离网格压缩匹配场处理

水声被动目标定位在海洋资源勘探、水下探测、海上安全监测等任务中有着重要应用,是水声领域最重要的课题之一。已有的经典方法如匹配场处理和压缩匹配场处理等,能够在预先划分好的距离-深度网格点上进行源定位,但是实际情况中的目标源会偏离网格点,导致此类方法的性能下降;且在压缩匹配场处理中,离网格源可能导致多个稀疏解对应单个源,呈现出多峰值模糊问题。针对该问题,考虑到由于水下相邻位置处的信道冲激响应极为相似,本文基于任意离网格位置的信道冲激响应可被周围网格点处的拷贝场向量近似拟合这一特性,建立了一种面向水下目标定位的群稀疏信号模型,并提出了相应的离网格压缩匹配场处理方法,通过恢复的稀疏信号计算出网格点处的插值系数对离网格源进行高精度定位。实验表明,在双源定位任务中,离网格压缩匹配场处理的定位性能优于传统的匹配场处理和压缩匹配场处理方法。当网格的距离间隔为0.05 km、深度间隔为10 m时,在信噪比大于−5 dB的条件下,离网格压缩匹配场处理的双源平均测距误差与压缩匹配场处理相比降低了250 m以上。

基于环境扰动的线性匹配场处理方法

匹配场处理面临的挑战主要是拷贝场失配。常规线性匹配场处理方法虽然对失配较宽容,但旁瓣较高,定位正确率依赖于失配的程度,且很容易受到强干扰的影响而失效。自适应匹配场处理可以获得较高的定位精度和旁瓣抑制性能,但环境参数失配、距离／深度空间欠采样、基阵及环境的波动所造成的误差等因素,均会导致其性能严重下降。环境扰动约束可提高自适应匹配场处理器的稳健性,基于这种思想,提出了基于环境扰动的线性匹配场处理方法,它不仅在环境失配的条件下比常规线性方法的定位正确率更高,而且在阵列采样数据存在幅度与相位随机误差的条件下,比自适应匹配场方法的稳健性更强．针对环境失配条件下的强干扰问题,还提出了一种线性匹配场干扰抑制算法,可有效地抑制水面干扰。典型浅海环境下的数值仿真和实测数据分析验证了方法的有效性．

不确定环境下的稳健自适应匹配场处理研究

针对浅海中由于水声环境参数不确定、水面强干扰的存在、以及目标运动等因素会导致水下弱目标检测与定位性能严重下降的问题,将协方差矩阵降阶、环境宽容性约束和运动补偿进行有机结合,在对运动补偿算法加以改进的基础上,提出了一种在不确定环境和强干扰背景下检测水下微弱目标的稳健自适应匹配场处理方案。典型浅海环境下的数值仿真和实测数据分析表明,该方案在一定的环境失配条件下不仅能有效地抑制水面强干扰,还能为水下微弱运动目标的检测提供较大范围的空时相干累积,有利于提高目标的定位精度和输出信干比。

非均匀海洋环境噪声中的匹配场处理舰船辐射噪声级估计方法

在实际舰船辐射噪声测量过程中,受非均匀海洋环境噪声的影响,导致常规测量方法的性能急剧下降,基于此,提出了一种非均匀海洋环境噪声背景中的垂直阵舰船辐射噪声测量方法。根据水声信道传播理论,建立了由海面多个空时独立均匀分布噪声源构成的非均匀背景噪声场模型,推导了非均匀海洋环境噪声场中垂直阵舰船辐射噪声估计的理论公式。针对典型的浅海水声信道,进行计算机仿真实验,分析了该方法的测量性能并与常规匹配场测量方法进行对比,结果表明:(1)该方法能有效克服非均匀海洋环境噪声对测量结果的影响,测量误差较小;(2)相同测量条件下,该方法测量性能优于常规匹配场舰船辐射噪声级测量方法;(3)当信噪比满足一定要求时,测量得到的声源级与实际声源级相比,误差小于1 dB。

基于扇区特征向量约束的稳健自适应匹配场处理器

自适应匹配场处理可以获得较高的定位精度和旁瓣抑制性能,但需要精确计算的拷贝场向量和参数搜索空间内的精细采样,这为自适应匹配场在实际复杂海洋环境中的实时应用造成了困难。本文提出了一种新的稳健自适应匹配场处理算法,用以同时克服环境参数失配和实时搜索计算量大这两个问题。新算法集成了邻点位置约束、环境扰动约束和扇区聚焦约束等三种自适应匹配场处理器的优点,采用扇区与环境扰动双重约束,不仅对环境参数失配更具宽容性,而且可确保目标位于扇区内的任何点时,主瓣增益损失较小。典型浅海环境下的数值仿真和实测数据分析表明,该算法在一定的环境失配条件下不仅能有效地检测定位目标,还能实现距离/深度平面内的大扇区目标搜索,可大大减小实时运算量。

