邮件订阅
2021年 第43卷 第3期
2021, 43(3): 509-515.
doi: 10.11999/JEIT200768
摘要:
针对雷达检测无人机这一难题，该文提出了一种时频检测与极化匹配相结合的双极化雷达无人机检测方法。首先，雷达降低检测门限，各极化通道分别采用常规的时频2维单元平均恒虚警率检测方法，检测出无人机与杂波虚警；接着，各极化通道分别针对多帧检测结果进行积累，进行2次检测，剔除部分杂波虚警；最后，对两个极化通道双门限检测结果进行匹配，进一步剔除杂波虚警。对两型无人机的外场试验数据处理结果表明：该方法能够有效检测出无人机，消除杂波虚警。
针对雷达检测无人机这一难题，该文提出了一种时频检测与极化匹配相结合的双极化雷达无人机检测方法。首先，雷达降低检测门限，各极化通道分别采用常规的时频2维单元平均恒虚警率检测方法，检测出无人机与杂波虚警；接着，各极化通道分别针对多帧检测结果进行积累，进行2次检测，剔除部分杂波虚警；最后，对两个极化通道双门限检测结果进行匹配，进一步剔除杂波虚警。对两型无人机的外场试验数据处理结果表明：该方法能够有效检测出无人机，消除杂波虚警。
2021, 43(3): 516-522.
doi: 10.11999/JEIT200229
摘要:
针对多基地雷达系统中多普勒频差导致干扰信号的去相关的问题，该文提出一种基于距离-多普勒补偿的多基雷达协同抗主瓣压制干扰方法。首先，通过不同雷达平台接收到的干扰信号的互相关函数，分析了多普勒频差对多平台干扰信号的相关性影响。其次，通过最大化时间-多普勒2维相关函数对传播延时差与多普勒频差进行估计和补偿，实现主瓣干扰抑制。然后，为了降低运算量，先利用幅度相关估计出传播延时差，再估计出多普勒频差。仿真结果表明，通过多普勒频率补偿后进行干扰信号级相消处理，可有效抑制主瓣压制干扰。
针对多基地雷达系统中多普勒频差导致干扰信号的去相关的问题，该文提出一种基于距离-多普勒补偿的多基雷达协同抗主瓣压制干扰方法。首先，通过不同雷达平台接收到的干扰信号的互相关函数，分析了多普勒频差对多平台干扰信号的相关性影响。其次，通过最大化时间-多普勒2维相关函数对传播延时差与多普勒频差进行估计和补偿，实现主瓣干扰抑制。然后，为了降低运算量，先利用幅度相关估计出传播延时差，再估计出多普勒频差。仿真结果表明，通过多普勒频率补偿后进行干扰信号级相消处理，可有效抑制主瓣压制干扰。
2021, 43(3): 523-530.
doi: 10.11999/JEIT200644
摘要:
该文在广义Pareto分布海杂波背景下研究了单元平均(CA)和有序统计量(OS)两种非相干检测器的恒虚警(CFAR)性质，推导了两种非相干检测器的虚警概率公式，发现了两种检测器对杂波的尺度参数是恒虚警的。然而，两种检测器对杂波的散斑协方差矩阵结构和杂波形状参数是非恒虚警的。为了实现全场景的恒虚警检测，预先通过白化方法将具有相关性的海杂波去相关，并通过查表方法使用了匹配杂波形状参数、累积脉冲数和参考单元数的检测门限。在这种情况下，实验结果表明两种非相干检测器能确保全场景恒虚警。
该文在广义Pareto分布海杂波背景下研究了单元平均(CA)和有序统计量(OS)两种非相干检测器的恒虚警(CFAR)性质，推导了两种非相干检测器的虚警概率公式，发现了两种检测器对杂波的尺度参数是恒虚警的。然而，两种检测器对杂波的散斑协方差矩阵结构和杂波形状参数是非恒虚警的。为了实现全场景的恒虚警检测，预先通过白化方法将具有相关性的海杂波去相关，并通过查表方法使用了匹配杂波形状参数、累积脉冲数和参考单元数的检测门限。在这种情况下，实验结果表明两种非相干检测器能确保全场景恒虚警。
2021, 43(3): 531-538.
