基于SαS分布的非高斯混響建模與應(yīng)用研究.pdf

1、工作在海洋中的主動(dòng)聲吶設(shè)備勢(shì)必受到混響噪聲的干擾與影響。混響與真實(shí)目標(biāo)信號(hào)存在諸多的相似性，其同時(shí)具有時(shí)變性、有色性、強(qiáng)干擾性及不可消除性，嚴(yán)重制約了主動(dòng)聲吶對(duì)真實(shí)目標(biāo)的檢測(cè)性能，因此抗混響一直是主動(dòng)聲吶亟待解決的關(guān)鍵技術(shù)。混響建模是抗混響研究的前提基礎(chǔ)，適用性和擬合度是衡量混響模型有效性的兩個(gè)重要標(biāo)準(zhǔn)。近年來(lái)大量的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)表明淺?；祉懱貏e是淺海海底混響的非高斯特性顯著，用傳統(tǒng)的高斯模型對(duì)其進(jìn)行建模存在較大的擬合誤差，而基于二階矩理論的

2、抗混響技術(shù)性能也顯著降低。本文以淺?；祉憺檠芯繉?duì)象，從混響的形成機(jī)理出發(fā)，利用理論假設(shè)、模型推導(dǎo)和數(shù)據(jù)驗(yàn)證，實(shí)現(xiàn)了對(duì)稱(chēng)α穩(wěn)定(Symmetric alpha Stable，SαS)分布對(duì)淺?；祉懙慕＃⒀芯苛嘶诜?jǐn)?shù)低階統(tǒng)計(jì)量(Fractional Lower Order Statistics，F(xiàn)LOS)的抗混響技術(shù)。論文的主要研究?jī)?nèi)容及成果如下：
　　1.本文根據(jù)淺海環(huán)境的特點(diǎn)對(duì)其進(jìn)行合理的假設(shè)，并從散射體分布理論、聲傳播理論

3、及聲吶系統(tǒng)配置三方面對(duì)海底混響的形成過(guò)程進(jìn)行分析和推導(dǎo)，得到混響的形成滿(mǎn)足廣義中心極限定理(Generalized Central Limit Theorem，GCLT)的結(jié)論，并利用SαS非高斯模型對(duì)淺海混響進(jìn)行建模。通過(guò)基于條件的推導(dǎo)及統(tǒng)計(jì)分布的擬合，證明了SαS模型在描述淺?；祉懮暇哂斜雀咚鼓Ｐ透鼜V泛的應(yīng)用場(chǎng)合。在假設(shè)混響序列服從混合分布的基礎(chǔ)上，利用混合SαS分布對(duì)幅值序列進(jìn)行建模。利用貝葉斯統(tǒng)計(jì)先驗(yàn)信息理論得到混合分布中未知參

4、數(shù)的后驗(yàn)分布，借助馬爾科夫鏈蒙特卡羅方法對(duì)混響序列的抽樣，實(shí)現(xiàn)了混合分布未知參數(shù)的估計(jì)，實(shí)驗(yàn)證明混合SαS模型比單SαS模型及混合高斯模型擁有更高的精度。
　　2.傳統(tǒng)的高斯自回歸(AutoRegression，AR)模型白化技術(shù)在抗混響運(yùn)用中受到二階局部穩(wěn)定條件的限制，而在沖擊混響下其性能退化更加嚴(yán)重。針對(duì)沖擊型混響的統(tǒng)計(jì)特性，本文利用p階矩工具測(cè)試混響分?jǐn)?shù)低階矩統(tǒng)計(jì)量下的平穩(wěn)性，在此基礎(chǔ)上提出了基于共變理論的廣義 Levins

5、on-Durbin(Generalized Levinson-Durbin，GLD)迭代算法，算法在SαS分布下AR模型的階數(shù)的預(yù)測(cè)及系數(shù)的估計(jì)上均達(dá)到了很高的精度值。最后借助GLD算法實(shí)現(xiàn)了SαS分布下的AR預(yù)白化技術(shù)，白化后的信號(hào)檢測(cè)概率遠(yuǎn)高于高斯分段預(yù)白化技術(shù)。
　　3.傳統(tǒng)基于二階矩的子空間陣列信號(hào)算法無(wú)法適用于沖擊噪聲下的參數(shù)估計(jì)。本文在 FLOM-MUSIC算法的基礎(chǔ)上，提出了一種具有更高分辨率的角度-多普勒聯(lián)合估計(jì)算