水声信号处理中匹配场处理技术研究的现状和展望

本文首先给出了匹配场处理的基本概念及其研究内容,进而对该技术的理论框架,各种处理方法和分析方法以及实际试验结果做了系统的归纳和简单的评述。在此基础上,总结出了该领域当今的研究热点和进一步的研究方向。     

船载式水声定位系统信号处理改进算法研究

针对船载式水声定位系统的特点,在座底式等常规水声定位系统信号处理算法的基础上,对船载式系统可能出现的声脉冲叠加现象进行仿真分析,证明常规算法存在丢失数据的可能性,并且常规算法对声信号幅度变换较快的情况难以适应。提出一种并行实时数字信号处理算法,允许每块数据拥有不同的属性,并采用数据匹配方法进行后置冗余处理,获得有效数据。经过湖上跑船试验证明,该算法具有更高的检测率,并能提高跟踪轨迹的平滑性和真实性,具有较高的工程应用价值。     

盲源分离技术及其水声信号处理中的应用

本文首先阐述盲源分离的基本概念,简述了盲分离技术的基本要点和目前分离算法的利弊,围绕水声信道环境的特殊性,提出了一种改进的频域盲分离算法,给出了一种解决频域次序不确定性的方法.进行了两种背景下的仿真实验,得到了比较理想的分离效果.     

水声信号处理的模式识别方法——Ⅰ.一般理论

声呐目标的检测、识别(分类)。定位及运动分析,从根本上说,可以放在一个识别空间来考虑,统一在模式识别的—般问题中。识别空间参量以及识别特征或识别基元的选择和提取,是信号处理研究的关键问题。模式识别技术,特别是模式和环境属于自由参量建模的系统处理技术。以及通用的多种模板匹配技术,在水声信号处理中有广泛的应用。本文分别论述了模式识别和水声信号处理的发展,力求探索它们之间的内在联系和结合,重点是研究水声信号处理的模式识别方法。     

时反水声通信的研究现状和发展方向

对国内外声时反处理技术在水声通信中的应用研究现状进行了综合介绍，并提出了今后值得重点研究的几个主要发展方向。     

水声信号处理的模式识别方法——Ⅱ 实验研究

本文在前文理论的指导下,着重论述模式识别中基本和重要的模板匹配和聚合分析原理用于水声信号处理的实验研究。 通过计算机模拟和湖上试验.研究了旨在改善检测和定位能力的特征波束形成和模域的波束形成,进而研究了将属于非数值程序的模式识别用于多路径环境下的定位和跟踪的可能性。最后,给出了用神经网络解决典型分类问题的计算机模拟和实验结果。     

阵间模基处理被动定位技术研究

随着目标声源级不断减小、环境噪声级不断增大,常规的基于单节点的被动定位方式已经不能满足声纳探测的需求,因此提出一种新的将网络化探测系统和模基处理技术相结合的被动定位方法,可以从空间不同角度对目标进行观察并充分利用环境声场的复杂性对目标进行定位。模基处理方法主要有匹配场处理、匹配模处理等,以匹配场处理为例进行分析,将常规波束形成(Conventional Beamforming, CBF)、自适应波束形成(Minimum Variance Distortionless Response, MVDR)两种匹配场处理器和阵间相干、非相干信号处理方法相结合进行仿真,对单阵和多阵、MVDR和CBF、相干处理和非相干处理、宽带和窄带之间的定位性能进行了对比。仿真结果显示,基于多节点的阵间模基相干处理方式在定位性能上明显优于单节点的模基处理结果。     

蛙人水下语音通信技术研究现状和展望

蛙人水下语音通信机是蛙人进行水下行动和作业必不可少的装备,在军事和民用等领域受到越来越多的关注。首先介绍了国内外蛙人水下语音通信机产品和技术的研究现状和成果,然后对蛙人水下语音通信机领域发展面临的关键问题进行了详细讨论。指出了越来越多的基于数字信号处理技术的调制解调技术被运用到蛙人水下语音通信领域中,可有效降低水下蛙人语音使用中多途效应和海洋环境噪声等干扰因素,提高通话质量,并已成为主要的研究方向;在结构方面,蛙人水下语音通信机由分体式、大体积向模块化、小型化、低功耗和一体式转变,这也成为未来发展的趋势。     

水声信道常数模盲均衡算法

本文研究了分数间距和波特间距常数模盲均衡器在水声信道均衡中的性能。并与传统的自适应LMS算法进行了比较。仿真表明,常数模盲均衡算法与LMS算法性能很接近,具有很强的工程应用价值。     

一种窄带水声信号数字处理系统

针对窄带水声接收机参数估计精度低、目标识别能力差的弱点,提出了数字鉴宽的概念及方法,利用复杂可编程逻辑器件(Complex Programmable Logic Device, CPLD)实现对窄带水声信号宽度的精确识别.该方法可广泛适用于数字滤波和机械滤波窄带水声接收电路,鉴宽结果性能稳定、可靠,可满足大多数窄带水声系统对信号及其宽度识别的精度要求.同时,根据实际水声系统对水声接收机增益调节的需要,提出了利用MSP430单片机及 D/A器件实现水声接收机手动及自动增益控制的方法,它可应用于各种水声接收电路中.所提出的窄带水声信号处理方法有算法简便、实用的优点,使用的理想效果在实际应用中得到了验证.     

