Page 87 - 《应用声学》2024年第6期

第 43 卷 第 6 期 王微等： 多分量双曲调频信号解卷积广义参数化时频变换方法 1263

1850 1850
ᮠဋ/Hz 1800 ᮠဋ/Hz 1800

1750
1750
1700 1700
0 2.5 5.0 7.5 10.0 12.5 15.0 0 2.5 5.0 7.5 10.0 12.5 15.0
௑ᫎ/s ௑ᫎ/s
(a) 5~15 s๒ត஝૶D-GPTFTᄊOtsuካขೝ฾ፇ౧ (b) 5~15 s๒ត஝૶GPTFTᄊOtsuካขೝ฾ፇ౧

1850 1850
ᮠဋ/Hz 1800 ᮠဋ/Hz 1800
1750
1750
1700 1700
0 2.5 5.0 7.5 10.0 12.5 15.0 0 2.5 5.0 7.5 10.0 12.5 15.0
௑ᫎ/s ௑ᫎ/s
(c) 5~10 s๒ត஝૶D-GPTFTᄊOtsuካขೝ฾ፇ౧ (d) 5~10 s๒ត஝૶GPTFTᄊOtsuካขೝ฾ፇ౧

图 17 不同长度观测数据的 D-GPTFT 和 GPTFT 的 Otsu 算法检测结果
Fig. 17 Detection results of Otsu algorithm for D-GPTFT and GPTFT of observed data with different length

[2] Sun W, Wang F Y, Huang Q, et al. Study on bistatic
7 结论 scattering characteristics of an ellipsoidal object[C]. 2017
IEEE International Conference on Signal Processing,
为了分析多基地声呐系统接收的多分量回波 Communications and Computing(ICSPCC), 2017: 1–4.
信号，本文提出了一种基于 Lucy-Richardson 解卷 [3] Goddard R P. The sonar simulation toolset, release 4.1:
science, mathematics and algorithms[EB/OL]. [2023-07-
积的频域GPTFT算法。与其他时频变换方法相比，
10]. https://ntrl.ntis.gov/NTRL/dashboard/searchResults/
该算法实现了在抑制噪声及混响的同时提高了时 titleDetail/ADA430617.xhtml.
频分辨力。首先，该算法结合了HFM信号频谱的解 [4] Qujano J E, Zurk L M. Use of the invariance principle for
析表达式，根据 GPTFT 中旋转算子的性质推导出 target tracking in active sonar geometries[C]. OCEANS
2006, 2016: 1–5.
适用于 HFM 信号的核函数，改善了 STFT 在使用
[5] 薛城, 顾怡鸣, 宫在晓, 等. 参数化时频分析在连续波有源探
固定核函数分析非平稳信号时存在的时频分辨力 测中的应用 [J]. 兵工学报, 2022, 43(7): 1655–1666.
低的问题；接着，将多分量信号的 GPTFT 表示为 Xue Cheng, Gu Yiming, Gong Zaixiao, et al. Parame-
terized time-frequency analysis in continuous-wave active
位于各分量信号到达时刻的冲激函数与发射信号
detection[J]. Acta Armamentarii, 2022, 43(7): 1655–1666.
的 GPTFT 的卷积，利用解卷积算法进一步提高了 [6] 李希友, 黄福锦. 基于 FRFT 的强时频干扰抑制方法 [J]. 舰
GPTFT 在时间维度上的分辨力，同时增强了其噪 船科学技术, 2017, 39(11): 83–87.
Li Xiyou, Huang Fujin. Reveberation suppression based
声及混响的抑制能力。仿真实验和海试数据的分析
on fractional fourier transform[J]. Ship Science and Tech-
结果表明，本文算法具有更高的时频分辨力及背景 nology, 2017, 39(11): 83–87.
干扰抑制能力，有利于时频域上的目标检测以及目 [7] 李秀坤, 杨阳, 孟祥夏. 水下目标回波与混响的时频形态特征
域盲分离 [J]. 声学学报, 2017, 42(2): 169–177.
标回波亮点信息的提取。该算法可根据已知信号设
Li Xiukun, Yang Yang, Meng Xiangxia. Morphologi-
计匹配的核函数，因此也适用于多分量线性调频信 cal characteristics separation of underwater target echo
号等。此外，在处理未知信号时，需要进一步考虑自 and reverberation in time and frequency domain[J]. Acta
Acustica, 2017, 42(2): 169–177.
适应核函数来避免核函数失配。
[8] 朱广平, 宋泽林, 殷敬伟, 等. 混响背景下低秩矩阵恢复的目
标亮点特征提取 [J]. 声学学报, 2019, 44(4): 471–479.
Zhu Guangping, Song Zelin, Yin Jingwei, et al. Ex-
参 考 文 献
tracting target highlight feature based on low-rank matrix
recovery in reverberation background[J]. Acta Acustica,
[1] Rui L Y, Ho K C. Efficient closed-form estimators for 2019, 44(4): 471–479.
multistatic sonar localization[J]. IEEE Transactions on [9] 韩泽洋, 徐友根, 刘志文. 多径传播条件下宽带线性调频信号
Aerospace and Electronic Systems, 2015, 51(1): 600–614. 波达方向估计方法 [J]. 信号处理, 2019, 35(8): 1293–1299.