基于SαS分布的非高斯混響建模與應(yīng)用研究.pdf

1、工作在海洋中的主動聲吶設(shè)備勢必受到混響噪聲的干擾與影響?；祉懪c真實目標(biāo)信號存在諸多的相似性，其同時具有時變性、有色性、強(qiáng)干擾性及不可消除性，嚴(yán)重制約了主動聲吶對真實目標(biāo)的檢測性能，因此抗混響一直是主動聲吶亟待解決的關(guān)鍵技術(shù)?；祉懡Ｊ强够祉懷芯康那疤峄A(chǔ)，適用性和擬合度是衡量混響模型有效性的兩個重要標(biāo)準(zhǔn)。近年來大量的實驗數(shù)據(jù)表明淺?；祉懱貏e是淺海海底混響的非高斯特性顯著，用傳統(tǒng)的高斯模型對其進(jìn)行建模存在較大的擬合誤差，而基于二階矩理論的

2、抗混響技術(shù)性能也顯著降低。本文以淺?；祉憺檠芯繉ο螅瑥幕祉懙男纬蓹C(jī)理出發(fā)，利用理論假設(shè)、模型推導(dǎo)和數(shù)據(jù)驗證，實現(xiàn)了對稱α穩(wěn)定(Symmetric alpha Stable，SαS)分布對淺?；祉懙慕?，并研究了基于分?jǐn)?shù)低階統(tǒng)計量(Fractional Lower Order Statistics，F(xiàn)LOS)的抗混響技術(shù)。論文的主要研究內(nèi)容及成果如下：
　　1.本文根據(jù)淺海環(huán)境的特點對其進(jìn)行合理的假設(shè)，并從散射體分布理論、聲傳播理論

3、及聲吶系統(tǒng)配置三方面對海底混響的形成過程進(jìn)行分析和推導(dǎo)，得到混響的形成滿足廣義中心極限定理(Generalized Central Limit Theorem，GCLT)的結(jié)論，并利用SαS非高斯模型對淺?；祉戇M(jìn)行建模。通過基于條件的推導(dǎo)及統(tǒng)計分布的擬合，證明了SαS模型在描述淺?；祉懮暇哂斜雀咚鼓Ｐ透鼜V泛的應(yīng)用場合。在假設(shè)混響序列服從混合分布的基礎(chǔ)上，利用混合SαS分布對幅值序列進(jìn)行建模。利用貝葉斯統(tǒng)計先驗信息理論得到混合分布中未知參

4、數(shù)的后驗分布，借助馬爾科夫鏈蒙特卡羅方法對混響序列的抽樣，實現(xiàn)了混合分布未知參數(shù)的估計，實驗證明混合SαS模型比單SαS模型及混合高斯模型擁有更高的精度。
　　2.傳統(tǒng)的高斯自回歸(AutoRegression，AR)模型白化技術(shù)在抗混響運用中受到二階局部穩(wěn)定條件的限制，而在沖擊混響下其性能退化更加嚴(yán)重。針對沖擊型混響的統(tǒng)計特性，本文利用p階矩工具測試混響分?jǐn)?shù)低階矩統(tǒng)計量下的平穩(wěn)性，在此基礎(chǔ)上提出了基于共變理論的廣義 Levins

5、on-Durbin(Generalized Levinson-Durbin，GLD)迭代算法，算法在SαS分布下AR模型的階數(shù)的預(yù)測及系數(shù)的估計上均達(dá)到了很高的精度值。最后借助GLD算法實現(xiàn)了SαS分布下的AR預(yù)白化技術(shù)，白化后的信號檢測概率遠(yuǎn)高于高斯分段預(yù)白化技術(shù)。
　　3.傳統(tǒng)基于二階矩的子空間陣列信號算法無法適用于沖擊噪聲下的參數(shù)估計。本文在 FLOM-MUSIC算法的基礎(chǔ)上，提出了一種具有更高分辨率的角度-多普勒聯(lián)合估計算