基于匹配滤波器的频域自适应线谱增强技术研究

发布时间：2020-08-29 10:24

　　在声呐、雷达、通信等电子信息系统中,尽管有各种各样的信号检测方法,匹配滤波器作为信号检测领域中十分重要的基本理论,仍然是最常采用的经典检测器,它早已被证明是在带限白噪声干扰条件下检测确知信号(所谓理想条件)输出信噪比最大的最佳线性滤波器。本文提出的基于匹配滤波器的频域自适应线谱增强方法(FDAMF)是在自适应领域来寻求比匹配滤波器检测能力更强的检测方法,为工程应用提供性能更高、更可靠的检测技术。实现FDAMF的基本思路是,通过理论与仿真分析匹配滤波器输出频谱的特点,证明其频域输出包含周期分量,从而将匹配滤波器的输出结果转换成频域线谱检测问题。以理论分析为依据,结合被动线谱增强技术进一步提高常规匹配滤波器的检测性能。基于这种思路,文章首先研究了被动线谱增强技术,提出了时反卷积干扰抑制(TRCIS)算法,理论证明了时反卷积的物理意义就是将信号的相关矩阵转换成一序列,该序列包含了相关矩阵的全部元素,理论推导了TRCIS检测宽带噪声中单频信号的原理及处理增益,并说明了TRCIS抗多途干扰的原理,通过仿真实验验证了其性能,得出其信噪比增益随输入信噪比呈线性增长,检测域较常规线谱检测方法降低约2dB,ROC曲线显著优于常规线谱检测方法等结论。然后将TRCIS算法作为自适应线谱增强器(ALE)的预处理技术,提出一种改进的ALE,即TRCIS-ALE,给出其实现原理,并通过与常规线谱检测方法、ALE及基于相干累加算法的ALE的仿真对比,验证了其处理增益、检测阈、ROC曲线等性能都显著优于其他三种方法。将上述自适应线谱增强技术与匹配滤波器相结合,提出基于匹配滤波器的频域自适应线谱增强方法,即FDAMF,并针对更低信噪比的条件下,结合TRCIS-ALE,提出基于匹配滤波器的频域TRCIS-ALE。给出了它们的实现原理,并通过仿真实验证明了FDAMF具有比常规匹配滤波器更优异的检测性能,如处理增益远远大于常规匹配滤波器,检测阈降低约2dB,在输入信噪比和虚警概率一定时检测概率高出常规匹配滤波器约20%。根据声呐接收端的特点,进一步提出了几种双输入端FDAMF——分裂阵双输入端FDAMF、正负频双输入端FDAMF和实虚部双输入端FDAMF,并通过仿真实验证明了在检测阈范围内分裂阵双输入端FADMF具有优于其他两种方法的检测性能。针对主动声呐系统中的一些实际问题,进行了FDAMF适用性的研究。如,窄带信号的FDAMF,提出利用Hilbert变换将窄带信号进行基带处理来减小计算量和降低接收端前置滤波器的实现难度,以及利用样本循环自适应技术人为展宽信号可利用频带的措施,并通过仿真实验验证了这些措施的有效性;讨论了常用声呐波形的FDAMF,并通过仿真实验证明了各种波形的FDAMF检测效果都优于常规匹配滤波器,表明FDAMF对不同波形信号具有广泛适用性;针对有色噪声背景下的FDAMF,利用预白化方法实现预白化FDAMF,并仿真验证了其检测性能优于未进行预白化的FDAMF和预白化匹配滤波器;针对相干多途信道中的FDAMF,通过估计信道脉冲响应来修正参考信号,构成基于模型的FDAMF,并仿真验证了其性能优于未进行修正的FDAMF和基于模型的匹配滤波器。为了进一步验证所提方法的实际效果,进行了实测试验数据的处理与分析,处理结果表明:TRCIS-ALE在舰船辐射噪声线谱检测中能够有效抑制背景干扰,并最大程度保留了原线谱信息;宽带LFM信号的FDAMF实际回波检测效果远远优于常规匹配滤波器,有效抑制了干扰噪声,提高了匹配滤波的处理增益;针对窄带信号的FDAMF改善了窄带HFM信号的匹配滤波检测性能,证明了FDAMF应用于窄带信号回波检测的实效性。这些试验处理结果为FDAMF的实际工程应用提供了试验基础和测试依据。
【学位单位】：哈尔滨工程大学
【学位级别】：博士
【学位年份】：2018
【中图分类】：U666.7
【部分图文】：

频谱,匹配滤波器,声呐系统,模糊度函数

第 1 章绪论呐系统的性能。Woodward 模糊度函数通过频谱平移逼近多普勒效应发射调制信号的多普勒失真，而这种失真往往限制声呐系统的性能。德森实验室对主动声呐与雷达信号之间的差异进行了一系列研究出了雷达和声呐模糊度函数之间的基本差异[42]，并且指出线性调频声雷达理论预测大不相同的速度和加速度公差。随后，Harris 与 Kram定相位原理评估高时间带宽积调频声呐信号模糊度函数的技术[43]，用能，并且可以作为信号合成（从模糊域到信号域的转换）的有用工对宽带伪随机信号声呐系统的速度（即多普勒）和加速度公差进行出对于在有限带宽上具有平坦功率谱密度的伪随机信号而言，速度和与信号带宽无关的结论，因此这类信号的窄带雷达表达式可以直接延中。Glisson 对主要的几种主动声呐信号在拷贝相关器中的应用进行出了一种特别适合于声呐系统中编码信号实时匹配滤波的卷积处理器具有多个目标和相对大的多普勒频移的信号。

声呐系统,信道,检测频率,系统函数

图 1.2 自适应匹配滤波器Fig 1.2 Adaptive matched filter杂的，其系统函数对于环境参数十分敏感，探，要使声呐系统和信道实时匹配，那么处理息，自适应地调整处理器参数，才能取得好波器[52-55]，如图 1.2 所示，用来解决信道模型参配问题，自适应匹配滤波器是利用了携带信道波器的参考信号进行加权，通过解决原始发射主动声呐的目标检测性能。不确定性，基于 Cavassilas 首先提出的检测平等人提出了一种随机匹配滤波器[57,58]，这种匹阵，可用于检测频率随时间变化的信号，例如匹配滤波结果除主峰外还会产生一些旁瓣，这淹没小目标或者被误认为是目标本身，针对

旁瓣抑制,匹配滤波器

图 1.3 匹配滤波器旁瓣抑制Fig 1.3 Sidelobe reduction of matched filter近年来随着压缩感知技术的兴起，发展出了压缩匹配滤波器[63-65]，这是一种基于的估计器，该估计器使用少量接收信号频谱的噪声样本进行运算，来估计信号的未迟和幅度，其位置从频域中某个均匀分布的区间随机抽取，借助压缩感知领域中的边界恢复分析技术，导出了保证压缩匹配滤波器有效工作的采样数量下限。该技术了一种高效、稳健和通用的信号信息获取途径，特别是对于通过时域或频域中的平行参数化的信号，未知参数可以通过简单的最小二乘估计从随机测量中得到恢复。.2.2 线谱检测技术的发展及研究现状线谱检测技术在被动声呐信号处理中具有非常重要的意义和地位。线谱的产生主由鱼雷、舰船、潜艇等目标机械部件的往复运动、螺旋桨的周期性击水和叶片的共起的。由于这些产生线谱的声源工作条件相对稳定，功率通常较大，使得生成的线有较高的强度和频率稳定度，而且线谱通常分布在低频段，在传播过程中衰减小，距离远，因此充分利用线谱特有的稳定而集中的能量可以提高被动声呐的检测性

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