强干扰背景下的鱼雷辐射噪声信号检测方法

常规被动声纳利用宽带波束能量进行目标检测,在低信噪比、强目标干扰情况下,宽带能量检测的性能迅速降低。利用鱼雷辐射噪声信号中含有丰富线谱成分的特点,提出了一种针对鱼雷辐射噪声信号的窄带和宽带联合检测方法。通过对预成波束方向信号的窄带处理和线谱提取,利用特定频段的线谱能量对宽带波束输出进行加权,提高了线谱目标的检测能力。该方法能够有效地抑制非线谱强干扰目标,提高低信噪比信号的检测能力。仿真和海试数据处理结果验证了该方法的有效性。     

一种基于线谱特征函数提取LOFAR图线谱的方法

水声信号被动检测中广泛使用LOFAR图对接收信号进行处理和分析。针对LOFAR图中线谱信号检测问题,根据线谱信号特征设计特征函数,提出频域滑动窗线谱特征累积检测法。该方法在频率轴移动观察窗,用多步决策算法计算每个观察窗的最优解,得到最优路径,如果最优路径特征值大于阈值,则累积LOFAR图像素点被该最优路径经过的次数,次数越多对应点为线谱点的概率越大。仿真研究表明,该方法对频率时变、低信噪比的线谱信号具有良好的检测能力,可实现多根线谱的增强与检测。海试数据处理结果证明了该方法的可行性和稳健性。该算法对于辐射线谱信号的水下目标远距离探测识别有较高的参考价值。     

起伏背景下目标噪声线谱检测与频率估计

针对传统的水下目标辐射噪声线谱检测与频率估计方法所存在的不足,提出一种起伏背景下的水下目标辐射噪声线谱检测与线谱频率估计的方法。通过对观测数据的预处理,滤除目标辐射噪声起伏趋势项,再分别使用FFT方法和修正的Newton-Raphson迭代法来实现对目标辐射噪声线谱频率的粗略估计和精确估计。仿真结罘表明,该方法计算量较少,提高了检测概率和频率估计精度,且频率估计值的均方根误差较传统的周期图方法更接近Cramer-Rao界。     

DIFAR浮标反正切目标方位估计方法

DIFAR浮标是一种被动定向声纳浮标,广泛应用于目标的初始定位。它由一个全向水听器和一对正交偶极子组成。正交偶极子提供的指向性信息使其可以对目标进行方位估计。介绍了DIFAR浮标利用反正切方法对目标进行方位估计的方法。采用自适应线谱增强技术提高DIFAR浮标信号的信噪比。用反正切法估计目标的方位。给出了用LOFAR谱图和B-Scan图显示DIFAR浮标数据的方法。并给出了方位估计误差的解析表达。仿真结果表明,在相同信噪比下利用该方法得到的角度的方差小,满足DIFAR浮标的要求,提高了浮标的定位精度。     

基于波束域MUSIC方法的高分辨方位估计

现代声纳系统普遍采用水听器基阵和一定的信号处理来提高对目标的检测和定位能力，而基阵的波束形成则在其中起着核心作用。文中研究了窄带波束域高分辨方位估计技术，分析了波束域MUSIC方位估计的构造过程和具体实现方法。仿真计算表明，基于波束域MUSIC的方位估计算法是一种分辨空间小角域内多个目标的有效方法。     

单矢量水听器时域和频域双目标分辨能力比较

用单矢量水听器估计目标方位时,双目标情况下,时域平均声强器估计的是两个目标的合成方位;在频域利用目标DEMON线谱频率的不同可以区分双目标,该方法具有较好的抗相干及非相干干扰能力,表明单个矢量水听器也能分辨多目标.文中叙述了DEMON线谱测向原理,给出了轴频提取及双目标DEMON线谱分离的方法,分析了DEMON线谱区分双目标的性能.     

