检验了其有效性,分析结果表明:非线性后置处理方法的处理增益较常规方法提高约3.5dB-4dB。     

自适应Alpha-beta修正的线谱检测后置处理方法

矩形包络的单频信号时域频率方差等于频域有效带宽,且频率方差为信噪比的函数,在信噪比下降时,线谱方位权值计算误差变大,频率方差线谱检测器丢失目标。传统Alpha-beta滤波的增益恒定,不能有效修正频率估计。该文提出后置处理方法,将每个方位下多次求得的功率谱叠加后得到功率谱-频率曲线作为该方位下各频率对应的增益。当频率观测值对应的增益大时,新息在递推过程中占的比重大,当频率观测值对应的增益小时,预测值在递推过程中起的作用大,对滤波后频率估计值计算方差来修正方位谱输出。仿真和实验处理结果证明在低信噪比情况下,修正后的线谱检测后置处理算法抗干扰性强,能够实现弱线谱的提取,同时压低了干扰背景。     

宽带聚焦数字波束形成技术

分析了宽带信号波束形成研究的应用背景，并概述其国内外研究现状以及所提出方法的基本思路和应用范围。根据最近提出的频率域频率不变波束形成技术需要进行方位角初次估计和进行多次奇异值分解的问题，提出了在任意传感器阵列存在误差和互耦的情况下，基于摄动方法的宽带信号方位估计算法。该方法在考虑阵列位置、增益和相位测量误差和阵元之间存在互耦的情况下，提出了聚焦矩阵的摄动算法；最后，利用聚焦求和窄带方位估计的方法对宽带信号进行方位估计。     

曲线机动情况下水下自主平台的改进被动合成孔径算法研究

水下自主无人平台(AUV)在曲线机动情况下利用传统ETAM方法扩展孔径时,目标方位估计结果无法聚焦到真实方位,估计偏差严重,针对这一问题,该文结合运动补偿提出一种新的ETAM算法。该算法将波束域与阵元域结合处理,在波束域获取相位信息,在阵元域对相位信息进行线性拟合,有效克服曲线运动造成的相位误差,得到相位修正因子后对连续测量进行相位补偿,实现孔径扩展。仿真和试验结果表明,无论平台直线航行还是曲线机动,该算法在对比算法失效的情况下,仍具有很高的测向精度、角度分辨率及空间增益,且适用于多目标的分辨,在较低信噪比下对性能的改善更为明显,有较强的实用性和环境宽容性。     

基于波束包络信息的多目标检测与方位估计一体化方法

 提出一种基于波束扫描系统空间谱输出包络信息的水声信号目标检测与方位估计一体化方法.该方法在能量检测的基础上,利用二次包络3dB宽度检测模型判断每个谱峰内的目标数目,并通过二维Capon谱搜索估计目标方位.千岛湖试验结果表明,与传统算法相比,提高了低信噪比下的目标检测和方位估计性能.     

舰载相控阵雷达的自适应波束扫描技术优化

为了提高舰载相控阵雷达的目标定位检测能力,提出一种基于二维波束域加权谱峰搜索的舰载相控阵雷达自适应波束扫描算法.采用均匀阵列构建舰载相控阵雷达相干分布源模型,以目标的方位及目标的扩展角为二维参量,建立点目标信号源的多亮点特征分布阵列,用点目标来模拟空间的分布式目标,采用自适应波束形成算法进行目标的方位、距离及DOA的联合参量估计,采用二维波束域加权谱峰搜索方法实现远场分布式目标的空间谱特征提取,根据谱峰的位置求出目标方位,实现对目标的自适应波束扫描,提高目标的定位检测能力.仿真结果表明,采用该方法进行舰载相控阵雷达的自适应波束扫描,对目标的定位准确率较高,检测性能较好,波束输出具有很好的旁瓣抑制能力,说明抗干扰能力较强.     

主动声呐混响抑制的空时相三维处理方法

针对主动声呐的混响抑制问题,该文将空时2维的处理方法扩展到空、时、相3个维度。该方法通过3个子阵的相位匹配,利用信号相位对信号方位的依从性,从波束域、多普勒域和相位域上分离混响与目标。区别于空时自适应处理(STAP)方法,它不需要知道信号与混响的统计特性,不用进行混响协方差矩阵的估计,从而对混响的非平稳性具有更好的适应性。仿真数据及试验数据的分析证明,该方法较之传统方法能够从更低信混比中检测出目标。     

基于矢量阵宽带MVDR聚焦波束形成的水下噪声源定位方法

该文研究了可应用于水下噪声源近场定位的矢量阵宽带MVDR聚焦波束形成方法,其中包括基于子频带分解的矢最阵非相干宽带聚焦波束形成(ISMMVDR-VFB)以及矢量阵相干宽带CSS-MVDR聚焦波束形成(CSSMVDR-VFB).两种方法将宽带MVDR高分辨方位估计方法及矢量阵信号处理技术与聚焦波束形成相融合,较常规聚焦波束形成具有更高的分辨力和更低的旁瓣级,能解决"左右舷模糊"问题并提高处理增益.与非相干算法ISMMVDR-VFB相比,CSSMVDR-VFB采用聚焦变换思想,可直接处理相干宽带信号,对于实际水声信号具有更高的适用性.最后通过对研究方法的空间谱仿真分析证明了其正确性和有效性.     

