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。     

二次谱法在线谱检测中的应用

本文对语音信号处理领域发展起来的一种二次谱方法进行了研究改进,应用于海上实艇信号的线谱检测。由一次谱经开根运算和付里叶变换所得的二次谱具有分离周期信号和随机噪声的特性,可提取信号,抑制噪声,提高信噪比。在PC机上编制了处理程序,对模拟信号和海上实艇信号进行了线谱检测。和自功谱方法的检测效果相比较,本方法对多谐波成份线谱信号提高了检测性能,对海洋起伏噪声具有抑制能力。     

一种采用两个相干累加器提高自适应谱线增强器性能的方法

水声信道通常是一种时变的强噪声信道，频带狭窄且各种信号的频谱相互重叠，采用传统的滤波器或自适应谱线增强器（ALE）检测CW信号的效果不佳。本文提出了一种采用两个相干累加器进行ⅡR跟踪滤波的ALE，具有较好的窄带滤波性能，提高了在低信噪比的水声环境下对CW信号的检测能力；该算法还具有运算简单，易于用硬件实现的优点，文中给出了计算机模拟结果。     

基于Langevin型随机共振的水中目标线谱检测

将Langevin型双稳态随机共振系统应用于水声时变线谱信号的检测，提出了设计水声线谱检测系统可以利用的外在参数。在水听器端建立了时变线谱模型，考查了随机共振系统对水声环境的适应能力。实验发现在信噪比变化、声压起伏、线谱漂移等情况下，系统都能较好的工作，为水声领域新型线谱检测系统的设计提供了依据。     

水声信号动态阈值正交匹配追踪降噪方法

为了对实时采集的水声信号进行数据压缩的同时实现信号降噪,提出了一种动态阈值正交匹配追踪方法(Dynamic Threshold Orthogonal Matching Pursuit,DTOMP)。该方法将稀疏分解原理应用于水声信号的预处理,通过在正交匹配追踪算法中引入阈值约束,并根据噪声分布特性将其分为两部分,用以控制预设置的参数。通过对加噪正弦信号、实测鲸鱼叫声和舰船辐射噪声信号的降噪实验,表明该方法能够在对原始水声信号进行压缩的同时提高信噪比,且在较宽的信噪比变化范围内比小波方法具有更好的降噪性能。     

电磁信号检测的随机共振方法与应用研究

数字信息设备在工作时会产生微弱电磁泄漏信号,在电磁信号检测领域,应用随机共振方法将噪声的能量向信号转移,增强信号幅值。提高电磁泄漏信号的信噪比,实现从复杂噪声背景中提取微弱电磁波信号的特征信号。     

ICA和ANC技术在声脉冲无损检测中的应用

作为一种无损检测手段，声脉冲检测技术已被广泛应用于产品质量测试中，但是在工农业应用环境下，脉冲信号常常会被周围的噪声所干扰。尝试利用独立成分分析（ICA）和主动噪声控制技术（ANC）来降低这些干扰。在ICA方法中，将被测样本所激发的声脉冲响应、以及干扰噪声作为两个独立成分（IC），进行了分离实验；对于ANC系统，由于待抵消噪声中含有有用信号（声脉冲），所以该系统是一种特殊的、具有信噪比处理增益的有选择性噪声控制系统。文中分别对ICA和ANC技术做了简要介绍，并进行了声学实验，实验表明这两种方法都有较好的应用前景，同时也各有优缺点。     

基于小波变换的Page-Test水声瞬态信号检测

针对鱼雷、空投浮标、火箭助飞深弹等反潜武器入水瞬间产生的水声瞬态信号所具有的持续时间短、信噪比低、突发和不稳定等特点,以传统的Page—Test检测器为基础,提出了一种新的水声瞬态信号检测方法．该方法首先对采集的水声信号进行小波去噪,去除信号中的随机频谱成分,提高信噪比,然后利用Page—Test检测器进行检测．仿真结果表明,该方法可在低信噪比条件下有效地提取出瞬态信号的起始位置,其处理效果明显优于传统的Page—Test检测方法．     

