基于多途径的混响建模与仿真

在浅海均匀声场中,多途径传播的混响更接近实际条件下混响的统计特性。因此,本文对基于多途径利用与单元散射模型相结合的网络模型对海底混响信号进行仿真分析,具有明确的物理意义。近年来关于海底混响的研究发现,其包络偏离瑞利分布,更趋向于K分布。对混响信号建模仿真的同时也对海底混响信号进行了统计分析,从频率特性和包络统计两方面验证方法的有效性。对实际海洋混响信号的研究以及基于混响背景下的其他方面研究具有较高的应用价值。     

基于GPU的海底混响信号快速仿真方法研究

在计算海底混响信号时,根据混响产生的物理机理,以射线声学为基础,用 Lambert散射定律计算海底反向散射强度,采用单元散射模型建立海底混响信号模型。利用 GPU相比于 CPU具有更高的浮点运算能力和内存带宽的特点,采用 GPU进行计算海底混响信号。通过对仿真混响信号的处理分析,在散射点较少时,混响信号包络更接近于 K分布,而随着散射点的增多,混响信号的包络接近于瑞利分布。符合混响信号的一般统计特性。该方法能快速仿真出混响信号,达到高效的目的,为以后混响信号的实时演示验证提供一条可供选择的途径。     

基于GPU的海底混响信号快速仿真方法研究

在计算海底混响信号时,根据混响产生的物理机理,以射线声学为基础,用Lambert散射定律计算海底反向散射强度,采用单元散射模型建立海底混响信号模型。利用GPU相比于CPU具有更高的浮点运算能力和内存带宽的特点,采用GPU进行计算海底混响信号。通过对仿真混响信号的处理分析,在散射点较少时,混响信号包络更接近于K分布,而随着散射点的增多,混响信号的包络接近于瑞利分布。符合混响信号的一般统计特性。该方法能快速仿真出混响信号,达到高效的目的,为以后混响信号的实时演示验证提供一条可供选择的途径。     

海底混响非瑞利特性研究及神经网络应用

基于单元散射理论介绍了瑞利分布模型和K分布模型,通过计算混响偏度和峰度判断出海底混响偏离瑞利分布模型,并利用CW信号、LFM信号的试验混响数据进行阵元域、波束域上的PDF曲线拟合。结果表明,海底混响的统计特性更趋向于K分布模型。利用BP网络方法和海底混响、点目标仿真信号的PDF特性进行了目标识别验证,其正确识别率达到了92%以上,且计算量大大降低。     

海底混响非瑞利特性研究及神经网络应用

基于单元散射理论介绍了瑞利分布模型和K分布模型,通过计算混响偏度和峰度判断出海底混响偏离瑞利分布模型,并利用CW信号、LFM信号的试验混响数据进行阵元域、波束域上的PDF曲线拟合。结果表明,海底混响的统计特性更趋向于K分布模型。利用BP网络方法和海底混响、点目标仿真信号的PDF特性进行了目标识别验证,其正确识别率达到了92%以上,且计算量大大降低。     

运动声纳界面混响仿真研究

研究了一种基于空间非均匀分布散射元信号合成的运动声纳混响信号仿真方法。综合考虑了发射信号形式、声纳运动特性、海洋环境等多种混响影响因素,实现了对运动声纳混响信号的数学仿真。对仿真混响信号及其概率密度分布、空间相关系数进行了检验,结果证明了仿真的有效性。     

浅海典型声速近程海底混响数值仿真

浅海混响以海底混响为主.本文选取对浅海近程海底混响贡献较大的声线采用射线声学理论,数值计算浅海3种典型声速分布下的海底混响时域信号和混响强度,分析声速分布、脉冲宽度及负跃层声速条件下声源深度对海底混响衰减的影响.计算结果表明:浅海近程混响强度随着时间振荡衰减,不同声速、不同声源深度下混响强度具有相似的衰减特性,但振荡衰减的"波峰"和"波谷"会随着声速分布、声源深度变化而变化.     

浅海近距离混响空间方向性试验

三分量压差式矢量水听器能够同时测量声场的声压p(t)和振速的2个正交分量vx(t),vy(t).为了研究混响的空间特性,以瞬时声能流和瞬时方位为基础,利用2个压差式矢量水听器同时对浅海近距离混响场的水平方向性和垂直方向性进行测试和分析.结果表明:声能流方法可以大致地描述混响场的方向性特性,能够揭示散射信号方位角或散射体的空间分布,同时还可以检测和判断目标的距离和方位,并且对海面和海底散射特性的研究以及主动声呐探测都具有重要意义.     

非均匀介质中宽带信号的混响仿真

提出了一种非均匀介质中宽带信号的混响仿真模型,给出了简要的理论介绍、具体的实现方法和相应的仿真结果.它是基于声波的射线传播理论和单元散射理论,通过模拟海面、海底以及体积混响的物理形成过程实现混响仿真.     

