强干扰环境下水声时延估计技术研究

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水声定位系统是现代深海作业必备的高精度水下定位装备,精确的时延估计是实现高精度水声定位的基础,但由于信号远距离传输以及强干扰的影响,水声定位系统时延估计精度较低。针对此问题该文提出一种基于子空间理论的宽带强干扰抑制方法,首先通过贝叶斯信息量准则估计子空间维度,然后推导了不同信号假设下的概率密度函数,求解未知参数的最大似然估计,构造广义似然比并通过最优匹配广义似然比检测法估计与期望信号最匹配的子空间,然后以此构造空间投影算子对接收数据进行线性投影,最终抑制干扰和噪声,提高时延估计精度。仿真结果表明该方
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旅游管理专业是伴随我国旅游经济与旅游产业的发展应运而生的新兴学科,尤其对中职院校的学生来说,此专业不仅具备良好的就业前景,社会对专业人才的需求也较大。所以,为了让中
水声正交频分复用(OFDM)系统中,采用传统正交匹配追踪(OMP)方法估计离网格(off-grid)时延时,需要很高的过采样因子和高昂的计算开销。针对传统OMP方法估计离网格时延计算复杂度高的问题,该文借鉴多元线性拟合思想引入路径补偿的概念,提出了一种基于路径补偿的改进OMP时延估计算法,用以补偿从离网格路径向其周围网格位置泄漏的能量,并用补偿距离这一参数来解释路径补偿效果。该算法无需增加过采样因
针对时变水声信道估计和均衡问题,该文提出基于叠加训练序列(ST)和低复杂度频域Turbo均衡(LTE)的时变水声信道估计和均衡(ST-LTE)算法。基于叠加训练序列方案,将训练序列和符号线性叠加,使得训练序列和符号信道信息一致;基于最小二乘算法,进行信道估计。基于频域训练序列干扰消除技术,在频域消除训练序列对符号的干扰;基于频域线性最小均方误差(LMMSE)均衡算法,通过先验、后验、外均值和方差的
常规宽带能量检测在多目标、强干扰环境下输出信噪比(SNR)降低,检测性能大幅度下降。针对此问题,该文提出一种将子阵导向最小方差(STMV)宽带空域自适应波束形成与频域Eckart滤波结合的空-频联合最优滤波宽带检测方法。该方法首先通过子阵导向最小方差波束形成进行空间自适应处理,利用自适应波束形成的干扰抑制能力在空域实现最优滤波;然后通过最大似然估计实时估计信号和噪声的功率谱,构造Eckart滤波对
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