基于倒谱分析的被动水声目标分类

被动声纳捕捉的目标一般是船舶或鱼雷的辐射噪声。该辐射噪声可视为周期性激励与信道传递函数的卷积构成。利用同态分析进行目标分类,即通过倒谱分析将各噪声分量变为线性相加关系,实现各信号分量以及信道的分离,以便提取信号特征进行分类。通过对实际信号的分析,证明水声信号的倒谱特征在概率意义上含有比较稳定的类别信息,基于支持向量机的分类实验结果,说明了根据倒谱特征识别被动水声目标的可行性。     

空间交叉阵被动声定位算法及其性能分析

线性声阵被动目标定位方法无法准确确定方向,而平面十字交叉声阵被动目标定位虽然可以基本确定目标的方位角和俯仰角,但定位精度较低,而且当目标的俯仰角较大时,误差越来越大。研究了空间七元交叉阵的目标被动声定位算法及其性能。分别就目标测向和测距的精度进行了理论分析和计算,讨论了阵列尺寸和时延估计等诸因素对空间七元阵定位性能的影响,而且提出了简化的空间五元声阵定位方法。实验结果显示提高了俯仰角的定位精度,尤其在大俯仰角情况下的方向定位更精确。对空中和水下的运动目标被动声定位的实际工程应用有重要的参考意义。     

基于多尺度分频和变权的战场声目标识别

提出一种基于多尺度分频和变权的战场声目标分类与识别的快速算法,为战场环境下快速识别典型声目标提供了一种实用方法.首先对信号进行离散傅立叶变换,获得幅频谱,对幅频谱进行平滑递推滤波,之后对其进行多尺度分频,在同一尺度上求取幅值均值,并对其进行定量归一化,将归一化后的数组作为此尺度上的特征向量,多次训练获得大量特征向量数组,基于相似性系数的特性,从中提取特征向量模板,并给出模板相应的权重.最后,采用基于相似性系数的分类器,对信号进行分类与识别.并将此算法与传统的特征提取算法进行试验对比.试验结果表明,基于多尺度分频和变权的战场声目标分类与识别算法简单有效、识别率高、计算周期短、实时性好、适合目标跟踪时间较短的场合.     

时反法用于主动探测的研究与仿真

时反法是一种新颖的自适应聚焦技术,它可以使声信号在未知环境下实现时空聚焦。海洋是一个复杂多变的信道,它会使信号波形在时域上发生畸变,能量在空间上发生扩散从而降低了声纳系统的检测能力。分析了时反法的原理,并进一步分析了时反法用于主动探测的过程。利用射线声学建立了浅海信道模型,对时反法主动探测技术进行了仿真分析。仿真结果表明,它可以使发生扩展的信号在时域上重新得到压缩,并使扩散的能量在目标处聚焦,从而实现对目标进行探测。     

基于灰关联分析的目标识别方法研究

深入研究了灰关联分析方法在目标识别中的应用，提出了基于灰关联分析的目标识别方案，给出了对目标声信号进行灰关联分析的方法和步骤，并以此作为灰色目标识别的基础，在此基础上，利用舰船声场通过特性仿真数据建立了典型目标的模本数据和待识目标样本数据，进行了舰船目标声信号的灰关联分析，确定了目标识别与分类的判据，对两类舰船目标类型进行了识别，从而验证了灰关联分析方法应用于目标识别的可行性和有效性。     

自适应空域矩阵滤波器设计和目标方位估计

针对在强干扰背景中检测弱目标信号时被动声信号处理技术的性能会严重降低的问题,提出了一种自适应空域矩阵滤波器的设计方法。该方法是在保证滤波器通带响应与期望响应误差和阻带响应低于某设定值的条件下,最小化滤波后基阵的输出功率,使得滤波器能尽量保证让通带扇面的信号无失真通过,同时抑制阻带扇面的干扰和噪声。将滤波器的优化设计问题表达成二阶锥规划的形式,利用已有的内点方求出其数值解。最后将设计的自适应空域矩阵滤波器用于强干扰背景中弱目标信号的方位估计。计算机仿真结果说明,所提方法能在干扰方位形成零陷,有效地抑制阻带区域的强干扰,提高了后续方位估计方法的性能。     

