【摘 要】
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在主动声纳进行浅海区域的沉底、掩埋目标探测中,海底混响是主要的背景干扰,其严重影响了LFM信号回波的检测。基于自回归(AR)模型的预白化算法虽能适应匹配检测,但在低信混比
【机 构】
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中国科学院大学,中国科学院先进水下信息技术重点实验室,中国科学院声学研究所
【基金项目】
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国家自然科学基金(11504402);中国科学院声学研究所青年英才计划项目(QNYC201728)
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在主动声纳进行浅海区域的沉底、掩埋目标探测中,海底混响是主要的背景干扰,其严重影响了LFM信号回波的检测。基于自回归(AR)模型的预白化算法虽能适应匹配检测,但在低信混比时检测效果不甚理想;基于分数阶傅里叶变换(FRFT)的分数域滤波算法虽能抑制混响,但随着混响增强检测性能衰减较快。本文提出一种改进的基于线性预测的盲源提取算法(LP-BSE),通过利用待提取信号与发射信号强相关的先验知识,采用最小二乘法估计并固定对应线性预测器参数;然后通过构造最小均方预测误差准则,迭代求取解混向量以提取用于匹配检测的期望
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