水声信道混合型常数模盲均衡新算法

为了克服常数模算法(constantmodulusalgorithm,CMA)收敛速度慢、符号误差常数模算法(signerrorcon stantmodulusalgorithm,SECMA)收敛后剩余干扰大的缺点,利用常数模代价函数和符号误差常数模代价函数定义了一个混合常数模新代价函数,并从理论上分析了该代价函数的特性,构造了具有常数模代价函数梯度矢量与符号误差常数模代价函数梯度矢量联合更新的混合常数模新算法(mixedconstantmodulusalgorithm,MCMA)。调整该算法中两个梯度矢量的比例系数,可提高该算法收敛速度、减少收敛后的均方误差。通过对水声信道均衡的计算机仿真,证明了该算法的有效性。     

基于水声矢量传感器阵的波达方向估计

推导了基于水声矢量传感器阵的Bartlett和Capon空间谱的解析表达式，并与标量传感器的空间谱相比较，分析了基于矢量传感器阵的两种DOA估计方法对阵列定向性能的改善，并给出了数字算例。     

浅海水声通信网的FH-CDMA方案研究

首先简要介绍了水声通信网的概念和设计要求，然后对水声通信网的多址技术进行了探讨，提出了一种稳健的、适用于浅海水声通信网的跳频码分多址(FH-CDMA)方案．通过对浅海水声信道进行建模仿真，并在此基础上构建网络仿真系统，分析并比较了FH-CDMA方案在不同传输条件下的水声信道中的性能．仿真实验表明：在浅海信道环境下该方案具有较强的适应性．     

水声网络中生物友好的网关部署优化

海洋哺乳动物与水声传感器网络共享水声信道,导致网络端到端延时增加,数据包投递率降低.针对这一问题,提出一种生物友好的水声网络多网关部署优化策略.该策略以网关作为网络的数据汇聚中心,用统计学方法确定海洋哺乳动物位置,并根据水声信道模型计算生物干扰半径,从而确定生物-网关干扰区域.以最小化网络端到端平均时延为目标,联合整数线性规划和贪婪-交换启发式算法优化网关部署.仿真结果表明:与随机部署和不考虑生物干扰的网关部署方法相比,采用本文策略使端到端时延降低62%和52%,数据包投递率提高36%和19%.     

基于分布式水下无线传感器网络目标协同定位方法研究

本文提出了一种基于水下传感器网络的目标协同定位改进方法。基于多重信号分类方法（MUSIC）得到目标的DOA估计,通过对水下信号传输特性分析,建立水下阵列传感器网络的目标定位模型,利用最大似然估计得到目标位置。利用基于阈值检测的分布式高斯牛顿迭代法完成最大似然估计的解算,仿真结果表明该方法有效节约了网络节点能量,降低了数据通信量,且得到了更好的定位精度。此外,分析比较了在不同噪声环境下、不同声源级情况下的目标位置结果。     

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)。     

助飞声诱饵对抗声自导鱼雷数学模型及其仿真

如何使用某型助飞声诱饵对抗声自导鱼雷是水面舰艇水下防御作战中的重要问题之一。首先建立了使用某型助飞声诱饵对抗声自导鱼雷的数学模型,即舰艇的规避机动及声诱饵的发射参数模型,然后对声诱饵的发射参数和舰艇的生存概率进行了仿真计算,并对仿真结果进行了分析,最后得出有关作战使用的几点结论,对装备的作战使用具有重要意义。     

基于归一化常数模算法的级联自适应盲均衡算法

为了克服常数模算法收敛速度慢.稳态误差大的缺点,利用分数间隔盲均衡器的优点,分析了过采样的分数间隔盲均衡器理论,提出了一种基于归一化常数模算法的级联自适应盲均衡算法.该算法以分数间隔盲均衡器为第一级,以波特间隔盲均衡器为第二级,由归一化常数模算法对两级均衡器权向量进行更新,用水声信道对算法的性能进行了仿真研究.结果表明,分数间隔盲均衡器的性能优于波特间隔盲均衡器;高采样率的分数间隔盲均衡器与波特间隔盲均衡器级联后的性能优于低采样率的分数间隔盲均衡器与波特间隔盲均衡器级联后的性能,而且级联盲均衡器总是优于单级的分数间隔盲均衡器.     

基于VMD和HSA的水声跳频信号时频分析方法

针对水声通信中低信噪比条件下的水声跳频信号检测和参数估计问题,提出了一种新的基于变分模态分解(VMD)和希尔伯特谱分析(HSA)相结合的水声跳频信号时频分析方法。VMD是一种新开发的自适应信号分解技术,可以完全不递归地将多分量的信号分解成许多准正交的固有模式函数。首先重点分析了VMD算法,然后简单介绍了HSA方法,最后将VMD和HSA相结合的方法应用于水声跳频信号分析。利用数值模拟的水声跳频信号进行实验仿真,结果表明本文的方法可以获得高清晰度、高聚集性的时频图。     

基于证据数据分类算法的水声目标识别研究

证据分类算法已被广泛应用于模式识别中。针对传统证据近邻算法在证据权重和组合规则上的局限,研究了一种新的基于DSmT的证据K近邻识别算法(DSmT-KNN)。首先在水声目标的各类别训练模板库中,利用目标数据与各近邻的特征相似度来分别构造基本置信指派,并根据K个近邻数据的距离大小对构造的置信指派进行加权。然后利用DSmT规则对加权证据进行融合。最后根据每个类别下融合结果的算术平均值来判断目标的类别属性。通过水声目标实测数据实验,将DSmT-KNN与其他几种常见的方法进行了对比分析,结果表明新算法能有效提高系统的识别准确率。