基于子空间加权的多重信号分类时延估计算法

针对水下探测通信一体化干扰抑制中时延估计误差对主动干扰抑制性能的影响,以及常规多重信号分类(MUSIC)时延估计方法因数据长度有限、信噪比低使得信号与噪声子空间不完全正交,导致时延估计性能下降的问题,提出了基于子空间加权的MUSIC时延估计方法。该方法通过重构噪声子空间,并利用信号特征值与噪声功率构造加权值,对子空间进行加权,实现对MUSIC时延估计谱的修正。仿真结果表明,所提方法较互相关法、MUSIC算法和SSMUSIC算法具有更高的时延估计精度,以及更优的时延分辨率。     

联合对角化技术在空间谱估计中的应用

在实际工程应用中,传统空间谱估计方法受噪声、干扰及采样效应等因素影响,其性能明显退化.为了克服这些因素对方位估计结果的影响,提高算法性能,本文将空时相关矩阵组代替传统的采样协方差矩阵,利用联合对角化这一新的数学工具,研究了一种基于Jacobi旋转正交联合对角化的空间谱估计方法.通过对空时相关矩阵组进行联合对角化,得到了联合对角化矩阵和对角化后的矩阵组,最终利用联合特征值和特征向量得到修正的阵列协方差矩阵,并对空间谱估计处理器进行修正.仿真结果表明,在不同的信噪比、快拍数等条件下,基于联合对角化的空间谱估计算法较传统方法具有更高的分辨力和更低的均方根误差,能有效降低方位估计的信噪比门限,进而改善传统空间谱估计方法的方位估计性能.     

基于谐波小波的舰船辐射噪声线谱提取方法

针对传统方法在低信噪比情况下难以准确提取舰船辐射噪声线谱成分的问题,提出一种基于谐波小波变换的高分辨线谱提取方法。通过对舰船辐射噪声信号进行谐波小波变换,将其正交、无泄漏地分解到相互独立的频段上,提取线谱所在频段的谐波小波系数且将其它频段置零,进而在时域重构出线谱信号,实现信号与其它成分的分离。实验分析结果表明:该方法对背景噪声有较好的抑制作用,提取微弱线谱信号的能力和精度优于FFT分析方法,比传统FIR滤波器方法性能提高了约5dB,有利于辐射噪声特征线谱的提取。     

基于Euler变换的非圆信号稀疏重构阵列测向方法

针对低信噪比、少快拍情况下的非圆信号目标方位估计精度不高的问题,提出基于Euler变换的非圆信号稀疏重构阵列测向方法。该方法利用非圆信号的特征,通过Euler变换将复数据转化为实数据,利用数据拼接来扩展阵列孔径,采用奇异值分解来降低数据维度。基于目标方位的空域稀疏性,通过离散化空间方位网格来构建实数域的空域字典集,将目标方位估计问题转换为一稀疏信号重构问题,最终通过实值稀疏信号重构方法来估计目标方位。数值仿真验证表明,在低信噪比以及少快拍情况下,无论是对于非相干信号或者相干信号,与传统方法相比,所提方法皆表现出良好的估计精度,且该方法可以应用于欠定情况下非圆信号的目标方位估计。     

基于混合范数的来波方位估计

针对传统MUSIC算法以及CS-MUSIC算法在相干和非相干信源的条件下DOA估计效果不理想问题,提出基于混合范数的来波方位估计方法。该方法利用MUSIC和压缩感知稀疏恢复的特性得到信号的支持域,然后由信号的支持域得到噪声子空间和信号子空间,把得到的信号子空间和噪声子空间与经典MUSIC算法相结合,得到高分辨率的来波方位估计方法。仿真结果表明,在非相干信源的条件下,该算法性能优于MUSIC和CS-MUSIC算法;同时,该算法相关信源的角度分辨率也优于CS-MUSIC算法。     

基于FFT并二次修正的Rife频率估计算法

针对修正Rife(M-Rife)算法在低信噪比条件下频率估计性能下降的问题,提出一种改进的频率估计算法。首先利用最佳修正因子对快速傅里叶变换(Fast Fourier Transform,FFT)最大谱线进行修正,然后用校正的Rife法公式估计频率。若被估计信号频率接近于FFT量化频率,则对信号进行频移以使信号频率位于两相邻量化频率中心,再用校正的Rife法公式估计频率。频移过程中采用Quinn法来确定频移方向。仿真结果表明:改进算法不仅在整个被估计的频段内具有较高估计精度,均方根误差接近于CRLB,而且具有低信噪比门限,整体性能要优于M-Rife法。改进算法能够满足反潜鱼雷主动声引信提取目标回波多普勒频率的应用要求。     

