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。     

主动全向声纳浮标回波信号仿真研究

声纳浮标是航空反潜主要的搜潜装备之一,对主动声纳浮标回波信号的研究是航空反潜作战的重要方面。从信号级对目标回波、混响和海洋噪声进行了计算机仿真,在此基础上建立了主动全向声纳浮标回波信号模型,并进行了计算机仿真。仿真结果参照主动声纳浮标系统将仿真的声纳浮标回波信号进行了频率历程图像显示。     

PCI混响消除算法的理论和实现方法

就工作在混响限制区域的主动声纳而言,混响成为限制声纳性能发挥的主要因素之一.如何有效地抑制混响或对混响进行弱化处理,对于提高主动声纳的目标检测能力具有十分重要的理论和实际意义.采用基于信号子空间理论,即主元求逆算法(PCI)的混响估计方法,实现了混响限制区域混响和信号的分离,并提出了一个混响子空间定阶方法.实际海试数据处理结果表明,该方法可以有效的剔除接收信号中的混响,有利于改善系统在混响限制条件下的检测能力.     

M序列信号在主动声纳中的性能研究

对于主动声纳探测浅海区域的慢速小目标而言,混响无疑是最为主要的干扰。由于混响信号主要源自于发射信号,频域上和发射信号本身频谱有着密切的关系,常规的匹配滤波器已不是最佳检测器。论文利用混响和目标回波之间的多普勒差异作为检测的特征量,介绍了主动声纳中的一种新的探测信号,M序列信号。即通过M序列对CW信号进行编码而扩宽其带宽,在保留CW信号敏感的多普勒特性的同时提高时延分辨力。文中借助模糊度函数以及Q函数作为分析工具,具体对比了传统的CW信号、LFM信号以及该信号对混响的抑制能力。Matlab仿真结果表明,该编码信号具有较之CW和LFM信号更好的抗混响能力以及更优的速度—时延分辨力,适用于浅海环境中对慢速小目标的探测。     

一种改进的混响精细结构模型及其特性分析

混响是鱼雷主动自导背景干扰的一部分,混响的建模与仿真对于研究鱼雷声自导系统具有重要意义。混响具有空时特性,利用空时自适应处理方法抑制混响成为一种可能。因此建立能准确反应水下声传播特性的混响模型,并在此基础上研究其空时特性,是声呐空时处理的重要环节。从水下声信号的特点出发,利用单元散射原理,对界面混响进行精细结构建模、仿真。仿真结果表明:该模型除了能比较完整细致地模拟混响的各种统计特性外,还能保持阵元间的空间相关性,而且能体现出混响的空时特性。     

强声源对低频主动拖线阵声纳的干扰效果研究

针对低频主动拖线阵声纳通过发射低频声信号对水下目标进行探测这一特性,提出了使用强声源对低频主动拖线阵声纳实施压制性干扰的方法,并对影响强声源干扰效果的因素进行了仿真分析。结果表明,在综合考虑这些影响因素的前提下,使用该方法能够达到较好的干扰效果。     

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。     

圆柱阵主动声呐基于直接数据域空时二维处理

空时二维处理(STAP)是一种抑制混响的有效技术途径。圆柱阵主动声呐混响具有强非均匀性,影响STAP处理性能的提升。本文提出了一种适合圆柱阵主动声呐的基于直接数据域空时二维处理算法。算法借鉴雷达STAP直接数据域方法,采用二阶对消方法抑制目标信号。数字仿真结果表明,该算法可以改善圆柱阵主动声呐混响抑制的性能。     

超声水深信号的处理及实现

本文说明了声纳信号处理的必要性，并以数字式测深仪为例，介绍了对水声信号进行抗噪声和混响的一些处理方法及实现手段，最后阐述了水声信号形式选择中的某些问题。     

水平分置海底混响信号的空间相关特性研究

海洋混响是影响声呐性能的主要因素之一,同时也包含了大量的海洋环境信息,因此对海洋混响的研究就显得尤为重要.本文依据海底散射系数的空间相关半径来划分散射单元,给出一种水平分置多阵元接收海底混响信号的仿真模型,重点分析了混响信号的空间相关特性.从理论上得出水平分置海底混响信号的空间相关特性符合sinc(x)函数衰减规律;根据仿真信号分析得出,混响信号的空间相关性随海底散射系数相关半径和发射信号脉宽增大而减小.     

多通道运动声呐混响仿真

提出了一种直观,易于实现的方法完成多通道声呐混响信号的仿真,采用空间非均匀方式分布散射元,直接对散射元的回波信号进行迭加。仿真综合考虑了多种影响混响的因素,包括发射信号本身的参数,声呐平台的运动,海洋环境等。对仿真信号的平均混响级,瞬时值和包络值概率密度分布,空间相关系数,空时二维谱几个方面进行了检验,结果与理论分析和经验值具有较好的一致性,证明了仿真的有效性。该仿真数据能够满足空时自适应处理(STAP)方法研究的需要。     

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。     

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.     

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.     

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。     

Classification of underwater target echoes based on auditory perception characteristics

In underwater target detection, the bottom reverberation has some of the same properties as the target echo, which has a great impact on the performance. It is essential to study the difference between target echo and reverberation. In this paper, based on the unique advantage of human listening ability on objects distinction, the Gammatone filter is taken as the auditory model. In addition, time-frequency perception features and auditory spectral features are extracted for active sonar target echo and bottom reverberation separation. The features of the experimental data have good concentration characteristics in the same class and have a large amount of differences between different classes, which shows that this method can effectively distinguish between the target echo and reverberation.     

基于听觉感知特征的水下目标回波分类(英文)

In underwater target detection, the bottom reverberation has some of the same properties as the target echo, which has a great impact on the performance. It is essential to study the difference between target echo and reverberation. In this paper based on the unique advantage of human listening ability on objects distinction, the Gammatone filter is taken as the auditory model. In addition, time-frequency perception features and auditory spectra features are extracted for active sonar target echo and bottom reverberation separation. The features of the experimental data have good concentration characteristics in the same class and have a large amount of differences between different classes, which shows that this method can effectively distinguish between the target echo and reverberation.