拖船噪声对拖线阵声呐的干扰特性分析

针对拖船自噪声影响线列阵探测性能的问题,文章研究了浅海和深海环境下线列阵对拖船自噪声的波束响应。仿真结果表明,浅海环境下拖船自噪声会在0°~20°的方位区间内产生干扰,深海环境下会在0°~20°和60°~90°两个方位区间内产生干扰,并给出了最大波束响应偏离端射方向和深海环境下远离端射方向干扰出现的主要原因。海试数据处理结果证明,深海环境下拖船自噪声确实会在相应的方位区间内产生干扰。拖船干扰在不同环境下特性分析的结果有望应用于拖船自噪声抑制算法的研究。

基于阵不变量的浅海水声目标定位技术

提出了一种基于阵不变量理论的浅海目标定位方法。在简正波理论下,推导了阵列接收信号常规波束形成波束输出与单阵元测量声压的互相关声强包络峰值关于模态传播时延和方位的分布结构。分析表明,该结构包含了目标方位和距离信息;在波束-时域声强图中,利用Radon变换提取包络峰值的分布结构,进而可以估计目标的方位和距离。仿真研究结果表明,利用该方法能够有效地对目标实现测向和测距,具有较高精度。

基于多源信息融合的声呐目标非威胁度评估方法

多源信息融合能够扩展声呐系统的探测范围,提高目标识别的可靠性和鲁棒性。文中针对声呐目标探测中使用全频谱特征信息进行目标关联所需传输带宽大,目标威胁度判别的先验概率不确定,无法在概率论框架内进行融合处理等问题,提出了一种基于多源信息融合的声呐目标非威胁度评估方法。该方法以低频声呐目标作为威胁目标的排除对象,结合高频阵、非声传感器等输出的目标信息,通过对多源信息预处理、目标航迹关联以及关联信息融合等进行低频声呐目标的非威胁度评估,达到排除非威胁目标、提高警戒效率的目的。在目标航迹关联中,提出了一种改进的灰色关联算法,能够区分2个航迹变化趋势一致但相距较远的不同目标。在缺乏威胁目标判别先验概率条件下,针对概率论方法不能有效应用于信息融合处理的问题,提出了基于Dempster-Shafer证据理论的多源信息融合方法,给出了非威胁目标可信度。最后利用低频阵、高频阵及自动识别系统(AIS)等多源信息的海试数据验证了文中方法的可行性。

基于数学形态学的主动声呐探测信息净化方法

针对主动声呐探测画面中混响和被动条状干扰问题,提出了一种基于数学形态学滤波的主动探测信息净化方法。该算法通过研究数学形态学滤波器的频响特性,构造与主动声呐探测画面中目标频率特性匹配的结构元素,然后对主动声呐探测画面进行形态学滤波处理,估计主动声呐探测画面的干扰背景,最后进行探测信息净化,并利用形态学滤波对净化后图像进行增强。海试数据处理结果表明,该文方法能够有效抑制低频被动条状干扰以及混响背景,使点状目标在图像中表现更为明显,更有利于目标检测。

高斯色噪声下的子阵平滑主模式抑制波束形成

实际海洋波导是一种具有空-时相关性的衰落信道,且其驻留的海洋环境背景噪声场呈现非均匀各向异性的特性,噪声场时空相关性并非δ函数,大孔径声呐的探测性能会受到很大影响。将背景噪声建模为有色高斯随机过程,设计基于子阵平滑的主模式抑制(Dominant Mode Rejection, DMR)波束形成算法,以实现小快拍数条件下具有去相关作用的自适应处理,较好地提高了大孔径阵声呐在高斯色噪声环境下的探测能力。模拟仿真结果表明,该方法具有良好的抑制高斯色噪声的能力。

基于深海海底反射区匹配到达结构的声源深度估计方法

针对近海面水平阵在深海海底反射区估计声源深度的难题,本文基于虚源理论推导了海底反射区的声波到达结构,解释了到达结构与声源-接收器深度之间的正弦调制关系。定义了匹配到达结构的非相干模糊度面,提出了基于匹配到达结构的声源深度估计方法,该方法与传统匹配场方法相比,无需考虑环境参数引起的失配问题,仿真分析验证了此方法实现深度估计与深度辨识的可行性。通过仿真分析发现:输入信噪比越低,深度估计所需的基阵孔径越大;当处理带宽过小时,深度估计模糊度面受到海面处旁瓣的干扰严重,难以准确估计真实的声源深度;基于水平阵估计深海海底反射区声源深度的匹配到达结构方法的适用距离为6倍海深。

海底沉积物声学特性研究进展与探讨

海底浅表层沉积物的声学特性是海洋声学研究的热点问题之一。为了准确呈现沉积物声学研究目前存在的问题,探讨该领域未来的研究方向,本文从饱和沉积物和含气沉积物2个方面出发进行研究。结合近十年来开展的研究工作和国内外相关领域的研究成果,分别概述了每个方面的理论(或模型)研究、实验观测、理论(或模型)验证的研究进展,分析了每个方面存在的问题及成因,总结出沉积物声学未来需要开展的3项重要研究内容。研究表明:实验室可控条件下的饱和沉积物低频声学特性研究,足够宽频带内的声速和衰减系数的系统性验证及气泡共振频率附近高含气量沉积物声速频散特性研究。

