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无源声呐水下多目标融合跟踪方法

声学学报 2024年第3期49卷 501-512页

作者：梁国龙张博宇齐滨郝宇杜致尧李想哈尔滨工程大学水声技术全国重点实验室哈尔滨150001 工业和信息化部海洋信息获取与安全工信部重点实验室(哈尔滨工程大学) 哈尔滨150001 哈尔滨工程大学水声工程学院哈尔滨150001

针对海洋环境噪声导致弱目标在不同子频带检测结果差异较大,致使以全频带探测结果为输入的跟踪算法出现性能退化的问题,提出一种子带融合跟踪方法。该方法利用改进的高斯混合概率假设密度滤波器对各频率子带输出的方位估计结果进行跟踪... 详细信息

针对海洋环境噪声导致弱目标在不同子频带检测结果差异较大,致使以全频带探测结果为输入的跟踪算法出现性能退化的问题,提出一种子带融合跟踪方法。该方法利用改进的高斯混合概率假设密度滤波器对各频率子带输出的方位估计结果进行跟踪,并采用广义协方差交集准则对子带跟踪结果进行融合,以获得综合各子带信息的跟踪结果。仿真结果表明,所提方法可以提高弱目标在各子带信噪比不均衡情况下的跟踪能力,且运算时间与对比方法较为接近。海试数据处理结果进一步验证了所提方法的有效性。

关键词：无源声呐广义协方差交集高斯混合概率假设密度滤波器子带融合跟踪

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无源声呐稀疏阵无栅瓣性能分析

声学学报 2006年第6期31卷 506-510页

作者：吴国清王美刚中国科学院声学研究所北京100080 山西大学工程学院信息系太原030013

计算机模拟、实际声呐信号和理论分析证明了在无源声呐中只要信号带宽足够宽(带宽大于1个倍频程),无源声呐中用稀疏阵,即基元间距大于信号波长的基阵,波束图中不会出现栅瓣特性。白化目标信号可满足尽量宽的信号带宽,有利于无栅瓣波束... 详细信息

计算机模拟、实际声呐信号和理论分析证明了在无源声呐中只要信号带宽足够宽(带宽大于1个倍频程),无源声呐中用稀疏阵,即基元间距大于信号波长的基阵,波束图中不会出现栅瓣特性。白化目标信号可满足尽量宽的信号带宽,有利于无栅瓣波束的设计。结论是只要保证足够宽的信号带宽,无源声呐工作频段中最高频率的波长可小于基阵中阵元间隔而可使阵波束特性不出现栅瓣。

关键词：无源声呐稀疏阵栅瓣性能分析信号带宽波束特性计算机模拟目标信号

一种频域-波数域峰值筛选的无源声呐宽带检测方法

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声学学报 2023年第3期48卷 459-470页

作者：宁江波李宇吴永胜迟骋李子高李淑秋中国科学院声学研究所北京100190 中国科学院先进水下信息技术重点实验室北京100190 中国科学院大学北京100049 中国人民解放军92682部队湛江524000

在水声信号处理中,传统的无源声呐宽带目标检测在多目标、强干扰的复杂环境中输出信噪比低,使得检测性能急剧下降。针对此问题,提出一种基于均匀线列阵在频域−波数域上宽带信号能量分布特性进行目标检测的方法。该方法首先将阵列信号转... 详细信息

在水声信号处理中,传统的无源声呐宽带目标检测在多目标、强干扰的复杂环境中输出信噪比低,使得检测性能急剧下降。针对此问题,提出一种基于均匀线列阵在频域−波数域上宽带信号能量分布特性进行目标检测的方法。该方法首先将阵列信号转换到频域−波数域,利用不同频率下波数主瓣、旁瓣宽度特征以及空间分布特征,设计针对主瓣的判别与分配方法,实现对同一目标不同频率下波数谱主瓣判别,使用主瓣能量累积、主瓣数目累积的方式来形成方位谱,从而进行目标检测。理论分析和仿真结果表明,所提方法只利用对目标检测有突出贡献的波数主瓣,降低了旁瓣的影响,有效提高了无源宽带水声目标的检测能力。海上试验数据处理结果表明,目标输出信噪比相比子带峰值能量检测算法可提高5.58 dB,较传统能量检测可提高8.73 dB,计算时间相比传统能量检测降低46%,验证了所提方法的有效性与实时性。

