拖船辐射噪声特性分析及实用抵消

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。     

基于高阶次Cross Sensor处理的波束形成方法

为得到鲁棒性、高分辨波束形成,提出了一种高阶次Cross Sensor处理方法。该方法依据阵元间协方差矩阵同一斜对角线上不同元素具有相同相位差的特点,对协方差矩阵进行M阶次Cross Sensor处理后可虚拟出近(2~M-1)(N-1)个虚拟阵元(N为原始阵元数)。虚拟阵元的增加可扩大线阵有效孔径,降低波束形成主瓣宽度,提高方位分辨率。在Cross Sensor处理过程中,该方法对协方差矩阵同一斜对角线上不同元素进行了叠加运算,可进一步削弱噪声对波束形成的影响,提高了波束形成鲁棒性。数值仿真和海上试验结果表明,该方法既能有效降低波束形成主瓣宽度,提高方位分辨率,又可削弱方位历程图干扰背景。相比已有的逆波束形成,该方法具有较好的方位分辨率;相比已有的基于AR模型的高分辨逆波束形成,该方法对最低门限信噪比的要求较低,方位估计均方误差较小。     

基于时域波束信号高阶谱的目标检测技术

为解决常规时域波束形成技术抗噪声能力弱、对弱目标检测能力差的问题,利用高斯噪声的高阶累积量(三阶及三阶以上)为零、非高斯信号的高阶累积量不为零这一性质,对常规时域波束形成后输出的波束信号进行后置处理。首先,对常规时域波束形成后输出的各预成波束信号,分别求其四阶累积量切片谱值;然后,再对各四阶累积量切片谱值分别进行能量累加,得到空间谱图;最后,通过对空间谱在时间上的累积,得到方位历程图。用仿真和海试数据对算法进行了验证:在低信噪比情况下,常规算法不能有效检测到弱目标时,经后置处理后可以有效检测到弱目标。结果表明,与常规时域波束形成算法相比,波束形成后再进行切片谱后置处理的算法增强了对噪声的抑制能力,提高了对弱目标的检测能力。     

强干扰背景下的鱼雷辐射噪声信号检测方法

常规被动声纳利用宽带波束能量进行目标检测,在低信噪比、强目标干扰情况下,宽带能量检测的性能迅速降低。利用鱼雷辐射噪声信号中含有丰富线谱成分的特点,提出了一种针对鱼雷辐射噪声信号的窄带和宽带联合检测方法。通过对预成波束方向信号的窄带处理和线谱提取,利用特定频段的线谱能量对宽带波束输出进行加权,提高了线谱目标的检测能力。该方法能够有效地抑制非线谱强干扰目标,提高低信噪比信号的检测能力。仿真和海试数据处理结果验证了该方法的有效性。     

可利用波束输出信息的高分辨方位估计算法

本文介绍一类可以利用波束输出信息实现高分辨方位估计的算法,这类算法由于所利用的波束输出比阵元个数少得多,计算量得以降低,计算机仿真结果表明,对常见声纳接收阵波束输出信息进行高分辨方位估计不仅是可行的,而且还可获得比常规阵元域高分辨算法更低的分辨信噪比门限。     

非一致性噪声条件下的特征空间波束形成

由于水声环境的复杂性,阵列的噪声分布可能是非一致性的。当阵元噪声功率各不相同时,阵列协方差矩阵特征分解得到的特征子空间与真实目标的特征子空间之间存在误差,导致特征子空间波束形成算法的性能衰减。文章提出了一种新的非一致性噪声条件下特征子空间的估计方法,将阵列协方差矩阵对角线置0,进行特征分解估计的特征子空间将不受阵元噪声非一致性的影响。将该方法应用到特征空间波束形成算法,提高了非一致性噪声条件下特征空间波束形成算法的方位分辨能力。仿真和实验结果验证了所提方法的可行性和有效性。     

一种基于特征分析的强干扰抑制方法

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。     

矢量传感器线列阵波束域MUSIC方位估计

在研究矢量传感器阵列目标估计基础上,本文首次在矢量传感器阵列处理领域将矢量阵波束形成与波束域目标估计算法结合起来,实现了高精度目标方位估计,与常规阵元域和波束域方法相比,提高了多目标估计性能,增大了阵列输出增益,大大减小了计算量.仿真验证了本算法的优越性.     

