盲分离方法在水雷目标亮点结构探测中的应用研究

摘要

由于水雷目标探测回波信号微弱，回波产生机理复杂，散射信号随探测条件具有时变与空变特性，声传播条件不确定等因素致使水雷目标探测问题至今仍是一个世界性难题。制约水下目标主动声纳探测技术的一个关键性基础问题是如何从目标回波中提取出与目标固有属性相关的信号特征。目标几何声散射携带了目标几何形状信息，弹性声散射携带了目标结构材质信息，对于目标声散射的物理机理及其理论计算已经有比较充分的研究结论，但在实际探测中由于各个散射分量之间在时域、频域及空域上混叠，受到传统信号处理方法分辨力的限制。针对这一问题，本文从水下目标的声散射物理机理出发，研究目标回波中各个声散射成分的分离方法。本文将盲源分离方法引入到水下小目标探测中，它可以在源信号及传输通道特性事先未知的条件下，从若干接收到的叠加信号中提取和分离出无法通过直接测量得到的各个源信号。
　　本文主要研究内容包括以下几个部分：
　　1、混响是回波法探测水下小目标最为重要的干扰源，为了抑制混响干扰，本文研究了目标回波和混响的盲分离可分离条件，采用了一种基于空域相关的盲分离可分离性判断方法，该方法通过目标回波和混响空间相关半径的差异，确定基元的间距，把目标视为一类源信号，把混响视为另一类源信号，利用两类源信号之间的弱相关性达到盲分离算法可行的目的。
　　2、根据目标声散射与混响在时域、时频域统计特性，以及时域波形相关性的差异，本文比较研究了不同信混比条件下SOBI、TFS、基于最大信噪比以及基于峭度开关的盲源分离算法的分离性能，指出四种盲源分离算法均可以提高回波信号的信混比，且SOBI及TFS算法较基于最大信噪比和峭度开关盲源分离算法更适于分离低信混比条件下的目标回波信号和混响信号。
　　3、针对宽带信号入射条件下的目标声散射的频率调制特性，本文研究了分数阶傅立叶域盲分离方法，可以有效地抑制混响干扰；针对海底散射体数目远大于声纳阵列基元数目而盲源分离算法要求观测信号数目大于等于源信号数目的限制这一问题，研究了基于EMD分解的盲源分离方法，解决了欠定条件下的水下目标亮点结构提取问题。
　　4、几何亮点结构是目标声散射的重要信号特征，本文论证了亮点结构在时频域盲源分离算法下的可分离性，通过合理地选择时频点，有效地抑制了源信号WVD变换的交叉项，实现了水雷目标回波几何亮点结构的盲源分离。通过对几何亮点之间的分离进行仿真分析，给出了算法的适用条件为当两个亮点之间的相关系数小于0.2时，可以通过时频域盲源分离方法在时域上分离开。
　　5、在判断分离信号的属性时，目前常用的匹配滤波技术在混响背景下应用效果受到限制。本文根据目标回波与混响的时频分布特性差异，研究了盲源分离信号属性的评价方法，采用WVD的方差、峰度、熵以及WVD-Radon建立了一个四维信号特征空间，实现对BSS分离信号属性的判断。
　　6、为了更精确地描述水下目标亮点结构的时频分布特性，提出了一种基于EMD分解WVD方法的时频分析方法。该方法不仅解决了WVD分解产生交叉项的问题，而且也克服了噪声对Hilbert谱图造成频率波动较大的影响。
　　本文的研究成果不仅可以用于水下小目标探测，还可以用于包括潜艇、蛙人等在内的绝大多数水下目标主动探测与识别，为基于无人平台及舰艇安装的宽带主动探测声纳提供关键技术。

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第1章 绪论

1.1 论文研究背景及意义

1.2论文研究问题的历史与现状

1.3本文研究主要内容

第2章 盲分离算法

2.1 阐述盲分离问题

2.2 盲分离问题模型

2.3 盲分离目标函数

2.4 盲源分离的学习算法

2.5 盲源分离算法的不确定性

2.6 盲源分离信号评价方法

2.7 本章小结

第3章 主动声纳目标回波与混响特性分析

3.1 主动声纳目标回波特性研究

3.2 混响特性分析

3.3目标信号和混响信号可分离性分析

3.4本章小结

第4章 主动声纳目标探测盲源分离方法

4.1 基于最大信噪比和峭度的盲源分离算法

4.2 基于时序结构的盲源分离算法

4.3 基于时频特性的目标回波与混响盲源分离

4.4 基于分数阶傅立叶域的盲源分离算法

4.5 基于EMD分解的盲源分离算法

4.6 基于亮点模型的多亮点盲源分离

4.7 基于EMD分解WVD方法的时频分析方法

4.8 仿真分析

4.9 本章小结

第5章 实验数据处理

5.1海试数据分析

5.2实验室数据分析

5.3本章小结

结论

参考文献

攻读博士学位期间发表的论文和取得的科研成果

致谢