基于匹配场处理的天波雷达高度估计算法

天波超视距雷达通常采用距离-多普勒处理来检测海面上的目标。距离-多普勒处理可以获得目标的斜距和多普勒频率,而不能获得目标的高度信息。该文提出一种基于匹配场处理的算法来估计目标高度,算法利用单个驻留周期的回波数据来进行估计。仿真表明,在给定的仿真场景下,目标高度估计精度可达2000 m左右。与已提出的对数似然函数算法相比,该算法具有更好的稳健性。

不确实海洋环境下的贝叶斯匹配场处理

讨论了一种不确实海洋环境下贝叶斯匹配场处理方法。该方法在不确实环境下匹配场处理时,对不确实知识进行建模,同时,充分利用阵接收的空时数据,找到了匹配场处理时一种结合模基和数据驱动的机制。经理论推导、仿真分析以及实验海试数据验证,结果表明:(1)最小方差无偏响应(MVDR)、Bartlett等匹配场处理器是贝叶斯处理器的基本单元;(2)贝叶斯匹配场处理是对应的MVDR匹配场处理、Bartlett匹配场处理器等匹配场处理方法的后验概率加权和;(3)不确实海洋环境下,贝叶斯方法比对应的MVDR处理器和Bartlett处理器能更准确地对目标进行定位;(4)贝叶斯方法能较有效地抑制旁瓣。

不确定环境下后验概率约束的匹配场处理

不确定海洋环境下,匹配场处理(MFP)所使用的环境模型与真实环境总会存在一定的差异,即存在环境参数失配,此时匹配场处理的性能严重下降。为了提高匹配场处理的稳健性,提出了一种后验概率约束的匹配场处理器(MFP-PPC)。利用贝叶斯准则推导出了位置参数的后验概率密度(PPD)估计,以此为约束为自适应匹配场处理器(AMFP)提供主瓣保护,使得算法具有AMFP高分辨特点的同时稳健性也得到改善。为了验证算法的性能,使用不确定浅海环境下的仿真数据和海试数据进行了处理分析。分析结果表明:不确定环境下,MFP-PPC不仅能够稳健地定位固定声源,而且能够稳健地定位运动声源,且跟踪曲线和声源移动轨迹吻合较好。

基于最小二乘的短垂线阵匹配场处理

匹配场处理通常要求接收基阵能够覆盖整个水层,如此大尺度的布阵方式严重阻碍了该方法的广泛使用。为了缓解匹配场处理对阵形的苛刻要求,该文提出一种基于最小二乘的短垂线阵匹配场处理技术。该方法把接收阵的声场分解为模态函数矩阵和模态系数向量,并在最小范数意义下用最小二乘算法得到了各阶模态系数的估计值,在此基础上重新构造了短垂线阵的测量场向量,使得重构后的测量场包含更多的环境信息,从而提高了短垂线阵匹配场处理的性能。最后,在典型的Pekeris波导环境中进行仿真,以3种布放在水面附近的短垂线阵为例,分析了匹配场被动定位的性能,并用广义余弦量化分析了不同布阵方式对测量场的影响。结果表明:使用最小二乘算法对短阵的测量场进行声场重构后广义余弦变大,此时短垂线阵匹配场处理的定位性能得到改善,验证了该算法的有效性。

匹配场处理舰船辐射噪声级估计方法

针对水声信道对舰船辐射噪声声传播的影响,进而导致声源级测量结果不准确的问题,提出了基于匹配场处理的舰船辐射噪声级估计方法。在海洋环境噪声为空间均匀高斯白噪声的假设下,当海洋环境参数已知、信噪比满足一定要求时,匹配场处理能有效地给出被测噪声源的位置信息及该位置处的能量响应。从能量估计角度出发,推导了声源位置处匹配场输出响应的能量修正因子计算公式,从理论上证明了匹配场处理在被测声源位置处输出响应与能量修正因子的乘积为真实声源级的最小方差无偏(MVU)估计。该方法首先选择合适的声场计算模型计算拷贝场向量,对接收到的辐射噪声信号进行匹配场处理,得出接收信号级和被测声源位置;其次利用该位置所对应的拷贝场向量替换能量修正因子公式中的真实信道传输函数以计算能量修正因子的估计值;最后由接收信号级与能量修正因子估计值相乘得出舰船辐射噪声声源级的MVU估计。针对典型的浅海水声信道,进行了计算机仿真试验,结果表明:该方法能有效地进行舰船辐射噪声测量,当信噪比满足一定要求时,测量得到的声源级与实际声源级相比,误差小于1 dB。

水声信号处理中匹配场处理技术研究的现状和展望

本文首先给出了匹配场处理的基本概念及其研究内容,进而对该技术的理论框架、各种处理方法和分析方法以及实际试验结果做了系统的归纳和简单的评述。在此基础上。

浅海环境参数失配对匹配场处理的影响分析

关于海底声波优化定位问题,浅海环境由于地形、季节等因素的影响,使得声场具有复杂的时变、空变特性,严重制约了匹配场处理的稳健性。为了给改善匹配场被动定位提供理论依据,有必要找出影响匹配场处理稳健性的主要因素。在简正波模型的基础上,采用常规匹配场处理进行了仿真。通过对比定位结果的声源位置估计偏差、-3dB主瓣宽度、阵的输出谱能量降低等参数,对深度失配、水中声速失配和基底参数失配进行了分析。结果表明深度失配对匹配场处理的影响最大,水中声速失配的影响次之,基底参数的影响最小。

