OFDM水声通信线性最小均方误差算法信道均衡

正交频分复用在高速水声通信中的应用越来越广泛.水声信道是多径、高噪声的衰落信道.由于信道条件差,容易产生码间干扰,信道均衡技术是提高通信系统性能的重要技术.提出了线性最小均方估计在水声通信系统中应用的方案,研究了实际通信中利用调频信号如何确定信号的平均多径时延、最大多径时延,比较了不同调频信号测量信道的性能.该方案基于导频辅助均衡方法,利用调频信号测量信道,获得的信道统计信息,计算信道的自相关矩阵.从而根据线性最小均方误差算法进行信道均衡.通过仿真和湖试进行验证,结果表明该方案效果较好,对系统性能改善比较明显.     

基于深度神经网络的水声FBMC通信信号检测方法

针对传统水声滤波器组多载波（Filter Bank Multi-Carrier,FBMC）通信接收端需经过信道估计和均衡才可恢复出发送符号,系统复杂度高且信道估计精度不佳等问题。文章将深度神经网络融入到水声多载波通信当中,提出一种基于深度神经网络的水声FBMC信号检测方法。在训练阶段通过大量的数据迭代、调试超参数和优化算法来改善深度神经网络参数,使其具有预期的估计效果。利用训练完成的深度神经网络模型取代传统FBMC通信系统接收端的信道估计、均衡等模块,自适应地学习水声信道状态信息,同时避免了固有的虚部干扰影响。在测试阶段直接将频域序列作为网络的输入来预测发送的二进制序列,仿真结果表明所提出的基于深度神经网络的FBMC信号检测方法相比传统信道估计算法有更好的误码率性能。     

基于分数阶功率谱熵的未知水声脉冲信号检测方法

水声侦察的核心问题是在无先验知识条件下捕获其他平台发射的脉冲信号,单频（Continuous Wave,CW）信号和调频（Frequency Modulation,FM）信号是常用的水声探测脉冲。功率谱熵算法能有效检测低信噪比的CW信号,但对FM信号性能不佳,分数阶傅里叶变换（Fractional Fourier Transform,FRFT）则能聚集FM信号能量。利用FRFT的性质,结合功率谱熵算法,设计了分数阶功率谱熵检测器,可在分数阶域实施未知脉冲信号检测。理论分析了FRFT对FM信号的能量聚集作用,优化了FRFT阶数搜索方法。仿真实验以及海试数据处理结果证实检测器对FM信号性能良好,且对CW信号的侦察检测性能无影响。通过门限学习,检测器可实现对未知水声脉冲信号的统一自动检测。     

基于有效抽头和进化规划算法的自适应水声信道估计

为了实现稀疏水声信道的快速高效估计,提出一种新的基于有效抽头的信道参数模型降低运算复杂性,并采用进化算法以最小二乘误差为适应度函数对信道响应中有效抽头的阶数、位置和权重同时进行进化操作寻优,避免了有色输入造成的相邻抽头耦合导致的性能下降。仿真实验结果表明:与传统LMS算法及基于有效抽头检测的稀疏信道估计方法相比,该算法在有色输入信号下具有更优越的估计性能和收敛速度,为稀疏水声信道处理提供了一类新方法。     

基于伪随机序列的多波束水声探测系统的信道估计技术

多波束水声探测系统不同方向回波信号的同时检测,可以理解为通信中的信道估计问题。在水下多径传播环境中,多径信道的时延参数和幅度衰减参数的估计是多波束探测系统实现目标探测、定位和识别的基础,而抑制来自其它波束的多址干扰(MAI)是信道估计算法的重要目标。将直接序列码分多址(Direct Sequence Code-Division Multiple Access,简称DS-CDMA)通信系统模型应用于水声多波束探测系统。建立了基于伪随机序列的水下多波束探测系统的信号模型,研究了基于子空间方法的超分辨率信道估计算法。并给出了数值仿真实现,分析了信噪比、多址干扰及发射波束数等对信道估计算法性能的影响。仿真结果表明,该算法具有抑制多址干扰的性能,信道参数的估计方差逼近Cramer-Rao下界。这种信道估计技术尤其适合应用于多波束参量阵探测系统。     

