基于DIS的水声对抗声学仿真系统设计

在分析了攻击武器、对抗装备、海洋声环境等水声对抗参与实体的声学特性、战技术性能及作战过程的基础上，设计了一套水声对抗声学仿真系统方案，建立了水声对抗参与实体之间的数据交互及时序控制关系，利用系统仿真、网络通信、计算机仿真及虚拟现实等技术建立了分布交互式的水声对抗声学仿真系统，利用校核、验证与确认（VV＆A）技术对建立的模型进行了充分的校验。该系统的显著特点是在声信号的层次上实现了水声对抗双方的建模与仿真，可用于水声对抗系统的研制、性能检测、效能评估和技术改进，同时也可用于水声对抗过程的模拟训练，具有广阔的应用前景。     

基于水声物理场的鱼雷制导半实物仿真方法及应用

由于鱼雷作战检测、目标分类与导引水声物理环境的复杂性，鱼雷制导系统半实物仿真成为实验室中鱼雷设计与评估性能的重要手段。给出了一种基于水声物理场模拟的制导半实物仿真系统构成方法及其工作原理，讨论了主要包括水声仿真模型、自导信号处理仿真系统设计、时变窄带水声信号实时生成等几个关键技术问题，同时给出了消声环境下尺度目标模拟的模型及方法，相应的半实物仿真试验结果证明该仿真方法在鱼雷制导系统仿真与测试试验中是有效的。     

声呐数据合成与环境仿真研究

研究了被动声呐数据合成与环境仿真的系统结构和水声合成信号的生成﹑建模与仿真试验。以水中运动目标为例,给出了水声环境下,合成信号、环境噪声、海洋声学的数学模型和合成环境系统仿真实验。该研究可用于水下探测系统和水声对抗系统的环境模拟,及水声设备的性能评估。     

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。     

适用于高阶QAM信号的双模式盲均衡算法及仿真

提出了一种适用于QAM信号的双模式盲均衡算法，该算法以常规的CMA算法为初始模式，第二模式中分别对QAM信号的同相分量和正交分量进行均衡。通过判决条件对均衡器输出信号进行判决，使得该算法的迭代过程在两种模式之间自动切换，其收敛速度优于常数模算法CMA和基于判决圆环的双模式算法。通过水声多途信道的仿真实验，验证了该算法良好的收敛性能。     

基于短时傅里叶变换的水声通信自适应OFDM均衡

由于水声环境时变特性,在水声信道中进行正交频分复用(orthogonal frequency division multi plexing,OFDM)信号传输,子载波间的正交性易受到破坏,从而产生载波间干扰,使得水声通信的误码率性能变差。针对这个问题,提出一种适用于水下时变信道的自适应OFDM均衡算法,该算法采用滑动窗口进行子块短时傅里叶变换获得接收信号的二维时频谱,进而对该二维时频谱进行自适应时-频域联合合并均衡。该自适应均衡算法中采用最小均方误差算法跟踪信道时变特性,并通过自适应判决反馈均衡更新二维时频谱的加权合并系数,提高了OFDM系统抗载波间干扰的性能。仿真分析表明,所提出的OFDM均衡算法可在时变信道下,有效降低水声通信的误码率。     

基于复包络的目标回波信号高效仿真方法

目标回波信号是水声探测系统主要的信息来源。在水声对抗仿真系统中，目标回波信号的仿真逼真性和数据量又是制约仿真实时性的关键问题。因此，在仿真中有必要建立一种高效的目标回波仿真模型，既要真实仿真出实际系统中目标回波信号的特征，又要满足仿真实时性的要求。针对这一问题，提出了一种基于复包络的目标回波信号高效仿真方法，它以窄带信号的复包络为基础，综合了实际系统中多普勒频移和频率补偿的影响，更加符合实际目标回波的特征，且实时性好。该方法具有采样频率低，仿真数据量小的优点，能够满足仿真系统逼真性和实时性的要求，并已用于研制成功的水声对抗试验仿真系统，证明了该方法的正确性和有效性。     

海洋信道仿真软件HJRAY及其在水声通信中的应用

海洋声信道特性十分复杂，对水声通信信号传输构成严重影响，包括能量衰减、多途扩展以及多普勒频移等。为了具体模拟海洋信道对其中传输的声信号的影响，培出了一个新的海洋信道仿真软件-HJRAY.HJRAY通过对海洋环境中各种物理特性的模拟以及对声线轨迹常微分方程组的解算，合成海洋信道的时变冲激响应，获取通信链路接收水听器端信号，为仿真评估现实信道条件下水声通信系统性能提供基础。结合一个具体的直接序列扩频方案，验证了HJRAY在水声通信仿真中的有效性。     

