第1章 緒論
1.1 被動聲納
1.2 被動聲納信號特性
1.2.1 艦船輻射噪聲
1.2.2 海洋環(huán)境噪聲
1.3 被動聲納信號處理技術
1.3.1 波束形成
1.3.2 盲信號處理
1.3.3 壓縮感知
1.3.4 空間目標干擾抑制
1.3.5 被動聲納目標識別
參考文獻
第2章 基陣接收數據模型與仿真
2.1 信號模型
2.1.1 窄帶與寬帶信號
2.1.2 解析信號
2.1.3 噪聲
2.2 任意基陣接收數據模型
2.2.1 遠場情況
2.2.2 近場情況
2.3 典型基陣接收數據模型
2.3.1 均勻線列陣
2.3.2 均勻圓弧陣（或圓陣）
2.3.3 三元組均勻線陣
2.3.4 圓臺陣（或圓柱陣）
2.4 任意基陣接收數據仿真
2.4.1 窄帶接收數據仿真
2.4.2 寬帶接收數據仿真
參考文獻
第3章 波束形成
3.1 波束形成原理與波束響應
3.1.1 波束形成原理
3.1.2 波束響應
3.2 延遲求和波束形成
3.2.1 基本原理
3.2.2 基于傅里葉變換的時延實現方法
3.3 窄帶波束形成
3.3.1 窄帶Bartlett波束形成
3.3.2 窄帶MVDR波束形成
3.4 頻域寬帶波束形成
3.4.1 短時傅里葉變換頻域分子帶實現框架
3.4.2 傅里葉變換頻域分子帶實現框架
3.4.3 寬帶Bartlett波束形成
3.4.4 寬帶MVDR波束形成
3.5 三維聚焦波束形成
3.5.1 三維聚焦波束形成基本原理
3.5.2 窄帶三維聚焦波束形成
3.5.3 寬帶三維聚焦波束形成
參考文獻
第4章 盲信號處理及應用
4.1 問題描述
4.2 數學模型
4.2.1 線性瞬態(tài)混合模型
4.2.2 線性卷積混合模型
4.3 盲源分離方法
4.3.1 空間解相關技術
4.3.2 基于時間延遲相關矩陣的復數域盲源分離方法
4.4 基于盲源分離解混矩陣的方位估計方法
4.4.1 直接由盲源分離解混矩陣進行方位估計
4.4.2 子陣相位延遲進行方位估計
4.5 基于子空間分解的盲波束形成方法
4.5.1 窄帶信號盲波束形成
4.5.2 寬帶信號盲波束形成
4.6 盲源分離和波束形成結合方法
4.6.1 窄帶信號下的實現
4.6.2 寬帶信號下的實現
參考文獻
第5章 壓縮感知及應用
5.1 數學模型
5.2 關鍵步驟
5.2.1 構造稀疏基
5.2.2 設計觀測矩陣
5.2.3 設計重構算法
5.3 壓縮感知目標參數估計方法
5.3.1 感知矩陣構建模型
5.3.2 方位估計模型
5.3.3 單快拍壓縮感知目標參數估計
5.3.4 多快拍統(tǒng)一壓縮感知目標參數估計
5.3.5 相干信號子空間壓縮感知寬帶目標方位估計
5.3.6 壓縮感知與波束形成結合的目標參數估計
5.3.7 壓縮感知與盲源分離結合的目標參數估計
參考文獻
第6章 空間目標干擾抑制
6.1 拖曳平臺自噪聲對拖曳線列陣聲納探測的影響
6.1.1 不考慮拖曳平臺自噪聲的影響
6.1.2 考慮拖曳平臺自噪聲的影響
6.2 波束置零干擾抑制
6.2.1 最優(yōu)權方向圖
6.2.2 波束方向圖
6.3 譜減法干擾抑制
6.3.1 譜減法的基本原理
6.3.2 譜減法抑制干擾
6.4 盲源分離和波束形成結合干擾抑制
6.4.1 盲源分離和波束形成結合、方位匹配干擾抑制
6.4.2 盲源分離和波束形成結合、譜相關干擾抑制
6.5 壓縮感知干擾抑制
6.6 抑制拖曳平臺自噪聲分析
6.6.1 目標方位恒定、距離變化
6.6.2 目標距離恒定、方位變化
參考文獻
第7章 被動聲納目標識別
7.1 引言
7.2 特征提取
7.2.1 Welch功率譜特征提取
7.2.2 平均線性預測編碼譜特征提取
7.2.3 聽覺譜特征提取
7.2.4 聽覺平均發(fā)放率特征提取
7.2.5 頻域基分解特征提取
7.2.6 張量特征提取
7.2.7 稀疏特征提取
7.3 分類決策
7.3.1 分類器
7.3.2 多分類器融合
參考文獻