基于四阶累积量的信源数估计新方法

针对在基于四阶累积量的空间谱估计方法中,基于信息论准则的信源数估计方法完全失效的问题。提出了一种新的信源数估计方法,该方法利用与特征值互补的集合的数值的特点,降低了噪声对应特征值的发散度,然后再利用信息论准则估计信源数。该方法具有计算复杂度低的优点,适用于空间色噪声,仿真分析证明了该算法的有效性。     

基于相关TOP矩阵的相干信源数盖氏圆估计方法

大部分高分辨波达方向估计算法都是以特征子空间分解为基础的,所以正确估计信号源数对算法结果有效性起着至关重要的作用。该文提出了一种基于均匀线形阵列的相关Toeplitz矩阵构造方法,并结合盖氏圆半径法形成一种相干信源数估计的盖氏圆改进方法,将接收阵列各阵元与参考阵元输出信号做相关,得到一组相关向量,应用相关Toeplitz矩阵构造算法构造阵列输出的Toeplitz矩阵,从而得到去相干的盖氏圆估计矩阵,最后再应用盖氏圆准则完成相干信源数估计。仿真结果表明,本文所用相关Toeplitz矩阵构造算法达到了去相干的作用,扩展了盖氏圆半径法的应用范围,使得盖氏圆准则在不损失阵列有效孔径前提下,能够有效估计相干信源数目。     

基于盖尔圆准则的信源数目估计改进算法

针对最小信息准则(Akaike Information Criterion,AIC)存在的非渐进一致性估计的缺陷,以及盖尔圆准则(Gerschgorin Disk Estimator,GDE)可能出现无序特征值导致检测错误的问题,提出了一种基于盖尔圆准则和最小信息准则的GDE-AIC信源数目估计算法。该算法利用盖尔圆半径与噪声模型无关的特性构造似然函数,将其引入AIC准则模型中,克服了AIC准则非渐进一致性估计的缺点,且适用于空间色噪声的环境。在仿真实验中,将该算法与AIC算法及GDE算法等进行对比,结果表明,该方法稳定性好,适用于白噪声与色噪声,且在低信噪比时仍具有良好的估计性能。     

非平稳色噪声背景下非相关与相干信源数估计算法

在空间色噪声背景下传统基于信息论准则的信源数估计算法性能将下降,且无法实现非相关信源与相干信源并存时信源数估计。针对该问题,提出了非平稳色噪声背景下非相关与相干信源数估计算法。该算法利用特征值总体最小二乘线性拟合,估计得到非相关信源和相干信源组数的联合估计,然后通过空间差分平滑剔除非相关信源,最后利用线性拟合技术实现相干信源数估计。仿真结果表明,与基于信息论准则的信源数估计算法相比,所提算法能实现非相关与相干信源数的联合估计,检测信源数可以超过阵元数,尤其对于角度相近的信源,信源数估计性能更优。     

多线性约束结合自适应单脉冲测角方法

传统单脉冲算法是针对空域高斯白噪声背景下单目标的一种有效测角算法。文章针对色噪声背景加强旁瓣干扰条件下,自适应空域滤波抑制干扰的同时,主波束内鉴角曲线畸变引入新的角度估计误差的问题,研究了多约束线性结合自适应单脉冲测角方法,该方法适用于阵元级和子阵级自适应空域滤波,仿真结果表明,该方法能有效地改善自适应空域滤波时主波束内鉴角曲线畸变。     

鱼雷结构噪声的预估与分析

提出了一套适合工程的鱼雷结构辐射噪声计算方法．利用该方法，计算分析了鱼雷结构辐射噪声．通过算例计算分析表明，该方法特别适用于中高顿结构辐射噪声的预报。     

鱼雷流噪声的综合预报方法研究

基于边界层理论和转捩区声辐射理论,在对传统鱼雷流噪声预报模型进行分析和对比的基础上,提出了一种鱼雷流噪声的综合预报方法.该方法利用Krane的偶极子声源模型对基于Liepmann理论的位移厚度脉动单极子声源模型进行改进,并综合考虑压力梯度和声衍射损失对转捩区声辐射的影响.结果表明,与零压力梯度相比,逆压梯度下的转捩区将导致更高的噪声辐射,利用综合预报方法预报的噪声级与实测值的一致性较好.     

Dopplerlet变换推广及其在主动声纳处理中的应用

针对水下高速运动目标的主动探测问题,引入了Dopplerlet变换。根据运动目标回波的特点提出了主动Dopplerlet原子,并分析了基于主动Dopplerlet变换的自适应匹配塔形分解算法,克服了Dopplerlet变换在被动信号处理中声源频率变化引起误差增大和时间窗宽度选取困难的问题。最后将算法应用于高斯白噪声和高斯色噪声背景中运动目标的检测和速度距离的估计,取得了较好的结果。     

基于共轭倒序阵盖氏圆准则的相关信源数估计研究

针对均匀线阵提出了一种基于共轭倒序阵去相关处理的盖氏圆准则应用方法。这种方法使盖氏圆准则在信号之间有相关性的情况下，仍然可以对信源数有准确的估计。从理论上证明了这个方法的可行性，并且把这个方法运用到浅水高分辨率测深侧扫声纳对附近船只尾流干扰的检测中，取得了比较好的效果。     

平稳白噪声背景中信号波形的盲分离与恢复

针对现有的盲分离算法在噪声背景中分离性能下降的问题,分析了一定约束条件下白噪声背景中的盲分离输出结果,分析显示盲分离输出信号可以近似看作源信号与高斯白噪声的叠加。Lee滤波器是一种基于边缘保持的非线行滤波器,能滤除高斯白噪声而保持信号的边缘特性。通过Lee滤波器对上述特定约束条件下白噪声背景中的盲分离输出信号进行滤波,可改善盲分离输出信号的波形,并以调制信号为例进行了仿真验证。     

基于改进的K-均值聚类信源数目估计算法

针对盖尔圆盘法在低信噪比和少快拍数背景下进行信源数目估计时会出现错误判断的问题,提出了色噪声背景下改进的K-均值聚类信源数目估计方法.求出数据相关矩阵后按照信号和噪声的类均值对信号特征值和噪声特征值进行K-均值聚类,然后不断更新类均值直到信号特征值收敛.计算机仿真实验证明了该方法在低信噪比和少快拍数时的估计成功概率高于盖尔圆盘法.     

