【摘 要】
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在浅海进行主动探测一直是水声信号处理的难题。一方面水声信道时延扩展和多普勒扩展制约匹配滤波的拷贝向量的设计,非高斯分布的海底混响干扰严重影响检测器的性能。另一方
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在浅海进行主动探测一直是水声信号处理的难题。一方面水声信道时延扩展和多普勒扩展制约匹配滤波的拷贝向量的设计,非高斯分布的海底混响干扰严重影响检测器的性能。另一方面,目标空间分集的起伏导致了主动声纳探测性能的不稳定性。时反(Time Reversal, TR)处理揭示了波导的空时聚焦特性,是已知信道知识的匹配场处理。通过时反波束形成可实现对目标有效照射和接收回波增强。基于发收互动技术,即先发射探查信号,将接收的目标回波作为引导信号,指导时反发射,实现时反信号对目标的聚焦。多输入多输出(Multiple Input Multiple Output, MIMO)技术利用信号的波形分集和目标分集,通过非相干处理可以提高目标探测能力。本文将时反处理和多输入多输出处理结合,构建分布式TR-MIMO声纳系统,将时反处理的潜力和MIMO处理的优势结合,通过相干和非相干联合处理,实现浅海环境分布式目标探测增强。数值仿真表明,时反检测器比常规检测器在波导环境下有更好的适应性;对于分布式目标,分布式TR-MIMO探测系统比常规时反探测系统有稳定的探测性能。莫干山湖试结果验证了分布式TR-MIMO声纳探测框架的可行性。
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