弹性物体在混响背景下的散射信号检测

混响是主动声呐的主要背景干扰,是由发射信号引起的,其谱结构与发射信号也具有一定的相似性,是一种非平稳的有色干扰噪声.特别是在浅水情况下,强大的混响干扰尤其严重.而在实验数据中有时并没有获得发射声信号的取样.本文采取一种尝试,截取一段高信混比回波作为发射信号来考虑,同时截取纯混响叠加到回波信号上,以模拟低信混比的情况,在混响自回归(AR)模型的基础上研究混响的预白化处理,并将预白化处理后的信号用于匹配滤波器的信号检测.     

强混响背景下LFM信号回波检测

混响是主动声纳检测的主要背景干扰,由于它是一种非平稳的有色噪声,使得工作在白噪声条件下的检测器性能受到极大限制.在混响背景下实现目标回波检测,常采用自回归(AR)模型对宽带回波预白化处理,但在强混响背景条件下,白化后直接进行匹配滤波检测的结果不甚理想.针对此问题,在AR模型预白化基础上,提出一种改进方法,对白化后信号先进行二分奇异值分解(SVD)处理,有效去除大部分混响干扰,然后再作匹配检测.仿真实验分析表明,相比于仅白化后的匹配滤波检测,该方法可提高信混比约3 dB,匹配检测效果得到了明显改善.     

基于定点数据的星地量子通信数据仿真

实际卫星在轨运动会对星地量子通信实验带来影响.星地间距离的变化导致信号时间间隔改变,进而对量子通信中的时间同步带来干扰,降低成码率甚至无法成码.利用定点量子通信数据仿真星地量子通信数据,可用于卫星发射前检测不同轨道高度下卫星信号的时间同步性能.通过分析时间同步方案模拟了距离变化反映在信号光接收端的时间变动.用星地量子通信实验的实际数据对仿真模型进行了验证,结果表明模型匹配程度较好.     

参数可变AR干扰建模及实现

在抗干扰仿真系统中,需要建立不同的干扰模型来测试系统的性能.自回归(AR)干扰模型是一种使用非常广泛的干扰模型.在深入分析自回归AR干扰模型的特性、分析方法和参数求解算法的基础上,提出了一种功率和带宽等参数可变AR干扰建模的方法,通过对AR模型带宽、功率的控制和调整,建立不同特性的干扰,以达到对抗干扰仿真系统的测试.仿真实验结果说明,该方法简单,有效,使系统性能检测的实现更加灵活,在实际的工程中能够得到广泛的应用.     

电磁干扰及屏蔽技术运用的探讨在卫星地球站的应用

本文主要探讨电磁信号特性以及防抗电磁信号干扰等工程问题.通过建立屏蔽网工程模型,模拟仿真电磁环境实验并进行数据分析,导出电磁信号传输及衰变等特性,以此为理论依据运用于江苏有线三网融合中心卫星地面站工程,有效解决外界电磁信号对卫星信号接收的干扰.     

基于盲源提取的强混响背景下LFM信号回波检测

在主动声纳进行浅海区域的沉底、掩埋目标探测中,海底混响是主要的背景干扰,其严重影响了LFM信号回波的检测。基于自回归(AR)模型的预白化算法虽能适应匹配检测,但在低信混比时检测效果不甚理想;基于分数阶傅里叶变换(FRFT)的分数域滤波算法虽能抑制混响,但随着混响增强检测性能衰减较快。本文提出一种改进的基于线性预测的盲源提取算法(LP-BSE),通过利用待提取信号与发射信号强相关的先验知识,采用最小二乘法估计并固定对应线性预测器参数;然后通过构造最小均方预测误差准则,迭代求取解混向量以提取用于匹配检测的期望回波。仿真结果表明,该算法有着更好的匹配检测效果且更稳健。串联LP-BSE与FRFT形成联合方法,匹配检测性能得到进一步提升。      

混响背景下的CW信号检测

CW信号即单频矩形脉冲信号,是雷达及声纳中常用的信号形式.混响是主动声纳检测中主要的背景干扰,它是一种有色干扰噪声,并常被看作是一个非平稳的随机过程,这使得工作在白噪声条件下检测器的性能在一定程度上受到限制.关于混响背景下的CW信号的检测问题是人们一直关注的问题,通常人们将混响视为随机信号进行建模,而忽视它的混沌特性.将混响视为混沌噪声,利用混沌噪声背景下的信号检测方法来检测混响背景噪声下的CW信号,并通过仿真得到预期结果.     

