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

所属期刊栏目：35

分类号：O427.2(声学)

资助基金：国家自然科学基金11504402;中国科学院声学研究所青年英才计划项目QNYC201728

在线出版日期：2019-11-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：1513-1519