被动声纳线谱检测技术综述

船舶辐射噪声的功率谱由连续的宽带谱和离散窄带线谱组成。在被动声纳系统中，线谱检测是一个至关重要的问题。本文对线谱检测技术进行了综述。该领域最新进展表明，为了能够在低信噪比下检测和提取线谱，往往采用两种或多种组合方法，并且利用了多个时刻的数据。     

水下无人航行器自主检测方法研究

自主检测技术是实现水下无人航行器(Underwater Unmanned Vehicle,UUV)智能化的关键技术,是无人航行器能够自主执行水下预警、目标跟踪等任务的前提。针对当前基于均值类和有序统计类恒虚惊(Constant False Alarm Rate,CFAR)技术的自主检测方法在背景起伏严重、多目标情况下,背景噪声统计特性估计不准确、自主检测性能下降的问题,文章提出了一种基于方位-时间二维参考窗联合有序截断平均算法的自主检测方法。首先,该方法设计了一种方位-时间二维参考窗,解决了一维参考窗检测参考样本过少、噪声统计量估计不准的问题;其次,采用有序截断平均算法估计背景噪声统计量,对起伏背景进行均衡;最后,利用背景噪声均值和方差构造恒虚警检测器,采用检测前跟踪技术,实现起伏背景下、多目标自动检测与跟踪。湖上试验结果表明,在水下无人航行器的自噪声干扰下,该方法对多目标依然具有较好的自主检测效果。     

基于宽带稳健STMV波束形成的相关检测方法

采用一种宽带相关结合稳健自适应波束形成的检测方法,来提高弱目标在强干扰背景下的检测能力。宽带相关检测具有多目标方位分辨力高的优点,它基于常规波束形成得到,但由于其旁瓣级有限,存在强干扰时会导致其旁瓣区域的相关检测产生凹陷,因此直接影响弱目标的检测能力。通过分析常规宽带相关检测中目标旁瓣区域产生凹陷原因,利用宽带稳健自适应波束形成的干扰抑制能力,提出了一种将宽带稳健导向最小方差波（Steered Minimum Variance,STMV）与宽带相关检测结合的宽带检测新方法。该方法能有效消除相关检测中强干扰的影响,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。     

抑制运动强干扰的稳健波束域目标方位估计方法

为了减小来自旁瓣区快速运动的强干扰对波束域高分辨方位估计方法的影响,提出一种稳健的波束域高分辨方位估计方法。该方法在形成多波束时,将稳健自适应波束形成与零陷扩宽技术相结合,有效地抑制了运动强干扰所造成的快拍失效和扫描方向误差引起的自适应波束图畸变,从而保证波束域方法能准确地估计目标方位。仿真结果验证了该方法的有效性。     

某型蛙人运载器辐射噪声测量与特征分析

蛙人是港口和水下设施的重要威胁，蛙人运载器产生的辐射噪声是对依靠运载器执行任务的水下蛙人实施警戒探测的重要依据，目前利用声学系统被动探测是发现水下蛙人的有效手段之一。文章针对某型蛙人运载器的实际探测问题设计了声学测量实验，实验包括消声水池测量和海上测量两部分，目的是获取蛙人运载器的有效声学特征，包括声源级、指向性、功率谱、LOFAR谱和DEMON谱等，获得有效的轴频、叶频及其各次谐波簇。在实验测量的基础上，系统分析了某型蛙人运载器辐射噪声的典型时频变化特征，为水下蛙人运载器的警戒探测提供实测数据支撑。     

Multiple target detection using split spectrum processing and groupdelay moving entropy

