淺海條件下主動聲吶目標(biāo)探測若干方法研究.pdf

1、為了提高主動聲吶系統(tǒng)對目標(biāo)的探測能力,本文以淺海水聲環(huán)境為應(yīng)用場合,以線譜信號為主線,分別針對高分辨能力聲吶信號設(shè)計及其檢測方法、線譜信號高分辨頻率估計方法以及基于單頻水聲信號的多徑時延估計算法等方面,進行了深入系統(tǒng)的理論和實驗研究,主要研究內(nèi)容包括:
　　1.在對常用聲吶信號以及傳統(tǒng)梳狀譜信號進行分析的基礎(chǔ)上,提出了一種新的梳狀譜信號設(shè)計方法。該波形設(shè)計方法通過在頻點間加入一比例序列作為抗速度模糊頻率間隔,有效的降低了多普勒頻譜

2、混疊,并根據(jù)梳狀譜信號的頻譜特點,利用分集發(fā)射的形式,并對每幀信號設(shè)定不同的多普勒測速范圍及頻帶范圍,不但更高效的利用頻帶資源,而且可以有效提高系統(tǒng)的探測幀率。仿真分析證明了本文提出的設(shè)計方法具有更好的時延與頻移分辨能力,并有效提高了系統(tǒng)的測速精度以及混響抑制能力。針對梳狀譜信號峰均功率比較高的特點,提出了一種改進的快速相位優(yōu)化算法,新方法在保證計算量顯著減小的前提下,能有效的降低發(fā)射信號的峰均功率比。
　　2.針對梳狀譜信號檢測

3、的問題,提出一種基于頻域匹配搜索的梳狀譜信號檢測方法。梳狀譜信號的多普勒容限較小,針對傳統(tǒng)的多匹配/拷貝相關(guān)檢測方法運算量較大的問題,本文根據(jù)梳狀譜頻譜多峰結(jié)構(gòu)的特點,提出了一種基于頻域匹配搜索的檢測算法:利用信號與噪聲頻域分布的差別,通過在頻域?qū)︻l點匹配搜索積累的方法實現(xiàn)了對于多普勒回波信號的檢測以及速度估計,有效的降低了運算量。針對低信噪比條件下信號檢測的問題,根據(jù)梳狀譜信號的特點,通過瞬時相關(guān)積分法有效提高了接收信號的信噪比。仿真

4、實驗證明在噪聲、混響條件下,本文算法均具有較好的信號檢測以及速度估計能力,將此預(yù)處理方法與頻域搜索方法相結(jié)合可進一步提高其檢測與估計性能。
　　3.針對低信噪比條件下的線譜信號頻率提取問題,提出了基于雙遞歸自適應(yīng)濾波的高精度頻率估計算法。對線譜信號頻率的提取一直是目標(biāo)特征估計的重要參數(shù),傳統(tǒng)的頻率估計方法如:短時傅里葉變換方法、準正交采樣頻率估計方法、過零頻率估計方法、基于時頻分析的頻率估計方法等,或受限于計算量或?qū)υ肼暠容^敏感。

5、基于二階自適應(yīng)陷波濾波器結(jié)構(gòu)的自適應(yīng)瞬時頻率估計器,其算法簡單,可實現(xiàn)對信號的濾波、幅度及相位估計,本文對其基本原理以及其性能進行了詳細的描述,并推導(dǎo)了Notch濾波器濾波輸出瞬時頻率方差與濾波器中心頻點以及信噪比條件的關(guān)系,根據(jù)以上分析提出了一種基于雙遞歸自適應(yīng)濾波的頻率估計方法,通過將多個自適應(yīng)Notch濾波器組成遞歸環(huán)路,通過對濾波器輸出瞬時頻率方差的分析進行濾波器參數(shù)的更新,以達到更優(yōu)的濾波輸出結(jié)果。仿真分析表明:雙遞歸自適應(yīng)濾

6、波方法具有良好的噪聲抑制能力,能夠?qū)崿F(xiàn)低信噪比條件下的信號檢測與頻率估計。
　　4.針對線譜信號多途時延提取的問題,提出了基于同態(tài)濾波的時延估計算法。針對窄帶信號多途時延估計的問題,推導(dǎo)了倒譜算法獲取多途時延估計的原理,針對其對噪聲較敏感的問題,提出了一種基于對數(shù)域譜減法的同態(tài)濾波時延估計算法:利用主動系統(tǒng)的特點,充分利用信號的先驗信息,將信號項在對數(shù)域消除,并對相減后的信號通過濾波算法消除其殘余的信號成分以及噪聲項,再將信號恢復(fù)