关键词：无源声呐宽带目标检测频域−波数域峰值筛选

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无源声呐目标特征提取的一种新方法

声学与电子工程 1998年第4期 5-8页

作者：荆东黄凤岗哈尔滨工程大学计算机与信息科学系哈尔滨150001

水下目标的特征提取一直是水声信号处理的一个难题。由于实际声呐目标的发声机理和反射声波的机理十分复杂,成份多样,造成水声信号具有较强的非平稳性和非高斯性。为了提高对水下目标识别的正确识别率,本文突破以往研究中关于信号平稳... 详细信息

水下目标的特征提取一直是水声信号处理的一个难题。由于实际声呐目标的发声机理和反射声波的机理十分复杂,成份多样,造成水声信号具有较强的非平稳性和非高斯性。为了提高对水下目标识别的正确识别率,本文突破以往研究中关于信号平稳性和高斯性的假设,在简要介绍LOFAR谱图和高阶谱(HOS)估计方法的基础上,提出一种基于高阶谱的LOFAR谱图特征的提取方法。本方法既不受高斯性假定的约束,也不受平稳性假定的约束。最后,用本方法对三类实际声呐信号进行了特征提取,取得了令人满意的分类识别效果。

关键词：特征提取高阶 LOFAR谱图无源声呐

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用独立成份分析算法实现水声信号盲分离

声学学报 2002年第4期27卷 321-326页

作者：倪晋平马远良孙超童立西北工业大学航海工程学院

独立成份分析算法是在研究信号盲分离过程中出现的一种新方法,本文试图将几种独立成份分析算法用于分离水声信号。分析和比较了５种算法的性能,并用仿真信号对算法进行了仿真,阐述了独立成份分析算法分离水声信号的不足。针对含噪声模型... 详细信息

独立成份分析算法是在研究信号盲分离过程中出现的一种新方法,本文试图将几种独立成份分析算法用于分离水声信号。分析和比较了５种算法的性能,并用仿真信号对算法进行了仿真,阐述了独立成份分析算法分离水声信号的不足。针对含噪声模型,提出了一种基于独立成份分析算法成功分离水声信号的方法。

关键词：独立成份分析算法水声信号盲分离信号处理无源声呐

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应用稀疏表示的宽带相干超分辨方位估计方法

声学学报 2015年第6期40卷 772-778页

作者：薄连坤熊瑾煜罗来源西南电子电信技术研究所成都610041

针对无源声呐中宽带相干处理对邻近弱目标分辨能力仍不足的问题,提出一种相干聚焦后稀疏空间谱求解的宽带超分辨方位估计方法。首先将不同频点数据相干聚焦到参考频点,构成多测量矢量稀疏求解问题,然后采用二阶锥规划内点算法进行稀疏... 详细信息

针对无源声呐中宽带相干处理对邻近弱目标分辨能力仍不足的问题,提出一种相干聚焦后稀疏空间谱求解的宽带超分辨方位估计方法。首先将不同频点数据相干聚焦到参考频点,构成多测量矢量稀疏求解问题,然后采用二阶锥规划内点算法进行稀疏空间谱拟合,实现了宽带弱目标超分辨方位估计。仿真试验结果表明,该方法在弱目标分辨和方位估计精度方面优于宽带非相干和相干信号子空间高分辨处理方法。32元拖曳阵海试数据的处理结果验证了该方法的优越性能,同时说明了该方法在无源声呐探测中应用的可行性。

