宽带扩展性目标时反算子分解成像

在时反算子分解技术的基础上,提出了宽带全信号子空间加权成像方法。虽然扩展性目标与时反算子的特征向量不再是一一对应关系,传统的时反选择性聚焦仍然选择某一特定的信号子空间成像,而时反MUSIC只利用某一频点成像,导致定位结果背景起伏较高。为克服这些缺陷,利用时反算子的特征值判断信号子空间的个数,以广义散射系数为加权系数,实现全宽带和全信号子空间成像。结果表明,此方法的旁瓣水平明显下降。     

混响背景下的信号检测

海洋混响是主动声呐检测中主要的背景干扰,它是一种有色干扰噪声,并常被看做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.因此,提出一种次最佳检测器,将混响看成局部平稳,并将接收信号分成许多小块,每小块利用自回归(AR)模型对混响时间序列进行建模,然后利用估计的AR系数构造白化滤波器,对混响进行预白化处理,并将白化后的序列用于匹配滤波检测器.通过计算机仿真和实验数据分析比较未白化与经白化处理的匹配滤波性能,结果表明,次最佳检测器比未白化匹配滤波在检测性能上可提高近3dB.     

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。     

基于模糊层次分析的空间谱估计性能评价方法

在已经形成的多种空间谱估计方法中,为根据需求选择最优算法,建立了一种基于模糊层次分析的空间谱估计性能评价方法。从空间谱估计方法的处理性能和可实现性角度建立一种具有层次结构模型的性能评价准则,对各项性能评价指标做属性值规范化和权重系数模糊化处理,得到各评价指标的评价得分,累加得到处理算法性能量化评价的综合判决结果。基于仿真试验和某次海试试验结果,对常规波束形成(Conventional Beam Forming,CBF)、最小方差无畸变响应(Minimum Variance Distortion Response,MVDR)、多信号分类(Multiple SIgnal Classification,MUSIC)三种空间谱估计方法进行评价,在较高输入信噪比和弱化计算量条件下,MUSIC为评价最优算法。试验结果表明,此评价方法可以按需求实现最优空间谱估计方法的选择。     

二元阵被动时间反转镜定位技术研究

运用射线传播理论分析推导了二元被动时间反转镜定位技术的基本原理，得出了当模拟信道与实际信道建模误差不大时，时间反转镜实现了信道匹配、空间增益达到最大且实现了被动定位的结论；反之，信道匹配不好或不匹配，产生空间增益下降或没有空间增益的现象，影响到定位效果和定位精度．运用时间反转镜技术，进行了仿真信号和海试数据的分析处理，结果表明：该方法能实现目标被动定位，而且，对仿真数据处理的定位精度10km距离处达到数米以内，具有广阔的应用前景和研究价值．     

强混响背景下悬浮目标的时反成像

提出了一种加权宽带全信号子空间时反成像方法,将扩展性目标建模为有限数量个、相互独立的点散射体构成,实现了时反成像在可疑目标区域的全信号子空间和整个宽带的累加。在实验室波导水池中,底部放置圆柱筒制造混响背景,共进行了两个实验,一是扩展性的悬浮目标位于圆柱筒附近,其回波与圆柱筒反射的混响不在同一个时间窗内,二是弱点目标回波与圆柱筒反射的混响重叠于同一个时间窗内,对所提出的方法进行强混响背景下弱悬浮目标的成像能力验证。结果表明,此方法对强混响背景下的弱悬浮目标的成像质量明显优于传统的时反成像方法。     

一种基于DOA分布信息熵加权的线谱目标检测方法

针对常规宽带能量检测方法对低信噪比线谱目标检测性能较差的不足,文章在分析目标线谱波达方向（Direction of Arrival,DOA）估计分布信息熵的基础上,提出一种基于DOA分布信息熵加权的线谱目标检测方法。通过仿真对比分析了该方法的检测性能,并利用海上实验数据验证了其有效性。结果表明,当目标方位较为稳定时,该方法可有效检测低信噪比线谱目标,并可适用存在多个同频线谱目标的情况。     

一种新的频率选择性信道下V-BLAST检测算法

针对频率选择性衰落信道,提出了一种新的基于判决反馈均衡的V-BLAST(垂直-贝尔实验室分层空时)检测算法.在算法中,提出了分段训练的概念,依据前段训练结束后,各层被检测信号的信噪比大小在反馈部分进行逐层递增反馈.该算法无需进行信道估计,无需对信道矩阵求逆,且能自适应信道变化.同时,相对于自适应多输入多输出判决反馈均衡算法,新算法的计算复杂度明显降低,且低信噪比条件下的误码率性能有所改善.仿真实验给出了新算法与自适应多输入多输出判决反馈均衡算法的性能对比,证明了新算法的有效性.