非高斯混响背景下的信号检测

摘要

混响作为水声学中的基本物理现象之一，它的研究由来已久。传统的主动声纳利用多普勒和时间增益控制进行抗混响处理，但因受限于高斯假设，还没有真正意义上的最优检测器。论文从主动声纳背景干扰的非白非高斯假设出发，构建能适应背景统计性质的渐进最佳检测器，以期获取更好的回波检测性能。围绕这一目标，开展了以下几方面的工作： 首先，考察了混合高斯模型(GM)和K分布模型的概率密度函数(PDF)，并应用了一系列非高斯PDF 参数估计的方法。GM参数估计由期望最大化算法(EM)获得；K分布的参数估计由最大似然算法和矩估计算法获得。基于PDF函数及其导数构建起来的U滤波，可以实现非高斯混响的高斯化。 其次，研究了非高斯混响的功率谱密度(PSD)估计方法，论文采用AR模型拟合非高斯混响的PSD，模犁的参数由最大似然估计(MLE)和加权最小二乘估计(WLSE)获得。基于非高斯AR参数估计建立AR滤波器，可以对非高斯混响数据进行预白化处理。 最后，应用PDF和PSD的参数估计，融合预白化和高斯化模块，设计完成了非高斯混响背景下信号检测的渐近最佳检测器(CPWG)。并分析研究了它与Rao有效绩检验(REST)之间的关系。

目录

文摘

英文文摘

声明

第1章绪论

1.1研究背景

1.2国内外研究现状

1.3研究目的及意义

1.4论文工作内容介绍

第2章非高斯混响的建模及非白功率谱估计

2.1两种典型的非高斯混响概率密度模型

2.1.1非高斯混响信号建模的理论基础

2.1.2混合高斯模型

2.1.3 K分布模型

2.2模型参数估计问题

2.2.1混合高斯模型参数的EM估计

2.2.2 K分布模型参数估计

2.3高斯化

2.3.1定义和评价

2.3.2 U滤波

2.4非高斯混响的非白功率谱估计

2.4.1 AR参数的最大似然估计

2.4.2 AR参数的加权最小二乘估计

2.5预白化滤波

2.6本章小结

第3章发射信号及检测器设计

3.1发射信号设计

3.1.1最优波形设计

3.1.2性能分析

3.1.3最优波形设计小结

3.2检测问题描述

3.2.1统计检测理论

3.2.2检测问题

3.3基于预白化和高斯化的检测器

3.3.1检测器的构建

3.3.2检测器框图

3.3.3性能分析和算法简化

3.4本章小结

第4章试验数据后置处理

4.1试验情况介绍

4.2海试数据的非高斯混响特性分析

4.2.1海试数据预处理

4.2.2海试数据的GM验模

4.2.3海试数据的K分布模型验模

4.3海试数据的检测分析

4.3.1滑动检测的实现

4.3.2数据检测

4.3.3检测性能分析

4.4本章小结

结论

参考文献

致谢