The split spectrum processing technique obtains a frequency-diverse ensemble of narrow-band signals through a filterbank then recombines them nonlinearly to improve target visibility. Although split spectrum processing is an effective method for suppressing grain noise in ultrasonic nondestructive testing, its application was mainly limited to the detection of single targets or multiple targets having similar spectral characteristics. In this paper, the group delay moving entropy technique is introduced primarily to enhance the performance of split spectrum processing in detecting multiple targets which exhibit different spectral characteristics (i.e., variations in target signal center frequency and bandwidth). This is likely to occur in complex, dispersive, and nonhomogeneous media such as composites, layered, and clad materials, etc. The analysis shows that the group delay moving entropy method can be used effectively to select the optimal frequency region for split spectrum processing when detecting such targets. Based on an iterative procedure that combines group delay moving entropy and split spectrum processing, multiple targets can be identified one at a time, and subsequently eliminated by using time domain windows. The removal of the dominant target improves the detection of the remaining weaker targets. Simulation results are presented which demonstrate the feasibility of the multistep split spectrum processing technique for detecting multiple targets in such materials     

基于声呐历程累积图像的弱回波目标检测方法

针对浅海随机噪声与混响背景下蛙人等弱回波强度、慢速小目标的检测问题,提出一种基于声呐历程累积图像的目标检测方法。首先根据声呐图像时域、空域相关性,采用背景空时归一化处理技术,抑制声呐背景中的静态混响、突发性噪声等强回波干扰。声呐历程累积图像集成了多帧声呐图像的信息,目标回波亮点由于运动连续性形成亮线特征,利用该特征,采用Radon恒虚警率(Radon Constant False Alarm Rate,Radon-CFAR)检测声呐历程累积图像中的目标短时运动轨迹,能够检测到低信噪比的目标。分析了空时归一化处理和检测算法的性能,并通过海试数据验证了该算法的有效性,可以检测到低信噪比的蛙人目标回波。     

基于声呐历程累积图像的弱回波目标检测方法

针对浅海随机噪声与混响背景下蛙人等弱回波强度、慢速小目标的检测问题,提出一种基于声呐历程累积图像的目标检测方法.首先根据声呐图像时域、空域相关性,采用背景空时归一化处理技术,抑制声呐背景中的静态混响、突发性噪声等强回波干扰.声呐历程累积图像集成了多帧声呐图像的信息,目标回波亮点由于运动连续性形成亮线特征,利用该特征,采...     

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。     

水下小孔径阵列远程目标检测方法研究

匹配滤波器频域自适应线谱增强方法是一种基于递归算法的非线性滤波技术,它大大提高了匹配滤波器的检测性能。针对当前该技术使用窄带信号作为发射信号存在可利用的带宽有限,不能充分发挥自适应线谱增强器性能的问题,文章提出将该技术与宽带信号相结合来检测远程目标。仿真显示,该方法在低信噪比条件下获得了较高的信噪比增益和检测概率。海试数据处理结果表明,该技术的处理增益较传统方法高6.24 dB。该方法的高处理增益适合应用在水下无人平台上,弥补了小孔径阵列空间增益不足的缺点,可以实现远程目标的检测。     

一种基于色彩处理的被动声呐宽带目标检测显示方法

针对被动声呐传统宽带能量检测方式难以解决强干扰存在时的弱目标检测问题,着眼于目标、干扰及背景噪声频谱特征差异,提出了一种划分子带,利用颜色合成理论进行宽带融合检测的显示方法。针对弱目标存在稳定线谱或在部分频点能量相对较强的情况,可有效提升对弱目标的检测能力,并增强不同目标方位历程的区分度。     

抗频移声谱特征提取及目标分类应用研究

针对目标运动等导致的辐射噪声频谱特征的时变性对目标分类稳定性的影响,提出一种基于时频图像累积变换的抗频移声谱特征提取方法,不仅能够提取淹没在强噪声中的线谱信号,还能够实时给出谱线的参数信息,同时结合听觉特征识别原理,采用抗频移的仿倍频程的三角滤波法提取目标特征。仿真和实际数据处理表明,所提出的特征有助于探测设备克服目标未知的复杂运动带来的频谱时变影响,提高了分类特征的稳定性。