谱修正技术在脉冲压缩信号检测中的应用

脉冲压缩是信号检测的一个重要技术,在多目标水声环境下,为避免强目标脉冲压缩输出的旁瓣掩埋弱目标的主瓣,引入窗函数加权技术来抑制旁瓣,提高对目标的空间分辨率。同时考虑到实验中声呐系统的带宽和时宽受限制,对于小时宽带宽积的脉冲压缩信号,引入谱修正技术,进一步提高主旁瓣比。利用Matlab给出理论仿真结果,并通过实验验证该技术在噪声背景下对观测小目标的实用性。     

基于时频谱图的脉冲噪声抑制方法

从时频分析的角度,提出了一种新的音频信号脉冲噪声的处理方法。该方法基于被污染信号的时频谱图,通过区分纯净信号和脉冲噪声信号的频域特性与相关性来检测脉冲噪声。首次提出前后信息相关联的"限幅"噪声抑制方法,并利用带过滤系统的中值滤波方法分别对短时和暂态两种脉冲噪声信号加以抑制和消除。和信噪比相比,还进一步提出了四个指标专门用于评价去除脉冲噪声方法的性能。基于这四个指标,分析了如何调整参数以获得更好的检测和修复性能,并用大量仿真实验证实了这种新方法的有效性。最后给出了系统仿真结果,并指出了该方法的应用前景。     

LFM脉冲信号的联合互相关实时检测算法

针对线性调频(Linear Frequency Modulated,LFM)脉冲信号在水声跟踪系统中的实时检测问题,提出了一种基于互相关的联合检测算法。该算法将接收到的声信号分别与修正后副本及上周期实际声信号样本进行相关,并按照一定加权系数将两次互相关数据进行融合处理,实现LFM脉冲信号的有效检测。经过仿真分析及湖上试验,证明该算法具有较高的检测精度,是水声信号处理的一种实用方法,可有效提高水声跟踪系统的检测性能。     

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。     

同步信标在水下机动小目标轨迹测量中的高精度时延估计方法

研究了使用窄脉宽、短周期、高频率的单频同步信标信号在水下机动小目标轨迹测量中的高精度时延估计方法。利用MATLAB进行了不同信噪比下时延估计效果的仿真,得出时延估计精度在不同信噪比下的误差曲线;结果表明,信噪比在20dB以上时,利用包络检波器进行时延估计,其精度优于10μs;而利用自适应相位估计来补偿粗测时延,可以得到优于0.1μs的测时精度。     

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AR模型的声发射信号到达时间自动识别

声发射信号到达时间的信息,对于声发射事件的定位、识别以及声发射源机理分析都是非常重要的。实际应用中,常用人工读取或通过设定幅值阈值来获取信号的到达时间。针对以上常用方法的缺点,本文结合噪声信号的AR模型和声发射信号的AR模型,应用Akaike信息准则,实现了对声发射信号到达时间的自动识别。对实验数据的识别结果显示,该方法对信号的幅频特性变化比较敏感。在相同信噪比的情况下,该方法识别的偏差要小于阈值法。当信噪比较低时,阈值法可能会给出错误的结果,而该方法仍然能够给出较准确的结果。     

瞬时频率方差检测器的实际性能分析

瞬时频率方差检测器（VIFD）是一种以瞬时频率方差为检验统计量的窄带信号检测器,在水声信号检测中有广泛的应用。在应用中,信噪比、采样频率、自适应滤波器带宽,以及信号采样数据的正负不对称等因素均对VIFD的性能产生影响,很难把握该检测器的性能规律。通过分析和计算机仿真验证,明确了除信噪比外,采样频率、Notch滤波器带宽以及信号采样的偏移均会影响VIFD的输出方差幅度,后两者同时能够影响VIFD的抗通道串漏能力。总结了这些因素对VIFD性能影响的方式和规律,对于VIFD的最佳应用具有一定的指导意义。     

基于提升小波变换的MFCC在目标识别中的应用

水下环境噪声对被动声呐目标的分类识别影响显著,为了提高水声信号识别系统对环境噪声的鲁棒性,采用提升小波变换方法提取MFCC特征,对水下被动声呐目标进行分类和识别。仿真实验表明,与传统MFCC和小波变换的MFCC相比,在信噪比相近的情况下,提升小波变换方法提取MFCC具有识别率较高、对噪声鲁棒性较好的显著优点。     

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。