论文部分内容阅读
主动声纳工作时，混响是影响其检测的重要因素。混响是发射信号通过水面、水底以及水中颗粒的散射叠加造成的，其中，尤以界面(水面和水底)混响影响最为严重。虽然主动声纳可以通过合理设计发射波束的指向性以避免发射信号与界面产生“接触”，或是利用自适应波束形成的方法提高接收波束主瓣分辨率，或是增大基阵孔径以提高单位角度-距离单元分辨率(cell resolution)，或是精心设计主动信号及其参数(如提高带宽)以达到抑制混响的目的。但是对于像前视声纳、扫雷声纳这样有针对性的向水面、水底发射信号的主动声纳来说，以上的前端设计方法是远远不够的。基于以上原因，后端处理算法如预白化混响抑制算法成为最近10年研究的热点，代表性工作包括Kay[27](1989)、Carmillet[28](1999)、Trucco[29](2001)、Li[88](2008)及Choi[87](2008)等做的研究。然而，混响预白化方法依旧存在以下三点问题。
首先，已有的研究均假设混响噪声的统计特性服从高斯分布，而忽略了由于边界混响产生的统计拖尾对AR模型估计的影响，实验证明这种边界混响引起的统计拖尾使得AR模型参数的求解是一个病态问题，本文提出了基于规整化方法的混响预白化算法以克服求解的病态。
其次，2008年之前的研究均假设混响噪声是局部平稳的，即混响噪声在一帧内及相邻两帧是平稳的，Li在2008年首先提出了质疑，通过Dechirping变换改变一帧内混响噪声的平稳度，取得了优于以往算法的效果，而对于相邻两帧的平稳性已有工作并为考虑，本文通过实验证明相邻两帧的非平稳将会产生较大的模型失配误差，并引入宽容的代价函数以克服这一影响。
最后，已有的工作均用线性方法对混响建模，忽视了产生混响的水声信道的非线性，本文利用实验证明了无论是对于仿真非线性基准时间序列，还是真实的湖试混响数据，线性建模都存在很大的局限性，并提出了基于核函数的混响抑制算法。
本文通过实验对所提出的预白化混响抑制算法进行了验证，实验结果表明改进后的预白化方法可以在静止目标、混响虚警严重的情况下取得优于以往抑制算法的性能。