基于分数低阶统计量的卡尔曼滤波目标跟踪算法

针对杂波干扰环境中的非高斯特性,发现海杂波噪声、闪烁噪声等具有显著尖峰的非高斯噪声,可以采用α稳定分布建立更符合实际的噪声模型。根据统计信号处理最新理论和技术,利用p阶分数相关和分数低阶协方差替代传统相关和协方差来改进Kalman滤波器,优化获得基于分数低阶统计量的Kalman滤波目标跟踪新算法(FLOS-KF)。仿真验证了FLOS-KF滤波跟踪新算法可以更好地适应非高斯复杂环境,得到稳健的跟踪效果。     

提高舰载雷达低空目标检测性能技术研究

对海杂波影响舰载雷达系统低空探测性能的原因进行了分析，并研究了海杂波信号幅度分布特性，提出使用α稳定分布建立雷达低空观测信号模型，指出研究基于分数低阶统计量的雷达目标信号检测与估计韧性替代算法的必要性，以实现恒虚警概率下的雷达目标最佳检测，探索提高岸基和舰载雷达对低空及海面目标探测和跟踪性能新的发展方向。     

基于SαS分布的水声信号自适应波束形成算法

提出一种水声噪声环境中的自适应波束形成算法。该算法在假设水声信号服从对称α稳定分布(SαS)的前提下,定义零阶阵列响应,根据最小方差无畸变响应波束形成器(MVDR)提出零阶最小方差无畸变响应波束形成器(ZMVDR)。实际水声试验信号数据分析证明了提出的ZMDVR在不需要特征指数α的先验条件下,性能与分数低阶最小方差无畸变响应波束形成器(FrMVDR)相当,并优于MVDR波束形成器。     

盲均衡技术在水声信道均衡中的应用进展

简述了水声信道的一般特点,概述了基于Bussgang类盲均衡算法、基于高阶统计量类盲均衡算法、基于神经网络类盲均衡算法、基于小波变换类盲均衡算法的优缺点及其在水声信道均衡中应用的现状,并指出了其今后的发展方向。     

基于切片谱的主动水声信号处理方法

针对传统FFT对主动水声信号处理无法获得可观的处理增益,提出了基于切片谱的主动水声信号处理方法。研究分析了不同信噪比的噪声背景情况下,通过对主动水声信号计算切片谱来进行处理。仿真结果表明,基于切片谱的主动水声信号处理方法能够较好地抑制高斯噪声,提高输出信噪比,从而获得良好的处理增益,与传统的FFT处理方法相比,在输入信噪比从-10～+10dB之间变化时,处理增益平均提升了6.9987dB。     

倒双谱降维谱的舰船辐射噪声特性分析

海洋资源开发逐渐成为人类发展的趋势,与此同时,海洋在现代战争中的地位也越来越重要,因此,水下目标识别成为各国海洋领域研究的重点。船舶辐射噪声属于时变信号,可以利用高阶统计量抑制高斯噪声,实现信号特征分析。本文研究船舶辐射噪声的主要来源,提出基于倒双谱的降维谱舰船辐射噪声分析算法。     

盲源分离技术在水声信号中的应用研究

通过研究α稳定分布,提出海洋噪声、舰船辐射噪声等符合低阶α稳定分布,在进行对称α稳定分布且独立的随机源信号进行盲分离处理时,若仍然采用高斯分布将不收敛。本文设计了分数低阶矩阵盲源分离算法,最后通过实验对比本文所设计算法和时延分离算法。实验结果表明:本文所设计的算法对于α稳定分布且有独立的随机信号,具有较好的收敛性,能够有效实现盲源信号分离。通过从复杂的海洋噪声中仍能较好地提取出船舱辐射噪声的实验,说明即使信噪比发生变化,源信号分离后相似系数较分离前仍然有稳定地提高。     