doi: 10.11999/JEIT200449
摘要:
群目标跟踪技术是测量空中集群生物目标飞行状态的有效手段，而航迹起始是群目标跟踪的第1步，包括分群检测与航迹确认。针对现有算法在分群检测时限制群内目标必须两两相似，在航迹确认时因等效量测残差过大导致航迹误丢弃的问题，该文提出一种基于代数图论的修正贝叶斯群目标航迹起始算法，通过引入代数图论实现监测空间内量测集合的划分，通过修正经典贝叶斯算法的似然比定义避免航迹的误丢弃。实测数据处理结果证明该算法具备准确划分各个子群并快速起始各子群航迹的能力。
群目标跟踪技术是测量空中集群生物目标飞行状态的有效手段，而航迹起始是群目标跟踪的第1步，包括分群检测与航迹确认。针对现有算法在分群检测时限制群内目标必须两两相似，在航迹确认时因等效量测残差过大导致航迹误丢弃的问题，该文提出一种基于代数图论的修正贝叶斯群目标航迹起始算法，通过引入代数图论实现监测空间内量测集合的划分，通过修正经典贝叶斯算法的似然比定义避免航迹的误丢弃。实测数据处理结果证明该算法具备准确划分各个子群并快速起始各子群航迹的能力。
2021, 43(3): 539-546.
doi: 10.11999/JEIT200636
摘要:
针对组网雷达系统多目标跟踪场景，该文提出一种面向射频(RF)隐身的组网雷达射频辐射资源优化分配算法。首先，采用目标跟踪误差的贝叶斯克拉美-罗下界(BCRLB)作为目标跟踪性能指标。其次，以各雷达照射目标的驻留时间资源和辐射功率资源加权和为优化目标，以BCRLB不大于给定目标跟踪精度阈值及系统射频辐射资源作为约束条件，建立了包含雷达节点分配方式、驻留时间和辐射功率3个优化变量的优化模型。然后，采用两步分解法对上述优化模型进行了求解，即先固定雷达节点选择，利用内点法对简化后的非凸非线性优化模型进行求解，之后再通过匈牙利算法确定最佳雷达节点分配方式。仿真结果表明，相较于辐射资源均匀分配算法，所提算法可以有效降低组网雷达的射频资源消耗，提升系统射频隐身性能。
针对组网雷达系统多目标跟踪场景，该文提出一种面向射频(RF)隐身的组网雷达射频辐射资源优化分配算法。首先，采用目标跟踪误差的贝叶斯克拉美-罗下界(BCRLB)作为目标跟踪性能指标。其次，以各雷达照射目标的驻留时间资源和辐射功率资源加权和为优化目标，以BCRLB不大于给定目标跟踪精度阈值及系统射频辐射资源作为约束条件，建立了包含雷达节点分配方式、驻留时间和辐射功率3个优化变量的优化模型。然后，采用两步分解法对上述优化模型进行了求解，即先固定雷达节点选择，利用内点法对简化后的非凸非线性优化模型进行求解，之后再通过匈牙利算法确定最佳雷达节点分配方式。仿真结果表明，相较于辐射资源均匀分配算法，所提算法可以有效降低组网雷达的射频资源消耗，提升系统射频隐身性能。
2021, 43(3): 547-554.
doi: 10.11999/JEIT200595
摘要:
携带有轨道角动量(OAM)的涡旋电磁(EM)波在雷达应用领域已经受到了广泛关注，利用涡旋电磁波，不仅可以观测到目标的线多普勒频移，还能够获取角多普勒频移信息。基于角多普勒效应，涡旋电磁波雷达具有检测垂直于径向运动分量的能力，可以实现对自旋目标微动特征的提取。首先，该文建立直角坐标系下角多普勒频移的参数化模型，给出了涡旋电磁波雷达、目标运动参数与角多普勒频移之间的定量关系描述。其次，当目标自旋轨迹垂直雷达视线(LOS)方向时，对获取的角多普勒频移信息进行分析，并提取了自旋目标微动特征。最后，通过仿真实验验证了所提方法的有效性和分析的准确性。
携带有轨道角动量(OAM)的涡旋电磁(EM)波在雷达应用领域已经受到了广泛关注，利用涡旋电磁波，不仅可以观测到目标的线多普勒频移，还能够获取角多普勒频移信息。基于角多普勒效应，涡旋电磁波雷达具有检测垂直于径向运动分量的能力，可以实现对自旋目标微动特征的提取。首先，该文建立直角坐标系下角多普勒频移的参数化模型，给出了涡旋电磁波雷达、目标运动参数与角多普勒频移之间的定量关系描述。其次，当目标自旋轨迹垂直雷达视线(LOS)方向时，对获取的角多普勒频移信息进行分析，并提取了自旋目标微动特征。最后，通过仿真实验验证了所提方法的有效性和分析的准确性。
2021, 43(3): 555-563.