几种水声瞬态信号检测算法的比较研究

对于空投浮标、鱼雷等反潜武器的入水瞬态信号进行检测一直是水声对抗领域的一项关键技术。本文针对入水瞬态信号介绍了4种常用的统计量检测方法,并通过蒙特卡洛仿真和湖试数据处理比较了4种检测方法的检测效果,分析了各自的特点,对水声瞬态信号检测具体工程应用具有较好的参考价值。     

水下声信标信号的多脉冲匹配滤波改进方法

水下声信标信号检测是搜寻黑匣子的重要技术之一。针对水下声信标信号声源级低、脉冲宽度窄所带来的检测难题,充分利用声信标信号周期短、相邻脉冲信号相关性强等特点,提出了一种基于多脉冲积分的改进匹配滤波方法,通过前后脉冲匹配方法克服标准信号匹配处理中因信号畸变带来的匹配处理增益下降,通过多脉冲累积提高积分增益。通过仿真实验验证,当取多脉冲累积数为6时,在理想白噪声环境下,所提改进方法比传统单脉冲匹配滤波检测性能提高约4 dB,特别是在存在明显多普勒影响下,传统方法适应性下降,所提改进方法有9 dB的性能提高。通过对湖上实验数据的处理也验证了所提方法的有效性。     

认知型水声通信时空自适应处理算法研究

针对浅海水声通信面临的复杂干扰环境,提出了一种适用于水声通信系统的认知型时空自适应处理算法。该算法在传统时空自适应阵列处理算法的基础上引入了干扰认知的功能,通过干扰认知处理降低计算量,并且实现干扰样本的选取,确保自适应算法的可靠收敛。利用了协方差矩阵特征分解和多重信号分类(Multiple Signal Classification, MUSIC)估计干扰的个数,辅助选取盲源分离算法中的维度和时空自适应算法中的空域维度,进行算法降维处理。针对采用盲源分离后的各干扰,采用包络检测法提取时域特征,采用短时傅里叶变换(Short-time Fourier Transform, STFT)方法提取时频谱特征,分析干扰特征,实现干扰分类,从而实现干扰样本的选取。通过计算机仿真验证了该认知处理算法的性能。     

基于分数阶功率谱熵的未知水声脉冲信号检测方法

水声侦察的核心问题是在无先验知识条件下捕获其他平台发射的脉冲信号,单频(Continuous Wave,CW)信号和调频(Frequency Modulation,FM)信号是常用的水声探测脉冲.功率谱熵算法能有效检测低信噪比的CW信号,但对FM信号性能不佳,分数阶傅里叶变换(Fractional Fourier Tr...     

参量阵及其在水声工程中的应用进展

参量阵技术因其可以在小的基阵尺寸下获得低频窄波束,且波束无旁瓣,并容易获得较大的信号带宽,从上个世纪60年代起获得了广泛的关注和深入的研究,并且在水声工程和超声成像领域获得了比较广泛的应用。文章介绍了参量阵产生次级声场的基本原理、参量阵声场的特点以及相关的物理和数学模型,回顾了参量阵技术在水声工程中的主要应用历史,特别指出了其最成功的应用是高分辨率海底底层剖面仪,因为这个应用最大限度地回避了参量阵技术面临的两个主要问题：转换效率低因而差频声源级不高,以及实现多波束困难因而探测效率较低,并从物理和工程角度深入探讨了这两个问题,提出了进一步研究的重点和对未来应用的展望。     

水声探测信号级仿真通用模型库设计

信号级仿真以其能更真实地模拟装备作战性能且可进行统计仿真等显著优点成为完成水下作战效能评估任务较为理想的平台之一,而诸如舰艇辐射噪声模型等水下作战实体的声学模型则是构成水下作战评估体系的基础。在对水下作战过程进行深入分析的基础上,设计了水声探测信号级仿真通用模型库。该模型库以鱼雷为声学模型,通过数据库将八类水下作战实体和环境模型进行分类管理,支持离线和在线仿真,模型库中的各模型均经过实测数据进行验证。该模型库的建成,为水下作战系统的总体设计、性能测试、方案验证以及声兼容性研究提供了工程化的研究基础和较为真实的试验环境。     

基于解卷积的高精度水下声信标测向方法

针对水下声信标搜寻定位声呐对搜寻定位效率的需求,文章引入一种基于空域解卷积的高精度水下声信标测向方法,对常规波束形成结果进行解卷积处理,提高了声信标搜寻定位声呐的处理增益和测向精度,提高了搜寻定位效率,并且使得为搜索发射频率为37.5 kHz的声信标设计的声呐,同时也具备了对发射频率为8.8 kHz的声信标的搜寻定位功能。通过仿真和实测数据验证了文中方法的有效性。     

蛙人水下声信号特征研究综述

蛙人由于体积小、噪声强度低,探测十分困难,并且蛙人可秘密潜入重点水域实施侦察或破坏,对水下区域安全提出了挑战。文章首先指出了水下蛙人的探测难点,然后介绍了反蛙人声呐装备的技术现状,对蛙人水下目标主被动声学信号特征的国内外研究情况进行了综述,提出了反蛙人声呐装备系统发展的关键技术,为我国反蛙人声呐系统的发展提供了参考。     

水声信号预测的神经网络方法

水声信号的局部可预测性在水声信号处理中具有重要作用,它是解决非平稳信号检测问题的基础。基于非线性时间序列局部可预测性原理,采用人工神经网络技术,研究了水声信号的神经网络预测,讨论了预测模型的建立和网络结构参数的设计。分别采用BP网络和RBF网络对实际舰船水声信号进行预测,通过对仿真数据和实际舰船辐射噪声数据预测的结果分析,得出了两种网络预测模型的误差分布,提出了减小预测误差的有效方法。为今后进一步开展水声信号预测研究奠定了基础。