薛帅兵[1]2003年在《浅海水声信号多途时延估计》文中进行了进一步梳理多途时延估计问题经常出现在不同的声呐系统中。多途时延估计广泛的应用于目标定位，波达方向估计等领域，因此具有十分重要的意义。 本文对于近年来在水声信号处理领域受到广泛重视的时延估计算法进行了系统的分析与讨论。针对水下声系统的应用背景，详细介绍了两种时延估计算法：基于特征值分解的MUSIC算法和基于最小二乘法的时延估计算法。 论文首先介绍了时延估计所要解决的主要问题，以及一般的研究思路。然后介绍了信号的预处理方法，并且对浅海声场做出了初步的描述。然后分两章对两种算法进行逐一整理分析，详细分析了各种算法的原理。并针对不同的算法，进行了不同的计算机仿真实验，分析了各种算法在不同输入信噪比下对于时延估计的效果。证明了这些算法可以获得预期的时延估计。 本论文的工作，使现有的一些时延估计算法得到了系统的分析，将时延估计算法进一步向工程化、实用化靠近，为时延估计算法在水下声系统中的实际应用奠定了一定的基础。
张忠兵[2]2002年在《浅海声速剖面反演研究》文中进行了进一步梳理本文主要围绕浅海声速剖面反演方法这一主题开展研究。以获得浅海声速剖面为目的，对浅海声速剖面反演技术进行了探索性研究。采用理论分析、数值仿真方法研究了沉积层参数对浅海多途到达结构的影响；推导和论证了到达时差反演浅海声速剖面算法、提出和研究了用匹配波束处理反演浅海声速剖面算法，并且应用东中国海实验数据对这两种算法进行了验证。主要内容和取得的成果： 1．详细研究了沉积层声速、密度和衰减系数变化对浅海多途到达结构的影响，提出了对多途到达时延差进行分组的研究方法，从理论上对该方法进行了研究。该方法的研究结果验证了一个重要的假设：当信号频率较高时(例如600Hz～1600Hz)，用声线模型计算多途到达时延差与简正波模型得到的结果基本一致，并且声线模型计算多途到达时延差具有较高的可信度。 2．提出了一种基于特征声线的到达时差反演浅海声速剖面的方法，推导和论证了到达时差反演浅海声速剖面的算法。从理论上分析了该算法的收敛性和稳定性，该算法对一定范围内的系统参数失配和沉积层参数失配具有较好的稳定性。应用东中国海实验数据研究了该算法的可行性和实用性，应用该算法反演得到的声速剖面可以达到较高的精度。 3．基于匹配波束处理，提出了用匹配波束处理反演浅海声速剖面(SSP)的思想，研究了匹配波束处理反演浅海声速剖面算法(MDB)。采用东中国海实验数据(爆炸声源数据)研究了该反演算法的可行性。MBI反演SSP对沉积层参数失配具有较高的稳定性，当根据先验信息确定沉积层参数后，MBI反演SSP均方根误差小于匹配场反演方法反演得到的结果，并且MBI反演SSP的温跃层部分更接近实际测量SSP。 本论文提出的基于特征声线的到达时差反演浅海声速剖面和匹配波束处理反演浅海声速剖面两种反演方法均能较快地获得浅海声速剖面，这两种反演方法为快速反演浅海声速剖面的实际应用打下了良好的基础。
侯朋[3]2010年在《基于双基地声呐的港口航道水深实时监测技术研究》文中指出我国大陆海岸线长达18000多公里,其中淤积质海岸占4000多公里,大多数港口都是建立在淤泥质地的海岸之上,部分航道具有航程较长、宽度狭窄、水深受限、淤积严重等特点。由于缺乏实时的水深监测手段,并且没有从根本上掌握泥沙流和水深变化等动态规律,所以经常会发生船舶装载量过少而造成经济损失,有时也发生过装载量过多而导致船舶搁浅、航道阻塞等问题。为此,本文根据港口航道的声道特点及声传播特性,展开了基于双基地声呐的港口航道水深实时监测技术研究。论文所进行的主要研究工作如下：1.