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线阵分裂波束处理技术在水声探测中的应用 总被引:2,自引:0,他引:2
声呐波束形成处理通常输出各个方位上的目标能量信息,利用指向性极大值位置给出目标的大致方位。为了得到更加精确的目标方位估计,需要寻找对目标方位微小变化作出灵敏反应的物理量。分裂波束处理所输出的各个方位二子阵的相位差信息,对方位变化十分灵敏,其测向精度接近于克拉美罗下界,不需增加太大运算量即可显著提高声呐系统测向精度,在水声中得到了广泛研究和应用。对线阵分裂波束处理在水声探测中不同的应用进行了梳理和总结,重点阐述了基于分裂阵半波束处理的被动声呐宽带相关检测、主动声呐相位单元化处理、超波束形成和水下慢速目标相位差空时方差自动检测跟踪(Automatic Detection and Tracking,ADT)技术的原理、处理流程和结果。 相似文献
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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。 相似文献
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被动声呐信号处理方式 总被引:1,自引:0,他引:1
1 发明概要 本发明为一种新的被动声呐信号处理方式,其特点是:由多个接收器接收船舶航行噪声.接收器的输出经整相处理后变为方位信号,各方位信号进而分别解析为几种频谱成份。在解析求得的特定船舶航行噪声的固有频谱中至少对一种频谱成份按方位进行相加处理,把其中信号强度最大的方位定为峰值方位。 相似文献
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相减式硬约束自适应的基阵系统的具较低的旁瓣和较好的方位分辨力,它的自适应逻辑不需要信吃场相关矢量的先验知识,因而结构简单,便于工程实现,本文在原有的理论将其变形的波束减的自适应低抵消器,着重从实验方面研究这种自适应抵消器的性能,利用原有声呐设备构造了一个实验系统,成功地抑制了舰壳声呐自噪声中螺旋桨噪声成分,通过处理海上试验数据,详细考察了多种算法的抵消效果,并讨论了信号检测能力。 相似文献
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在实际应用中,声呐的工作背景除了各向同性背景噪声外,通常还会存在干扰。干扰存在时经典的被动声呐方程存在一定的局限性。在经典被动声呐方程的基础上,讨论了干扰对被动声呐工作背景的影响。提出了一种更加实用的工作背景模型,并详细分析了波束域的工作背景模型,应用此背景模型对经典被动声呐方程进行了修正,修正后的方程可用于干扰存在时被动声呐的性能预报。最后通过不同干噪比条件下的仿真验证了波束域工作背景模型的正确性。提出的工作背景模型可为被动声呐设备在干扰存在条件下的性能预报提供参考。 相似文献
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拖船辐射噪声严重影响拖线阵声纳的探测性能,该噪声是成分复杂、多途传播的近程强干扰,如何抵消该噪声是拖线阵声纳面临的一个难题。在讨论了拖船噪声的成因、谱特性以及多途传播路径等问题后,通过对拖船辐射噪声的特性分析及逆波束形成(Inverse Beamforming,IBF)算法的理论研究,并经仿真表明:基于IBF算法的拖船噪声干扰抵消技术能够有效抵消拖船辐射噪声。海试数据验证了抵消后目标信号所在方位更清晰,且能识别出弱目标信号,其抗多途效果好。该方法易于实现,抵消效果显著,具有一定的实用性和可行性。 相似文献
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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。 相似文献
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研究了广播信道分布式干扰消除算法的性能,提出了一种基于动态功率分配的多天线广播干扰信道对齐算法.该算法利用多用户多天线干扰信道相关矩阵的迹来计算分配功率,并采用最大化码流信干噪比的方法来得到预编码矩阵和接收滤波器矩阵.数值仿真表明,该动态功率分配算法与等功率分配算法相比,尽管低负荷下干扰对齐后的平均信干噪比增益不明显,但中、高负荷下其干扰对齐后的平均信干噪比大幅提高,特别是高负荷下可以解决等功率方法存在的信干噪比瓶颈效应.由于低负荷的应用需求并不强烈,因而该算法是一种实用的广播信道干扰消除方法. 相似文献
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最小方差无失真响应(MVDR)自适应波束形成方法在声纳阵列信号处理中得到了广泛的应用。当存在强干扰时,传统的MVDR算法的稳定性较差,在有限次快拍数条件下,会带来一定的信噪比损失。将粒子群优化算法(PSO)引入MVDR的求解过程,提出了一种MVDR的数值实现方法。该方法在保持信号能量不变、干扰和噪声能量最小的约束条件下,利用粒子群优化算法通过数值搜索的方法获得MVDR的最优权向量。在小快拍数条件下,较一般的MVDR具有更好的抑制干扰能力。计算机仿真结果验证了该方法的有效性。 相似文献
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