基于FRFT的改进多尺度线调频基稀疏信号分解方法

针对全局搜索基函数计算量大的问题,提出了基于分数阶傅里叶变换(Fractional Fourier Transform,FR-FT)确定基函数的改进多尺度线调频基稀疏信号分解方法。通过解析信号的FRFT消除实信号FRFT结果中的对称项,两级搜索FRFT幅度谱确定信号的最佳基函数,检验该方法的计算效率和抗噪性能,并采用该方法分解频率呈曲线变化的多分量非平稳信号。试验结果表明:对解析信号进行FRFT能有效消除实信号FRFT结果中的对称项;基于FRFT确定基函数速度快、精度高、抗噪能力强,与频偏大小、频率变化快慢无关,不需先验知识,有效克服了全局搜索方法计算量过大的问题;基于FRFT的改进多尺度线调频基稀疏信号分解方法能快速、准确地分解频率呈曲线变化的多分量信号,适合于旋转机械瞬变工况下非平稳信号的瞬时频率估计与目标分量隔离分析。     

水下高速目标航行参数遥测技术研究

对于高速、强机动的水下目标来说,其航行参数信息的实时遥测具有重要意义。水声信号的多普勒频移估计与补偿是水声遥测的关键技术之一,它直接影响着水声遥测的效果与性能。针对双曲线调频信号及线性调频信号进行仿真分析,对比在相同情况下的多普勒频偏可补偿性,仿真实验证明双曲线调频信号具备较高的多普勒容限,其时延值估计精度可达到1μs。结合工程实际,采用双曲调频信号与单频信号组合的方式进行水声遥测,充分发挥双曲线调频信号的多普勒不变性和单频信号对多普勒频移的敏感性,在获得较高定位精度的同时,也具备高精度的水声遥测功能。该组合信标信号经过湖上试验验证,具有遥测精度高、误码率低、易于实现等优点,可直接应用于相关水声工程中。     

基于最大相关熵准则的水下生物脉冲噪声消除方法

近海生物噪声表现为脉冲噪声,这一类噪声显著降低了水声通信系统的性能。结合水声信道的稀疏特性,提出一种基于最大相关熵准则的级联滤波器算法,该算法实现了脉冲噪声的消除及稀疏信道估计。第一级自适应滤波器完成对噪声的消除工作,第二级滤波器对去噪后的信号进行稀疏信道估计。该方法的优势在于无需知道信号和噪声的相关信息。仿真结果表明,提出的方法比单一的滤波器结构和传统信道估计算法性能更加优越。     

一种新型的滤波器组在水声应答器中的应用

针对某型水声应答器中处理信号频带变宽,信号中叠加了多个频率分量以及实时性要求高的问题,提出一种基于频域信道化技术的滤波器组方法。首先给出该滤波器组的理论推导,并对滤波器组进行加窗处理,给出了FFT的长度和移动重叠点数等参数对该滤波器组的影响,最后进行了数值仿真,并进行了湖试试验数据处理。结果证明该方法可有效解决信号的信道串漏问题,验证了该滤波器组的正确性和可行性。该方法通过对信号信道化处理,减小了滤波处理的运算量,提高了数据的信噪比,便于后续的目标检测。该滤波器组算法简单、易实现、运算量小,在水声应答器信号处理中有一定的工程借鉴价值。     

宽带信号检测中自适应门限设定方法

在水声定位中,常常需要估计声波从发射端到接收端的传输时间。但由于传输距离的影响,接收到的声波信号强度变化范围很大,给检测带来不便。基于线性调频脉冲信号相关检测,提出了一种自适应门限设定方法,可以在一定的条件下替代自动增益控制电路。这一方法根据发射信号、传输信道、发射系统和接收系统的参数,依据声信号到达接收端的时刻,自动调整相关峰检测时的门限值,简便易行。仿真和湖上试验结果表明,这一方法可以有效地保证计算信号到达时刻的准确性。     