讨论了港口航道中水声信道的多径传播特性,建立了双基地声呐信号传输模型,深入分析了港口航道中的噪声与混响干扰,着重研究了浅海与其边界条件对声波传播所产生的影响,并仿真分析了声波在港口航道中的传播衰减、反射损失及散射损失等特性。研究表明：在短时间内,港口航道中声速变化极小,声线轨迹基本为直线；在远场小掠射角情况下,不管海底底质如何,海底的前向反射损失都很小,此时,多径的时域扩展相对较短且有规律；采用高频、小波束开角声源有利于抑制海面混响的干扰。2.在经典的APL-UW模型基础上,通过利用小斜率近似求解粗糙海底界面散射的方法改进了APL-UW模型,得到了“小斜率-体积”模型。该模型避免了APL-UW模型应用中所受到的声波频率限制(10-100kHz),可应用于更高的频率及小掠射角情况。针对几种典型的海底类型对模型进行了数值仿真,并将仿真结果与APL-UW模型进行了对比。以典型淤泥质港口航道为例,仿真分析了小掠射角情况下海底散射强度与模型中各参数之间的关系。研究表明：在10-100kHz声波频率范围内,小斜率-体积模型与APL-UW模型仿真结果差值的相对值小于3%,可见两者吻合程度较高；海底散射强度对角度配置具有很强的依赖性,对于平面内海底散射情况,散射强度在镜面反射方向附近出现极值；在高频小掠射角情况下,镜面反射方向散射强度较大(不低于5dB),并且受频率和声速影响不大,因此,在港口航道中利用小掠射角进行水深监测具有一定优势。3.针对目前港口航道水深实时监测的需求和所存在的问题,提出了一种基于双基地声呐的港口航道水深实时监测方法。该方法利用水声信道的多径传播特性,通过求解直达路径声信号和海底反射最短路径声信号的相对时延来计算港口航道的水深,解决了在不影响航道船舶正常航行的前提下,实时地监测航道水深变化情况的难题。4.将用于阵列信号方位估计的MODEX算法和带惩罚函数的NLS算法结合起来,提出了一种解决单频水声信号高分辨率多径时延估计的混合算法。通过仿真和实验验证了该算法的有效性,结果表明：在低信噪比情况下,混合算法的性能优于传统的匹配滤波方法和WRELAX算法,具有很强的处理重迭多径信号以及抗噪声干扰的能力,时延估计精度达到微秒量级,对应的水深测量精度可完全满足工程上的要求。5.研制了一套基于双基地声呐实现港口航道水深实时监测的实用化系统。该系统主要由水下声呐发射单元、水下声呐接收单元和陆上监控中心组成。系统采用一对收发分置的高频、小波束开角换能器实现声信号的发射与接收,利用GPS同步技术实现声呐发射与接收单元的精确同步,采用单片机与FPGA相结合的电路设计方案实现对水声信号的延时采集与处理。在室内游泳池内对系统原理样机进行了性能测试,结果表明：系统工作稳定、可靠性高,测深精度小于0.04m,峰-峰值稳定度可达到0.084m。最后,在大连海域某港池内对系统原理样机进行了性能验证。结果表明：当收发换能器的水平距离l固定时,换能器俯角a越小,系统测量误差越大；当收发换能器距海底的高度h固定时,收发换能器的水平距离l越大,系统测量误差亦越大;系统的测量误差随淤积厚度的增加而逐渐增大,当淤积厚度变化范围为0-0.83m时,系统的测量误差小于0.16m,能够满足工程要求。系统安装简单,实时性好,尤其对狭窄航道水深的实时监测具有很高的应用价值和广泛的应用前景。