DTMB外辐射源雷达参考信号纯度对探测性能的影响分析

外辐射源雷达通过被动接收目标反射的第三方照射源信号来实现目标探测,其中参考通道纯净参考信号获取与目标通道直达波抑制是实现目标相干检测的两项关键技术。研究了基于地面数字多媒体广播（digital terrestrial multimedia broadcasting, DTMB）的外辐射源雷达中的参考信号重构技术,并结合时域直达波抑制和匹配滤波处理重点分析了重构参考信号纯度对目标探测性能的影响。仿真与实测数据处理结果表明,重构技术能够有效地获取参考信号,提高参考信号纯度,对改善外辐射源雷达的探测性能有积极的作用。     

基于支持向量机的低空飞行目标声识别

目标识别是战场低空飞行目标声预警技术的核心内容之一。为了满足声预警系统的要求,建立的识别器必须高效、具有较好的推广能力。采用了一种新的分类器一支持向量机对目标进行了分类识别。首先简要描述了直升机、巡航导弹的声信号特性,说明了支持向量机的原理。以自回归模型参数为特征向量对3种直升机、一种巡航导弹共4类目标进行了识别,并同一种前向反馈神经网络进行了识别比较。支持向量机和该神经网络得到的识别率分别为88.1%和84.1%,结果表明此方法的有效性。最后分析了两种分类器识别错误的原因,给出了提高识别率的建议。     

基于随机集理论的多个声目标融合跟踪

针对杂波环境下,采用多个被动声传感器跟踪多个声目标的应用场合,建立了多个声目标跟踪的随机有限集模型,采用概率假设密度(probability hypothesis density, PHD)粒子滤波对该模型进行求解。针对PHD滤波器只适用于单传感器的问题,提出了一种实现多个声传感器融合跟踪的方法。该方法在序贯PHD滤波器的基础上进行改进,提高了目标检测率,通过仿真实验验证了该方法的有效性。     

基于自适应高斯核函数时频分布的水声信号处理研究

时频分析被广泛应用于水下目标宽带回波信号以及短时瞬态信号的处理。在水声信号的特征检测和分类方面,时频分析的时变谱提供了区分不同类别目标信号的特征信息。提出一种基于自适应核函数时频分布的水声信号处理方法。与固定核函数时频分布相比,自适应高斯核函数时频分布由于它的核函数随信号而自适应改变,因此对交叉项有很好的抑制效果。计算结果表明,对于多分量线性调频水声信号,采用高斯核函数自适应时频分析不仅对交叉项具有很好的抑制作用,而且对信号的自分量具有较好的聚集作用。     

基于外辐射源信号的时差定位系统定位精度分析

利用调频广播、电视等外辐射源信号对目标进行无源定位和跟踪是空中目标监视与探测领域的一个重要发展方向,而确定有效的定位方法是系统实现的一个关键技术难题。叙述了基于外辐射源信号目标探测系统利用时差和方向信息实现对目标单点定位的基本原理,详细分析了对于地面固定接收站和空中运动观测平台两种场景下的目标定位精度。并计算分析了对于基于调频广播信号和基于电视信号两种目标探测系统测时差精度和位置精度对目标定位精度的影响。研究结果对定位系统的设计和工程实现具有重要的参考价值。     

一种空中目标参数估计方法的仿真

对空中目标探测与跟踪的方式可分为主动式和被动式两种。主动式探测的工作原理是探测与跟踪装置发射某种信号，当所发出的信号遇到目标时产生回波时，探测与跟踪装置依靠被探测的目标返回的信号来得到目标的信息。被动式探测的工作原理是探测与跟踪装置本身不发出信号，仅探测目标本身产生的信号来获得目标的信息。本文提出一种对空中目标参数估计的方法，可以在不知道目标距离的条件下得到目标的方位角与俯仰角。实现对目标的被动式跟踪。对估计误差的统计特性进行了分析，仿真结果表明了方法的可行性。     

