海洋声源信息获取与传输技术研究

海洋声源信息获取与传输技术研究

论文摘要

本文的海洋声源信息包括运动声源(如舰船、潜艇、无人航行器等)信息和海洋环境噪声信息。这些信息是研究各种水中探测与通信技术乃至研究海洋气候与海洋生态环境的重要理论依据和实验验证的依据。本文研究关于在小尺度平台上进行海洋声源信息的获取与传输的技术。小尺度平台,包括锚系平台和运动平台,由于适合大时空跨度的数据测量,近年来引起了国内外的广泛关注。在小尺度平台上获取并传输声源信息,其难点是在复杂的海洋环境噪声背景中对运动声源的低频信号检测、方位估计以及高速水声数据传输。本文研究内容主要包括舰船噪声与海洋环境噪声特性,强噪声背景下微弱信号的预警检测,声强向量检测,基于声强向量阵的目标定向定位与尺度估计,海洋声信道特性与信道多径时延估计,通信信道的稀疏均衡与分数间隔均衡,信道的盲均衡等。本文研究涉及的理论基础包括数字信号处理、信号检测与参数估计、声强向量理论、自适应信号处理、阵列及通信信号处理等。本文主要研究工作的新进展与创新点包括:1.提出了一种任意空间分布任意阵形噪声场的数值模拟方法,用于本文基阵设计及检测定位方法的计算机仿真,也可用于一般阵列和声场的仿真计算。2.根据奈曼—皮尔逊准则分析了能量(幅度)统计平均检测、过零检测和功率谱检测等三种预警检测技术的统计性能,给出了实测船噪声的仿真结果。3.提出了基于声强向量阵的检测和方位估计方法,以克服常规阵列处理方法对低频声源的检测定位需要的阵列尺度太大的困难。分析得出了该检测方法的处理增益,推导了声强向量的概率密度函数,得到了声强向量阵检测方法的统计性能,并与基于声压的检测方法作了比较。理论分析与半消声室实验均验证了声强向量检测方法相对于声压处理的优越性能。基于声强向量阵的空间指向性,研究了宽带相干干扰背景下线谱和宽带连续谱的检测方法,给出了理论分析和实现方案。分析了方向相反的相干干扰互相抵消的原理,并在实验数据处理中观察到了这一现象。4.研究了三轴四元非典型声强向量阵对低频声源全空间定向的方法,以克服三轴六元典型声强向量阵在小尺度平台上难以布设的困难。系统地分析了其定向误差,包括有限差分误差、通道失配误差和环境噪声引起的随机误差。理论分析和计算机仿真均表明,非典型阵可在0.2m的小尺度平台上实现对低频声源的定向,其定向精度在本文实验室条件下可达到2°。5.提出了声强向量法和时延估计法的基阵共用技术,用于对体积目标三部位定向定位与尺度估计。理论分析、计算机仿真及实验结果均表明,共用同一小尺度基阵可同时实现对舰船中部、中后部和尾部的定向和区分,并用于估计目标尺度。6.结合MODE与带惩罚函数的NLS方法,研究了水声信道高分辨多径时延估计问题。采用混合算法处理了实测海试数据,基于处理结果重建的接收信号波形与实验接收波形吻合较好,从而验证了混合算法的有效性。7.提出了基于自适应延迟滤波器的DSPCC算法,通过极性相关序贯估计多径时延,对于确定时延通过自适应滤波估计多径幅度。仿真结果表明,DSPCC算法也具有对多径时延的高分辨能力,且运算量小。最后用该算法处理了海试数据,结果表明它比传统方法有更好的分辨性能。8.提出了一种改进的DFE均衡器,用于解决长时延扩展稀疏信道的均衡问题。根据信道冲激响应的前达分量强度,预测反馈滤波器重要抽头的位置,只对这一小部分抽头系数进行迭代运算,因而运算量显著减小,收敛速度加快并因而改善了跟踪信道时变的能力,但均方误差性能几乎没有损失。9.提出了一种T/2分数间隔稀疏CFE结构,以避免接收机对于符号定时误差的敏感性,并有效利用长时延扩展多径信道的稀疏性来降低均衡器的复杂度。理论分析与基于实测信道的计算机仿真表明,T/2-SCFE均衡器对符号定时误差保持了稳健性,性能优于符号间隔CFE及分数间隔DFE。10.提出了一种基于常数模准则的盲均衡方法ACMA,及ACMA与DFE盲判决反馈的联合均衡方法。采用概率统计和误差性能表面方法分析了其收敛性能,分析结果表明ACMA方法优于通常的CMA2-2方法。对特征值弥散达192的三径信道的仿真结果表明,ACMA-DFE盲均衡算法的最小均方误差较CMA2-2方法约低7dB,有较高的应用价值。

