噪声的包络调制检测(Detection of Envelope Modulation on Noise,DEMON)谱分析技术已被广泛应用于特征提取领域,但经典DEMON谱提取中高频信号频段的选取会影响DEMON谱的提取效果。针对这一问题,文中首先运用经验模态分解(Empirical Mod...噪声的包络调制检测(Detection of Envelope Modulation on Noise,DEMON)谱分析技术已被广泛应用于特征提取领域,但经典DEMON谱提取中高频信号频段的选取会影响DEMON谱的提取效果。针对这一问题,文中首先运用经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)方法获得一系列固有模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF),依据各阶模态函数与原信号的相关程度,筛选出更具代表性的几阶固有模态函数进行解调,再对解调的结果运用11/2维谱分析方法进行谱分析以抑制高斯噪声,通过这种方法获得的DEMON谱信噪比优于传统方法。实测湖试数据分析结果表明,该改进方法可以有效地进行特征提取,结果优于经典DEMON谱分析方法;该改进方法具有一定的实用性,有利于进行后续目标分类识别。展开更多
针对矢量水听器阵列相干信号方位估计问题,提出了迭代稀疏协方差矩阵拟合波达方向估计(direction of arrival,DOA)算法。基于加权协方差矩阵拟合准则,构建了关于稀疏信号功率的目标函数,利用Frobenius范数性质推导了稀疏信号功率迭代更...针对矢量水听器阵列相干信号方位估计问题,提出了迭代稀疏协方差矩阵拟合波达方向估计(direction of arrival,DOA)算法。基于加权协方差矩阵拟合准则,构建了关于稀疏信号功率的目标函数,利用Frobenius范数性质推导了稀疏信号功率迭代更新的递推式。所提算法利用迭代重构的思想计算离散网格点上信号功率,使得估计的功率更精确,从而获得更加精确的DOA估计。理论分析表明,所提算法求解网格点上信号的功率经过了滤波器的预处理,该滤波器允许指定方向的信号通过并且衰减其他方向的信号,对信号的相关性具有较低的敏感度。仿真实验结果表明,在信噪比为15 dB,非相干信号情况下,所提方法估计的平均误差为多重信号分类高分辨方法的39.4%,迭代自适应稀疏信号表示方法的73.7%;相干信号情况下,所提方法估计的平均误差为迭代自适应稀疏信号表示方法的12.9%。所提算法应用于具有高度相关性目标的DOA估计时,可有效提高目标DOA估计的精度。展开更多
针对现有稀疏信号功率迭代算法对方位相近目标分辨概率与估计精度较低问题,提出了一种稀疏信号功率迭代补偿的矢量传感器阵列波达方向(Direction of Arrival, DOA)估计方法。基于稀疏信号补偿原理和加权协方差矩阵拟合准则,构建了关于...针对现有稀疏信号功率迭代算法对方位相近目标分辨概率与估计精度较低问题,提出了一种稀疏信号功率迭代补偿的矢量传感器阵列波达方向(Direction of Arrival, DOA)估计方法。基于稀疏信号补偿原理和加权协方差矩阵拟合准则,构建了关于稀疏信号功率与补偿权重的目标函数。推导了稀疏信号功率迭代更新表达式的闭式解。通过对稀疏信号功率进行谱峰搜索获得DOA估计值。理论分析表明,所提算法通过对离散网格点上的信号功率进行补偿提高了方位相近目标的分辨率概率与估计精度。仿真结果表明,相较于经典子空间算法与现有稀疏功率迭代算法,所提算法对方位相近目标具有较高的分辨概率与估计精度。展开更多
相比较正交频分复用,正交时频空间(orthogonal time frequency space,OTFS)调制具有较低峰均功率比,能有效抵抗多普勒产生的时间选择性衰落,在双扩展信道中具有良好的性能优势。然而,常规的OTFS线性最小均方误差(linear minimum mean sq...相比较正交频分复用,正交时频空间(orthogonal time frequency space,OTFS)调制具有较低峰均功率比,能有效抵抗多普勒产生的时间选择性衰落,在双扩展信道中具有良好的性能优势。然而,常规的OTFS线性最小均方误差(linear minimum mean square error,LMMSE)方法复杂度高,不易实时处理,为解决这一问题,提出了基于最优坐标下降的无穷范数约束均衡算法。该算法通过一定的迭代次数得到最优解,避免了直接矩阵求逆,采用无穷范数约束均衡提升了符号检测的性能增益。同时利用OTFS在时延-多普勒域信道矩阵每列向量二范数平方相等和稀疏性的特点,进一步降低坐标下降的复杂度。在设计的水声通信场景下,对所提均衡算法的有效性进行了仿真验证,结果表明所提均衡算法在保证低复杂度情况下误码性能接近最小均方误差性能。展开更多