对转螺旋桨空化过程的噪声解调谱特性研究

依据螺旋桨辐射噪声辐射模型,在实验室环境对空化过程的对转螺旋桨辐射噪声进行解调谱特性研究。分析结果可知,在对转双桨的相互干涉与非均匀性流场的共同作用下,水下对转桨辐射噪声调制谱主要由前后桨叶频及其谐波组合构成,导致对转螺旋桨在运行时辐射噪声具有丰富的目标线谱。对转桨在未空化时,调制作用不明显;对转桨在空化初生状态时,噪声级显著提高,调制深度最深。在完全空化后,幅度调制被空化噪声所掩盖,调制作用下降。

低频脉冲信号的频域恒虚警检测

为提高低频背景噪声中弱声呐脉冲信号的检测能力,给出了一种频域恒虚警检测方法。该方法针对低频背景噪声平稳性较差、起伏较大的特点,将频域中峰值点或极值点认为是疑似脉冲信号,通过对疑似点能量与历史背景进行比对的方式完成脉冲信号的检测判决,并且给出了相应的检验统计量获取方法、背景噪声估计方法和恒虚警检测门限的计算方法。仿真分析和实际数据处理结果表明,频域恒虚警检测方法对单频脉冲、单频-线性调频组合脉冲等包含窄带成分的弱声呐脉冲信号有非常好的检测性能。

一种利用少快拍数据的宽带干扰鲁棒性抑制算法

针对被动声呐对宽带干扰抑制的应用需求,该文提出一种利用少快拍数据的宽带干扰鲁棒性抑制算法。算法基于宽带干扰的预估方位,得到带宽内多频点叠加的导向互谱密度矩阵,以此估计出信号子空间,并采用投影法对单位向量修正,再逆转换得到干扰导引向量估计。对所有待抑制的干扰重复上述步骤,得到干扰导引向量集,进而构造抑制矩阵。对阵元域数据处理得到剔除掉干扰成分的阵元数据,再进行空间处理即可得到最终的空间谱。理论分析及仿真、海试数据处理表明,算法可采用少快拍,甚至单快拍的频域数据进行处理。在目标运动、环境状态快速变化等不适宜时间积分的环境下依然具有良好性能,同时对空间处理面临的各类失配具有鲁棒性。

用于浅海有源声呐目标深度估计的匹配相位处理

针对浅海波导中有源声呐目标深度估计问题,提出了通过单个声源发射低频宽带信号,垂直双接收水听器接收目标回波,利用宽带目标回波比值的相位特征进行匹配相位处理的方法,不仅消除了目标散射特性对有源声呐目标深度估计的影响,而且仅需计算单程的信道传递函数,运算量小,有利于实时处理的实现需求。首先通过理论推导,定义了一个隐含目标深度、且与目标散射特性无关的声场特征——单程传播向量宽带干涉结构,在Pekeris波导条件下仿真分析了简正波阶数与单程传播向量宽带干涉结构的幅度和相位的关系,发现选取较多的简正波阶数贡献的单程传播向量宽带干涉结构进行匹配相位处理可以提高目标深度估计的性能。进一步仿真分析表明,在发射信号选取一定的时间长度和带宽的条件下,利用全部阶简正波且信噪比大于-10 dB时,方法的深度估计误差在5 m之内。最后分析了信号时间长度和处理带宽对有源声呐目标深度估计性能的影响,以及海底声速、海深和声速剖面失配时方法的鲁棒性。

一种基于投影层析方法的水下目标成像方法

投影层析是一种在几何上基于多角度投影实现目标与情景的像重构方法。水下散射目标具有数量众多、散射特性复杂的特点,为了有效探测到感兴趣的目标,需要重构出目标及所在情景高可靠分辨的像。因此,该文从逆问题求解的角度出发,分析了实现投影层析方法的物理条件及数学原理;并提出了一种水下目标投影层析成像的可行性方法及实现流程;通过在不同的扫描角度范围下的仿真进一步验证了投影层析方法对指定区域反射性目标探测的可行性。

水下无人航行器自主检测方法研究

自主检测技术是实现水下无人航行器(Underwater Unmanned Vehicle,UUV)智能化的关键技术,是无人航行器能够自主执行水下预警、目标跟踪等任务的前提。针对当前基于均值类和有序统计类恒虚惊(Constant False Alarm Rate,CFAR)技术的自主检测方法在背景起伏严重、多目标情况下,背景噪声统计特性估计不准确、自主检测性能下降的问题,文章提出了一种基于方位-时间二维参考窗联合有序截断平均算法的自主检测方法。首先,该方法设计了一种方位-时间二维参考窗,解决了一维参考窗检测参考样本过少、噪声统计量估计不准的问题;其次,采用有序截断平均算法估计背景噪声统计量,对起伏背景进行均衡;最后,利用背景噪声均值和方差构造恒虚警检测器,采用检测前跟踪技术,实现起伏背景下、多目标自动检测与跟踪。湖上试验结果表明,在水下无人航行器的自噪声干扰下,该方法对多目标依然具有较好的自主检测效果。