论文目录

  • 摘要
  • Abstract
  • 第1章 绪论
  • 1.1 研究背景及其意义
  • 1.2 研究历史与现状
  • 1.2.1 海洋声源信息的获取
  • 1.2.2 水中运动声源的检测与定位
  • 1.2.3 水声信道及信息传输
  • 1.3 本文主要研究内容
  • 第2章 舰船噪声与海洋环境噪声特性
  • 2.1 舰船噪声特性
  • 2.1.1 舰船辐射声场
  • 2.1.2 舰船噪声的纵向分布特性
  • 2.2 海洋环境噪声特性
  • 2.2.1 噪声源和功率谱
  • 2.2.2 海洋环境噪声的空间分布
  • 2.2.3 海洋环境噪声的幅度分布
  • 2.3 任意空间分布噪声场的数值模拟
  • 2.3.1 任意空间分布噪声场的仿真模型
  • 2.3.2 各向同性噪声的空间相关性
  • 2.3.3 各向同性噪声场的数值模拟
  • 2.3.4 其它噪声场的数值模拟
  • 2.4 本章小结
  • 第3章 基于小尺度平台的信号检测技术
  • 3.1 预警检测技术及其性能分析
  • 3.1.1 能量统计平均检测器
  • 3.1.2 过零检测器
  • 3.1.3 功率谱线谱检测
  • 3.1.4 基于实测数据的检测性能仿真
  • 3.2 声强向量阵在各向同性噪声中的信号检测
  • 3.2.1 基于声压的常规与最优(超增益)波束形成
  • 3.2.2 基于三个声强分量的波束形成
  • 3.2.3 各向同性噪声中的信号检测与定向
  • 3.2.4 声强向量阵检测性能的统计分析
  • 3.2.5 计算机仿真与分析
  • 3.3 声强向量阵在相干干扰中的信号检测
  • 3.3.1 相干干扰的抵消
  • 3.3.2 相干干扰中信号的检测原理
  • 3.3.3 仿真实验与分析
  • 3.4 基于声强向量阵的信号检测实验与数据分析
  • 3.4.1 实验方案
  • 3.4.2 各向同性噪声中的信号检测
  • 3.4.3 方向相反的相干干扰的抵消
  • 3.5 本章小结
  • 第4章 基于声强向量阵的目标方位与尺度估计
  • 4.1 典型声强向量阵对声源的定向及误差分析
  • 4.1.1 定向原理
  • 4.1.2 定向误差分析
  • 4.1.3 计算机仿真
  • 4.1.4 与时延估计法精度的比较
  • 4.2 非典型的三轴四元声强向量阵对声源的定向方法
  • 4.2.1 非典型声强向量阵定向原理
  • 4.2.2 声中心不重合的影响分析
  • 4.2.3 定向误差分析
  • 4.2.4 计算机仿真
  • 4.3 对体积目标不同部位定向的基阵共用技术及尺度估计
  • 4.3.1 自适应FIR高精度时延估计法对舰船尾部的定向
  • 4.3.2 声强向量阵与时延估计法的基阵共用技术
  • 4.3.3 体积目标的尺度估计
  • 4.3.4 计算机仿真
  • 4.4 声源定向和体积目标尺度估计实验与数据处理
  • 4.4.1 测量装置与实验方案
  • 4.4.2 传声器频率特性的测量
  • 4.4.3 典型阵对宽带目标定向
  • 4.4.4 非典型阵对线谱目标的定向
  • 4.4.5 体积目标各部位的定向与尺度估计
  • 4.5 本章小结
  • 第5章 海洋水声信道的多径时延估计
  • 5.1 海洋声信道特性与测量
  • 5.1.1 海洋声信道特性
  • 5.1.2 海洋声信道的测量
  • 5.2 水声信道的高分辨多径时延估计
  • 5.2.1 带惩罚函数的最小二乘算法
  • 5.2.2 MODE算法
  • 5.2.3 仿真与实验研究
  • 5.3 稀疏水声信道多径时延估计的自适应延迟滤波器方法
  • 5.3.1 自适应延迟滤波器原理
  • 5.3.2 自适应延迟滤波器的DSPCC算法
  • 5.3.3 仿真与实验研究
  • 5.4 稀疏水声信道估计的匹配追踪方法
  • 5.5 本章小结
  • 第6章 稀疏海洋声信道的均衡
  • 6.1 一种改进的稀疏信道DFE均衡器
  • 6.1.1 信道模型与DFE系数优化
  • 6.1.2 前馈滤波器稀疏性分析
  • 6.1.3 反馈滤波器稀疏性分析
  • 6.1.4 改进的DFE及性能分析
  • 6.1.5 实测信道仿真
  • 6.2 稀疏多径信道的T/2间隔CFE均衡器
  • 6.2.1 T/2分数间隔信号模型
  • 6.2.2 T/2-DFE与SS-CFE
  • 6.2.3 T/2-分数间隔CFE均衡器的理论分析
  • 6.2.4 自适应实现
  • 6.2.5 稀疏信道的情况
  • 6.2.6 仿真实例
  • 6.3 深海最小相位信道的稀疏均衡
  • 6.3.1 信道模型
  • 6.3.2 信道的均衡
  • 6.4 本章小结
  • 第7章 海洋声信道的盲均衡
  • 7.1 盲均衡方法概述
  • 7.1.1 CMA及其改进算法
  • 7.1.2 基于高阶统计量和循环统计量的盲均衡
  • 7.1.3 其它方法
  • 7.2 ACMA盲均衡算法及其性能分析
  • 7.2.1 CMA2-2
  • 7.2.2 ACMA
  • 7.3 ACMA与判决反馈(DFE)的联合盲均衡
  • 7.4 仿真结果
  • 7.4.1 一个三径信道的盲均衡
  • 7.4.2 海洋声信道的盲均衡
  • 7.5 本章小结
  • 第8章 全文总结
  • 8.1 主要工作与创新点
  • 8.2 关于本文中三个关键技术实现的可能性
  • 8.3 进一步研究工作的建议
  • 参考文献
  • 发表论文和参加科研情况说明
  • 致谢
  • 相关论文文献

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