【摘 要】
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声呐在水下通讯过程中发挥着很大的作用,是水下信号处理的主要电子设备。一般主动声呐的工作频率集中在3KHz~97KHz,被动声呐的工作频段集中在3Hz~97KHz。水声信道可以认为是
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声呐在水下通讯过程中发挥着很大的作用,是水下信号处理的主要电子设备。一般主动声呐的工作频率集中在3KHz~97KHz,被动声呐的工作频段集中在3Hz~97KHz。水声信道可以认为是一个具有时变和空变特性的信道,同时水听器接收设备中某些非线性元器件导致观测到的信号常常是多种非平稳信号的混合。水声环境还存在很多外部干扰和噪声,严重影响后期的目标探测性能。时频方法是非平稳信号的处理方法,盲分离(BSS)方法能够分离未知混合信号,时频方法和盲分离方法相互综合,能够有效的分析水声信道中传播的非平稳信号。本文聚焦于水声信号盲分离问题,针对其非平稳特点,搜寻更适合于实际应用的盲分离方法。论文首先给出了对水声信号进行时频和盲分离综合分析的原因和意义,然后介绍了国内外对这一问题的研究状况。描述了盲分离模型,并用信干比指标对本文中的算法进行性能评估。时频变换是分析非平稳信号的一种强有力手段,时频变换大体上可以分为三类:线性时频变换、非线性时频变换以及希尔伯特黄变换。本文分别从线性、非线性时频分析以及Hilbert-Huang变换(HHT)的角度仿真了水声信号分离过程,得到的仿真结果能够清晰反映水声信号盲分离算法的性能,对该类问题的后继研究有一定参考价值。针对以非线性时频分析为基础的信号盲分离算法,本文先介绍了常见的双线性时频变换的理论基础;然后引入适用于非平稳信号的盲分离方法,并通过计算机仿真对其进行验证。线性时频分析的引入克服了非线性时间频率分析的缺陷,借助瞬时时频比方法搜索单源分析域,进而求出混合矩阵和源信号的近似表达,实现信号的盲分离。针对经验模态分解(EMD)能够将复杂信号分解成单分量信号,而观测信息一般是由单分量的源信号混合而成这一特点,计算模态分量(IMF)和观测水声信号的相关系数,剔除虚假模态分量,实现Hilbert-Huang变换对多分量水声信号的盲分离。仿真产生的非平稳低频水声信号验证了希尔伯特黄算法的实用性能。最后,讨论了几种算法在单矢量水听器信号处理中的应用,为以后的实际应用提供可能。
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