盲分離技術(shù)及其在水聲信號(hào)中的應(yīng)用研究.pdf

1、基于提高陣列聲納信號(hào)檢測(cè)與處理能力，將信號(hào)盲處理理論與技術(shù)應(yīng)用于水聲信號(hào)處理。重點(diǎn)圍繞水聲信號(hào)盲分離技術(shù)展開(kāi)基礎(chǔ)研究，提出或擴(kuò)展了多種適用盲分離方法，實(shí)現(xiàn)多目標(biāo)水聲信號(hào)凈化與盲分離波形恢復(fù)，并用計(jì)算機(jī)仿真數(shù)據(jù)、水聲信號(hào)半仿真數(shù)據(jù)、聲學(xué)水池實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)和海上試驗(yàn)數(shù)據(jù)等四個(gè)層面對(duì)所研究和提出的水聲信號(hào)盲分離算法模型進(jìn)行了檢驗(yàn)。主要研究?jī)?nèi)容和成果有： (1)結(jié)合信號(hào)盲處理理論和技術(shù)研究現(xiàn)狀，研究分析陣列水聲信號(hào)盲分離的理論模型、面臨的問(wèn)題

2、和困難。擴(kuò)展研究了基于信息理論的艦船輻射噪聲信號(hào)盲分離和高階累積量的聯(lián)合對(duì)角化算法，提出了一種直接計(jì)算特殊累積量矩陣特征向量實(shí)現(xiàn)解卷積的盲均衡方法，用于水聲信號(hào)波形恢復(fù)。仿真與實(shí)驗(yàn)檢驗(yàn)了所提水聲信號(hào)盲分離算法有效。 針對(duì)盲分離過(guò)程中未知源信號(hào)數(shù)目的問(wèn)題，提出并檢驗(yàn)有效的PCA源信號(hào)數(shù)目盲估計(jì)方法。研究提出波束域水聲信號(hào)盲分離方法，并利用陣列信號(hào)的多波束形成個(gè)數(shù)確定目標(biāo)源數(shù)目，該方法不僅可大幅提高在低信噪比條件下的信號(hào)分離性能，而

3、且還可依據(jù)多目標(biāo)信號(hào)波束形成DOA方向?qū)罄m(xù)盲分離過(guò)程輸出信號(hào)的次序進(jìn)行調(diào)整，有效解決盲分離輸出信號(hào)排序問(wèn)題。 (2)研究了卷積信號(hào)頻域盲分離技術(shù)，提出利用短時(shí)快速傅里葉變換的觀測(cè)信號(hào)頻域值，優(yōu)化多重交叉相關(guān)代價(jià)函數(shù)的卷積信號(hào)頻域盲分離算法，分析與驗(yàn)證了頻域變換DFT長(zhǎng)度L、分離濾波器階數(shù)Q等參數(shù)對(duì)盲分離性能的影響和優(yōu)化選取。在此基礎(chǔ)上，研究提出了基于少數(shù)特殊頻率點(diǎn)的頻域盲分離方法，該方法既可以保證信號(hào)主要成分的有效分離，又顯著

4、減小了頻域算法的計(jì)算量，是一種解決卷積混合信號(hào)盲分離的適用方法。同時(shí)，提出了用于盲分離的特殊頻率點(diǎn)選擇原則及依據(jù)線譜增強(qiáng)提取頻率點(diǎn)方法。研究提出利用信號(hào)的相似性調(diào)整多頻率點(diǎn)盲分離輸出信號(hào)次序的方法，使得所有特殊頻率點(diǎn)的盲分離輸出信號(hào)次序保持相對(duì)一致。研究得出增加接收陣元數(shù)量在相同條件下能分離信號(hào)的SNR可以更低的結(jié)論。綜合驗(yàn)證表明，所提出的頻域算法是水聲信號(hào)盲分離可行的方法，能夠有效分離干擾和噪聲，恢復(fù)源信號(hào)波形。 (3)研究分

5、析了海洋環(huán)境噪聲、艦船輻射噪聲等水聲信號(hào)的分布特性，得出海洋水聲信號(hào)符合分?jǐn)?shù)低階Alpha穩(wěn)定分布規(guī)律的結(jié)論，并建立了水聲信號(hào)新的檢測(cè)模型。提出了基于分?jǐn)?shù)低階矩的水聲信號(hào)自適應(yīng)濾波新方法，分析了p階分?jǐn)?shù)矩對(duì)算法性能的影響及優(yōu)選原則。在此基礎(chǔ)上，推導(dǎo)出一種基于分?jǐn)?shù)低階矩的水聲信號(hào)盲分離新方法，理論分析與仿真檢驗(yàn)表明新的盲分離方法具有較強(qiáng)的魯棒適用性。該項(xiàng)研究為改善水聲信號(hào)處理開(kāi)辟了新的研究思路。 (4)為檢驗(yàn)本文研究的水聲信號(hào)盲分