提高被动声纳宽带检测性能的一种新方法

宽带能量检测是被动声纳实现目标探测功能的常用方法,常规能量检测(Conventional Energy Detection,CED)方法在复杂环境下的检测性能迅速降低。子带峰值能量检测(Subband Peak Energy Detection,SPED)可以有效改善常规能量检测方法的性能,提高时间方位历程显示(BTR)的方位分辨力,但是波束宽度和旁瓣将影响SPED算法的性能。提出了一种将导向最小方差(Steered Minimum Variance,STMV)的宽带自适应波束形成与SPED结合的宽带检测新方法,通过海试数据的处理,表明这种基于STMV的SPED方法的性能优于基于常规波束形成(CBF)的SPED方法。

基于隐马尔科夫模型的SPED弱目标检测算法

针对含线谱的弱目标检测问题,提出了一种基于隐马尔科夫线谱检测模型的SPED算法,该方法利用目标线谱在时间和空间上的特征对线谱进行提取,提高SPED算法峰值检测的性能并降低噪声干扰引起的虚警,改善弱目标的检测能力。