支持向量机初始化的常数模盲均衡算法仿真

为了提高常数模盲均衡算法的收敛速度并避免算法收敛至局部极小,提出了一种支持向量机初始化的常数模盲均衡算法.新算法采用一小段初始数据,利用支持向量机,将盲均衡问题转化为全局最优的支持向量回归问题,对盲均衡器的初始权向量进行设定,而后切换至计算量较小的常数模算法.采用浅海水声信道对新算法进行了计算机仿真,结果表明:支持向量机初始化阶段收敛速度快;切换至常数模算法后性能稳定.该算法适合应用于快衰落水声信道中通信数据的实时恢复.     

基于分数间隔的水声信道盲均衡算法研究

理论上分析了分数间隔和波特间隔均衡器的差异,并通过仿真验证了分数间隔常数模算法比波特间隔常数模算法具有更快的收敛速度和更低的误码率,以及对深度谱零点水声信道较强的均衡能力。     

一种小基阵高精度低空目标无源方位估计算法研究

当前的低空目标无源声探测技术多是基于时延估计算法实现的。存在的突出问题是 ,当阵的尺寸较小时 ,难以满足方位估计精度的要求。提出了一种基于二维压差式矢量传感器复声强分析的低空目标方位估计算法 ,对算法的性能进行了分析。采用实测直升机辐射噪声数据进行了仿真实验 ,研究了基阵尺寸、积分时间和信噪比等参数对目标方位估计精度的影响。仿真结果表明 :在信噪比为 0 d B,阵的尺寸为 0 .2 m时 ,方位估计误差小于 2°,有效地解决了低频小尺寸基阵和高精度条件下的无源声测向 ,为低空目标无源声探测提供了一种新的技术途径。     

多基阵声测被动定位及定位精度分析

提出了一种多阵声测被动定位方法并给出了其性能分析。该方法采用单个阵估计声源方位和阵与阵间相应传声器时延的方法进行声源定位，充分利用多阵之间信号的相干特性；研究了在不同的阵间信号相干系数下的声源定位及定位精度的克拉美-罗下界。仿真表明：利用阵间相干信息的定位方法，其定位精度明显优于不利用阵间相干信息的方法；既使相干系数很小，也可明显地改善定位精度。     

基于高阶统计量的水下目标动态线谱增强算法研究

提出了基于高阶累积量的自适应动态线谱增强算法（Cumulant-Based Adaptive Dynamic Line Enhancement,CBADLE)，并对其原理进行了剖析，用水下某航行器线谱的实测数据，对水下航行器与水听器处于不同方位时水听器接收的线谱进行了动态仿真，结果表明，该算法在抑制高斯噪声，提高信噪比和收敛等方面的性能优于通常的自适应线谱增强算法。     

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。     

基于信噪歪度比的二次相位耦合信号增强新算法

提出了信噪歪度比分析法,在这个分析法中用三阶累积量切片首次定义了信噪歪度比的概念,导出了其理论计算公式。从理论分析可知:当背景噪声为对称分布噪声时,信噪歪度比为无限值;当背景噪声为非对称分布噪声时,在一定条件下,其大于等于输入信噪比。理论分析和仿真结果表明:用三阶累积量切片从非高斯非对称分布的噪声中提取二次相位(动态)耦合信号是有效的,且无需对背景噪声的分布作任何假定。这在工程实践中是非常有意义的。     

一种分布式软决策数据融合系统的性能分析

在分布式决策融合系统中,各传感器仅向融合中心传送一位判决信息。由于该判决信息不能充分反映传感器的观测信息,故信息损失较大。本文提出了一种分布式软决策融合方法,对多个传感器的判决信息及其可信度进行融合,并形成最终的判决。将该方法用于航空探潜系统中多部声呐的信息融合,收到了良好的效果。     

130dB动态范围的高速大容量数据传输系统

本文提供一种全数字化的单芯同轴电缆、高速、宽动态范围的双向数据传输系统,以代替传统的多芯电缆传输系统. 该系统通过一根单芯同轴电缆,可同时双向传输以下四种不同类型的信号. (1)水下载体接收到的多通道声数据、辅助传感器数据、载体水下状态信息、故障自检结果等.(2)控制水下载体姿态、工作方式和工作参数的遥控命令.(3)向水下载体传输高压电脉冲(5000V,     

一种基于互相关神经网络的声呐盲波束形成方法研究

针对水声环境和水声信号的特点，提出了一种基于神经网络的声呐盲波束形成算法。该方法利用水声信号的循环平稳特性把波束形成权向量的求解问题转化为阵列接收信号互相关函数的奇异值分解问题；引入一种互相关神经网络求解阵列接收信号相关函数的奇异值，从而减小了运算的代价，可高效实现盲波束形成。提出的改进互耦Hebbian学习规则有效地提高了神经网络权值的更新速度，为问题的实时求解提供了有效的途径。该方法还能抑制噪声和干扰的影响，表现出较强的顽健性。仿真实验验证了算法的正确性。