非瑞利混响建模与仿真

针对散射单元内只存在有限个有贡献的散射体情况(具有代表性的K分布混响)进行了建模仿真。它把混响的统计包络通过与系统参数(如波束宽度、带宽)、环境参数(如散射体密度、尺寸)有关的方程形式体现出来。同时,为了避免点散射模型计算量过大的问题,采用有效的近似手段来产生K分布变量,用有限冲击响应滤波器来模拟多途传播影响以及混响功率谱形状。混响包络概率密度分布函数的建模与仿真,对主动声呐的混响抑制研究具有较高的应用价值。     

非瑞利混响数据的模糊统计归一化

0引言在主动声呐检测中,海洋混响是声呐目标检测的主要背景干扰,所以近年来浅海混响抑制技术得到了国内外声呐研发人员的广泛关注。大多混响抑制技术对声呐接收信号包络检波前的原始信号进行处理[1]。对于浅海复杂水声环境中的声呐,由于混响的模糊性、水声环境的变化性,以及浅海环境的复杂性,基于原始信号处理技术的     

混响背景下GTM回波检测算法研究

为改善混响背景下传统匹配滤波算法效果不佳问题,在分析其非平稳性、有色性和非高斯性的基础上,提出了混合高斯时变自回归模型(Gaussian mixture Tvar Model,GTM),推导了模型公式及其参数求解方法,形成了GTM回波检测算法。为对混响特性及滤波效果进行定量描述进而验证算法性能,给出了一种定量衡量混响非平稳性、有色性、非高斯特性的滤波效果评价方法。通过实测混响分析表明,GTM模型能够较好地拟合实测混响的概率密度曲线和功率谱密度曲线,实现了混响背景下回波的有效检测并改善混响特性。     

收发分置式声纳系统混响仿真方法

给出了收发分置式声纳系统混响的一种仿真方法,首先推导出收发分置式声纳系统的体积混响、海面混响、海底混响的等效平面波混响级公式,并由等效平面波混响级公式计算出平均声强度衰减规律,与由声线法计算平均声强度衰减规律相比,仿真实现时计算更简单。并对仿真结果进行了平均混响强度衰减规律分析和统计特性与时间相关特性检验,与理论值相比较具有一致性,为收发分置式声纳系统的目标检测、信息传输技术研究提供理论依据。     

混响背景下宽带信号的检测

海洋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的最佳匹配滤波检测器的性能在一定程度上受到限制。本文将白化的思想引入到主动声纳的信号检测中，在混响自回归(AR)模型的基础上研究混响的预白化处理，并将一种次最佳检测器应用到宽带信号的检测中，最后比较了未白化匹配滤波与白化次最佳检测器的性能，实验数据分析结果表明白化次最佳检测器可以在一定程度上提高主动声纳的检测性能。     

混响背景下主动声纳接收信号的可分离性探讨

混响背景下主动声纳的接收信号是否具有可分离性是盲分离在主动声纳抗混响中获得应用的前提条件。在建立混响背景下的接收信号模型的基础上,通过模型中源信号间相关性的分析,提出了一种接收信号是否具有可分离性的判断准则：在绝大多数时延条件下相关系数很小的发射信号,其混响背景下的接收信号具有可分离性。通过主动声纳的两种发射信号（CW和LFM）的仿真和海试实验研究对这一准则的可行性进行了检验。对于符合可分离性判断准则LFM信号,实验结果验证了其混响背景下接收信号的可分离性。     

基于物理散射的单基地海底混响建模与仿真分析

分析了海底混响包络非瑞利化的原因,将基于物理过程的K分布混响模型和Jackson海底散射模型相结合,建立了基于物理散射的单基地海底混响仿真模型。将海底混响统计特性与声呐波束宽度、带宽、频率、掠射角等系统参数和散射体尺寸、散射强度、分布密度等环境参数联系起来,同时兼顾了海底混响的统计特性和物理形成机制,仿真结果验证了模型的有效性。     

混响背景高斯化的信号检测

1引言海洋混响是海底目标探测的主要背景干扰,随着对其统计模型研究的不断深入,人们发现主动声纳在混响限制区内接收到的数据基本服从非高斯分布,所以将数据高斯化在匹配处理的检测方案中便具有了很强的必要性。文献[1]中U滤波与G滤波     

非高斯混响背景下一种自适应CFAR检测器的研究

在浅海波导中混响是主动声纳系统的主要干扰,为了抑制混响,通常采用宽带发射信号和大孔径发射、接收阵。这两种方法都减小了混响的分辨单元．因此经波束形成和匹配滤波后提高了信混比。然而这也带来了负面影响,即分辨单元内混响包络的分布偏离了传统假设的瑞利分布,出现了高尾的非瑞利分布,导致匹配滤波器虚警概率提高。为了得到恒虚警检测器,需要对混响进行更精确的建模。通过理论和实际数据分析表明,利用多变量椭圆轮廓分布可以很好的建模浅海混响的统计特性。在混响建模为多变量椭圆轮廓分布模型的基础上,利用GLRT理论可以得到一种自适应CFAR检测器,通过实验数据分析,自适应CFAR检测器较之常规匹配滤波器,其信混比（SRR）可提高3dB。     

混响背景下预白化信号检测

在浅海环境中主动声纳匹配滤波器性能下降的一个重要原因是混响问题,因为混响同样是由发射信号引起的,与发射信号有很强的相关性。预白化抗混响算法是将混响看成局部平稳的有色高斯随机过程,采用AR模型对混响进行建摸,利用AR模型系数对原始数据进行“白化”处理,然后利用修正后的发射信号做拷贝信号进行匹配滤波。预白化处理能够有效抑制混响干扰,降低虚警,提高对运动小目标的探测能力。仿真和湖试数据处理结果验证了该方法的有效性。