基于模糊层次分析的空间谱估计性能评价方法

在已经形成的多种空间谱估计方法中,为根据需求选择最优算法,建立了一种基于模糊层次分析的空间谱估计性能评价方法。从空间谱估计方法的处理性能和可实现性角度建立一种具有层次结构模型的性能评价准则,对各项性能评价指标做属性值规范化和权重系数模糊化处理,得到各评价指标的评价得分,累加得到处理算法性能量化评价的综合判决结果。基于仿真试验和某次海试试验结果,对常规波束形成(Conventional Beam Forming,CBF)、最小方差无畸变响应(Minimum Variance Distortion Response,MVDR)、多信号分类(Multiple SIgnal Classification,MUSIC)三种空间谱估计方法进行评价,在较高输入信噪比和弱化计算量条件下,MUSIC为评价最优算法。试验结果表明,此评价方法可以按需求实现最优空间谱估计方法的选择。

一种基于DOA分布信息熵加权的线谱目标检测方法

针对常规宽带能量检测方法对低信噪比线谱目标检测性能较差的不足,文章在分析目标线谱波达方向(Direction of Arrival,DOA)估计分布信息熵的基础上,提出一种基于DOA分布信息熵加权的线谱目标检测方法。通过仿真对比分析了该方法的检测性能,并利用海上实验数据验证了其有效性。结果表明,当目标方位较为稳定时,该方法可有效检测低信噪比线谱目标,并可适用存在多个同频线谱目标的情况。

一种多阵联合的拖线阵左右舷分辨方法

左右舷模糊一直是困扰拖曳线列阵声呐使用的关键技术,其制约了拖线阵声呐的使用效能。现有声呐系统装备的首端阵和舷侧阵均具有左右舷分辨能力,其与拖线阵声呐的信息互补性为拖线阵左右舷分辨提供了可能。文中提出一种多阵联合的拖线阵左右舷分辨方法,即利用舷侧阵和拖线阵公共频段的联合波束形成技术实现拖线阵的左右舷分辨,通过仿真分析验证了所提方法的有效性。结果表明,所提方法能够实现拖线阵左右舷分辨,平均分辨正确率不低于90%。

应用经验模态分解的拖船噪声信号重构及抵消方法

针对拖船干扰的时空特点,提出了将EMD(Empirical Mode Decomposition)应用于拖船噪声信号重构及抵消的方法。为了解决以往需要人工干预挑选EMD输出的多路IMF分量的缺点,提出了将多路IMF(Intrinsic Mode Function)分量与基元域信号按照线谱与连续谱分别做功率谱相关并以谱相关系数最大为准则的挑选算法。基于逆波束形成的理论,利用挑选后的IMF分量重构基元域信号,并与原始基元域信号谱减后再进行方位估计。拖曳声呐模拟器数据与实际海试数据验证结果表明,本文算法能够提高弱目标空间增益,尤其是对于靠近干扰盲区的弱目标空间增益提高明显,并且对拖船多途角扩展干扰也具有较好的抵消能力。

宽带扩展性目标时反算子分解成像

在时反算子分解技术的基础上,提出了宽带全信号子空间加权成像方法。虽然扩展性目标与时反算子的特征向量不再是一一对应关系,传统的时反选择性聚焦仍然选择某一特定的信号子空间成像,而时反MUSIC只利用某一频点成像,导致定位结果背景起伏较高。为克服这些缺陷,利用时反算子的特征值判断信号子空间的个数,以广义散射系数为加权系数,实现全宽带和全信号子空间成像。结果表明,此方法的旁瓣水平明显下降。

强混响背景下悬浮目标的时反成像

提出了一种加权宽带全信号子空间时反成像方法,将扩展性目标建模为有限数量个、相互独立的点散射体构成,实现了时反成像在可疑目标区域的全信号子空间和整个宽带的累加。在实验室波导水池中,底部放置圆柱筒制造混响背景,共进行了两个实验,一是扩展性的悬浮目标位于圆柱筒附近,其回波与圆柱筒反射的混响不在同一个时间窗内,二是弱点目标回波与圆柱筒反射的混响重叠于同一个时间窗内,对所提出的方法进行强混响背景下弱悬浮目标的成像能力验证。结果表明,此方法对强混响背景下的弱悬浮目标的成像质量明显优于传统的时反成像方法。

波束空间能量约束的稳健自适应波束形成

为改善波束形成器在一定失配条件下的工作性能,提出了一种稳健自适应波束形成方法。该方法通过设计信号在波束空间能量分布的约束条件,利用阵列数据协方差矩阵,结合迭代二阶锥规化方法,实现信号驾驶向量的估计,最后利用该估计得到最小方差无失真响应波束形成器。该方法在较恶劣的失配条件下也可以自适应地准确估计信号驾驶向量并保证其成分无失真地通过,使系统的稳健性得到改善。数据仿真结果表明,该方法在理想条件下与成熟的对角加载法性能相当,在失配条件下则优于后者。