基于频域搜索的梳状谱信号检测方法

由于梳状谱信号多普勒容限较小,利用常规的匹配/相关检测方法进行检测时,需要较大数量的拷贝信号与计算量。针对这一问题,本文提出一种基于频域搜索的梳状谱信号检测算法。通过利用梳状谱信号频域多峰结构的特点,根据信号的先验信息计算出不同径向速度下回波信号的频点分布,对接收的信号在频域进行搜索累计的方法同时实现信号的检测与速度估计。仿真分析证明了本文算法的有效性。     

大型船舶动力装置故障的诊断研究

大型船舶动力装置工作负荷较大,故障诱因较多,为了有效准确排除大型船舶动力装置,提高工况稳定性,提出一种基于喘振谱特征提取的大型船舶动力装置故障检测诊断方法。采用多传感器进行大型船舶动力装置的物理信息采集,提取动力装置的振动信号和喘振信号,对提取的信号进行时频变换和离散谱特征分析,采用自相关匹配滤波器进行船舶动力装置振动传感信号的滤波处理,对滤波输出信号进行喘振谱提取,对提取的谱特征量输入到神经网络分类器中进行故障判别。仿真及结果表明,采用该方法进行大型船舶动力装置故障诊断的准确性较高。     

利用小波变换对MEMS矢量水听器信号处理

为解决对水上未知目标的定位估计,充分利用接收信号,提出一种基于小波变换与傅里叶变换相结合的信号处理方法。采用中北大学研制的十字梁结构的MEMS矢量水听器接收声源信号,通过后续电路把声压信号转换成电压信号。先进行窄带滤波,保存有用信号频带;然后选择合适的小波阈值及小波基对信号进行小波降噪处理,减少低频噪声干扰,提高输出信噪比,为后续的信号处理及水声定位提供便利;最后基于MUSIC算法,结合直方图法进行目标方位估计,仿真结果表明,这种方法将定位精度提高到3°。     

基于水声传感器网络的目标纯方位运动分析

研究了基于水声传感器网络的目标纯方位运动分析原理及方法,建立了基于水声传感器网络的目标运动分析模型。在此基础上,讨论了模型中多维非线性估计问题,提出了一种基于传感器网络新的水下目标运动分析方法。该方法采用改进的粒子滤波EKF-PF(扩展卡尔曼-粒子滤波)算法实现,并与传统的扩展卡尔曼滤波(EKF)和粒子滤波(PF)算法进行了比较。通过Monte Carlo仿真分析,表明基于水声传感器网络的目标运动分析方法充分利用了网络的优势和当前测量信息。这种方法对水下目标运动状态估计时,不仅降低了计算量而且表现出较高的估计精度。所得结论为水下传感器网络进行目标被动定位提供了参考。     

基于LabVIEW系统的水声测向方法设计

LabVIEW是NI(美国国家仪器)公司推出的一种虚拟仪器系统,包括图形化的可编程语言及多元化的硬件设备。基于该系统的水声信号采集系统常用于水声应用中。本文结合常用的互功率谱测向方法与Lab VIEW虚拟仪器系统,分别设计基于标量水听器和矢量水听器的水下声源测向方法。基于LabVIEW虚拟仪器系统的设计可以提高开发灵活性,缩短开发周期并减少开发复杂度。通过验证基于虚拟仪器系统在互谱测向应用中的可行性,为未来开发水下设备提供一个新的思路。     

基于 LabVIEW系统的水声测向方法设计

LabVIEW是 NI（美国国家仪器）公司推出的一种虚拟仪器系统,包括图形化的可编程语言及多元化的硬件设备。基于该系统的水声信号采集系统常用于水声应用中。本文结合常用的互功率谱测向方法与 LabVIEW虚拟仪器系统,分别设计基于标量水听器和矢量水听器的水下声源测向方法。基于 LabVIEW虚拟仪器系统的设计可以提高开发灵活性,缩短开发周期并减少开发复杂度。通过验证基于虚拟仪器系统在互谱测向应用中的可行性,为未来开发水下设备提供一个新的思路。     