针对实际声呐基阵水听器阵元间存在互耦导致阵列波达方向(direction of arrival,DOA)估计性能下降的问题,提出了一种阵列不确定互耦情况下的波达方向估计方法。基于稀疏贝叶斯学习(sparse Bayesian learning,SBL)模型,将空间域离散化为...针对实际声呐基阵水听器阵元间存在互耦导致阵列波达方向(direction of arrival,DOA)估计性能下降的问题,提出了一种阵列不确定互耦情况下的波达方向估计方法。基于稀疏贝叶斯学习(sparse Bayesian learning,SBL)模型,将空间域离散化为均匀的网格,并且引入离网格误差,针对阵元互耦,引入互耦系数向量;确定离网格误差和互耦系数向量的先验分布;使用贝叶斯学习的期望最大化算法,对未知参数进行迭代更新,得到目标空间谱。仿真结果表明,所提方法在阵元未知互耦较大情况下估计精度较高,多目标分辨能力较强。展开更多
Recently, single carrier block transmission(SCBT) has received much attention in high-rate phase-coherent underwater acoustic communication.However,minimum-mean-square-error(MMSE) linear FDE may suffer performance los...Recently, single carrier block transmission(SCBT) has received much attention in high-rate phase-coherent underwater acoustic communication.However,minimum-mean-square-error(MMSE) linear FDE may suffer performance loss in the severely time dispersive underwater acoustic channel. To combat the channel distortion, a novel multi-channel receiver with maximum ratio combining and a low complex T/4 fractional iterative frequency domain equalization(FDE) is investigated to improve diversity gain and the bit error rate(BER) performance. The proposed method has been verified by the real data from a lake underwater acoustic communication test in November 2011. At 1.8 km, the useful data rates are around 1500 and 3000 bits/s for BPSK and QPSK respectively. The results show the improvements of system performance. Compared with MMSE FDE system, the output SNR improvement is 6.9 d B, and the BER is from 10-3 to no error bits for BPSK. The output SNR improvement is 5.3 d B, and the BER is from 1.91×10-2 to 2.2×10-4for QPSK.展开更多
文摘噪声的包络调制检测(Detection of Envelope Modulation on Noise,DEMON)谱分析技术已被广泛应用于特征提取领域,但经典DEMON谱提取中高频信号频段的选取会影响DEMON谱的提取效果。针对这一问题,文中首先运用经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)方法获得一系列固有模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF),依据各阶模态函数与原信号的相关程度,筛选出更具代表性的几阶固有模态函数进行解调,再对解调的结果运用11/2维谱分析方法进行谱分析以抑制高斯噪声,通过这种方法获得的DEMON谱信噪比优于传统方法。实测湖试数据分析结果表明,该改进方法可以有效地进行特征提取,结果优于经典DEMON谱分析方法;该改进方法具有一定的实用性,有利于进行后续目标分类识别。
文摘针对矢量水听器阵列相干信号方位估计问题,提出了迭代稀疏协方差矩阵拟合波达方向估计(direction of arrival,DOA)算法。基于加权协方差矩阵拟合准则,构建了关于稀疏信号功率的目标函数,利用Frobenius范数性质推导了稀疏信号功率迭代更新的递推式。所提算法利用迭代重构的思想计算离散网格点上信号功率,使得估计的功率更精确,从而获得更加精确的DOA估计。理论分析表明,所提算法求解网格点上信号的功率经过了滤波器的预处理,该滤波器允许指定方向的信号通过并且衰减其他方向的信号,对信号的相关性具有较低的敏感度。仿真实验结果表明,在信噪比为15 dB,非相干信号情况下,所提方法估计的平均误差为多重信号分类高分辨方法的39.4%,迭代自适应稀疏信号表示方法的73.7%;相干信号情况下,所提方法估计的平均误差为迭代自适应稀疏信号表示方法的12.9%。所提算法应用于具有高度相关性目标的DOA估计时,可有效提高目标DOA估计的精度。