拖船噪声对拖线阵声呐的干扰特性分析

针对拖船自噪声影响线列阵探测性能的问题，文章研究了浅海和深海环境下线列阵对拖船自噪声的波束响应。仿真结果表明，浅海环境下拖船自噪声会在0°~20°的方位区间内产生干扰，深海环境下会在0°~20°和60°~90°两个方位区间内产生干扰，并给出了最大波束响应偏离端射方向和深海环境下远离端射方向干扰出现的主要原因。海试数据处理结果证明，深海环境下拖船自噪声确实会在相应的方位区间内产生干扰。拖船干扰在不同环境下特性分析的结果有望应用于拖船自噪声抑制算法的研究。     

基于FOCUSS的水中目标回波亮点高分辨提取方法

水中目标回波亮点空间分布是估计目标尺度、确定目标要害部位、目标识别分类的主要目标特性依据。分析了水中目标回波亮点提取的主要方法及其优缺点,针对提高水中目标回波亮点方位估计分辨率的问题,采用欠定系统局域解法(Focal Undetermined System Solver,FOCUSS)压缩感知信号处理方法估计目标回波亮点的方位分布,并与时域常规波束形成(Conventional Beamforming,CBF)方法、子阵最小方差无失真响应(Minimum Variance Distortionless Response,MVDR)波束形成方法进行了比较。试验数据处理结果表明,FOCUSS压缩感知方法的回波亮点方位输出主瓣是"针形"的且无明显旁瓣,分辨率高于子阵MVDR、CBF波束形成处理结果。另一方面,FOCUSS压缩感知方法对信噪比的要求高,适用于良好信噪比条件下的回波亮点提取。     

三元组线列阵分裂波束目标方位跟踪方法

针对单线阵进行弱目标跟踪时容易受到强目标影响的问题,将三元组线列阵进行分裂波束定向,可提高对弱目标的方位跟踪能力。通过将三元组线列阵等分为两个三元组子阵,对两个三元组子阵分别进行心形波束形成,利用各自心形波束输出进行分裂波束处理得到目标方位。与常规单线阵分裂波束目标跟踪方法相比,该方法不但能给出跟踪目标的左右舷信息,同时提高了不同舷侧存在多目标时的目标跟踪能力。对海试数据的实际处理结果表明,三元组线列阵分裂波束定向时提高了对多目标的方位跟踪能力。     

线阵分裂波束处理技术在水声探测中的应用

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。     

基于伪随机序列的多波束水声探测系统的信道估计技术

多波束水声探测系统不同方向回波信号的同时检测,可以理解为通信中的信道估计问题。在水下多径传播环境中,多径信道的时延参数和幅度衰减参数的估计是多波束探测系统实现目标探测、定位和识别的基础,而抑制来自其它波束的多址干扰(MAI)是信道估计算法的重要目标。将直接序列码分多址(Direct Sequence Code-Division Multiple Access,简称DS-CDMA)通信系统模型应用于水声多波束探测系统。建立了基于伪随机序列的水下多波束探测系统的信号模型,研究了基于子空间方法的超分辨率信道估计算法。并给出了数值仿真实现,分析了信噪比、多址干扰及发射波束数等对信道估计算法性能的影响。仿真结果表明,该算法具有抑制多址干扰的性能,信道参数的估计方差逼近Cramer-Rao下界。这种信道估计技术尤其适合应用于多波束参量阵探测系统。     

波束形成后干扰抵消器的性能改善

采用波束形成后干扰抵消器抵消干扰时，采用常规干扰波束形成必然引起信号对消；采用正交干扰波束形成虽可以消除信号对消现象，但不效地抵消干扰；采胜改进的干扰波束形成时，可以抵消全部干扰。但在信噪比较小时仍存在信号对消现象。本文采用克莱姆－施密特修正递归误差反馈算法，既解决了信号对消问题，又解决了干扰抵消问题，从而大大改善了波束形成后干扰抵消器的性能。     

