盲分离技术及其在水声信号中的应用研究

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基于提高阵列声纳信号检测与处理能力,将信号盲处理理论与技术应用于水声信号处理。重点围绕水声信号盲分离技术展开基础研究,提出或扩展了多种适用盲分离方法,实现多目标水声信号净化与盲分离波形恢复,并用计算机仿真数据、水声信号半仿真数据、声学水池实验数据和海上试验数据等四个层面对所研究和提出的水声信号盲分离算法模型进行了检验。主要研究内容和成果有: (1)结合信号盲处理理论和技术研究现状,研究分析阵列水声信号盲分离的理论模型、面临的问题和困难。扩展研究了基于信息理论的舰船辐射噪声信号盲分离和高阶累积量的联合对角化算法,提出了一种直接计算特殊累积量矩阵特征向量实现解卷积的盲均衡方法,用于水声信号波形恢复。仿真与实验检验了所提水声信号盲分离算法有效。 针对盲分离过程中未知源信号数目的问题,提出并检验有效的PCA源信号数目盲估计方法。研究提出波束域水声信号盲分离方法,并利用阵列信号的多波束形成个数确定目标源数目,该方法不仅可大幅提高在低信噪比条件下的信号分离性能,而且还可依据多目标信号波束形成DOA方向对后续盲分离过程输出信号的次序进行调整,有效解决盲分离输出信号排序问题。 (2)研究了卷积信号频域盲分离技术,提出利用短时快速傅里叶变换的观测信号频域值,优化多重交叉相关代价函数的卷积信号频域盲分离算法,分析与验证了频域变换DFT长度L、分离滤波器阶数Q等参数对盲分离性能的影响和优化选取。在此基础上,研究提出了基于少数特殊频率点的频域盲分离方法,该方法既可以保证信号主要成分的有效分离,又显著减小了频域算法的计算量,是一种解决卷积混合信号盲分离的适用方法。同时,提出了用于盲分离的特殊频率点选择原则及依据线谱增强提取频率点方法。研究提出利用信号的相似性调整多频率点盲分离输出信号次序的方法,使得所有特殊频率点的盲分离输出信号次序保持相对一致。研究得出增加接收阵元数量在相同条件下能分离信号的SNR可以更低的结论。综合验证表明,所提出的频域算法是水声信号盲分离可行的方法,能够有效分离干扰和噪声,恢复源信号波形。 (3)研究分析了海洋环境噪声、舰船辐射噪声等水声信号的分布特性,得出海洋水声信号符合分数低阶Alpha稳定分布规律的结论,并建立了水声信号新的检测模型。提出了基于分数低阶矩的水声信号自适应滤波新方法,分析了p阶分数矩对算法性能的影响及优选原则。在此基础上,推导出一种基于分数低阶矩的水声信号盲分离新方法,理论分析与仿真检验表明新的盲分离方法具有较强的鲁棒适用性。该项研究为改善水声信号处理开辟了新的研究思路。
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