【摘 要】
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浅海环境声学参数具有一定的不确定性,对声传播有着重要影响,进而影响水声信号处理算法的性能.而传统的信号处理方法不能满足海洋环境干扰的非平稳和极低信噪比的真实情况,基于确定的传播模型的匹配场处理方法又易受到环境失配问题的困扰,针对此种问题本文开展了浅海环境下模基处理的水声定位方法研究.本文运用模基信号处理技术将物理传播模型、环境参数模型嵌入到信号处理算法中，利用序贯Bayesian技术和粒子滤波器进
【机 构】
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哈尔滨工程大学水声工程学院,黑龙江哈尔滨 150001 哈尔滨工程大学水声工程学院,黑龙江哈尔滨
【出 处】
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中国声学学会2017年全国声学学术会议
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浅海环境声学参数具有一定的不确定性,对声传播有着重要影响,进而影响水声信号处理算法的性能.而传统的信号处理方法不能满足海洋环境干扰的非平稳和极低信噪比的真实情况,基于确定的传播模型的匹配场处理方法又易受到环境失配问题的困扰,针对此种问题本文开展了浅海环境下模基处理的水声定位方法研究.本文运用模基信号处理技术将物理传播模型、环境参数模型嵌入到信号处理算法中，利用序贯Bayesian技术和粒子滤波器进行水中目标位置的估计，并通过仿真分析检验该定位方法的性能，为该技术的进一步实际应用奠定基础。
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