浅海混响背景下的信号检测

摘要

海洋混响是水声学中的基本物理现象之一，也是主动声呐的特有干扰。海洋混响是由海洋中的大量无规则散射体和无规则散射边界对入射声信号产生的散射波信号在接收点迭加而形成的。混响因为其宽频特性和高强度对主动声呐检测产生强烈的干扰，本文围绕混响模型，海洋混响背景下的信号检测，海洋掩埋目标检测进行了深入的研究，论文课题工作主要从以下几个方面展开： ●根据混响分布具有对称厚拖尾特性和局部脉冲特性，提出了将SaS(symmetricα-stable)分布建模混响模型。并且从概率密度分布论证了理论概率密度分布、海试数据和理论SaS分布序列统计的概率密度的相似性。 ●论文从无限方差统计检验角度，说明水声混响分布并非高斯分布。并且使用分数低阶矩法、样本分位数法、对数矩方法、极端值统计量方法四种方法对海试实验和水池实验混响数据的特征参数α进行统计计算，发现混响确实具有SaS分布特性。并且探讨了四种方法的稳定性和可靠性，提出基于对数矩的估计方法更适用于水声混响特征参数估计。 ●论文研究了α谱、共变谱、分数低阶谱的计算方法，分析了其内在联系。并且利用这些谱分析方法，进行了水声信道延迟估计。在此基础上，对海洋信道进行了盲信道估计，其目的在于研究浅海环境的多途效应，为更深层次的探讨海底掩埋目标检测，提供一种思路。 ●论文在高斯噪声背景条件下波束形成的基础上，研究了α稳定分布条件下的波束形成方法。并提出了基于α稳定分布最小输出功率的波束形成方法。各种方法的本质都是利用共变矩阵代替二阶矩中的自相关矩阵，在一定的约束条件下，形成波束。海试数据表明，α稳定分布条件下的波束形成方法效果更好。 ●论文研究了混响背景下的各种检测器和广义白化滤波方法。在此基础上，提出了广义ZMNL(zero-memory non-linearity)-IRLS(Iterative Reweighted Least Squares)检测器和混响背景下的微弱信号检测流程。仿真结果表明，此检测方法具有较好的检测效果。 ●论文提出了基于形态学进行海底掩埋目标检测的新思路。本质上是因为海底各种杂物(石块，断锚等)和掩埋目标仅仅通过反射强度极难区分，希望通过形态上的差异用于检测和识别。 ●论文详细介绍了海洋实验的过程，及其研究结果。 ●论文所提出和采用的算法实现了初步工程应用。

目录

文摘

英文文摘

声明

第一章绪论

1.1课题研究的背景和意义

1.2混响的研究历史与现状

第二章ALPHA稳定分布的基本理论

2.1引言

2.2 a稳定分布

2.3 a稳定分布的几种特殊情况

2.4广义中心极限定理

2.5 a稳定分布的性质

2.6概率密度函数

2.7分数低阶统计量

2.7.1分数低阶矩

2.7.2负阶矩

2.7.3零阶矩

2.8 SaS分布的共变谱

2.8.1共变谱的定义与性质

2.8.2线性回归

2.8.3共变谱的估计算法

2.9稳定分布随机变量的产生

2.10稳定分布的参数模型方法

2.10.1广义Yule Walker方程

2.11本章小结

第三章 SaS分布参数估计及混响特征模型参数估计

3.1无限方差检验

3.1.1仿真实验研究

3.2基于低阶分数矩的方法

3.3样本分位数法

3.4基于对数矩的方法

3.7基于极端值统计量的方法

3.8仿真实验

3.9基于经验特征函数的混合分布参数估计

3.10本章小结

第四章SaS稳定分布谱分析与信道估计

4.1 a谱

4.2共变谱

4.3分数低阶协方差谱

4.4基于a谱的盲信道估计

4.5本章小结

第五章基于稳定分布白噪声的波束形成和空间谱估计在水声信号处理中的应用

5.1传统的波束形成方法

5.2基于分数低阶统计量(FLOS：Fractional Lower-Order Statistics)的波束形成算法

5.3基于最小几何功率(Geometric Power)误差稳定分布波束形成算法

5.5基于稳定分布最小输出功率的波束形成算法(FrMVDR)

5.6算法性能分析

5.7基于分数低阶矩的波达方向估计

5.8本章小结

第六章混响背景下的信号检测

6.1各种SaS检测器

6.2广义白化滤波方法

6.3基于形态学的检测方法

6.4本章小结

第七章2008海试实验及分析

7.1试验海区的海底地形地貌

7.2混浊水海域掩埋目标探测试验设备

7.3实验结果分析

7.4本章小结

第八章全文总结及未来展望

8.1本文工作总结

8.2研究展望

参考文献

致 谢

作者在攻读博士学位期间发表的论文和参加的科研实践工作