一种改进的被动合成孔径算法用于舰船辐射噪声检测

舰船辐射噪声在低频段具有稳定的线谱成分,利用该线谱成分可以实现对水下目标的检测.被动合成孔径声呐(Passive Synthetic Aperture Sonar,PSAS)技术是对小孔径基阵沿直线运动接收到的信号进行孔径合成处理,以时间增益换取空间增益,进而提高对弱目标信号的检测能力.该文中提出一种改进的被动合成孔径算法较之常规孔径合成算法不要求阵元相互重叠,综合考虑接收阵元在时间域和空间域上变化,分时间段进行处理,继而可直接进行时延补偿,理论分析结合实际仿真、海试数据综合验证算法及其性能.研究表明:改进的被动合成孔径算法具有一定有效性和可行性,且便于工程实际应用.     

基于自适应滤波的DPC-MAB SAR方位向信号重建

偏置相位中心方位多波束(DPC-MAB)SAR系统利用方位向多个子孔径同时接收回波,在PRF较低时根据多波束回波的相关性对其进行联合处理,实现方位向信号的重构,从而在保证高方位分辨率的同时增加测绘带宽。该文针对DPC-MAB SAR系统研究了基于波束形成理论的多普勒解模糊方法。传统非自适应的波束形成算法敏感于通道幅相误差以及各类噪声,而基于Capon算法的自适应最小方差无畸变(MVDR)最优波束形成器在多个模糊分量相关性较强时性能大大衰减,针对以往方法的局限性与不足之处,该文提出了一种改进的最小输出能量(MOE)波束形成算法,该算法首先利用多通道回波数据自适应的估计统计自相关矩阵,根据子空间投影理论对理想导向矢量进行修正,然后利用多重约束条件有效抑制相关模糊分量,解模糊性能明显提升。仿真实验和实测数据处理均验证了其有效性。     

一种小波核函数的支持向量回归算法及应用

借助谐波小波函数在分析窄带信号方面的性能,利用支持向量回归算法,提出了一种基于谐波小波核函数和支持向量机相结合的谐波小波核支持向量回归算法,实现了小样本情况下微弱信号的精确检测.仿真和实测检测噪声数据的分析表明该算法可以有效地检测出舰船噪声中的线谱信号.     

突发信号盲存在性检测的两种算法

本文从频率域和广义频率域研究了复数高斯白噪声信道中突发信号的存在性检测问题,分别提出了基于频率域短时傅氏变换幅度谱熵和基于广义频率域奇异值分解的检测算法,并与时间域的短时能量算法进行了比较.仿真结果表明谱熵法具有较好的鲁棒性,特别是在低信噪比时能够获得较高的检测概率,并且受突发信号调制方式等参数的影响较小.奇异值算法与短时能量法相比更适用于采用QAM调制的突发信号.     

基于高超声速平台前斜视多通道SAR-GMTI杂波抑制方法

针对高超声速(HSV)平台雷达系统,该文提出一种基于高超声速平台前斜视多通道合成孔径雷达地面动目标检测(SAR-GMTI)杂波抑制方法。该方法先进行时域距离走动校正和距离压缩,并补偿距离向通道相位误差实现距离向包络对齐;然后再对方位多普勒扩展的信号进行3阶线调频傅里叶变换(CFT)压缩,并补偿方位向通道相位误差实现方位向包络对齐;接着在距离时域-方位CFT域利用数字波束形成(DBF)技术对杂波及其模糊分量置零进行空时自适应处理(STAP),从而可以有效抑制静止杂波及其模糊分量并提取出无模糊的运动目标回波信号。     

基于压缩感知理论的随机噪声雷达目标检测算法研究

随机噪声雷达通常利用时域相关完成脉冲压缩从而进行目标检测。该文根据压缩感知理论提出一种适用于噪声雷达目标检测的新算法,它用低维投影测量和信号重建取代了传统的相关操作和压缩处理,将大量运算转移到后期处理。该算法以噪声雷达所检测的目标空间分布满足稀疏性为前提;利用发射信号形成卷积矩阵,然后通过随机抽取卷积矩阵的行构建测量矩阵;并采用迭代收缩阈值算法实现目标信号重建。该文对算法作了详细的理论推导,形成完整的实现框架。仿真实验验证了算法的有效性,并分析了对处理结果影响较大的因素。该算法能够有效地重建目标,具有良好的运算效率。与时域相关法相比,大幅度减小了目标检测误差,有效抑制了输出旁瓣,并保持了信号的相位特性。     

一种新的水声信号LOFAR谱图去噪处理方法

利用LOFAR谱提取水下目标辐射噪声线谱是水声目标检测的一项重要方法,但信号在水下复杂环境传输过程中会受到背景噪声干扰,影响目标线谱提取。本文从降低水下背景噪声干扰,增强目标线谱角度出发,提出一种基于背景均衡、形态学去噪和中值滤波的处理方法。通过抑制水下背景噪声的随机起伏,恢复LOFAR谱中被噪声湮没和幅值较低的线谱,保留线谱边缘。海试数据分析结果表明,该方法可滤除LOFAR谱图中大部分噪点,使线谱得到恢复和增强,有效降低水下环境噪声对线谱的影响。     

DCT变换域滤波码捕获方法

 针对较小时频不确定度的卫星信号捕获,提出了一种结合离散余弦变换(DCT)的码捕获算法.首先对信号进行部分匹配滤波(PMF),然后对各个码相位对应的PMF输出矢量进行DCT变换域滤波及信号重构,最后对信号进行基于能量的检测.由于PMF输出信号和噪声时变特性不同,滤波重构后信号能量几乎无损,而噪声能量得到了明显降低,从而提高了相同虚警概率下的捕获概率.理论分析和仿真结果表明本文检测算法可以有效提升检测概率,并且具有较低的复杂度.