基于统计特性的主动声纳回波信号抗混响方法.pdfVIP

摘要

主动声纳接收的目标回波信号中含有水面、水底和水中漂浮物等散射体造成的混

响，是主动声纳信号处理的难点问题之一，高效稳健地抑制混响分量以增强目标回波

信号是主动目标检测、特征提取和分类识别的前提，对于主动声纳系统有着重要意义。

由于混响分量和目标分量相关性高，时间、频率范围上都存在大量重叠，使得传统的

预白化算法和匹配滤波算法的处理效果不佳。本文充分利用了混响干扰和目标回波在

时频域上的差异，针对两种不同统计分布类型的混响，即瑞利混响和K分布混响，提

出了两种抗混响方法，并利用仿真信号和实测信号验证了其混响抑制性能。本文的主

要研究内容如下：

1.介绍了主动声纳的相关基础理论，讨论了发射信号的特性和选择；引出了声纳

领域的两种信号时频分析方法，对比了二者在混响抑制方面的性能差异；介绍了水下

混响的散射构成机制，给出了两种常用的混响统计分布模型以及相应的混响仿真方法

和仿真结果。

2.针对具有瑞利统计特性的混响，即包络满足瑞利分布、混响序列可用复高斯随

机变量表示，提出了基于最小值统计（MinimumStatics,MS）功率谱跟踪和最小均方误

差（MinimumMeanSquareError,MMSE）信号估计器的混响抑制方法。该方法通过自

适应的平滑因子和自适应偏差补偿等技术实现混响的功率谱估计，再利用该估计值获

得目标回波信号的频谱幅度估计器，最后得到抑制混响后的目标回波信号。仿真和实

测信号的混响抑制结果表明，该方法能够有效抑制瑞利分布混响，但因为混响统计分

布模型的限制而无法应对非瑞利混响例如K分布混响的场景。

3.为了避免混响统计模型的错误假设带来的对信号检测、目标识别的影响，提出

了基于非负矩阵分解（NonnegativeMatrixFactorization,NMF）的混响抑制方法。该方

法中的NMF算法假定数据的负数部分没有实际的物理含义，将输入的时频矩阵通过迭

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代运算分解为非负的基矩阵和系数矩阵，然后筛选出归属于目标信号的两个子矩

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阵和，再经过矩阵乘法重建增强后的回波信号。基于NMF的混响抑制方法通过

WH

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低秩化处理分离出时频矩阵中的目标回波分量，仿真和实测信号的处理结果表明，该

方法能够有效抑制瑞利混响和K分布混响。基于NMF的混响抑制方法对瑞利混响的抑

制效果弱于基于MS和MMSE的抑制方法，但优势在于对混响统计模型的不敏感性。

关键字：瑞利混响，K分布混响，NMF，MMSE，时频分析

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Keywords：rayleighreverberation,Kdistributionreverberation,NMF,MMSE,time-

frequencyanalyse

目录

摘要I

AbstractIII

目录V

第一章绪论1

1.1研究背景及意义1

1.2国内外研究现状2

1.2.1混响的统计模型及仿真2

1.2.2混响抑制方法3

1.2.3本文的研究方向5

1.3论文内容与结构6

第二章主动声纳抗混响处理的基础理论7

2.1主动声纳的发射信号7

2.2声纳接收信号的时频分析方法8

2.2.1短时傅里叶变换8

2.2.2小波变换8

2.3海洋混响的统计模型与仿真9

2.3.1瑞利分布混响10

2.3.2K分布混响10