张瑶[4]2013年在《浅海条件下主动声呐目标探测若干方法研究》文中提出为了提高主动声呐系统对目标的探测能力，本文以浅海水声环境为应用场合，以线谱信号为主线，分别针对高分辨能力声呐信号设计及其检测方法、线谱信号高分辨频率估计方法以及基于单频水声信号的多径时延估计算法等方面，进行了深入系统的理论和实验研究，主要研究内容包括：1.在对常用声呐信号以及传统梳状谱信号进行分析的基础上，提出了一种新的梳状谱信号设计方法。该波形设计方法通过在频点间加入一比例序列作为抗速度模糊频率间隔，有效的降低了多普勒频谱混迭，并根据梳状谱信号的频谱特点，利用分集发射的形式，并对每帧信号设定不同的多普勒测速范围及频带范围，不但更高效的利用频带资源，而且可以有效提高系统的探测帧率。仿真分析证明了本文提出的设计方法具有更好的时延与频移分辨能力，并有效提高了系统的测速精度以及混响抑制能力。针对梳状谱信号峰均功率比较高的特点，提出了一种改进的快速相位优化算法，新方法在保证计算量显着减小的前提下，能有效的降低发射信号的峰均功率比。2.针对梳状谱信号检测的问题，提出一种基于频域匹配搜索的梳状谱信号检测方法。梳状谱信号的多普勒容限较小，针对传统的多匹配/拷贝相关检测方法运算量较大的问题，本文根据梳状谱频谱多峰结构的特点，提出了一种基于频域匹配搜索的检测算法：利用信号与噪声频域分布的差别，通过在频域对频点匹配搜索积累的方法实现了对于多普勒回波信号的检测以及速度估计，有效的降低了运算量。针对低信噪比条件下信号检测的问题，根据梳状谱信号的特点，通过瞬时相关积分法有效提高了接收信号的信噪比。仿真实验证明在噪声、混响条件下，本文算法均具有较好的信号检测以及速度估计能力，将此预处理方法与频域搜索方法相结合可进一步提高其检测与估计性能。3.针对低信噪比条件下的线谱信号频率提取问题，提出了基于双递归自适应滤波的高精度频率估计算法。对线谱信号频率的提取一直是目标特征估计的重要参数，传统的频率估计方法如：短时傅里叶变换方法、准正交采样频率估计方法、过零频率估计方法、基于时频分析的频率估计方法等，或受限于计算量或对噪声比较敏感。基于二阶自适应陷波滤波器结构的自适应瞬时频率估计器，其算法简单，可实现对信号的滤波、幅度及相位估计，本文对其基本原理以及其性能进行了详细的描述，并推导了Notch滤波器滤波输出瞬时频率方差与滤波器中心频点以及信噪比条件的关系，根据以上分析提出了一种基于双递归自适应滤波的频率估计方法，通过将多个自适应Notch滤波器组成递归环路，通过对滤波器输出瞬时频率方差的分析进行滤波器参数的更新，以达到更优的滤波输出结果。仿真分析表明：双递归自适应滤波方法具有良好的噪声抑制能力，能够实现低信噪比条件下的信号检测与频率估计。4.针对线谱信号多途时延提取的问题，提出了基于同态滤波的时延估计算法。针对窄带信号多途时延估计的问题，推导了倒谱算法获取多途时延估计的原理，针对其对噪声较敏感的问题，提出了一种基于对数域谱减法的同态滤波时延估计算法：利用主动系统的特点，充分利用信号的先验信息，将信号项在对数域消除，并对相减后的信号通过滤波算法消除其残余的信号成分以及噪声项，再将信号恢复到时域，以得到多途时延信息。仿真实验证明，基于同态滤波的多途时延估计方法具有很高的估计精度，与直接进行复倒谱运算相比，有效的提高了其抗噪声能力，而且对于信号的多普勒频移也具有很好的适应能力。
刘力瑜[5]2015年在《基于柔性阵的被动定位算法研究》文中研究说明水声被动定位技术作为声呐系统的一项重要功能,在军事和民事领域都得到了快速发展和广泛应用。本文主要是对基于球面内插法的柔性阵被动定位系统中有关的算法进行研究,以进一步提高系统定位精度。首先,介绍了球面内插被动定位算法的基本原理,从理论上分析并推导了误差公式,以此推出了影响该算法的两大关键因素,基阵阵元坐标精度和时延估计精度,并通过计算机仿真验证了推导的误差公式的正确性,分析了这两个因素对定位结果的影响及它们之间的等价数量关系。为了提高基阵阵元坐标精度,本文研究了实时获取柔性阵各阵元位置坐标的阵形测量算法,对实际海试数据处理得到的阵型测量结果进行了分析,验证了测阵的必要性和该算法的有效性,并对阵元复合结构对定位结果的影响进行了仿真分析。