灯光干扰对微光成像系统性能的影响

根据灯光干扰源作用微光成像系统的两种途径，建立了灯光干扰辐射传输模型；分析了灯光干扰对微光成像系统响应特性的影响，建立了灯光干扰辐射能量与系统响应特性的量化关系模型；以实测和理论计算数据为基础构建了仿真平台，实现了灯光干扰下微光成像的模拟仿真，并对仿真图像的灰度均值、均方误差和相关函数进行了计算，结果表明微光成像质量与灯光干扰源位置和亮度有直接关系，且灯光干扰源位置的不同会导致灰度相关函数变化趋势的差异；进行了灯光干扰实验，实验结果和模拟结果的成像质量变化趋势基本一致，同时实验结果表明灯光干扰会导致目标与背景成像对比度增大，且随着干扰距离增大到一定距离后，逐渐减小至小于无干扰时。     

基于正交投影变换的宽带弱信号测向算法

为了解决强干扰环境下宽带多波束系统中弱信号的测向问题,提出了一种基于正交投影变换的弱信号测向算法。该算法根据强干扰方向构造干扰子空间的正交补子空间作为投影矩阵,对多波束频域数据进行变换,抑制强干扰对弱信号测向的影响。分析和仿真实验表明,算法能够有效抑制强干扰的影响,实现邻近弱信号的正确测向,提高了弱信号的分辨概率。     

跳频通信系统的盲窄带干扰抑制算法

针对强干扰下信号被淹没、很难检测到有用信息的问题,研究干扰检测和抑制技术,提高抗干扰能力。建立了受窄带干扰影响的跳频接收机模型,在接收信号为盲的情况下,分析了基于非抽取小波包变换的干扰检测和抑制算法。在非抽取小波包变换的干扰抑制基础上,提出了基于AR模型线性预测的窄带干扰抑制算法,并对接收信号进行盲解跳和解调。仿真验证了所提方法的有效性。     

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。     

一种基于干涉场匹配的声源距离速度估计方法

浅海环境中运动目标可以生成稳定的干涉声场,干涉声场结构中蕴含目标的距离、速度等信息。该文提出一种利用运动目标干涉声场进行被动距离速度估计的方法——匹配干涉场处理方法。首先对浅海波导环境中的干涉现象和结构特性进行理论分析,推导了匹配干涉场方法聚焦原理。然后将运动目标的时间-频率干涉场转换成与目标距离速度相关的距离-频率干涉场,与拷贝声场进行相关处理实现目标距离速度同时估计。进一步分析了算法估距性能以及海深、声速剖面、海底海面等环境对估距性能的影响,给出了算法宽容性的仿真结论。最后通过实际运动目标的海上试验数据处理验证了所提方法的有效性。     

基于红外照射仿真的快速搜索相关跟踪干扰点研究

通过人工红外照射改变目标与背景的红外辐射特性能够对相关跟踪形成有效干扰,其中,红外照射的位置对干扰效果具有重要影响。为提升红外照射干扰相关跟踪的效率,文中建立了红外照射仿真搜索相关跟踪干扰点模型,对干扰相关跟踪的有效照射位置进行快速搜索。首先,运用TracePro光线追迹软件建立了真实实验条件下的红外照射系统模型,并利用高斯模型对照射光斑的照度分布进行了拟合。然后,在一定空间范围内,采用二维扫描的方式进行真实照射干扰和仿真照射干扰对比实验,结果表明:仿真照射与真实照射的干扰结果一致性达到了98%,且仿真照射找出了真实照射条件下干扰相关跟踪的全部干扰点,从而很好地验证了文中方法的有效性。     