浅海典型声速近程海底混响数值仿真

浅海混响以海底混响为主。本文选取对浅海近程海底混响贡献较大的声线采用射线声学理论,数值计算浅海3种典型声速分布下的海底混响时域信号和混响强度,分析声速分布、脉冲宽度及负跃层声速条件下声源深度对海底混响衰减的影响。计算结果表明:浅海近程混响强度随着时间振荡衰减,不同声速、不同声源深度下混响强度具有相似的衰减特性,但振荡衰减的"波峰"和"波谷"会随着声速分布、声源深度变化而变化。     

Research of underwater bottom object and reverberation in feature space

The critical technical problem of underwater bottom object detection is founding a stable feature space for echo signals classification. The past literatures more focus on the characteristics of object echoes in feature space and reverberation is only treated as interference. In this paper, reverberation is considered as a kind of signal with steady characteristic, and the clustering of reverberation in frequency discrete wavelet transform (FDWT) feature space is studied. In order to extract the identifying information of echo signals, feature compression and cluster analysis are adopted in this paper, and the criterion of separability between object echoes and reverberation is given. The experimental data processing results show that reverberation has steady pattern in FDWT feature space which differs from that of object echoes. It is proven that there is separability between reverberation and object echoes.     

一种级联型自适应滤波器的混响抑制技术

在浅海环境中混响是造成主动声呐性能下降的主要原因之一。混响是由发射信号引起的,其频域上覆盖区域与发射信号基本重合,时域上与发射信号及目标回波强相关,这给混响和目标的分离造成了很大的困难。本文借鉴PD雷达中的动目标检测方法,提出一种适用于声呐动目标检测的滤波器设计算法。该算法利用运动目标回波和混响在时频域上的不同特性,设计了级联自适应滤波器实现混响抑制和目标增强。在此基础上进行匹配滤波等处理可以获得理想的效果。该算法可大幅提高信混比,有效改善运动目标的检测能力。     

主动声纳混响模拟及性能分析

根据混响的统计特性和信号的谱特性，对主动声纳典型信号的混响进行仿真，结合试验数据对仿真结果进行对比检验，并结合不同的信号检测方法，用仿真数据与海试实录数据进行抑制混响的能力分析，证明提出的混响仿真方法对主动声纳设计的实用性。     

一种用于移动目标探测的空时混响模型（英文）

In recent years, moving target detection methods based on low-rank and sparse matrix decomposition have been developed, and they have achieved good results. However, there is not enough interpretation to support the assumption that there is a high correlation among the reverberations after each transmitting pulse. In order to explain the correlation of reverberations, a new reverberation model is proposed from the perspective of scattering cells in this paper. The scattering cells are the subarea divided from the detection area. The energy fluctuation of a scattering cell with time and the influence of the neighboring cells are considered. Key parameters of the model were analyzed by numerical analysis, and the applicability of the model was verified by experimental analysis. The results showed that the model can be used for several simulations to evaluate the performance of moving target detection methods.     

双基地海底混响衰减规律研究

为提高双基地声纳系统性能,混响级预报至关重要。在全向发射不同接收指向条件下推导出散射面积计算公式,考察了此时椭圆环上的散射面积、散射强度、传播损失与接收角之间的关系。根据双基地海底混响的几何模型和声纳方程,推导出双基地海底的混响级预报公式。给出窄波束接收时,双基地声纳混响级系数随接收角度和基线长度的变化规律。仿真结果表明,双基地海底混响与接收角度、基线长度等因素有关。     

基于FRFT的强时频干扰抑制方法

混响是影响双基地或多基地声呐对水中目标探测识别的最主要干扰,提高抗混响能力对识别水中目标有极其重要意义.本文针对混响对目标回波的强时频干扰特性,基于分数阶傅里叶变换所具有的时频耦合分离特性,研究一种基于分数阶傅里叶变换的强混响抑制方法,并进行模拟仿真和水池测试研究,研究结果验证算法的有效性.本算法适用于信号形式为线性调频的宽带信号抗混响干扰,将脉冲信号在分数阶变换域进行尺度压缩,进而将目标信号和干扰信号在变换域中进行分离,有效达到抗混响的目的.     

掩埋目标声散射特征提取（英文）

Elastic acoustic scattering is important for buried target detection and identification. For elastic spherical objects, studies have shown that a series of narrowband energetic arrivals follow the first specular one. However, in practice, the elastic echo is rather weak because of the acoustic absorption, propagation loss, and reverberation, which makes it difficult to extract elastic scattering features, especially for buried targets. To remove the interference and enhance the elastic scattering, the de-chirping method was adopted here to address the target scattering echo when a linear frequency modulation(LFM) signal is transmitted. The parameters of the incident signal were known. With the de-chirping operation, a target echo was transformed into a cluster of narrowband signals, and the elastic components could be extracted with a band-pass filter and then recovered by remodulation.The simulation results indicate the feasibility of the elastic scattering extraction and recovery. The experimental result demonstrates that the interference was removed and the elastic scattering was visibly enhanced after de-chirping, which facilitates the subsequent resonance feature extraction for target classification and recognition.