由于浅海水声信道中的多径效应会对时延估计性能造成较大影响,本文重点研究了基于互相关的能够抗多径的时延估计算法,其实现是用线性预测法得到的预测误差滤波器对信号进行预处理,可以有效地抑制多径分量,再用互相关法进行时延估计,得到的相关函数中干扰峰被抑制,主峰明显,时延估计精度提高。本文从理论上详细分析了线性预测法对信号预处理实现抗多径的原理,同时,用实验验证了其对信号中多径分量的抑制作用,并通过计算机仿真分析了该算法在多径效应影响下的时延估计性能。最后,结合实际的海上柔性阵被动定位实验,用本文研究的算法对海试数据进行了处理分析,根据处理结果验证了这些算法的有效性,提高了柔性阵被动定位系统的定位精度。
高成志[6]2011年在《浅海环境下的水声信道辨识技术研究》文中提出水声信道辨识与均衡问题一直是困扰许多水声工作者的难题。本文就浅海环境下的水声信道辨识与均衡技术进行了研究。主要内容和成果有：1、分析了信道辨识与均衡技术的研究现状及其在水声领域的研究现状,介绍了浅海水声信道中辨识与均衡需要的基础知识与难点。2、在浅海水声信道条件下研究了LMS算法和RLS算法,提出了一种改进的判决反馈盲均衡自适应算法。算法将判决反馈均衡算法与常数模盲均衡(CMA)算法相结合,提高了算法性能,辨识与均衡效果更好。通过仿真数据和海试数据对研究的自适应滤波信道辨识与均衡方法进行了验证。基于自适应滤波的叁种盲均衡方法在信号传输速率低的情况下均无法辨识出信道,说明窄带信号不能用来辨识信道；在低信噪比条件下均无法辨识出信道；相同条件下,改进的判决反馈盲均衡算法辨识效果最好,RLS算法次之,LMS算法最差。3、研究了叁种基于二阶统计量的盲辨识与盲均衡算法：OPDA算法、QR分解算法、子空间跟踪盲均衡算法。对其进行了理论研究、算法改进,并利用典型浅海水声信道仿真数据和实测海试数据进行了验证,结果表明：几种算法都有自身的优点和缺陷,适用场合不同。子空间算法对条件要求比较苛刻,但当满足一定条件后辨识效果最好；OPDA算法的健壮性较好,但辨识效果有限；QR分解算法对样本长度的依赖性最低,收敛速度较快,但对信噪比等条件的适应及辨识效果相对较差；因为子空间跟踪盲均衡算法是由子空间算法演化而来,所以性能类似,都能在一定条件下很好的辨识信道,均衡后得到很好的收敛效果,但其优势在于收敛速度明显较子空间方法有所提高。4、研究分析了浅海多途信号的时频域特性,结合浅海水声信道条件,比较分析了各种线性、非线性时频分析方法,最终选择径向高斯核时频分析方法进行时频域解卷积。提出了基于时频分析与盲源分离结合的水声信道盲均衡与盲辨识方法。针对LFM信号进行了仿真和海试验证,利用时频分析方法完成时频域解卷积,提取了声源信号瞬时频率,进一步实现了声源信号盲估计,并提出了时频域、时域联合解卷的方法,提高了信号估计精度。将盲源分离用于阵列数据预处理,结合提出的时频域、时域联合解卷方法实现了LFM信号的更好估计。
杨明训[7]2004年在《鱼雷自导系统的高分辨测向和多途环境中高精度测距算法研究》文中研究说明鱼雷声自导系统战技性能的提高是当前世界各国研究的热点问题。本文从浅海水声信道特性出发,对可适用于声自导系统中的高分辨率目标方位检测的算法和基于时延估计的高精度目标距离估计的算法进行了理论分析和计算机仿真研究,在论文的最后讨论了当前声自导系统的发展趋势。 本论文的主要工作和特点如下:(1)定性分析了浅海的多途传播信道特性,对浅海多途的时变特性和非时变特性进行了初步的数学建模。(2)选择波束域MUSIC算法作为声自导系统的目标方位检测的算法进行算法仿真研究。仿真结果表明该算法实现了高分辨率目标方位检测的目的。(3)提出了对目标的距离高精度估计的最小二乘混合算法。该算法利用WRELAX算法求初值,利用带惩罚函数的最小二乘算法进行迭代。这种算法比传统的匹配滤波器将时延估计的精度提高了一倍。(4)讨论了鱼雷声自导技术的发展趋势和新技术,包括低频声自导技术、尾流自导技术、目标自动识别技术和增加自导系统作用距离的技术。 本论文的研究工作,在鱼雷声自导系统实现对目标方位和目标距离的精确估计的算法研究方面取得了一些进展,具有一定的工程应用前景。
