隨著海洋事業(yè)的發(fā)展,聲吶系統(tǒng)的使用范圍日益廣泛。起初,聲吶主要應(yīng)用在水下目標(biāo)探測(cè)、定位、跟蹤、識(shí)別以及通信和導(dǎo)航方面;如今,其涉及的領(lǐng)域拓展到海底地形地貌測(cè)繪、海洋地質(zhì)考察,海洋漁業(yè)和海事搜救等都越來(lái)越依賴于聲吶系統(tǒng)。在軍事上,對(duì)于潛艇、魚(yú)雷和蛙人等具有強(qiáng)威脅性目標(biāo)的探測(cè)跟蹤一直都是各國(guó)關(guān)注的重點(diǎn)�；谝陨媳尘�,改善檢測(cè)算法的檢測(cè)能力,同時(shí)保證算法在實(shí)際工程中的可靠性具有重要意義和實(shí)用價(jià)值。在聲吶、雷達(dá)、通信等領(lǐng)域中檢測(cè)信號(hào),經(jīng)典匹配濾波器是深受國(guó)內(nèi)外學(xué)者青睞的檢測(cè)器。它在帶限白噪聲干擾背景下對(duì)信號(hào)進(jìn)行檢測(cè)時(shí)的輸出信噪比最大,是最佳的線性濾波器。這為匹配濾波器在信號(hào)檢測(cè)領(lǐng)域的應(yīng)用奠定了基礎(chǔ)。針對(duì)水下運(yùn)動(dòng)的小目標(biāo),本文應(yīng)用了頻域自適應(yīng)匹配濾波器檢測(cè)算法。該算法同樣是基于經(jīng)典的匹配濾波器理論,結(jié)合自適應(yīng)線譜增強(qiáng)技術(shù),通過(guò)在頻域?qū)υ肼曔M(jìn)行抑制,提高了輸出信噪比,展現(xiàn)出比常規(guī)匹配濾波更優(yōu)越的性能。在低信噪比條件下,該算法的優(yōu)勢(shì)尤為明顯。并針對(duì)該算法中應(yīng)用的自適應(yīng)線譜增強(qiáng)器,文中選取幾種經(jīng)典的自適應(yīng)濾波算法進(jìn)行了對(duì)比研究,選取其中最優(yōu)的一種以實(shí)現(xiàn)檢測(cè)算法性能更優(yōu)。本文首先從理論推導(dǎo)出發(fā),為頻域自... 

【文章來(lái)源】：哈爾濱工程大學(xué)黑龍江省 211工程院校

【文章頁(yè)數(shù)】：63 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

自適應(yīng)匹配濾波器

統(tǒng)匹配濾波器的性能。其原理如圖 1.1 所示。在復(fù)雜的海洋聲信的檢測(cè)效果，必須實(shí)時(shí)獲取信道的有效信息，這就要求處理器能數(shù)，這樣才能滿足聲吶系統(tǒng)和信道的實(shí)時(shí)匹配的要求，由此，學(xué)配濾波器的概念[33-36]，如圖 1.2 所示。當(dāng)系統(tǒng)中存在一些隨機(jī)參數(shù)的參數(shù)（如底部幾何形狀、源和接收器的深度等）時(shí)，經(jīng)典的匹到很大的影響。因此，Mori 等人提出了一種隨機(jī)匹配濾波器[37][3展到非平穩(wěn)信號(hào)�？捎糜跈z測(cè)頻率隨時(shí)間變化的信號(hào)，例如在淺信號(hào)。其中，線性調(diào)頻信號(hào)是主動(dòng)探測(cè)系統(tǒng)中經(jīng)常使用的發(fā)射信號(hào)的匹配濾波輸出中具有較高的旁瓣。一些小目標(biāo)可能會(huì)藏匿在些旁瓣會(huì)被誤認(rèn)為是真實(shí)的目標(biāo)。所以如何盡可能地降低這些旁類問(wèn)題，一些學(xué)者相繼提出了可行的解決方法。圖 1.3 所示的方法是一種能夠有效地抑制匹配濾波輸出的旁瓣的基本思想是設(shè)計(jì)一個(gè) FIR 濾波器加在匹配濾波器的輸出端。通得到最優(yōu)解，在保證輸出增益的同時(shí)使得旁瓣電平最小化[39]。目標(biāo)匹配濾波器旁瓣抑制濾波器

圖 1.4 線性動(dòng)態(tài)離散時(shí)間系統(tǒng)的信號(hào)流圖，卡爾曼濾波算法理論首次被提出，并以它的發(fā)明者找到聯(lián)合求解出圖中兩個(gè)方程的解的最佳方法的過(guò)程。然而第一個(gè)實(shí)現(xiàn)卡爾曼濾波器應(yīng)用的是 Stanley Sc的路上，學(xué)者們從未停歇。Bucy 等人提出的無(wú)跡卡爾卡爾曼濾波器（UKF），尤其是在非線性動(dòng)態(tài)系統(tǒng)的應(yīng)隨后 UKF 被推廣到更廣泛的非線性估計(jì)問(wèn)題中，包括對(duì)偶估計(jì)問(wèn)題等。針對(duì)解決高維非線性濾波問(wèn)題，容開(kāi)辟了一條新的途徑[48]。隨后，該學(xué)者又將其推廣到中[49]。學(xué)者們對(duì)卡爾曼濾波算法的改進(jìn)還在不斷地更用如此廣泛是由于它在非線性或非高斯情況下的優(yōu)勢(shì)出粒子濾波的思想，學(xué)者們對(duì)該算法進(jìn)行了各方各面濾波，提出了多目標(biāo)和多接收器的兩項(xiàng)擴(kuò)展應(yīng)用，對(duì)傳感器節(jié)點(diǎn)進(jìn)行數(shù)據(jù)融合，自此，粒子濾波被廣泛域，例如數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)、雷達(dá)追蹤、導(dǎo)航定位和監(jiān)控追蹤

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
[1]聲引信中線譜檢測(cè)的相關(guān)方法和時(shí)頻分析[D]. 張士忠.西北工業(yè)大學(xué) 2007



本文編號(hào)：3341108