频域自适应时延估计及其在被动声定位中的应用研究

研究了频域自适应时延估计算法及其在被动声定位中的应用。提出了一种改进时延估计性能的方法，并用实测直升机噪声数据进行了动态仿真，验证了算法的有效性，此项研究有重要的工程应用价值。     

一种多基地声纳的联合估计定位算法

为了改善双基地声纳在某些区域(如基线区、发射和接收站的侧边区)定位性能,最有效的方法就是增加发射和接收站的数量,形成多基地声纳系统.而目前较成熟的多基地算法的测量子集都包含3个测量量,基于此提出了一种将基于波达时间的多基地声纳定位算法(TOL)和基于方位测量的多基地声纳定位算法(BOL)的测量子集进行联合估计,并将这种新算法与包含6个测量量的测量子集的多基地声纳定位算法做比较.仿真结果证明,提出的联合测量子集定位算法的定位精度要比多基地TOL、BOL以及多个测量的多基地声纳定位算法的定位精度都要高.     

低频声源的设计与实现

主要论述低频声源设计与工程实现的关键技术和方法，内容包括信号产生的硬件设计、软件开发和系统调试。在工程实现中，选用器件8279和单片微机89C52，开发了一个实用的，多功能，低频信号源系统。该系统能产生多种声纳信号，包括声纳主动和被动信号，波形参数，如频率，周期、脉宽、幅度等，均可通过键盘设置，水池试验证明，该系统可满足低频声源的指标要求。     

从混合有色噪声背景中提取正弦随相调频信号的方法

提出了从混合有色背景噪声中提取正弦随机调频信号方法－－基于高阶累积量FIR自适应滤波方法。其主要特点是：FIR自适应滤波系数是用输入信号的四阶以上累积量进行更新的；FIR自适应滤波器是收敛于与有用信号类型匹配的滤波器。因此，它既能有效地提取有用信号（匹配信号），又能有效地抑制混合有色噪声（非匹配信号）。仿真结果表明，与短时相关方法相比，该方法是很有效的。     

一种快速收敛的水声信道分数间隔盲均衡算法

为了加快常数模盲均衡算法(CMA)的收敛速度并降低剩余均方误差,提出了一种快速收敛的分数间隔常数模算法。新算法采用T/2分数间隔均衡器,针对水声通信中常用的BPSK信号,设计了一个新的误差函数,取代常数模算法中的误差函数。最后,采用浅海水声信道进行了仿真,结果表明,新算法性能稳定;收敛速度高于常数模算法和分数间隔常数模算法;剩余均方误差与分数间隔常数模算法处于同一水平。     

均匀分布噪声环境中谐波恢复新方法研究

借助误差信号的最小偶次均方（Least Mean Even,LME)的思想，提出了用非输入信号（输入信号的函数）的最小偶次均方对高阶累积量进行迭代，从而构造出基于高阶累积量类LME迭代的自适应谐波恢复新方法。仿真表明：该方法能较好地抑制均匀分布噪声。     

基于输入信号峭度的变步长LMS自适应谱线增强方法

提出了一种基于输入信号峭度的变步长LMS自适应谱线增强方法，该方法以输入信号的峭度为自变量，构造新的步长。该步长对高斯噪声或非高斯噪声均有一定免疫性，同时能快速收敛。最后用实测的水下目标辐射噪声数据和瑞利有色环境噪声进行了仿真，表明该方法有较强的谱线增强能力。     

基于串行系统配置结构的分布式NEYMAN-PEARSON检测融合算法

研究采用串行系统配置结构的分布式检测融合系统。融合系统由N部传感器构成。由于融合系统的检测性能由N部传感器的判决规则共同决定，故为了使系统性能达到最优，需要联合设计各部传感器的最优判决规则。文中给出了融合系统检测性能最优化的必要条件，以及求解最优系统判决规则的数值迭代算法。采用该融合算法对分布式水声信号检测系统的性能进行优化，系统性能有明显提高。     

一种基于HB加权的频域自适应时延估计新算法

为了提高低信噪比情况下的自适应时延估计精度和收敛速度，提出了一种基于HB加权的频域自适应时延估计新算法。给出了频域自适应时延估计算法和新算法的原理模型。最后将该算法应用于低空目标声测定位中，用实测的直升机噪声数据进行了仿真。仿真结果表明，在低信噪比情况下，新算法有更高的估计精度，收敛速度和稳健性。     

盲均衡算法抵抗水声信道多途干扰的实验研究

介绍了盲均衡器对具有多途效应的BPSK相干水声通信数据均衡的实验结果。采用Matlab编程，获得了符合盲均衡要求的信源信号，通过在水池发射具有低频载波的信号，获得了具有多途水声信道特性的BPSK数据，经过解调、同步等处理后，检验了隐含和直接使用高阶统计量的盲均衡算法对实际多途水声信道的均衡效果，并与传统的自适应均衡算法进行了性能对比。结果表明，一种常数模判决反馈盲均衡算法，获得了与自适应算法很接近的性能。