基于全散度的自适应鲁棒图形模糊聚类算法

针对图形模糊聚类对灰度分布不均匀及噪声干扰图像无法获得满意分割结果的不足,提出一种基于全散度的自适应鲁棒图形模糊聚类分割算法。全散度和像素邻域信息相结合,得到一种改进的全散度;改进的全散度引入图形模糊聚类最优化模型,并嵌入像素空间邻域信息。当前聚类像素与邻域像素均值的偏差作为该鲁棒聚类分割模型的正则因子,促使该聚类对强弱噪声具有自适应抑制能力。测试结果表明,与现有的图形模糊聚类、鲁棒模糊聚类等算法相比,自适应鲁棒全散度图形模糊聚类分割算法的分割效果和抗噪鲁棒性均有明显改善。     

主动声纳混沌回波的拓扑匹配滤波方法

针对混沌回波难以采用传统频率滤波降噪的问题,将拓扑匹配滤波方法用于混沌回波处理。该方法利用了重构相平面轨迹与原始时间序列拓扑等价的原理,依靠回波信号相平面轨道已知这一先验知识,在相平面上进行匹配滤波,使受噪声污染的回波信号相平面轨迹与原始轨道趋于一致,从而将混沌信号提取出来,并采用栅格搜索对具体算法进行了优化。仿真结果表明,该方法在信噪比下降到0 dB仍有较好的滤波效果,针对随机噪声、混沌噪声和实际海洋环境噪声3种情况下的降噪处理都是适用的。这种方法可以实现2种宽带信号的分离,能有效地对混沌回波信号进行降噪。     

遥控指令弹道修正弹外弹道最优预测模型

根据遥控指令弹道修正弹的外弹道数据特点，在广义Kalman数据估计的基础上，提出了一种基于弹道扰动噪声估计的弹道修正弹外弹道最优预测模型。该方法摆脱了对于弹道状态方程中发射前扰动噪声数据的依赖，避免了由于扰动噪声非实时性估计而产生的计算误差。文中把弹道扰动噪声分为常值噪声和均值为零的高斯白噪声，并对噪声估计的准确性进行了详细的定量分析。根据对遥控指令弹的观测段弹道扰动噪声估计的结果，改进了观测段的弹道估计算法，降低了计算量，提高了非观测段弹道预测的精度。仿真计算结果验证了文中模型的正确性。     

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。     

多输入多输出正交频分复用浅海水声通信打孔判决反馈信道估计算法

主要研究多输入多输出正交频分复用(MIMO-OFDM)水声通信判决反馈信道估计技术。针对传统判决反馈信道估计算法在非高斯加性噪声环境下跟踪估计缓慢时变水声信道存在误码遗传的缺点,提出了水声通信打孔判决反馈信道估计算法。利用级联码解编码信息评价水声信道频域响应估计值的可靠性,删除偏差明显的频域子信道,结合插值等手段恢复完整的信道频域响应,作为信道反馈信息。仿真和水池实验结果表明,基于打孔技术的判决反馈信道估计算法相较传统算法能够更好地抑制误码遗传,对抗突发噪声,跟踪信道的缓慢时变,提高水声通信质量。     

基于快速非局部均值和超分辨率重建的图像降噪算法

针对实际图像噪声强度变化范围宽,目前已有的图像降噪算法多数只能用于处理范围有限的噪声情况,结合快速非局部均值和基于深度残差卷积网的超分辨率重建,提出一种适用于不同噪声强度的图像降噪算法。利用改进的非局部均值算法和Boxfilter滤波器对图像进行初步降噪,再通过深度残差卷积网络对初步降噪的图像实现端到端的低分辨率图像超分辨重建。仿真实验结果表明:当噪声强度分别为15、25、40、50、60时,相比于其他经典降噪算法,新算法能获得更高的峰值信噪比和结构相似性,且随着噪声强度的升高,优势越来越明显;新算法适用于已知噪声水平的降噪,也适用于盲噪声降噪,且盲降噪性能优于其他经典降噪算法;此外,该算法还可以更好地恢复图像细节,产生较好的视觉效果。     

形态滤波方法在抵肩力信号降噪中的应用研究

针对抵肩力实验信号采集过程中引入的噪声污染问题,基于数学形态学理论,提出了一种自适应多尺度形态学降噪方法。该方法采用形态开闭-闭开运算提取含噪信号的正、负冲击成分,根据不同尺度形态运算后的噪声统计分布,对不同尺度下形态运算的结果进行加权平均去噪,解决了细节保持与噪声滤波之间的矛盾。仿真实验以高斯白噪声干扰下的blocks信号为研究对象,信噪比和均方根误差为评定降噪结果的标准,结果表明该方法与传统阈值降噪方法相比具有更好的降噪效果。抵肩力实验结果的应用表明,该方法能够在有效抑制信号噪声的同时较好地保留抵肩力信号特征细节,为抵肩力信号特征的提取提供了一种降噪方法。