李姝[8]2007年在《被动目标定位系统中浮标实时信号处理算法实现》文中研究说明水下被动定位技术一直是水声界所关注的焦点，本被动目标定位系统可以快速实时被动的测量高速目标的叁维运动轨迹。该系统的水下浮标部分为四个外围浮标和一个中心浮标组成的测量阵。该论文的主要工作是该系统中浮标内部实时信号处理算法研究、实时运算软件实现和有关DSP的外设控制，他们是该系统的关键技术。本文对浮标内目标定位的各算法进行了理论研究与仿真及软件实现，包括用于目标深度测量的双阵元联合估计和“界面多途定位”算法及用于目标方位估计的直方图方位估计算法。高精度时延差测量是本系统精确定位的基础。单个矢量水听器即可通过直方图方位估计的方法进行目标方位估计，在一指定周期内测量阵中各水听器均可测量出一组估计结果，所有测量结果均经由无线电通信链传至船载系统进行数据融合判断。本系统的浮标信号处理模块包括叁块DSP板，其主要算法借助于型号为TMS320VC5509A的DSP以实现。文中就以往的湖试和海试测量数据对上述算法进行了大量的软、硬件仿真和联调实验，结果证明了此信号处理算法软件的可行性与可靠性。
聂星阳[9]2014年在《模型与数据结合的浅海时变水声信道估计与均衡》文中提出水声通信是水下环境中实现无线传输的主要手段。水中声传播受叁个主要因素制约：随信号频率增大的衰减,时变的传播多径以及较慢的传播速度。水声传播的物理特性造成水声信道,特别是浅海声信道可用带宽窄,时延和多普勒扩展较大且随环境变化而变化,使得水声通信面临许多陆地无线电通信中不曾遇到的技术难点。论文针对浅海时变水声信道下的可靠通信问题,开展水声通信信道估计-信道均衡技术的联合研究。论文挖掘信道的稀疏特性,采用压缩传感算法估计稀疏信道,提高信道估计性能的同时降低算法的复杂度。引入时反处理和频域上与之对偶的频反处理简化信道均衡过程。此外,论文将对信道估计和均衡问题的研究由单入单出(Single-Input Single-Output-SISO)通信系统扩展到多入多出(Multiple-Input Multiple-Output-MIMO)通信系统。在理论算法研究的基础上,还进行了通信实验系统设计并在多次湖海试验中得到使用；进而通过实验数据处理分析,验证了论文方案的有效性及实际性能。信道特性的研究是分析和设计水声通信系统的基础。论文针对浅海水声通信信道时延多普勒双扩展的特性对信道进行建模。首先利用水声信道的稀疏特性,用几条主要的分离路径近似表示信道,然后用多项式分别拟合各到达路径的幅度时变和时延时变,并以这些参数化表示为基础,推导出描述通信信道输入输出关系的数学模型。与之前描述时延多普勒双扩展特性的信道模型相比,本论文推导的路径时变参数化模型考虑了路径幅度的时变及由时延变化引起的成型脉冲上采样点的偏移这些被其它模型忽视的问题,能够更好地近似实际信道的时变特性。路径时变参数化模型用有限的参数描述通信信道输入输出关系,将高维的信道估计问题转化为有限维度的信道参数估计问题,并可采用压缩传感算法求解。注意到重采样和载波频移补偿后的等效信道时变慢的特点,论文提出了一种分步估计时延和多普勒的信道估计方法,该方法使参数的搜索范围从二维时延-多普勒平面退化到一维时延／多普勒区间,减少了字典的维数,从而可降低计算复杂度和存储空间需求。