基于GPU的外辐射源雷达信号处理实时实现方法

随着外辐射源雷达技术的发展,实时处理能力成为制约外辐射源雷达系统性能的重要因素。现有的处理手段仅适用于较小采样率信号以及低速目标的情况,对于数字电视信号等大带宽高采样率的外辐射源雷达信号以及高速小目标的情况很难满足实时性的要求。提出了一种基于图形处理器的外辐射源雷达信号处理实时实现方法,能够提高分块最小均方误差算法和Keystone算法的并行处理能力。通过真实数据验证表明基于所提结构的实现方法能够满足外辐射源雷达信号处理实时性的需求。     

基于线性判别分析的时频域特征提取算法

针对复杂环境中的声目标特征提取与选择问题,结合声信号时频域的特点,提出了一种时频域相结合的特征提取方法。首先,对信号进行小波分解,达到去噪目的;然后,将短时能量、短时平均幅值、过零率及频带能量值作为原始特征矢量,并结合Fisher判别准则进行特征选择,以此构造低维特征向量;最后,对两类声目标的实测样本数据进行特征提取,并采用支持向量机和K近邻两种分类器对该特征提取方法的有效性进行校验。实验结果表明,采用“时域+频域+线性判别分析”的特征提取方法简单有效,且与单一时域或频域的特征提取方法相比,识别率更高。     

#br# 近场宽带LFM信号被动测向和测距方法

提出了一种采用分数阶傅里叶变换的聚焦波束形成被动定位方法,实现了水声近场宽带线性调频(linear frequency modulated, LFM)信号的被动测向和测距。建立了基于球面波模型的近场宽带LFM信号接收数据模型,应用分数阶傅里叶变换(fractional Fourier transform, FRFT)将LFM信号的时变阵列流形矩阵变换为固定阵列流形矩阵,结合近场声源的聚集波束形成技术,利用多重信号分类算法实现了对多个宽带LFM信号的方位与距离联合估计。数值仿真验证了该方法对水声目标方位和距离估计的有效性,并仿真分析信噪比、声源距离、声源个数等对该算法性能的影响。     

基于多特征的密集假目标干扰融合识别与抑制

密集假目标干扰通过产生大量虚假回波扰乱雷达对真实目标的有效检测和识别,由于虚假回波信号与真实信号的高度相关性,雷达很难对其进行有效识别和抑制。针对该问题,提出了基于信号数据多特征的脉冲多普勒雷达密集假目标干扰融合识别与抑制技术,通过速度量测统计分布特征提取、峰值邻域谱线抑制、谱线分布信号幅度基本概率赋值构建及D-S证据理论融合判别实现了干扰的识别与抑制,仿真验证了该方法的有效性。     

基于GPS信号的海面目标被动探测

在分析海面反射GPS信号规律的基础上,研究了海面目标通过第1菲涅尔区对GPS信号C/A码相关能量影响的规律,提出了通过检测海面反射信号相关能量变化的方法来探测海面目标。用左旋圆极化天线和软件接收机对该方法进行了地面接收试验,结果表明,当目标穿越第1菲涅尔区时会引起GPS反射信号相关能量的显著变化,通过对反射信号相关能量进行累积平滑处理可以检测这种变化,从而达到探测目标的目的。     

全局动力学模型用于水声信号分类仿真实验研究

水下弱信号的检测和分类是水声信号处理领域中的难题。本文研究了一种使用混沌动力学系统理论中全局动力学模型进行水声信号检测和分类的方法，用仿真数据对所建模型的有效性进行了验证。通过将模型拟合到几种舰船辐射噪声，成功地对其进行了分类。仿真结果表明，该方法在高噪声背景下（信噪比为OdB时）仍能对信号进行分类，且分类概率可以从模型系数空间的系统统计特性中直接计算得到。     

基于TOA和方位角测量的三维运动目标被动定位跟踪算法研究

本文提出了一种基于TOA(到达时间)和方位角测量的算法,详细分析了该技术的定位原理和可行性。在某些接收机以被动方法对三维运动目标定位跟踪的双基地雷达系统中,往往难以测量目标的俯仰角;因此本文提出的算法对于双基地被动定位系统的实用性明显地具有很重要的意义。文中通过典型目标航迹的计算机仿真 (按照Monte Carlo方法)对算法的性能做了评估。