文摘针对现有稀疏信号功率迭代算法对方位相近目标分辨概率与估计精度较低问题,提出了一种稀疏信号功率迭代补偿的矢量传感器阵列波达方向(Direction of Arrival, DOA)估计方法。基于稀疏信号补偿原理和加权协方差矩阵拟合准则,构建了关于稀疏信号功率与补偿权重的目标函数。推导了稀疏信号功率迭代更新表达式的闭式解。通过对稀疏信号功率进行谱峰搜索获得DOA估计值。理论分析表明,所提算法通过对离散网格点上的信号功率进行补偿提高了方位相近目标的分辨率概率与估计精度。仿真结果表明,相较于经典子空间算法与现有稀疏功率迭代算法,所提算法对方位相近目标具有较高的分辨概率与估计精度。
文摘相比较正交频分复用,正交时频空间(orthogonal time frequency space,OTFS)调制具有较低峰均功率比,能有效抵抗多普勒产生的时间选择性衰落,在双扩展信道中具有良好的性能优势。然而,常规的OTFS线性最小均方误差(linear minimum mean square error,LMMSE)方法复杂度高,不易实时处理,为解决这一问题,提出了基于最优坐标下降的无穷范数约束均衡算法。该算法通过一定的迭代次数得到最优解,避免了直接矩阵求逆,采用无穷范数约束均衡提升了符号检测的性能增益。同时利用OTFS在时延-多普勒域信道矩阵每列向量二范数平方相等和稀疏性的特点,进一步降低坐标下降的复杂度。在设计的水声通信场景下,对所提均衡算法的有效性进行了仿真验证,结果表明所提均衡算法在保证低复杂度情况下误码性能接近最小均方误差性能。
文摘针对实际声呐基阵水听器阵元间存在互耦导致阵列波达方向(direction of arrival,DOA)估计性能下降的问题,提出了一种阵列不确定互耦情况下的波达方向估计方法。基于稀疏贝叶斯学习(sparse Bayesian learning,SBL)模型,将空间域离散化为均匀的网格,并且引入离网格误差,针对阵元互耦,引入互耦系数向量;确定离网格误差和互耦系数向量的先验分布;使用贝叶斯学习的期望最大化算法,对未知参数进行迭代更新,得到目标空间谱。仿真结果表明,所提方法在阵元未知互耦较大情况下估计精度较高,多目标分辨能力较强。
基金supported in part by National Natural Science Foundation of China under Grants No.61471298 and 61101102Natural Science Basic Research Plan in Shaanxi Province of China (Program No. 2015JM6297)
文摘Recently, single carrier block transmission(SCBT) has received much attention in high-rate phase-coherent underwater acoustic communication.However,minimum-mean-square-error(MMSE) linear FDE may suffer performance loss in the severely time dispersive underwater acoustic channel. To combat the channel distortion, a novel multi-channel receiver with maximum ratio combining and a low complex T/4 fractional iterative frequency domain equalization(FDE) is investigated to improve diversity gain and the bit error rate(BER) performance. The proposed method has been verified by the real data from a lake underwater acoustic communication test in November 2011. At 1.8 km, the useful data rates are around 1500 and 3000 bits/s for BPSK and QPSK respectively. The results show the improvements of system performance. Compared with MMSE FDE system, the output SNR improvement is 6.9 d B, and the BER is from 10-3 to no error bits for BPSK. The output SNR improvement is 5.3 d B, and the BER is from 1.91×10-2 to 2.2×10-4for QPSK.
