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文檔簡介
1、由于海洋混響對主動聲吶的目標(biāo)探測有著很強(qiáng)的干擾,使得檢測混響區(qū)的目標(biāo)非常的困難,近年來,國內(nèi)外對混響的研究提出了各種理論和方式,但效果不是很明顯。 本文結(jié)合拖曳線列陣專題,通過對多個測量數(shù)據(jù)的比較,我們選定了主成份反演“PrincipalComponentInverse”-PCI算法,來檢測混響域的目標(biāo)。它是一種基于把混響看作傳輸信號回波總和的一個模型,分析了觀測矩陣奇異值的分解及其物理含義,并分析了寬帶信號觀測矩陣秩的分布情況
2、,即對混響與信號特征空間的分析,顯示了奇異值分解對區(qū)分混響與目標(biāo)回波的有效性。進(jìn)一步探討了PCI算法在時空領(lǐng)域的擴(kuò)展,證明了改進(jìn)算法在區(qū)分目標(biāo)與混響的性能較好,并進(jìn)一步探討了混響信號與目標(biāo)信號的頻譜差異性,研究了PCI算法在頻譜領(lǐng)域的有效性,嘗試了PCI算法混響迭代估計。 最后,比較了在不同的信混比下PCI算法的適應(yīng)性,說明了不同的信混比條件下,其檢測增益是不同的,提出了在PCI算法下存在一個最佳原始信混比,進(jìn)一步驗證了在較小信
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