基于水声信道的Turbo均衡算法仿真研究

论述了应用于水声信道的Turbo均衡技术,针对水声信道多径衰落引起的码间干扰(ISD,提出了一种改进的Max-Log-Map算法,读方法基于马克劳林级数展开公式改进了Max-Log-Map均衡算法递归因子的求解方法,提高了算法性能,并在给定的水声信道下进行了仿真与分析,仿真结果表明:改进均衡算法与Max-Log-Map算法相比,在误码率为10-4时性能有近1dB的编码增益,与Log-Map均衡算法性能相近,有效地提高了水声通信可靠性.     

检测信息最优融合算法及性能分析

针对分布式多传感器检测信息融合问题进行了研究。首先在局部检测器规则已知的情况下,系统地研究了融合中心规则的优化问题。推导了不同性能指标下检测信息最优融合算法,在此基础上对各种方法的检测性能进行了系统分析,提出了一种N P检验准则下的融合算法,并研究了典型瑞利分布环境下的检测融合系统性能,给出了系统的对比结果。理论分析和仿真结果表明了该算法的有效性。     

New method for detection fusion of MAC based on DCM and NP rule

The problem of distributed detection fusion using multiple sensors for remote underwater target detection is studied. Considering that multiple access channel (MAC) schemes are able to offer high efficiency in bandwidth usage and consume less energy than the parallel access channel (PAC), the MAC scheme is introduced into the underwater target detection field. The model of underwater distributed detection fusion based on MAC schemes is established. A new method for detection fusion of MAC based on deflection coefficient maximization (DCM) and Neyman-Pearson (NP) rule is proposed. Under the power constraint of local sensors, this paper uses the DCM theory to derive the optimal weight coefficients and offsets. The closed-form expressions of detection probability and false alarm probability for fusion systems are obtained. The optimal detection performance of fusion systems is analyzed and deeply researched. Both the theory analysis and simulation experiments indicate that the proposed method could improve the detection performance and decrease the error probability effectively under power constraints of local sensors and low signal to noise ratio.     

多基阵分布式估计融合新方法

针对水下多基阵分布式估计融合问题,为了解决常规方法中存在的获取完全水下信道特性难度大、算法实现复杂度高以及占用大量通信资源的缺点,在分布式等判决门限估计融合方法的基础上,建立了水下多基阵分布式估计融合模型,提出了多基阵分布式不等门限估计融合方法。理论分析和仿真试验表明：新方法在目标参数估计精度以及抗噪等方面优于等门限估计融合方法;在基阵数目较大时,其估计性能与似然估计方法相当。这种方法考虑了水声信道通信带宽的限制,满足了实际分布式估计融合系统对于计算量小、复杂度低以及实时性强的要求,能够应用于水下目标探测领域。     

一种余弦调频信号增强新算法研究

为了克服常规LMS算法抑制高斯噪声效果差、跟踪能力弱、且步长为零时无跟踪能力等缺点，利用高阶量抑制高斯噪声的性能，并将泄漏LMS算法和变步长LMS算法的优点统一在高阶累积量递推估计算法中，提出了基于高阶累积量泄漏－变步长类LMS算法迭代的余弦调频信号自适应增强新算法，对其原理进行了剖析。用实测运动目标辐射噪声数据，进行了动态仿真。结果表明：该算法能有效地克服基于LMS算法的自适应谱线增强器的不足，具有良好的抑制高斯有色噪声能力和跟踪性能。因此，本研究为水下运动目标识别与检测提供了新的技术途径。在工程实践中，具有重要的指导意义和应用价值。     

改进的低信噪比短序列快速频率估计算法

快速频率估计算法的研究对工程实现具有重要的意义.以低信噪比下水下声信号快速频率估计为背景,建立了数学模型,提出了一种基于短序列快速频率估计的改进算法.该算法是基于对三点自相关算法的改进,在没有增加运算复杂度的基础上提高了频率估计精度.仿真实验结果表明,该算法与三点自相关算法相比,其均方根误差(root mean square error,RMSE)更接近于克拉美-罗下限(Cramer-Rao bound,CRB),在低SNR情况下,比三点自相关算法低5 dB左右,并且当SNR提高到10 dB左右时,其RMSE能够接近CRB.     