基于单矢量水听器的实时性线谱提取算法

针对单矢量水听器探测条件下的水声目标线谱提取问题,提出一种可实时性迭代计算的线谱提取算法。首先利用矢量水听器声压振速通道的联合信息处理,可提高水声目标信号的信噪比。其次,利用基于极大值滤波器的线谱预处理方法对信号频谱进行峰值检测,进而通过在线谱提取过程中引入缓存器,可以在较小的计算复杂度条件下提高信号处理过程中的时间增益,再结合线谱归并方法可以较为精确的提取出目标线谱。经仿真试验分析及海上实测数据验证,该算法能够在低信噪比条件下实现对线谱的检测,并具有良好的抗线谱漂移干扰能力。     

振动加速度计信号滤波模块设计

结合振动加速度计信号调理,提出了一种滤波电路模块设计方案,并根据该方案实现了实际电路,经测试该滤波模块既能有效抑制低频信号,又能有效衰减高频信号,具备良好的滤波效果,适用于振动信号和水声信号滤波。     

海上船舶多噪声中的高阶谱特性分析

海洋环境复杂多变,并且水声信号信道非常特殊。本文利用高阶谱能够抑制高斯噪声的特性,将其应用于船舶多噪声的识别,并采集两类船舶信号进行实验。实验结果表明,本文所采用的高阶谱能够有效的识别和分离出船舶噪声。     

四阶谱在水中目标识别中的应用

由于水声信号通常是非平稳、非高斯的,因此对非高斯特征的提取就显得特别重要.而四阶谱具有抑制高斯噪声的能力,本文用标准的一维滞后窗构造三维滞后窗,并将其应用于四阶谱的非参数估计中.仿真实验证明其能明显地抑制四阶谱估计的方差.另外,提取了水声信号的四阶谱特征,识别实验表明其能提高识别率.推导的离散序列非参数四阶谱递推算法使四阶谱的运算速度明显提高.     

基于双曲调频信号的水声通信帧同步方法

水声通信中收发两端的相对运动会引起多普勒效应,严重的多普勒效应将极大地影响通信系统性能。针对多普勒效应对水声通信信号的影响问题,利用双曲调频信号对多普勒频移的不敏感性,提出了一种基于时域叠加上扫频和下扫频双曲调频信号作为前导信号的水声通信帧同步方法。通过接收端配置2个并行相关器对带有前导信号的接收信号进行匹配滤波,并根据2个相关峰的偏移时延差实现精确的多普勒因子估计,利用线性插值方法进行重采样,减弱多普勒效应对水声通信性能的影响。仿真结果表明,在实测多途信道条件下,该方法可以实现多普勒因子精确估计,有效提高收发端相对高速运动条件下的水声通信性能。     

一种通用型基于经验模态分解的小波阈值滤波方法研究

首先针对中高频水声信号,提出一种改进的经验模态分解加小波软阈值滤波方法;然后将信号进行带通滤波处理及经验模态分解,将分解得到的各个模态转换为频域信号,采用小波软阈值方法在频域上对这些模态进行滤波,最后对信号进行重构,并将其转换为时域信号。分别采用本方法和原时域上的小波阈值方法对不同频率的水声信号进行滤波,经计算分析可知,对频率小于800 Hz的水声信号,采用原方法可获得较好的滤波效果;当信号频率大于800 Hz时,采用本方法的滤波效果更好,因此应针对不同频率的水声信号,选择合适的滤波方法,以获得满意的滤波效果。     

一种通用型基于经验模态分解的小波阈值滤波方法研究

首先针对中高频水声信号,提出一种改进的经验模态分解加小波软阈值滤波方法;然后将信号进行带通滤波处理及经验模态分解,将分解得到的各个模态转换为频域信号,采用小波软阈值方法在频域上对这些模态进行滤波,最后对信号进行重构,并将其转换为时域信号。分别采用本方法和原时域上的小波阈值方法对不同频率的水声信号进行滤波,经计算分析可知,对频率小于800 Hz的水声信号,采用原方法可获得较好的滤波效果;当信号频率大于800 Hz时,采用本方法的滤波效果更好,因此应针对不同频率的水声信号,选择合适的滤波方法,以获得满意的滤波效果。