同时,相比于时延和多普勒同步估计方法,将时延和多普勒分开估计又有效避免了参数间的耦合,可以得到更精确的信道估计结果。仿真和实验数据处理结果验证了时延多普勒分步估计方法的性能。浅海水声信道中时延扩展引起严重的码间干扰(Inter-Symbol Interference-ISI),是限制浅海水声通信性能的重要原因之一。针对这一问题,论文研究了水声通信中的信道均衡技术。时间反转处理利用环境本身压缩时域上扩展的信号,是一种利用环境物理特性实现通信信号处理的方法。时反处理并无法完全消除ISI,但是将时反处理和信道均衡结合可以在很大程度上简化均衡器的设计。论文将基于路径时变参数化模型的时变信道响应估计应用于时反处理,把基于信道时不变假设的传统时反通信推广到时变信道。此外,论文还提出了频域上与时间反转对偶的频率反转概念。频反处理可以压缩多普勒效应引起的信号频率扩展以消除正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing-OFDM)通信中的载波间干扰(Inter-Carrier Interference-ICI)。论文进一步研究了MIMO水声通信系统中的信道估计与均衡问题。论文将路径时变参数化模型扩展到MIMO信道,然后由此模型推导出离散时间MIMO信道输入输出关系,并将时延多普勒分步估计方法推广到对MIMO水声通信信道的估计中。在对MIMO水声通信信道均衡的研究中,论文将MIMO体制与时反技术结合,利用时反的空间聚焦特性实现与多个用户的同时通信;将SISO水声通信系统中的判决反馈均衡器(Decision Feedback Equalizer-DFE)扩展到MIMO系统中,在反馈部分引入其它路的发射符号在消除ISI的同时消除信道间干扰(Cochannel Interference-CCI)。论文还将频反频域均衡方法扩展到MIMO通信中,与时反处理一样,频反处理也能达到空间聚焦的效果,消除CCI,是MIMO-OFDM中一种潜在有效的频域均衡手段。
李蓉艳, 马远良, 杨坤德[10]2007年在《浅海水声信道响应的盲估计》文中进行了进一步梳理在难以得到发射源信号的水下声场环境中,利用单水听器或单个波束的接收数据可以进行浅海信道响应的盲估计。首先运用径向高斯核时频分析方法进行源信号重构,再利用接收数据和所重构的源信号,通过高精度时延估计的WRELAX算法,估计出水声信道响应。所提出的盲估计方法经过海洋实验数据验证,估计结果准确,表明这种方法在水声领域具有广泛的应用前景。
参考文献：
[1]. 浅海水声信号多途时延估计[D]. 薛帅兵. 西北工业大学. 2003
[2]. 浅海声速剖面反演研究[D]. 张忠兵. 西北工业大学. 2002
[3]. 基于双基地声呐的港口航道水深实时监测技术研究[D]. 侯朋. 大连海事大学. 2010
[4]. 浅海条件下主动声呐目标探测若干方法研究[D]. 张瑶. 哈尔滨工程大学. 2013
[5]. 基于柔性阵的被动定位算法研究[D]. 刘力瑜. 东南大学. 2015
[6]. 浅海环境下的水声信道辨识技术研究[D]. 高成志. 哈尔滨工程大学. 2011
[7]. 鱼雷自导系统的高分辨测向和多途环境中高精度测距算法研究[D]. 杨明训. 西北工业大学. 2004
[8]. 被动目标定位系统中浮标实时信号处理算法实现[D]. 李姝. 哈尔滨工程大学. 2007
[9]. 模型与数据结合的浅海时变水声信道估计与均衡[D]. 聂星阳. 浙江大学. 2014
[10]. 浅海水声信道响应的盲估计[J]. 李蓉艳, 马远良, 杨坤德. 声学学报(中文版). 2007
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