中文摘要：

本申请将以多点发射多点接收的分布式主动声纳网络为应用基础，通过借鉴海洋动物回波声定位机理，研究智能化的主动环境适配方法和目标认知方法，来尝试解决复杂水声环境下的目标协同探测、定位与跟踪问题，以提高水声网络的探测性能和稳定性，力争为未来水声探测提供一种新颖的网络化探测体制。同时，拟结合其它项目搭建4~5 个节点构成的小规模试验网，通过试验验证所研关键技术的效果。

结论摘要：

水声认知网络探测技术是以水下分布式网络为基础的智能化主动探测与定位技术，它通过分布式主动发射不断地感知外部环境变化，并通过认知反馈过程调整接收-发射体制以达到最优的目标探测与定位效能和对环境适配的目的。 项目组根据水下分布式网络的特点，围绕以多点发射多点接收为主要技术手段的认知网络探测体制，重点研究了水声认知网络主动声纳信号设计、多发多收主动环境适配方法、多发多收主动目标认知方法、分布式多发多收认知主动探测与定位技术、以及与分布式认知网络密切相关的水声通信与组网技术等关键技术，按计划完成了项目。 其中，通过分析认知主动声纳波形设计特征，设计具有正交调频信号集满足分布式多发多收网络探测要求。通过建立基于多发多收体制的信号模型和信道响应模型，分析多发多收目标检测能力和目标参数估计精度。根据分布式多发多收网络的协同工作机制，研究了基于最大似然估计和基于地理信息的两种分布式多发多收网络的主动协同目标认知方法；同时针对分布式多发多收网络中单接收阵元和多接收阵元的不同配置，研究了相适应的多发多收目标认知方法，并分析其定位性能。通过基于修正卡尔曼滤波的分布式网络目标认知方法，消除了分布式水声认知网络由于不同时延造成的不同步对定位性能的影响，提高了主动网络对移动目标定位与跟踪的收敛速度；根据分布式多发多收网络的工作特点，分析了多发多收网络中进行主动目标检测性能和目标参数估计性能。根据认知网络化探测需求，通过分布式水声认知网络性能模型分析和水声通信物理层技术和网络协议方面的相关研究，为分布式认知网络的节点布放和协同工作策略提供支持。 搭载其它项目，项目组分别于2010年11月至12月在河北黄骅渤海海域、2011年4月和8月在浙江千岛湖、2012年6月在海南陵水南海海域进行了多次试验，通过固定或者移动主动声源发射信号和3-4个节点的分布式网络接收相结合的方式，验证了关键技术。积累一些认知网络探测研究可以利用的数据，为后续工作的开展提供了保障。 共计发表论文24篇，其中国内核心期刊18篇，IEEE期刊1篇，EI索引13篇，ISTP索引5篇；申请发明专利9项，实用新型专利1项,其中已授权2项；结合其它项目，共培养培养研究生8人，其中博士6人，硕士2人。