双基地声纳矢量传感器直达波抑制技术

针对双基地声纳系统应用中存在直达声波干扰的问题,提出了矢量双基地声纳的概念。将矢量传感器的自然指向性以及指向性锐化思想引入双基地声纳系统。以单矢量传感器作为双基地声纳接收基地,利用电子波束旋转扫描技术,将指向性零点对准发射基地,完成了声源强干扰屏蔽下的目标探测。水池试验与湖上试验结果表明,单矢量传感器配合自体姿态信息,可完成对强声源干扰的抑制。此研究工作为矢量双基地声纳系统设计奠定了理论与试验基础。     

圆阵双基地声纳直达波抑制技术研究

以圆阵为双基地声纳接收阵列流形,提出了一种新的基于多重信号分类(MUSIC)技术的波束形成及零点抑制算法。在理论分析了第一类零点约束条件的基础上,提出了第二类零点(高阶零点)约束条件。给出两类零点约束条件干扰抑制能力的比较。仿真结果表明,该算法可有效接收目标回波信号且屏蔽直达波强干扰。讨论干扰达波方向(DOA)与阵元数对算法直达波抑制能力的影响,以及多源干扰条件下算法的干扰抑制能力。     

基于矢量传感器的双基地声纳数据融合

提出了一种基于单矢量传感器的双基地声纳定位数据融合算法.阐述了矢量双基地声纳数据融合定位算法的基本原理与解决方案.与常规声压双基地T/R-R声纳系统相比,矢量双基地声纳系统拥有更为丰富的声场观测信息.较之传统声压型,基于时延定位的算法(TOL),此新算法可带来更高的定位精度.在近基线三角区域,定位精度提高约23%,而在基线定位盲区附近,定位精度提高近40%.此新算法同时还解决了TOL算法的定位二值模糊问题.     

主动声纳直达波干扰抑制的盲分离算法

针对舰艇编队作战中主动声纳之间存在的强直达波干扰,提出了一种基于信号统计二阶矩的直达波干扰抑制算法,实现了强干扰背景下的微弱目标回波检测。这种方法将盲分离理论和匹配相关技术相结合,首先对接收数据进行直达波干扰抑制,再利用已知发射信号副本进行匹配相关,最后提取目标回波信号。相比其它强干扰抑制算法,特别是高阶累计量法,该算法具有计算复杂度低的优点。通过数值仿真实验表明：该算法能够对直达波干扰进行有效抑制,对目标回波的检测性能优于直接匹配相关方法。     

一种自适应的主动声呐直达波干扰抑制算法

为了克服主动声呐编队作战条件下的直达波干扰,达到检测微弱目标回波信号的目的．提出了一种基于频域分块自适应滤波算法的直达波抑制方法。这种方法将自适应滤波理论和匹配相关技术相结合,首先对接收数据做频域分块自适应滤波,再利用已知发射信号副本进行匹配相关,最后提取目标回波信号。其中,频域分块自适应滤波算法相比基本最小均方算法,计算复杂度降低,收敛速度快,基本保证了主动声呐每个探测周期内的直达波抑制和目标回波的提取。通过数值仿真实验表明：在强直达波干扰存在条件下,该算法对目标回波的提取在精度和鲁棒性等方面均优于以往的直接匹配相关方法。     

基于旁瓣相消和零点展宽的双功能雷达抗干扰方法

针对提高阵列天线抗干扰性能的稳定性,本文提出了基于旁瓣相消算法的零陷展宽方法.利用两个旁瓣相消器实现双功能雷达天线在活跃模式和静止模式下都能进行通信的功能,并且在两种模式下都能有效地抑制干扰;之后引入零陷展宽方法,使得在两种模式下干扰点零陷均能被展宽.这样,当干扰在一定范围内波动时也能很好地被抑制,从而提高了阵列天线抗...     

基于波达时间的多基地声呐定位算法

根据双（多）基地声呐系统结构的特点，给出了针对不同的条件因素，给出了适合该条件下的目标定位算法。经分析，距离．角度定位法、角度．角度定位法适用于任意系统配置，而双曲线定位法仅适用于复合双基地系统和多基地系统。     

基于MUSIC及波束成形算法的非线性Lamb波微裂纹成像与评估EI北大核心CSCD

针对板状结构的微裂纹成像和评估问题,使用有限元分析方法在三维铝板中建立了埋藏型微裂纹,并采用对称激励的方式,在板中激励出S模态的Lamb波。利用多信号输入分类(multiple signal classification, MUSIC)算法,对传感器阵列捕捉到的信号进行处理,测算板中位于远场的微裂纹方向角。而后通过设置多组传感器阵列进行交叉定位,从而实现对板状结构中可能存在的微裂纹的大范围、高精度定位成像。以此为基础,对阵列信号进行波束成形算法处理,实现对信号的空间滤波,以减少其他方向的杂波对阵列信号的干扰;通过对处理后的阵列信号进行分析,计算其非线性参数,实现对裂纹损伤几何信息的评估。研究结果表明,该研究所构建的微裂纹定位成像算法在较高的环境噪声干扰下仍具备较好的损伤成像能力,且计算出的非线性参数与微裂纹厚度和宽度密切相关,可以有效评估微裂纹程度。     

