一种水声多途信号的快速盲解卷积算法

为解决时域和频域盲解卷积算法在时延长的情况下计算量大、不适于水声信道的实时计算问题,本文研究了一种基于二阶统计量的时域与频城相结舍的快速盲解卷积算法.该算法首先对接收数据进行分段,段内数据进行分块处理,并给出一个新的在宽带情况下的代价函数表达范式;然后采用自然梯度法调整自适应权矩阵,进行块内数据离线、段闻数据在线更新的自适应滤波,以获得源信号的估计.仿真结果表明,该方法结合了宽带和窄带算法的优点,对于线性豢积混合的接收数据取得了很好的分离效果,且计算量小,更适于在实时信号处理中应用.     

基于自适应逆滤波器的盲卷积信号恢复

根据水声信号在实际环境下传播存在多途效应而造成反射信号之间产生时延差异的特点,研究了一种基于盲解卷积的水声平稳信道参数估计及声源分离的算法.针对实际的水声信道参数特点,提出了改进的自适应逆滤波器用于源信号的恢复.信道参数的估计是通过引入零均值、方差已知的参考信号,利用时空解相关技术实现的.最后通过仿真分析了时延和信噪比对于自适应滤波器最小均方误差的影响,并给出了源信号的恢复结果,验证了该方法的有效性.     

回声信号时域分析

在高频条件下，亮点模型是对回声信号的良好近似描述，以此为物理基础，在时域上对仿真和实测的目标回声信号进行了相关分析，计算了回声信号的能（量）宽（度）比和幅度分布函数。结果表明，几何形态不同的目标的回声信号在上述三方面有着明显的差别，因此可用作判别目标几何形状复杂程度的一种判据。     

矢量传感器估计目标方位的误差的仿真研究

应用矢量传感器确定目标方位是一种新的定位方法,仿真研究了它的误差问题,考虑的因素有:敏感元件幅度和相位响应的不一致性、接收信号信噪比、目标的运动以及目标与矢量传感器的相对位置等.当敏感元件的相位和幅度不一致性分别为3°和0.5dB时,方位估计误差大约为2°.对于运动目标,仅当长信号、高运动速度和近距离时,目标方位变化才是明显的.一般情况下,目标方位变化小于方位估计误差.当俯仰角小于20°和接收信号信噪比大于0时,俯仰角的影响是不明显的.关于接收信号信噪比,仅当它大于0时才能得到好的方位估值.     

多途水声信号盲恢复技术研究

针对盲解卷积只能获取未知源信号的波形,而得不到源的幅度问题,研究了一种平稳信道、多途传播条件下估计信道参数及源分离的算法.该算法引入均值和方差都已知的参考信号,在FIR模型的基础上利用解相关技术估计水声多途信道参数,进行盲信号分离.分析了实际的水声信道参数特点,提出新的信道参数及阶数的估计方法,继而利用改进的自适应逆滤波器恢复源信号,最后在瞬时混合以及不同信噪比情况下与其他算法进行比较,以验证算法的有效性.仿真结果表明,未知源估计结果与信道阶数和信噪比有关;对于卷积混合,该方法对于信道参数的估计具有稳健性,.可以同时恢复源信号的时序结构与幅度信息;对于瞬时混合,该方法的计算量和性能指标优于其他算法.