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中文摘要：
应用于声纳探测、鱼雷声自导等的传统水声信号分析方法采用高斯噪声假设、信号序列的平稳假设、动力学系统的线性假设以及平面波或球面波假设等，简化了问题的建模和算法实现。本项目提出放宽上述过于严格的模型假设，在更逼近于实际情况的复杂模型条件下，研究新的功率谱、方位谱时间历程信息的后处理方法，达到有效降低可靠检测所需的输入信噪比、提高鱼雷和声纳的主动和被动声探测距离的目的，并为对目标的定位、识别与跟踪创造更
结论摘要：
在国家自然科学基金的支持下，我们对时间－空间谱、时间－频域谱的二维目标信息建模及在水下目标检测跟踪中的应用进行较为完整和系统的理论及实验研究。在方位谱时变特性研究中，我们引入了目标－平台运动的状态方程描述，在跟踪前置检测的应用框架下，采用质点滤波、不敏卡尔曼滤波、扩展卡尔曼滤波等进行目标的跟踪，并通过对滤波新息序列的处理进行目标的检测。解决的主要科学问题是，水下主动声探测受到声传播速度低的限制，使相邻2次检测间获得的目标方位谱有显著的时间变化，因而一般难以获得最佳的检测间相关处理增益。引入状态滤波及基于新息序列的广义似然比检测，给出了检测间相关处理的一种最优方法。另外，结合应用需要还深入研究了提高时间－空间信息分辨率的理论方法，主要涉及水下检测平台的调频波处理方法研究，以及高分辨稳健自适应波束形成技术。在功率谱时变特性研究方面，我们深入研究了利用时间－频域功率谱特性与目标尺度特性间的相关性，抑制大尺度水下环境混响噪声场的新理论、新方法。解决的主要科学问题是，在水下强烈的混响背景下，基于待检测目标一般具有较小的空间尺度的特点，通过抑制功率谱中的大尺度成分的贡献，从而改善检测信噪比。
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