doi: 10.11999/JEIT200605
摘要:
针对双极化气象雷达中非气象回波的滤除问题，该文提出一种基于谱极化参数(SPP)的杂波滤波方法。不同于传统时域或频域的杂波抑制方法，该方法根据气象和杂波在距离-多普勒(RD)域内的特征不同进行前者的保留和后者的抑制。首先利用频谱极化特征构造SPP，结合形态学方法，在RD域内生成一个2元掩模。基于面向对象的思想，将2元掩模标记为气象对象掩模和杂波对象掩模。然后引入谱宽作为额外的参数，筛选出所有气象对象掩模，将其进行叠加可以获取完整的气象信息，最终生成SPP杂波滤波器。实测X波段和C波段气象雷达数据验证了所提方法的有效性。与移动双重谱线性退极化比(MDsLDR)滤波器和基于时域的门限因子杂波抑制方法相比，SPP滤波器在保留弱气象信息方面效果更好。此外，该方法计算复杂度低，可以实时应用于同时发射同时接收(STSR)和交替发射同时接收(ATSR)双极化气象雷达。
针对双极化气象雷达中非气象回波的滤除问题，该文提出一种基于谱极化参数(SPP)的杂波滤波方法。不同于传统时域或频域的杂波抑制方法，该方法根据气象和杂波在距离-多普勒(RD)域内的特征不同进行前者的保留和后者的抑制。首先利用频谱极化特征构造SPP，结合形态学方法，在RD域内生成一个2元掩模。基于面向对象的思想，将2元掩模标记为气象对象掩模和杂波对象掩模。然后引入谱宽作为额外的参数，筛选出所有气象对象掩模，将其进行叠加可以获取完整的气象信息，最终生成SPP杂波滤波器。实测X波段和C波段气象雷达数据验证了所提方法的有效性。与移动双重谱线性退极化比(MDsLDR)滤波器和基于时域的门限因子杂波抑制方法相比，SPP滤波器在保留弱气象信息方面效果更好。此外，该方法计算复杂度低，可以实时应用于同时发射同时接收(STSR)和交替发射同时接收(ATSR)双极化气象雷达。
2021, 43(3): 564-571.
doi: 10.11999/JEIT200075
摘要:
弹道中段多目标具有不同的平动参数，以往针对单目标和同一平动参数的群目标的平动补偿方法不再适用。针对此问题，该文提出了基于高阶模糊函数、延迟共轭相乘及时频分布处理相结合的多目标平动参数和微动周期估计方法。首先，该方法利用高阶模糊函数估计出平动2阶加速度和微动周期；然后，通过对1次补偿后的回波进行延迟共轭相乘估计出平动1阶加速度；最后，利用2次补偿后目标回波时频图的差异，对时间轴进行加权累加估计出剩余平动速度。仿真结果验证了所提算法对于多目标不同平动参数估计的有效性。
弹道中段多目标具有不同的平动参数，以往针对单目标和同一平动参数的群目标的平动补偿方法不再适用。针对此问题，该文提出了基于高阶模糊函数、延迟共轭相乘及时频分布处理相结合的多目标平动参数和微动周期估计方法。首先，该方法利用高阶模糊函数估计出平动2阶加速度和微动周期；然后，通过对1次补偿后的回波进行延迟共轭相乘估计出平动1阶加速度；最后，利用2次补偿后目标回波时频图的差异，对时间轴进行加权累加估计出剩余平动速度。仿真结果验证了所提算法对于多目标不同平动参数估计的有效性。
2021, 43(3): 572-579.
doi: 10.11999/JEIT200572
摘要:
针对载体弯曲效应对机载共形阵列雷达方向图和杂波特性的影响，该文在正侧视条件下评估均匀圆环阵方向图性能，分析不同位置阵元对弯曲阵面方向图合成效率的影响，发现边缘阵子不仅对共形阵列方向图主瓣增益贡献较小，反而更易引起旁瓣抬升等挑战，降低共形阵的孔径利用效率。另一方面，通过严格的理论推导完成共形阵列雷达方向图特性与杂波扩展效应内在物理联系的分析，发现弯曲阵面引起的方向图非理想畸变是共形阵杂波非均匀扩展的核心影响因素。在此基础上，进一步分析共形雷达单个贴片微带阵元加工和安装结构组件将增大阵元物理尺寸，使得共形阵列雷达相邻阵元间距大于半波长，当阵元间隔增大到一定程度时，在方向图远区会形成较高的栅瓣，进一步影响机载共形阵列雷达的杂波分布，通过仿真分析发现在特定的脉冲重复频率(PRF)条件下，“栅瓣杂波”折叠进入主瓣杂波，该文提出通过优化雷达PRF设计，避免栅瓣杂波的折叠效应对机载共形阵列雷达信号处理性能的影响，相关仿真结果验证了所提方法的有效性。
针对载体弯曲效应对机载共形阵列雷达方向图和杂波特性的影响，该文在正侧视条件下评估均匀圆环阵方向图性能，分析不同位置阵元对弯曲阵面方向图合成效率的影响，发现边缘阵子不仅对共形阵列方向图主瓣增益贡献较小，反而更易引起旁瓣抬升等挑战，降低共形阵的孔径利用效率。另一方面，通过严格的理论推导完成共形阵列雷达方向图特性与杂波扩展效应内在物理联系的分析，发现弯曲阵面引起的方向图非理想畸变是共形阵杂波非均匀扩展的核心影响因素。在此基础上，进一步分析共形雷达单个贴片微带阵元加工和安装结构组件将增大阵元物理尺寸，使得共形阵列雷达相邻阵元间距大于半波长，当阵元间隔增大到一定程度时，在方向图远区会形成较高的栅瓣，进一步影响机载共形阵列雷达的杂波分布，通过仿真分析发现在特定的脉冲重复频率(PRF)条件下，“栅瓣杂波”折叠进入主瓣杂波，该文提出通过优化雷达PRF设计，避免栅瓣杂波的折叠效应对机载共形阵列雷达信号处理性能的影响，相关仿真结果验证了所提方法的有效性。
2021, 43(3): 580-588.