自适应旁瓣抵消器在混响背景下性能研究与分析

分析了声纳多目标背景环境下声场方位谱的特性,并推导了适合此背景的最优自适应权。针对阵元数分别为奇数和偶数两种情况,采用了与其相匹配的方位陷波矩阵取得自适应旁瓣抵消器的参考信号,并通过推导和仿真验证了这两种方位陷波矩阵的适用性。仿真结果表明此方法较常规方位谱估计（CBF）可以得到更低的旁瓣,更尖锐的主瓣。利用实际海试数据对此方法进行了检验,探讨了基于奇、偶阵元数的自适应旁瓣抵消器对混响的响应,结果表明,与CBF相比可以得到更低的旁瓣,使主峰更尖锐,有利于目标检测能力的提高。     

有向阵元圆形阵列声纳波束形成原理及实现

有向阵元阵列接收具有区域指定性好和灵敏度高的优点而被广泛应用于雷达、水声信号目标探测。探讨了基于有向阵元圆阵的波束形成原理并设计出基于FPGA的自适应数字波束形成（ADBF）模块,仿真结果表明有向阵元形成的波束图较全向阵波束图有明显改善,LMS自适应算法对干扰能有效抑制,从而提高了系统输出信号干扰噪声比（SINR）。     

一种基于重置协方差矩阵的波束形成优化方法

低信噪比情况下,针对波束形成方位历程图显示效果较差问题,提出一种重置协方差矩阵的波束形成前置预处理方法。该方法依据协方差矩阵中主对角线元素相比其他元素所含噪声能量差别较大、信号能量基本一样的特点,利用协方差矩阵主对角线邻近元素绝对值对主对角线元素进行重置,降低主对角元素所含噪声对方位历程图的影响,改善方位历程图显示效果。计算机数值仿真和海上实验数据处理结果表明,高信噪比情况下,该方法对方位历程图显示效果无影响;低信噪比情况下,该方法可以很好地改善方位历程图显示效果;该方法同样可以结合其他后置处理技术同时使用,进一步改善方位历程图显示效果。该方法可为改善方位历程图显示效果提供一个参考。     

弱目标检测与定位的空时谱积分方法

研究了一种基于空时谱积分最大化的弱目标检测与距离估计技术。对常规波束形成输出在各频率和方位处的信号功率进行长时间的非相干积累,根据长时间空时谱积分的极大值来确定目标的空间位置,并且对频率-方位谱采用三次样条内插以提高定位精度。由于增大了积分时间,大大提高了对弱目标的检测能力,并且不需要细致的环境参数,提高了测距定位的稳健性。数值分析验证了在低信噪比下,检测和定位性能的提高,并给出了测距误差分析。     

盲波束形成算法及其C语言实现

阵列信号处理作为信号处理的一个重要分支，在通信，雷达，声呐，地震勘探，射电天文等领域获得了广泛应用和迅速发展。波束形成技术是阵列信号处理中的一个主要问题，它使阵列方向图的主瓣指向所需的方向，盲波束形成算法，可以在不知道阵列流形，信号和干扰方位的情况下，仅根据各个阵元的观测数据，恢复出信号．本文主要讨论应用VC 语言实现和比较了几种基于累积量的盲波束形成算法的性能。     

基于协方差扩展PM算法的波达方向估计

针对基于传播算子方法(Propagator Method, PM)的水听器阵波达方向(Direction of Arrival, DOA)估计在低信噪比或者小快拍数时性能变差的问题,文章提出一种改进的基于PM算法的水听器阵方位估计方法。该方法利用信号子空间的旋转不变性特征对协方差矩阵进行扩展和重构,通过分块协方差矩阵的子矩阵得到传播算子矩阵。通过传播算子矩阵构造扩展噪声子空间,然后利用信号子空间与噪声子空间的正交性估计空间谱。仿真实验和湖上实验的结果表明：相较于传统PM方位估计算法,文中算法在低信噪比或者小快拍情况下具有较好的方位估计性能,在信噪比为0 dB时,文中方法比传统PM算法均方根误差减少0.6°;在快拍数为150时,比传统PM算法的均方根误差减少0.1°。