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基于盲源提取的强混响背景下LFM信号回波检测

摘要:在主动声纳进行浅海区域的沉底、掩埋目标探测中,海底混响是主要的背景干扰,其严重影响了LFM信号回波的检测。基于自回归(AR)模型的预白化算法虽能适应匹配检测,但在低信混比时检测效果不甚理想;基于分数阶傅里叶变换(FRFT)的分数域滤波算法虽能抑制混响,但随着混响增强检测性能衰减较快。本文提出一种改进的基于线性预测的盲源提取算法(LP-BSE),通过利用待提取信号与发射信号强相关的先验知识,采用最小二乘法估计并固定对应线性预测器参数;然后通过构造最小均方预测误差准则,迭代求取解混向量以提取用于匹配检测的期望回波。仿真结果表明,该算法有着更好的匹配检测效果且更稳健。串联LP-BSE与FRFT形成联合方法,匹配检测性能得到进一步提升。

关键词:
  • 强混响  
  • 线性预测  
  • 盲源提取  
  • 自回归预白化  
  • 分数阶傅里叶变换  
  • 回波检测  
作者:
罗俊杰; 王朋; 张春华
单位:
中国科学院大学; 北京100049; 中国科学院先进水下信息技术重点实验室; 北京100190; 中国科学院声学研究所; 北京100190
刊名:
信号处理

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期刊名称:信号处理

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