水聲陣列信號的匹配場處理

第1章　概述
　1.1　匹配場處理的含義
　1.2　水聲環(huán)境參數(shù)的匹配場反演
　1.3　水下目標的匹配場被動定位
　1.4　匹配場噪聲抑制
　參考文獻
第2章　水聲環(huán)境參數(shù)反演的總體框架
　2.1　引言
　2.2　水聲環(huán)境參數(shù)反演的目標函數(shù)
　　2.2.1　匹配物理量及目標函數(shù)的建立
　　2.2.2　淺海環(huán)境參數(shù)模型的建立
　　2.2.3　反演參數(shù)的上下邊界
　　2.2.4　反演參數(shù)的敏感性分析
　2.3　拷貝場計算的基本模型
　　2.3.1　聲傳播的基本模型
　　2.3.2　常用模型計算程序的性能比較
　2.4　參數(shù)反演的全局尋優(yōu)算法
　　2.4.1　用差異進化算法進行海洋環(huán)境參數(shù)反演
　　2.4.2　差異進化算法的性能仿真
　　2.4.3　基于差異進化算法的混合優(yōu)化算法
　　2.4.4　混合優(yōu)化算法在匹配場反演中的性能分析
　2.5　參數(shù)反演結(jié)果的不確定性分析
　　2.5.1　參數(shù)反演不確定性分析的研究現(xiàn)狀
　　2.5.2　逆問題的貝葉斯積分
　　2.5.3　鄰域近似算法的基本原理
　　2.5.4　估計PPD的鄰域算法結(jié)構(gòu)及仿真結(jié)果
　　2.5.5　實驗數(shù)據(jù)驗證
　2.6　本章小結(jié)
　參考文獻
第3章　淺海環(huán)境參數(shù)寬帶匹配場反演
　3.1　引言
　3.2　寬帶匹配場反演的最大似然目標函數(shù)分析
　　3.2.1　寬帶數(shù)據(jù)假設(shè)
　　3.2.2　觀察數(shù)據(jù)具有幅度和相位信息時的目標函數(shù)
　　3.2.3　觀察數(shù)據(jù)只有幅度信息時的目標函數(shù)
　3.3　相干與非相干寬帶匹配場處理
　　3.3.1　數(shù)據(jù)模型與Bartlett處理器
　　3.3.2　寬帶非相干Bartlett處理器
　　3.3.3　寬帶相干處理器
　　3.3.4　Westwood寬帶匹配場處理器
　3.4　寬帶匹配場反演的多步優(yōu)化方法
　　3.4.1　反演模型參數(shù)的敏感性指數(shù)
　　3.4.2　多步匹配場反演方法
　3.5　寬帶匹配場反演的實例
　　3.5.1　實驗條件
　　3.5.2　水平不變的寬帶匹配場反演
　　3.5.3　水平變化的寬帶匹配場反演
　　3.5.4　參數(shù)反演結(jié)果的比較分析
　3.6　淺海環(huán)境參數(shù)反演的誤差來源分析
　3.7　本章小結(jié)
　參考文獻
第4章　淺海聲速剖面的反演方法
　4.1　引言
　4.2　淺海聲速剖面的經(jīng)驗正交函數(shù)表示
　　4.2.1　用EOF表示聲速剖面的原理
　　4.2.2　中國東海聲速剖面的EOF表示　
　4.3　沉積層對多途到達結(jié)構(gòu)的影響
　　4.3.1　沉積層分類
　　4.3.2　仿真條件
　　4.3.3　多途到達的簡正波模型仿真方法
　　4.3.4　多途到達的聲線仿真方法
　　4.3.5　多途到達仿真結(jié)果的比較
　4.4　淺海聲速剖面的聲線到達時差反演方法
　　4.4.1　到達時差反演方法的原理
　　4.4.2　到達時差反演的實驗數(shù)據(jù)分析
　4.5　淺海聲速剖面的匹配波束反演
　　4.5.1　匹配波束反演的原理
　　4.5.2　匹配波束反演的實驗數(shù)據(jù)驗證
　4.6　本章小結(jié)
　參考文獻
第5章　匹配場定位的基本原理和穩(wěn)健方法
　5.1　線性匹配場處理器的原理
　5.2　全階自適應(yīng)匹配場處理器
　　5.2.1　自適應(yīng)匹配場處理器的原理
　　5.2.2　非相干噪聲條件下的匹配場處理陣增益
　　5.2.3　非相關(guān)多源干擾噪聲條件下的匹配場處理陣增益
　　5.2.4　匹配場處理對失配誤差的敏感性
　5.3　自適應(yīng)降階匹配場算法
　　5.3.1　自適應(yīng)降階匹配場算法的通用結(jié)構(gòu)
　　5.3.2　基于特征向量的降階自適應(yīng)匹配場處理算法
　　5.3.3　基于模式分解的降階自適應(yīng)匹配場處理算法
　5.4　環(huán)境參數(shù)失配條件下的穩(wěn)健自適應(yīng)匹配場定位算法
　　5.4.1　鄰域位置約束的匹配場定位算法
　　5.4.2　環(huán)境擾動約束的匹配場定位算法
　5.5　運動目標自適應(yīng)匹配場定位的運動補償算法
　　5.5.1　運動點源的聲場模型
　　5.5.2　運動補償算法
　　5.5.3　強干擾背景下的子空間運動補償算法
　5.6　不確定環(huán)境下的穩(wěn)健自適應(yīng)匹配場處理
　　5.6.1　環(huán)境失配及存在水面強干擾時的AMFP方案
　　5.6.2　性能仿真
　　5.6.3　實驗數(shù)據(jù)驗證
　5.7　基于扇區(qū)特征向量約束的穩(wěn)健自適應(yīng)匹配場處理器
　　5.7.1　扇區(qū)聚焦約束自適應(yīng)匹配場處理器
　　5.7.2　扇區(qū)特征向量約束自適應(yīng)匹配場處理器
　　5.7.3　MV-SEC的特點
　　5.7.4　性能仿真
　　5.7.5　實驗數(shù)據(jù)驗證
　5.8　基于環(huán)境擾動的線性匹配場處理方法
　　5.8.1　環(huán)境擾動線性匹配場的原理
　　5.8.2　線性匹配場干擾抑制算法
　　5.8.3　性能仿真
　　5.8.4　實驗數(shù)據(jù)驗證
　5.9　本章小結(jié)
　參考文獻
第6章　匹配場噪聲抑制的原理和穩(wěn)健方法
　6.1　匹配場噪聲抑制的研究歷程
　6.2　匹配場噪聲抑制的原理與穩(wěn)健方法
　　6.2.1　匹配場噪聲抑制的基本原理
　　6.2.2　多約束匹配場噪聲抑制的理論解
　　6.2.3　匹配場波束形成后噪聲抑制方法
　　6.2.4　性能仿真
　6.3　MFPIC用于同方向強干擾背景下的目標檢測
　6.4　匹配場噪聲抑制的矩陣濾波方法
　　6.4.1　矩陣濾波方法的原理
　　6.4.2　穩(wěn)健的空域矩陣濾波方法
　6.5　基于矩陣濾波的拖線陣匹配場噪聲抑制方法
　　6.5.1　拖船噪聲抑制的矩陣濾波方法
　　6.5.2　數(shù)值仿真實驗及結(jié)果
　6.6　本章小結(jié)
　參考文獻