基于波导不变量的双阵元被动探测方法研究

利用一种水声信道统计不变特征(波导不变量)实现被动探测。采用双阵元,分别对每一个阵元接收的宽带噪声信号进行LOFAR分析,对LOFAR图利用Hough变换等图像处理方法进行参数估计,得到波导不变量和曲线(文中讨论抛物线)参数估计值,进而运用几何关系估计出运动目标的航向角、速度和距离信息。利用Matlab仿真验证了该方法的正确性。     

基于双信号对比法的水声信号重构技术

针对水声信道的多途干扰问题,提出了一种适合同态系统的信号重构方法。从同态滤波技术的解卷积特性出发,推导了水声多途信道的复倒谱表达式,对比不同地点或不同时刻接收信号的倒谱特征,通过提取相似性高的成分,实现了基于双信号对比法的水声信号重构技术。仿真和试验数据处理结果验证了方法的有效性,且性能优于常规特征滤波器。     

基于gOMP算法的FBMC水声通信信道估计方法

传统基于训练序列及块状导频结构的滤波器组多载波（Filter Bank Multicarrier,FBMC）信道估计方法花费额外的频谱资源,这在频谱资源较为紧张的水声通信环境中具有一定的局限性。针对这一问题并结合水声信道稀疏性的特点,文章提出了一种基于压缩感知的离散导频结构FBMC信道估计方法。首先基于等效导频能量最大化的思想,设计了一种新的离散导频结构来解决FBMC系统信道估计时存在的固有虚部干扰问题;然后配合该结构,提取出导频处的接收信息并利用重构效果优良的压缩感知gOMP算法对水声信道进行重构。该方法在保证水声信道估计精度的同时有效提高了FBMC系统的频谱利用率,改善了水声通信的性能。仿真结果表明,文中所提方法相较于传统方法在估计精度和频谱利用率方面具有一定的优越性。     

面向跨水空介质通信的雷达水表面声波提取

由于水空介质的非连续性,空中电磁波和水下声波都无法跨越该介质边界,所以无中继器跨水空介质通信一直是研究中的难点。水下声波会引起水空边界的微小振动即水表面声波(Water Surface Acoustic Wave,WSAW),而毫米波雷达能够实现对微动信号的高精度探测,因此文章提出了基于级联成像调频连续波(Frequency Modulated Continuous Wave,FMCW)雷达提取WSAW信号的方法。首先研究了WSAW的基本特征及FMCW雷达微动信号的提取原理;其次采用线性调频的水下声信号并结合匹配滤波技术来提高输出信噪比,针对大幅度自然扰动,提出了一种多角度积累结合阈值相位补偿的信号增强算法;最后在不同波高的扰动下进行实验,结果表明在1.5 cm的自然波动干扰下仍能提取WSAW信号,成像FMCW雷达偏过一定角度也能有效地进行通信,验证了文中所提方法的有效性。     

水声信号预测的神经网络方法

水声信号的局部可预测性在水声信号处理中具有重要作用,它是解决非平稳信号检测问题的基础。基于非线性时间序列局部可预测性原理,采用人工神经网络技术,研究了水声信号的神经网络预测,讨论了预测模型的建立和网络结构参数的设计。分别采用BP网络和RBF网络对实际舰船水声信号进行预测,通过对仿真数据和实际舰船辐射噪声数据预测的结果分析,得出了两种网络预测模型的误差分布,提出了减小预测误差的有效方法。为今后进一步开展水声信号预测研究奠定了基础。     

双平行线阵的水下二维DOA估计算法

利用集群自主式水下航行器（Autonomous Underwater Vehicles,AUV）进行的水下协同作业的需求越来越多。对于水下集群作业来说,AUV的水下定位非常重要。目前,AUV通常采用声学定位的工作模式,利用长、短基线阵对水下目标的二维波达方向（Direction of Arrival,DOA）进行估计,但在小型AUV上,基阵的阵列尺寸等受载体体积和换能器尺寸的共同限制,多信源条件下DOA估计的精度不高。设计低功耗平台,采用双平行线阵及传播算子算法来对多源目标进行二维DOA估计,结合通信与声学定位一体化方法,利用高频通信信号作为定位信号源,实现多信源环境中估计角度自动配对,在阵列尺寸受限的小型AUV上布放时,有较好的DOA估计效果。仿真结果验证了该方法的有效性。