单压差型矢量水听器方位估计的优化研究

针对压差型矢量水听器的直径波长比大于0.2时,利用它进行方位估计性能恶化的问题,提出一种修正的单个压差型矢量水听器多重信号分类（MUSIC）算法。修正方法通过修正压差型矢量水听器的阵列流型,提高了单个压差型矢量水听器MUSIC算法方位估计的估计精度,且在直径波长比大于0.2时依然保持较好的估计精度和稳健性。仿真结果表明,单个矢量水听器MUSIC算法相对于声强法在低信噪比时具有更好的方位估计性能,修正的压差型矢量水听器MUSIC算法在直径波长比大于0.2时依然具有良好的估计性能。湖上试验的数据处理结果进一步验证了单个压差型矢量水听器的修正MUSIC方位估计方法在实际系统中是有效的,且其估计性能优于原MUSIC方法。针对压差型矢量水听器的直径波长比大于0.2时,利用它进行方位估计性能恶化的问题,提出一种修正的单个压差型矢量水听器多重信号分类（MUSIC）算法。修正方法通过修正压差型矢量水听器的阵列流型,提高了单个压差型矢量水听器MUSIC算法方位估计的估计精度,且在直径波长比大于0.2时依然保持较好的估计精度和稳健性。仿真结果表明,单个矢量水听器MUSIC算法相对于声强法在低信噪比时具有更好的方位估计性能,修正的压差型矢量水听器MUSIC算法在直径波长比大于0.2时依然具有良好的估计性能。湖上试验的数据处理结果进一步验证了单个压差型矢量水听器的修正MUSIC方位估计方法在实际系统中是有效的,且其估计性能优于原MUSIC方法。     

一种水下静止平台对目标运动参数的联合估计方法

针对方位-频率目标运动分析在水下静止小平台上的应用,提出了一种基于方位- 频率测量的目标运动参数联合估计方法。该方法以最小二乘估计算法估计结果作为卡尔曼滤波估计算法的初值,解决了迭代初值对卡尔曼滤波估计算法的估计性能影响较大的问题,从而提高了算法的收敛速度和估计精度。湖试结果表明：该算法具有较好的估计性能,可以作为解决水下静止平台对目标被动定位问题的一种有效方案。     

无味卡尔曼滤波算法分析及其应用仿真研究

无人水下航行器(UUV)进入匹配区时捷联惯导系统(SINS)已积累了一定的误差,采用适当的信息融合策略对误差进行估计和补偿,可提高后续航行精度。通常认为,当系统噪声与量测噪声为加性时,是否将噪声扩展为状态量并不影响无味卡尔曼滤波(UKF)算法性能。针对这种观点,利用变尺度对称集无味变换,在复杂加性噪声模型下,推导并证明了两者的差异,说明了上述观点的不全面性。通过建立水下地形匹配辅助导航系统非线性误差模型,基于扩展状态UKF算法设计了误差估计滤波器,仿真研究其估计效果,并与非扩展状态UKF算法进行对比研究。结果表明,状态扩展有利于提高UKF算法性能,从而证明了理论分析的正确性。     

矢量水听器阵方位估计的最佳线性融合

为了改善矢量水听器方位估计的性能,研究了基于ESPRIT算法的矢量阵方位估计问题,分析了其基本原理,推导了该算法方位估计方差的理论公式,得出了矢量阵ESPRIT方法估计方差较大,且估计性能受实际目标方位影响严重。针对该方法的不足,提出了对独立估计出的目标方位进行最佳线性融合的处理方法,该融合算法的估计方差不大于任何一个独立估计的方差。仿真结果表明,最佳线性融合算法提高了矢量水听器阵的方位估计精度,降低了估计性能随目标方位变化波动的程度。     

基于空域压缩采样的水声目标DOA估计方法

在空域存在稀疏观测约束条件下,传统的水声目标方位DOA估计方法在水下无人航行器等小型平台的应用中往往精度低或者失效。针对这一问题,提出了一种基于空域压缩采样的水声目标DOA估计方法。该方法通过建立水下目标的空域稀疏模型,对水下目标在空域进行压缩采样,并利用联合稀疏重构实现水下目标的DOA估计。仿真实验表明：与传统方法相比,该方法在较少阵元、较小阵列间隔和较少快拍下估计精度相对提高;而在较低信噪比下估计成功率能够提高50%以上,均方误差也能降低到02°以下。     

水下目标回波亮点高分辨方位估计与仿真

水下目标回波亮点识别技术是现代声纳系统与水声对抗的一个极为重要的组成部分。基于单源方位精估的短脉冲切割方法,对于发射信号为长脉冲以及正横中轴方位下的目标回波亮点方位估计效果较差。因此研究基于多源的水下目标回波亮点高分辨方位估计方法具有重要的应用价值。本文重点研究了水下目标回波亮点高分辨方位估计方法,首先采用基于共轭倒序阵盖氏圆准则的方法对目标回波进行解相干和亮点数估计,然后在此基础上进行目标回波空间谱估计以获得目标亮点的方位。在具体仿真过程中,采用板块元散射方法仿真目标回波,并在此基础上进行高分辨方位估计,取得了较好的仿真效果。结果表明,本文的研究对于正横中轴方位的潜艇目标识别具有一定的应用价值。     

