基于盲源分離技術(shù)的多目標(biāo)辨識(shí)與定向技術(shù)研究.pdf

1、盲信號(hào)處理理論和方法是近二十幾年來(lái)發(fā)展起來(lái)的信號(hào)處理領(lǐng)域的一個(gè)重要的研究熱點(diǎn)。基于提高被動(dòng)聲納的檢測(cè)能力，本文用盲源分離技術(shù)對(duì)水下目標(biāo)信號(hào)的辨識(shí)和方向估計(jì)進(jìn)行了探索性的研究。完成的主要研究?jī)?nèi)容和創(chuàng)新性的成果如下： (1)研究了盲源分離的基本原理和分離方法。對(duì)盲信號(hào)分離的概念、原理、結(jié)構(gòu)、幾種代表性的算法、盲源分離算法性能的評(píng)價(jià)函數(shù)、相關(guān)應(yīng)用問(wèn)題等進(jìn)行了較為系統(tǒng)的研究和探討。 (2)重點(diǎn)推導(dǎo)了自然梯度盲分離算法，針對(duì)目標(biāo)輻

2、射的水聲信號(hào)的盲源分離問(wèn)題，提出了采用特征值分解的數(shù)據(jù)預(yù)處理方法，在頻域建立了新的盲源分離算法性能的評(píng)價(jià)函數(shù)，提高了目標(biāo)辨識(shí)評(píng)價(jià)的性能。 (3)本文嘗試一種新的基于概率選定非線性函數(shù)的自然梯度盲分離改進(jìn)算法。針對(duì)自然梯度算法分離目標(biāo)輻射水聲信號(hào)時(shí)的不足，采用改進(jìn)算法不但能分離同系混合信號(hào)(都是亞高斯或都是超高斯混合信號(hào))，而且對(duì)雜系混合信號(hào)(亞高斯和超高斯混合信號(hào))也能有效地進(jìn)行分離，實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了改進(jìn)算法的有效性。 (