强海水混响背景下水中兵器攻击目标检测研究

水中兵器在对舰船目标攻击过程中受到海水混响杂波的影响,导致目标检测性能下降。传统方法采用时频分析方法进行目标检测,在信混比较低的情况下受到的干扰较强,导致虚警概率较高。提出一种舰船目标回波盲源分离的强海水混响背景下的水中兵器攻击目标检测算法。首先构建强海水混响干扰下的舰船目标回波模型,对舰船目标回波模型进行自相关匹配滤波,提取回波信号的高阶谱特征,实现目标信号的盲源分离,达到目标检测的目的。仿真结果表明,采用该算法进行目标检测,准确检测概率较高,降低了虚警概率,提高了水中兵器对目标的准确打击能力。     

有源欺骗干扰环境下的DOA估计

针对有源欺骗干扰环境下基于小样本的DOA估计问题,该文提出自适应极化滤波(APF)联合块稀疏贝叶斯学习(BSBL)算法的DOA估计方法。首先,通过APF抑制干扰能量,提高信干比。然后,建立有源欺骗干扰环境下的稀疏贝叶斯模型,基于相邻快拍相关性,利用BSBL算法进行DOA估计。仿真和实测数据处理结果表明,所提方法降低了干扰对BSBL算法的影响,且与APF联合子空间类算法或最大似然算法(ML)相比,具有更高的空间分辨率和DOA估计精度。     

混响环境下基于卷积模型的欠定盲源分离

为了提高盲源分离(blind source separation, BSS)算法在混响和噪声环境下的鲁棒性,提出了一种适用于欠定情况下用于卷积混合信号的盲源分离算法。在该算法中,利用高混响环境下混合模型即使在时频(time-frequency, TF)域中仍具有卷积特性,并结合房间冲激响应(room impulse response, RIR)的统计规律,将时频域中的瞬时模型扩展到更适合高混响环境的卷积模型,进而构建一欠定盲源分离优化问题,最后,采用交替方向乘子法(alternating direction method of multipliers, ADMM)优化框架来求解该问题。仿真实验结果表明:在混响环境下,本文提出的基于卷积模型的盲源分离算法与现有盲源分离算法相比,具有非常明显的性能优势。      

一种空-频联合最优滤波的被动宽带检测方法

常规宽带能量检测在多目标、强干扰环境下输出信噪比(SNR)降低,检测性能大幅度下降。针对此问题,该文提出一种将子阵导向最小方差(STMV)宽带空域自适应波束形成与频域Eckart滤波结合的空-频联合最优滤波宽带检测方法。该方法首先通过子阵导向最小方差波束形成进行空间自适应处理,利用自适应波束形成的干扰抑制能力在空域实现最优滤波;然后通过最大似然估计实时估计信号和噪声的功率谱,构造Eckart滤波对自适应波束形成的输出分配不同权重进行加权滤波,从而实现频域信噪比最大化。所提方法通过空-频联合最优滤波,降低空域旁瓣干扰和频带内噪声的影响,使得输出信噪比最大,从而有效地改善目标宽带检测能力,提高被动声呐的宽带检测性能。仿真和试验数据处理结果验证了该方法的有效性。     

一种基于深度置信网络的通信辐射源个体识别方法

针对复杂电磁环境下通信辐射源个体识别问题，提出了一种小样本条件下基于深度置信网络的通信辐射源个体识别方法.首先分析通信辐射源信号频带内互调干扰信号的幅度和相位特性，建立基于互调干扰信号的通信辐射源个体特征；然后对辐射源信号进行预处理得到通信辐射源信号的矩形积分双谱，再采取对比散度的方法，利用高阶谱自底向上训练每个受限玻尔兹曼机，通过多次迭代得到合适的权重、隐藏层的偏差和可见层的偏差，从而提取出辐射信号的互调干扰信号特征；最后使用softmax分类器对训练模型进行微调，获得面向通信辐射源细微特征识别的深度学习网络.通过计算机的仿真得到了超过80%的识别率，进一步验证了该方法的有效性.