水下宽带目标方位估计的克拉美-罗界

目标方位估计的克拉美一罗界(CRB)是方位估计方法有效性能评价的标准,它作为任何无偏方位估计方差的下界,给出了目标方位估计方法性能的极限。目前,已有较多的文献研究了窄带目标方位估计的CRB,但还没有研究宽带目标方位估计的CRB．本文提出了水下宽带目标方位估计的CRB．在一定假设条件下,根据水下阵列样本数据的联合概率密度函数和Fisher信息矩阵,推导得到了宽带CRB的解析表示式,计算了不同信噪比、不同目标方位角情况下的宽带CRB．宽带目标方位估计的CRB为水下宽带高分辨方位估计理论研究和统计性能评价提供了依据。     

基于多级维纳滤波器的声矢量阵空间谱估计算法

针对传统的声矢量阵高分辨空间谱估计（来波方向估计）算法运算量大、不易于工程实现的问题,提出一种基于多级维纳滤波器(MSWF)的声矢量阵快速来波方向估计算法,即V-MSWF算法,选取声矢量阵参考阵元声压通道的输出作为期望信号,通过MSWF的递推运算得到信号子空间。通过计算机仿真及消声水池实验对V-MSWF算法的性能进行了验证。结果表明,V-MSWF算法无需计算阵列协方差矩阵及特征值分解运算,在高信噪比条件下,具有良好的来波方向估计性能。     

声矢量阵阵元姿态误差自校正算法研究

在实际情况下,声矢量阵存在阵元姿态误差。为充分认知阵元姿态误差,分析阵元姿态误差对声矢量阵波束图的影响。针对有源校正算法受限于实际的工作环境,提出了一种声矢量阵阵元姿态误差自校正算法。该算法通过非线性迭代使目标函数最小化,从而实现阵元姿态误差参数和信源波达方向（DOA）的联合估计。大量计算机仿真结果表明,该自校正算法具有良好的参数估计及快速收敛性能。     

球谐域传播算子快速声定向算法

为了在低信噪比情况下宽带声源可以获得较好的波达方向（DOA)估计并且降低运算量,将正交传播算子算法推广应用于球谐域。在建立球阵列声场模型基础上,提出两种基于球谐传播算子定向算法,即使用球傅里叶变换成分获得传播算子的算法和使用球傅里叶变换成分的交叉谱矩阵获得传播算子的算法。分析了不同半径的球阵列频率适应范围,解决了宽带声源频率适应性问题;比较分析了上述两种算法和球谐域多重信号分类算法在不同信噪比下的DOA估计性能,进行声源定向实验并测试3种算法的DOA估计用时。实验结果表明,两种算法均具有运算量小、花费时间少且定向准确的特点。     

基于分数阶Fourier变换和ESPRIT算法的LFM信号2D波达方向估计

提出一种利用分数阶Fourier变换(FRFT)和旋转不变子空间(ESPRIT)算法实现多个线性调频(LFM)信号二维波达方向(DOA)估计的新方法。该方法利用FRFT对LFM信号的能量聚集特性,构造出一种新的FRFT域的阵列数据模型,并利用ESPRIT算法实现对多个LFM信号的二维DOA估计。仿真实验验证了算法的有效性。     

一种新的频域波束切换算法

传统的时域波束切换算法( TDSB)在接收基阵阵元数少、单元接收信噪比低的情况下法正确检测指向信号入射方向的波束,获得阵增益。不适用于水下无人航行器(UUV)远程水声信系统。针对这一问题,提出了一种频域波束切换算法( FDSB)．该算法通过在频域中比较各波输出信号频谱峰值的大小对波束进行选择、切换。利用设计的UUV声接收基阵对算法进行了能仿真和湖试实验。仿真结果表明：FDSB算法在单元接收信噪比为 10 dB的情况下仍可以定、正确的切换波束;湖试25 km距离上通信实验结果表明：在UUV与信号发射端有相对运动情况下,应用本文提出FDSB算法对波束进行选择、切换,通信误码率小于10-4.     

相干分布式目标的方位估计

目标源之间的强相干性，引起接收数据的协方差矩阵的秩亏损，从而可能导致目标漏报。为了解决相干源的方位估计问题以及提高算法在低信噪比下的估计性能，本文提出一种改进的Toeplitz化方位估计方法，即子空间重构法。其原理是根据处理点目标相干源时的方法，对采样矩阵进行Toeplitz化解相干处理，并在此基础上对接收数据的协方差矩阵特征分解后得到的子空间进行重构，从而有效解决相干分布源的方位估计问题。仿真结果表明，该方法能够在低信噪比下提高算法的估计性能，并能有效地对相干源进行估计。     

可适应稀疏度变化的非均匀范数约束水声信道估计算法

对于具有典型时频双重扩展特性的水声信道,利用其稀疏分布特性在估计算法中引入范数约束可提高信道估计性能。但当水声信道多径稀疏度变化时,经典的l₀或l₁范数约束由于缺乏对不同稀疏模式的适应性,将导致性能下降。通过引入非均匀范数约束自适应算法并对其进行收敛性分析,针对水声信道稀疏度变化利用该算法通过非均匀范数的形式提高适应性。不同接收深度水声信道的仿真及海上实验结果表明,该算法相对经典的l₀或l₁范数约束算法有较明显的性能改善。