一种权值在线学习的分布式检测系统的融合算法

研究了一种基于最小错误概率准则的权值在线学习的分布式检测系统的融合算法。该算法能够根据观测数据的变化,自动在线调整权值大小,逐步改善系统的检测性能。计算机仿真结果表明,该算法能够较快地收敛到最优解。     

水下多目标跟踪半实物仿真研究

针对水下多目标跟踪的实际过程,完成了水下多目标海洋环境建模,并建立了水下多目标定位和跟踪仿真模型;提出了水下多目标跟踪半实物仿真方法,该方法应用静态长线阵和多目标信号源在水池实现了多目标和跟踪体之间的相对运动的仿真;在DSP系统上实现了多目标定位与跟踪算法.进行了3个目标的半实物仿真,仿真结果表明：该系统不仅能模拟水下多目标跟踪海洋环境,而且能对水下多目标进行有效地定位与跟踪,为水下多目标跟踪进一步实际工程应用提供了依据,具有重大工程应用价值.     

基于小波变换的Power-Law水声瞬态信号检测研究

水声瞬态信号检测是水声对抗领域的一项关键技术.在分析了传统的Power-Law检测器的基础上,针对水声瞬态信号的特点,提出了一种基于小波去噪的检测方法.该方法利用小波去噪理论抑制信号中的杂散成分,提高信噪比,然后利用Power-Law检测器进行检测.对三种典型水声瞬态信号的仿真结果表明该方法可以在低信噪比条件下有效分辨信号和噪声,检测效果优于传统的Power-Law检测方法.     

水声信道快速收敛自适应均衡算法

从提高自适应均衡算法水声信号收敛性能的角度出发,提出了一种新的快速收敛水声信道自适应均衡算法。该算法将改进的归一化均方误差算法和判决反馈均衡器结构有机结合,在不增加计算量的前提下,很好地实现了不同水声信道的自适应均衡,易于算法的硬件实现。仿真结果表明,该算法计算量同归一化最小均方(normalized least mean square, NLMS)误差算法的计算量相当,但在稳态误差和收敛速度上有很大优势;收敛性能与自适应调整最小二乘回归〖CD*2〗判决反馈均衡器(variable tap-length decision feed-back equalizer based on recursive least square, RLS-DFE)算法接近,却克服了RLS-DFE算法计算量大,不利于硬件实现的实际问题。提出的算法为水声通信提供了一种性能优良的可实现方法,具有较高的应用价值。     

低信噪比条件下多基阵检测融合系统建模与性能分析

针对水下目标探测中的分布式检测融合问题,提出了一种低信噪比条件下的多基阵检测融合系统模型。基于水声信道估计和似然比检测原理,研究并比较了NP(Neyman-Pearson)准则下局部基阵判决采用二相相移键控(binary phase shift keying, BPSK)和二进制启闭键控(on-off keying, OOK)两种调制方式时的检测融合性能。理论分析和仿真实验表明：在低信噪比条件下,与单基阵探测系统相比,利用本文提出的多基阵检测融合模型建立探测系统能够有效提高对未知目标的检测概率,模型的提出对于水下分布式目标探测系统的建立具有较高的理论参考价值。     

噪声鲁棒变步长LMS算法及其在OFDM水声信道均衡中的应用

针对最小均方(least mean square, LMS)算法在低信噪比(signal to noise ratio, SNR)条件下性能较差的问题,提出一种噪声鲁棒变步长LMS(noise robust variable step-size LMS, NRVSLMS)算法。该算法通过结合改进的双sigmoid函数和误差信号自相关函数,在迭代过程中动态调整步长的大小,解决了传统LMS算法中收敛速度、跟踪性能和稳态性能互相矛盾的问题。理论分析和仿真结果表明,与其他变步长算法相比, NRVSLMS算法抗噪声能力强,具有良好的跟踪速度和稳态性能。将该算法应用于正交频分复用(orthogonal frequency division multiplexing, OFDM)水声信道均衡中,与现有LMS类自适应均衡方法相比,基于NRVSLMS算法的信道均衡方法能够显著降低系统误码率(bit error rate, BER)和均方误差(mean square error, MSE)。