关键词：相干处理稀疏表示估计方法超分辨宽带应用无源声呐求解问题

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宽带低旁瓣时域波束形成

声学学报 2003年第4期28卷 331-338页

作者：杨益新孙超马远良西北工业大学声学工程研究所西安710072

针对有源和无源声呐中的宽带波束形成,提出了一种低旁瓣时域实现方法。声阵列各个阵元的输出首先经过数字延迟线实现数倍采样间隔的时延补偿,然后由FIR数字滤波器来补偿剩余的时延,并实现低旁瓣波束所需的频率加权,最后再把滤波器输出... 详细信息

针对有源和无源声呐中的宽带波束形成,提出了一种低旁瓣时域实现方法。声阵列各个阵元的输出首先经过数字延迟线实现数倍采样间隔的时延补偿,然后由FIR数字滤波器来补偿剩余的时延,并实现低旁瓣波束所需的频率加权,最后再把滤波器输出相加得到时域波束输出。FIR数字滤波器的设计采用改进的自适应方法,其期望响应由工作频带划分成的等间隔窄子带上的低旁瓣波束形成权系数构成。各个子带上的低旁瓣波束则采用基于MVDR波束形成原理的波束优化设计方法得到。针对圆弧阵的计算机仿真设计结果和湖上实验验证了本文方法的正确性和有效性。

关键词：有源声呐无源声呐宽带波束形成低旁瓣时域数字滤波器计算机仿真优化设计

基于方位-频率及多阵方位的无源目标跟踪性能研究

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声学学报 2001年第2期26卷 127-134页

作者：杜选民姚蓝上海船舶电子设备研究所上海200025

研究了两种利用多维信息的目标运动分析（ＴＭＡ）方法：方位－频率ＴＭＡ和多阵联合纯方位ＴＭＡ，应用Ｇａｕｓｓ－Ｎｅｗｔｏｎ（Ｇ－Ｎ）和Ｌｅｖｅｎｂｅｒｇ－－Ｍａｒｑｕａｒｄｔ（Ｌ－Ｍ）相结合的最优化方法，分析了最大似然... 详细信息

研究了两种利用多维信息的目标运动分析（ＴＭＡ）方法：方位－频率ＴＭＡ和多阵联合纯方位ＴＭＡ，应用Ｇａｕｓｓ－Ｎｅｗｔｏｎ（Ｇ－Ｎ）和Ｌｅｖｅｎｂｅｒｇ－－Ｍａｒｑｕａｒｄｔ（Ｌ－Ｍ）相结合的最优化方法，分析了最大似然估计（ＭＬＥ）算法的跟踪性能，进行了仿真实验．研究结果表明利用多维信息的ＴＭＡ虽然克服了常规纯方位ＴＭＡ需要观测平台机动的限制，但其应用并不具备普遍性。

关键词：多维信息目标运动分析(TMA) 无源声呐方位-频率TMA 多阵联合TMA Gauss-Newton方法 Levenberg-Marquardt方法最大似然值计 CRLB 定位置信椭圆仿真计算跟踪性能

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基于状态矢量融合的多基地无源目标运动分析

声学学报 2002年第4期27卷 316-320页

作者：胡友峰詹艳梅孙进才西北工业大学航海工程学院

在多基地独立观测估计的基础上,采用对状态矢量进行数据融合的方法对无源目标运动分析(以下简称ＴＭＡ)问题进行了研究。在双基地的条件下,讨论了当双基地的无源声呐匀采用容易得到的目标方位角、频率的数据测量为输入时的无源ＴＭＡ问... 详细信息

在多基地独立观测估计的基础上,采用对状态矢量进行数据融合的方法对无源目标运动分析(以下简称ＴＭＡ)问题进行了研究。在双基地的条件下,讨论了当双基地的无源声呐匀采用容易得到的目标方位角、频率的数据测量为输入时的无源ＴＭＡ问题。利用伪线性方法或扩展Ｋａｌｍａｎ滤波方法作预处理后,将所得到的各状态矢量的预估计送入融合中心再进行数据融合,最后实现对目标的最终估计。计算机仿真结果表明:状态矢量融合的方法能够进一步提高对目标运动参数的估计精度,能有效地实现无源ＴＭＡ问题的估计。

关键词：状态矢量多基地无源目标运动分析数据融合无源定位无源声呐目标定位 TMA