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冰底浅表层运动目标稳健主动探测技术

摘要

随着极地“战略新疆域”建设的推进和“冰上丝绸之路”建设的深化，冰下民用和

军用活动均迫切需要水声技术，其中的核心关键之一是突破极区复杂声环境中的目标探

测问题。冰底浅表层，是指相对北冰洋千米级海深，冰底几百米以浅的水域。在该水域

工作的声纳，不仅受到复杂多途和多普勒影响，还会受到严重的冰下脉冲噪声干扰，在

其背景下，常规的主动探测类的目标时延估计及目标DOA估计技术性能大幅下降。为解

决上述问题，本文对冰底浅表层下目标回波时延、目标DOA以及多普勒稳健估计技术开

展研究。

首先针对冰下脉冲噪声具有异常幅度的野值点这一特性，常规抑制脉冲噪声的探测

技术手段仍然会不可避免的受到脉冲噪声野值点的影响，尤其是在低广义信噪比的情况

下，噪声会完全淹没回波信号，利用了卷积神经网络来对接收信号进行降噪，训练了卷

积神经网络模型进行降噪，并且对卷积神经网络的内部工作原理进行了详细的解释，训

练的卷积神经网络降噪器可以被解释为一个非线性的局部自适应阈值过程，解释了卷积

神经网络去噪是多元样条回归模型的一个实例，是经典近端阈值算子的推广，可以对冰

底浅表层目标探测中接收到的信号进行良好的降噪处理。通过卷积神经网络训练模型，

对接收信号进行降噪，提高后续的目标探测技术手段的性能。

接下来研究脉冲噪声背景下的目标多普勒尺度系数估计技术。首先，基于字典重构

的思想对正交匹配追踪算法中的完备字典进行重构，研究了基于正交匹配追踪字典重构

的多普勒尺度系数估计方法，然后为降低冰下脉冲噪声干扰对多普勒尺度系数估计的影

响，在正交匹配追踪的基础上加入范数约束并进行字典重构，将范数下的相关性推

p2

广到空间，重新定义了相关性及正交性的概念，可实现脉冲噪声背景下的目标

ppp

多普勒尺度系数稳健估计。

最后研究冰下脉冲噪声背景下的目标回波时延估计与目标DOA估计技术。为获取目

标准确的距离信息，针对于冰下脉冲噪声导致的目标回波时延误差大，无法准确估计时

延的问题，研究以q-Rényi核函数为基础，引入Lawson范数约束，提出了基于Lawson范

数和q-Rényi核函数的Lawson-q-Rényi时延估计方法，通过参数调整可实现稀疏约束动态

滤波调整，实现低广义信噪比下的目标时延稳健估计。在此基础上，针对于小型阵列中，

网格失配及脉冲噪声背景下DOA分辨率降低的问题，研究基于FISTA方法的网格失配

DOA估计方法，在FISTA方法基础上引入一种交替优化方法，实现高分辨DOA估计。

I

哈尔滨工程大学硕士学位论文

利用数值仿真分析和试验数据验证了算法的有效性，可以在冰下脉冲噪声背景下对

DOA

目标回波时延、目标以及目标多普勒尺度系数进行稳健估计，为冰底浅表层主动目

标探测提供信号处理技术储备。

DOA

关键词：冰下脉冲噪声；卷积神经网络降噪；时延估计；估计；多普勒尺度系数估

计

II

冰底浅表层运动目标稳健主动探测技术

ABSTRACT

Withtheadvancementoftheconstructionofstrategicnewterritoryinpolarregionsand

thedeepeningoftheconstructionofIceSilkRoad,underwateracoustictechnologyis

urgentlyneededforbothciviland