小基阵高精度时延估计方法研究

根据声测被动定位对声学基阵提出的要求,给出了当基阵尺寸较小的情况下,影响声测被动定位精度的关键因素。同时分析了多种广义互相关时延估计方法的性能,并用实测的直升机声场数据进行了实验仿真研究。结果表明,采用广义互相关方法,能有效地提高小基阵声测被动定位的时延估计精度,其精度比常规方法高出2倍以上。     

一个新的串联式自适应谱线增强器

为了从非高斯噪声中有效增强水下目标辐射噪声中的线谱特征,提出了基于四阶累积量变步长极性迭代的自适应谱线增强器( FOCVSSBALE),并与基于短时自相关的自适应谱线增强器（STABALE）串联,构造了一个新串联式自适应谱线增强器。该增强器对水下目标辐射噪声的线谱特征分量有二次增强作用,对环境噪声有二次抑制效果,对时变信号有良好的跟踪能力,而且计算量小。用水下某目标辐射线谱的实测数据,对该增强器的性能进行了仿真研究。理论分析和仿真结果表明,该增强器与单个的STABALE或FOCVSSBALE相比,能更有效提高信噪比、增强线谱特征。     

奇数阶累积量的计算优化及其应用

为了用奇数阶累积量提取非线性振动系统的高次频率耦合特征,定义了四次频率耦合、二三对频率耦合等高次耦合新概念,分析了奇数阶累积量特征,研究了奇数阶累积量计算方法与计算量间的关系,提出了奇数阶累积量计算优化算法,该算法将奇数阶累积量的直接估计变为递推估计,将奇数阶累积量的多维运算转化为一维运算,大幅度减小了计算量,在工程上具有可实现性。用由计算优化算法估计的奇数阶累积量构造的自适应谱线增强器,能有效地从高斯噪声环境中恢复或提取四次频率耦合特征、二三对频率耦合特征等高次耦合特征。理论分析与仿真结果验证了算法的有效性。     

遗传算法在矢量传感器对目标进行定向中的应用

矢量传感器通过测量水中质点的振速信息,仅用单个的矢量传感器就可以进行水下目标的方位估计。本文分析了声压梯度法和互谱声强法的定向原理,并将遗传算法引入互谱声强法目标定向中。通过构建适应度函数,根据信号适应度函数进行遗传选择,舍弃不稳定信号,对有用信号进行杂交,从而获得较高的定向精度。仿真结果表明,该算法可以有效地进行目标方位估计,进一步提高定向精度。     

模态分解的波束形成方法研究

针对常规波束运用到实际传感器阵列时旁瓣较高的这一缺点,提出了基于模态分解的圆环形传感器阵列的波束设计方法.其利用正交级数将期望波束展开,运用优化方法得到正交级数系数,再根据物理机理得到阵元权值,进而合成方向性.计算机仿真结果表明:使用该方法设计的波束与最近流行的二阶锥规划优化方法相比,在相同主瓣宽度的基础上获得了更低的...     

一种改进的正交变换域水声信道盲均衡算法研究

针对常数模算法(CMA)收敛速度慢的缺点,将均衡器输入信号进行正交变换,实现正交变换域盲均衡。同时,引入均衡器输出星座匹配误差(CME)项,提出一种改进的正交变换域信道盲均衡算法(MTDCMA)．水声信道仿真结果表明：与常规常数模算法(CMA)及传统的基于正交变换的常数模盲均衡算法(TDCMA)相比,在同样的剩余码间干扰条件下,新算法具有更快的收敛速度。     

基于多普勒信息的盲波束形成方法在声呐信号处理中的应用研究

本文针对水声环境和水声信号的特点,提出了一种可用于任意阵形的自适应神经网络盲波束形成方法。该方法在未知基阵响应向量的情况下,利用水声信号多普勒频率信息,估计波束形成的权矢量,采用神经网络的方法实现盲波束形成,从而避免了矩阵的求逆运算,不但减小了运算量而且易于用硬件实现。此外该算法具有收敛速度快、鲁棒性强、估计精度高等优点。通过拖曳阵和体积阵的仿真实验,验证了所提出方法的有效性和正确性。