将时反处理与MIMO处理结合抑制混响、利用目标分集和波形分集,基于相干和非相干联合处理提高对掩埋雷的探测能力,旨在推动水声信号处理发展,为研制探雷声纳提供技术储备。主要研究内容如下(1)利用目标谐振理论研究掩埋目标的空-时散射特性,分析海底粗糙度与混响、沉积层介质与声波透射损失、发射波形与目标谐振回波之间的内在联系;(2)根据浅海水声波导特点和换能器工作特性,基于收发合置MIMO处理模式研究正交发射波形设计获取目标分集和波形分集;(3)研究迭代时反、DORT和时反虚拟源阵等宽容的时反处理, 实现目标聚焦同时混响零化;(4)在不变性GLRT检测框架下,将时反与MIMO结合,将混响的统计特性表征与不确实目标回波模型结合,增强对掩埋雷的探测能力;(5)设计TR-MIMO探雷实验系统,开展实验室波导和湖上实验研究。
Time Reversal Processing;Multiple Input Multiple Output Processing;Image and detection;Target Recognition;Mine
沉底和掩埋雷探测是水声信号处理的一项挑战性工作。课题围绕增强信混比和获取目标分布特征,开展了将时反(Time Reversal,TR)处理与多输入多出(Multiple Input Multiple Output, MIMO)处理相结合的探测框架研究。在研究和分析目标散射声场特性的基础上,开展了倒谱和动态滤波特征提取方法研究,通过与支持向量机分类器联合的目标分类识别,证实了两种特征提取方法的有效性。为抑制混响干扰,研究了在发射端采用宽容的时反处理方法,理论分析和实验数据处理结果证实了同时目标聚焦和混响零化的有效性。在研究MIMO处理分集优势的同时,将常规的相控阵声纳的相干处理引入MIMO处理框架,提出了相控-MIMO声纳信号处理模型,以此为基础发展了集中式相控-MIMO声纳、分布式相控-MIMO声纳和分布式TR-MIMO声纳三种处理模式。理论分析、数值仿真、水池实验和湖上实验结果证实了它们的有效性。集中式相控-MIMO处理进一步与合成孔径技术联合可以增强对沉底和掩埋目标的高分辨识别;分布式相控-MIMO处理与多基地处理联合可以进一步提高目标探测能力。在课题研究过程中,培养6名研究生获得硕士学位,发表论文9篇,其中SCI收录3篇、EI收录5篇,申请专利4项,其中授权2项。参加国际会议3人次,出国合作交流2人次。