水下声源定位问题是水声信号处理领域的重点和难点,基于计算声场和接收声场相关性辨识目标距离、深度的匹配场定位方法具有广泛应用.针对Bartlett处理器宽容性好但分辨率低、最小方差处理器分辨率高但对失配敏感的问题,将空间谱估计中基于矩阵空间特征分解的目标定向算法引入匹配场定位.对水下单声源定位、双声源定位、环境失配处理等条件,对比3种定位算法的性能.仿真数据表明,与Bartlett处理器相比,基于矩阵空间特征分解的定位方法具有更高的目标定位准确度.与最小方差处理器相比,该方法在双声源定位时能够分辨相近声源,
针对被动声呐弱目标检测问题,提出一种基于子频段的弱目标的检测方法.该方法把子频段峰值能量检测和Eckart后置处理滤波器相结合,对波束形成后的子频段谱进行Eckart加权,从而提高强干扰下的弱目标检测能力.仿真实验和海试数据分析验证了该方法的有效性.
对于具有强烈随机变化多径、噪声、多普勒的水声信道,采用单一调制方式、固定参数的水声通信系统很难满足高质量水声通信的需求.本文提出根据信噪比、多径数和多普勒频偏进行信道质量评估并通过切换通信制式优化调整的自适应调制水声通信方案,利用浅海信道海试实验数据进行的分析表明,自适应调制方案在信道状况变差时可改善通信性能.
针对通信系统中通信信号线性混叠问题,提出2种基于奇异值分解的盲源提取算法.在有噪声的环境中,方法1先利用鲸鱼优化算法和主分量分析实现盲信号的逐一提取,对所提取信号逐一进行基于奇异值分解的去噪处理,得到更为纯净的信号;方法2先对观测信号进行奇异值分解去除噪声分量,再利用鲸鱼算法和主分量分析实现对盲信号的逐一提取.经过计算机仿真实验,验证了2种算法的可行性,能在有噪环境实现线性混叠信号提取和分离,并实现分离信号的去噪.结果表明,方法2比方法1更为有效,具有一定的实际应用意义.
海上图像通常存在亮度较高的天空区域,故直接应用暗通道先验算法进行去雾处理的图像会在天空区域出现色斑和光晕。为此,本文提出一种基于暗通道先验的海上图像改进去雾方法。利用四分法进行大气光值的优化,即对图像进行四等分区域分割,并通过构建的评价函数来确定每次分割后的候选区域,且将符合阈值要求的候选区域像素均值作为大气光值估计值。针对暗通道模型估计出的透射率存在块效应问题,采用导向滤波器对透射率进行细化并将