基于特征提取的匹配场处理

匹配场被动定位具有优于传统被动定位算法的性能,但其对环境参数具有依赖性的缺点严重制约了算法的应用。为了改善算法的适应性,在充分利用拷贝场协方差矩阵信号分量和噪声分量的基础上,构造了两种优化的特征提取匹配场处理器。最后使用1993年NATO SCALANT Centre在地中海用垂线阵采集的实验数据对算法进行了验证,结果显示在不确实海洋环境下,算法不仅可以成功定位固定声源和运动声源,而且其输出信干比和峰值背景比都得到了改善。

稳健的条件概率约束匹配场处理

为了提高自适应匹配场处理（AMFP）的稳健性，该文提出一种条件概率约束的自适应匹配场处理算法（MFP-CPC）。该算法利用贝叶斯准则推导出了位置参数的后验概率密度估计，以此作为权系数给自适应匹配场处理器（AMFP）提供主瓣保护和旁瓣压缩性能，使得算法具有 AMFP 高分辨特点的同时稳健性也得到改善。为了验证算法的性能，使用NRL的典型测试数据进行了仿真分析。结果表明：MFP-CPC具有优于Bartlett和最小方差无失真响应（MVDR）的定位性能，其稳健性和Bartlett类似，主瓣宽度和MVDR相同且旁瓣比MVDR低约6~8 dB。

基于单参数海底模型的匹配场处理仿真研究

为了改善匹配场处理性能,提出将浅海单参数模型引入匹配场处理。通过设置仿真环境,基于遗传算法对浅海单参数模型以及液态半无限模型进行反演仿真。结果表明:真实海底的复杂性以及先验信息的缺乏使匹配场反演面临地声参数失配问题;在一些匹配场应用中,单参数模型在参数敏感性、耦合性方面具有优势,结果更稳健;匹配处理便捷性随地声参数个数减少而提高。

匹配场处理分布式多阵水下目标三维定位方法

针对水下目标定位问题,提出一种基于匹配场处理的分布式多阵列三维定位方法。首先,各分布式阵列节点采用非相干线性匹配场处理算法,独立对同一个目标进行深度和距离估计,然后对各节点的目标估计结果进行协同定位处理,采用线性最小二乘算法对水平方位定位结果进行修正,以各节点的目标定位深度均值作为目标深度估计。海上试验数据验证表明,所提出方法可有效地实现水下目标三维定位。

前后向平均匹配场处理

为了提高匹配场被动定位的稳健性，提出了一种基于白噪声增益约束的前后向平均匹配场处理器。算法不仅使用了白噪声增益约束了权向量，而且针对垂直线列阵在空间上均匀分布的特点，在估计协方差矩阵时使用了前后向平均算法，因此提高了目标检测和定位的性能。同时由于前后向平均算法在估计协方差矩阵时能够把复数运算转化为实数运算，大量减小了运算量。为了验证算法的性能，使用仿真数据和海试数据进行了处理分析。结果表明，和前向平均匹配场处理器相比，该算法的输出信干比提高了约1？5～5 dB，峰值背景比提高了约1～4 dB。

匹配场处理——水声物理学与信号处理的结合

本文扼要介绍信号处理与物理学相交叉的一个新兴研究领域——水下声源的匹配场处理。论述水声信号处理与水声物理学相结合的重要性,介绍水下声场建模的基本理论以及匹配场处理的基本方法,阐明匹配场处理与广义波束形成、高分辨谱估计等信号处理技术的密切关系。最后对现存的问题、发展及应用前景等进行讨论。

基于模拟退火算法的快速匹配场处理

【摘要】匹配场被动定位具有优于传统被动定位算法的性能，但其对环境的依赖性和运算量大的缺点严重制约了算法的应用。为了减小匹配场处理的运算量，引入了传统模拟退火算法（CSA）对观测海域全局寻优，提出一种基于模拟退火算法的快速匹配场被动定位算法（CSA—CMFP）。通过大量仿真实验从算法的执行时间、定位精度、收敛性能等多方面验证了新算法的有效性。从仿真结果看，算法的运算速度是常规匹配场处理（CMFP）的2～8倍。

基于多维匹配场处理技术的扩展杂波抑制算法

高频天波超视距雷达通过电离层的折射作用 ,具有同时超视距监测大区域范围的能力。但是由于高频HF段的电波传输环境复杂 ,存在相位路径失真和多模式传输等多种不利因素 ,会导致接收到的杂波展宽 ,从而淹没于杂波附近的目标回波。主要讨论了位于相邻探射区域反射的一致杂波的展宽现象 ,在针对该现象的原始匹配场处理方法的基础上 ,提出了多路信号形成多维交叉相关的方法。通过实验仿真说明 。