多子阵双站合成孔径声纳成像算法

SAS测绘率是大面积海底测绘的一个重要指标,多子阵的方法已经在常规单站SAS的实际系统中取得了良好的效果。针对双站合成孔径声纳(双站SAS)测绘速率受空间降采样率限制的问题,该本文首先给出了发射站固定的双站SAS模型,分析了该模型双站SAS的测绘率。为了提高双站SAS的测绘率,本文中提出了发射站固定下的多子阵双站合成孔径声纳成像方法,并给出了严格的数学模型,形成了多子阵双站SAS系统设计方案,提高了系统的测绘率。文章最后给出了基于波束形成逐点算法多子阵双站SAS的成像仿真,仿真结果验证了方法的有效性。     

改进的多子阵双站合成孔径声纳成像算法

在常规单站SAS系统中,多子阵技术是提高测绘率的一个有效方法,针对发射站固定的双站SAS模型,多子阵技术同样可以用来解决测绘率与降空间采样率的矛盾,但是当"停-走-停"假设不再成立时,将引入相位误差项,降低双站SAS的成像质量,针对该问题在原有多子阵逐点成像算法的基础上,研究了发射站固定的双站SAS基阵运动引起的相位误差,提出了多子阵双站合成孔径声纳带相位补偿的逐点成像算法,在建立多子阵双站SAS数学模型的同时,形成了新的多子阵双站SAS系统方案设计。并给出了改进的波束形成逐点算法和仿真实验。改进的逐点算法并未改进运算量大小,新方法能够改善成像效果,仿真实验验证了该方法的有效性。多子阵双站合成孔径声纳成像的逐线算法有待进一步研究。     

基于干扰方位跟踪的自适应干扰抑制方法

针对复杂海洋环境中声呐探测弱目标易被强干扰淹没的问题,提出一种对被动声呐探测到的强干扰源进行跟踪抑制的方法,通过对观测数据的互谱密度矩阵(Cross Spectral Density Matrix,CSDM)进行特征分解,根据干扰方位范围的先验知识,对干扰源的方位进行跟踪,依据方位信息选择代表强干扰的特征向量,依此根据不同的算法重构剔除了干扰信息的CSDM。数值仿真和海试数据验证结果表明,该方法能够在已知干扰初始方位区域的情况下自适应地抑制强干扰,较好地保留并提取目标信息,检测出感兴趣的目标。该方法为后续的目标识别与跟踪提供了有利条件。     

一种基于特征分析的强干扰抑制方法

水声环境中微弱目标往往被掩盖在强干扰的旁瓣中而无法检测。研究如何抑制强干扰,提高输出信噪比,对提高声呐探测性能具有重要意义。假设干扰能量远大于目标信号能量。首先,对接收数据协方差矩阵进行特征分解,其中最大特征值对应的特征向量属于干扰特征向量。然后利用正交投影方法将阵列接收数据向干扰子空间的正交子空间投影,将干扰数据去除,从而达到抑制强干扰的目的。数值仿真和海试数据验证结果表明,该强干扰抑制方法能够很好地抑制强干扰,提高目标信号输出信噪比和目标方位估计可靠性,可为后续的目标被动定位创造有利条件。     

一种基于声起伏特性的水面干扰抑制方法

利用水面目标和环境噪声起伏较大,而水下目标的声信号起伏较小的特性,可以有效抑制水面干扰,提高水下目标的检测概率。对于单基元频谱分析采用非线性滤波器,进而针对阵列信号处理提出一种基于非线性滤波的连续时间方位历程水面干扰抑制方法。最后,对Swell96的实验数据进行了处理,单基元信号处理结果表明,振幅非线性滤波器和复声压非线性滤波器对于稳定线谱的信噪比(Signal to Noise Ratio,SNR)增益可达15 d B和30 d B;阵列信号处理结果显示所提出的方法能够有效抑制水面声源的航迹,提高水下声源的发现概率。     

基于遗传算法的家用保安机器人路径规划方法

将领域知识与遗传算法相结合,提出了一种针对家用保安机器人的路径规划方法.该算法采用改进的栅格化方法来描述家庭环境,重新定义了路径适应度函数的评价方法,并设计有效的路径遗传算子.仿真结果表明了该算法的正确性和有效性.利用该算法实现了在实际家庭环境下保安机器人的路径规划与动态避障.