目標回波單通道盲源分離研究.pdf

1、在利用主動聲吶進行水下目標識別探測時，由于海洋環(huán)境復雜多變等等因素，使得在不同環(huán)境下獲得的觀測信號中存在大量的噪聲或者混響，影響所需信息提取和判斷。而盲源分離算法，有著幾乎不需要源信號以及信道先驗知識的獨特優(yōu)勢，可以利用其實現(xiàn)觀測信號中目標回波及其中混有的噪聲或者混響的分離，從而提高信噪比或信混比。并且針對由于條件限制僅能提供單一回波信號時，本文通過對其進行預分解處理，實現(xiàn)通過單通道盲源分離下對回波中的噪聲或者混響進行有效抑制。

2、　　本文針對水聲常用信號的性質(zhì)及特征，分別引入了三種常用盲源分離方法：基于二階統(tǒng)計量的非平穩(wěn)盲源分離算法(SONS, Blind Second Order Nonstationary Source Separation)、基于時頻分布的盲源分離算法(TFBSS, Time-Frequency Blind Source Separation)以及基于最大信噪比的盲分離算法。通過三種算法的理論推導和具體分析，給出了這三種方法的各自的性能優(yōu)勢

3、。同時為了更準確的評價各個算法對于目標回波與干擾的分離效果，在分析比較時除了利用常規(guī)分離評價參數(shù)作為數(shù)值參考，還同時運用了WVD時頻圖作為更為直觀的盲分離分離效果的評價準則。并且對于所獲得的單一回波信號的預處理階段，引入經(jīng)驗模態(tài)分解算法以及其針基于噪聲平滑的總體經(jīng)驗模態(tài)分解的優(yōu)化算法進行預處理，分析比較了兩者在不同噪聲或者混響環(huán)境下的優(yōu)勢。在進行仿真實驗分析比較時，首先分別對不同類型水聲信號給出了目標回波和混入噪聲的分離仿真，并且為了驗

4、證方法的廣泛適用性，文中還給出了多源信號的噪聲抑制結(jié)果。在仿真驗證部分，文中還討論了將單通道盲源分離方法與無線通信中的能量檢測這一信號檢測方法相結(jié)合，通過分離噪聲與源信號，獲得了更加匹配的噪聲功率估計從而改進原信號檢測方法。在與原方法的檢測結(jié)果比較后，證明了該改進方法可以獲得更好的信號檢測能力。最后在將單通道盲源分離應用到實測數(shù)據(jù)的處理中，驗證了所提出方法在實際工程應用中的可行性和適用性，在WVD時頻結(jié)果圖觀測到更清晰的回波信號，相關(guān)系