doi: 10.11999/JEIT200655
摘要:
针对超视距(OTH)雷达接收信号成分复杂的问题，该文提出基于多域组图的信号分析方法，讨论海杂波、瞬态干扰和射频干扰的多域特征。运用时域、频域、距离域、重复周期和多普勒5域，组合为6种2维矩阵图，提出雷达接收数据的“五域六图”(5D6M)方法。通过五域六图，各种接收信号成分在多个域得以分离，海杂波和干扰在不同域的特征得以体现，清晰展示海杂波的频谱和多普勒谱特性、瞬态干扰的大功率和短时性以及射频干扰的窄带与多普勒特性。基于五域六图的信号特性分析，能够为雷达信号分析与处理提供很好的帮助。该文以海杂波为例，设计了基于频域-多普勒域的海杂波多普勒单元检测的新方法。
针对超视距(OTH)雷达接收信号成分复杂的问题，该文提出基于多域组图的信号分析方法，讨论海杂波、瞬态干扰和射频干扰的多域特征。运用时域、频域、距离域、重复周期和多普勒5域，组合为6种2维矩阵图，提出雷达接收数据的“五域六图”(5D6M)方法。通过五域六图，各种接收信号成分在多个域得以分离，海杂波和干扰在不同域的特征得以体现，清晰展示海杂波的频谱和多普勒谱特性、瞬态干扰的大功率和短时性以及射频干扰的窄带与多普勒特性。基于五域六图的信号特性分析，能够为雷达信号分析与处理提供很好的帮助。该文以海杂波为例，设计了基于频域-多普勒域的海杂波多普勒单元检测的新方法。
2021, 43(3): 589-597.
doi: 10.11999/JEIT200127
摘要:
针对非合作电子侦察雷达信号识别中先验信息残缺的问题，该文提出一种基于Choi-Williams时频分布(CWD)的改进半监督朴素贝叶斯的识别算法(ISNB)。首先对CWD进行降噪预处理，然后通过计算降噪后CWD不同时间下各频率采样值的积累量，从而得到CWD的能量积累量这一新特征；针对传统的半监督朴素贝叶斯(SNB)在更新训练样本集过程中会产生迭代错误的不足，通过在无标签样本集生成的置信度列表中选取置信度高的样本添加到有标签样本集中，再利用预测后的分类结果对分类器参数进行改进，进而构建改进的SNB分类器，有效解决了传统SNB算法分类精度低且分类性能不稳定的缺点。理论分析和仿真结果表明，所提方法相比于传统SNB算法均提高了3%左右；在相同信噪比下，相比于传统的主成分分析加支持向量机法，该算法具有更高的分类识别率和更好的分类性能。
针对非合作电子侦察雷达信号识别中先验信息残缺的问题，该文提出一种基于Choi-Williams时频分布(CWD)的改进半监督朴素贝叶斯的识别算法(ISNB)。首先对CWD进行降噪预处理，然后通过计算降噪后CWD不同时间下各频率采样值的积累量，从而得到CWD的能量积累量这一新特征；针对传统的半监督朴素贝叶斯(SNB)在更新训练样本集过程中会产生迭代错误的不足，通过在无标签样本集生成的置信度列表中选取置信度高的样本添加到有标签样本集中，再利用预测后的分类结果对分类器参数进行改进，进而构建改进的SNB分类器，有效解决了传统SNB算法分类精度低且分类性能不稳定的缺点。理论分析和仿真结果表明，所提方法相比于传统SNB算法均提高了3%左右；在相同信噪比下，相比于传统的主成分分析加支持向量机法，该算法具有更高的分类识别率和更好的分类性能。
2021, 43(3): 598-605.
doi: 10.11999/JEIT200210
摘要:
针对低轨(LEO)双星到达时间差(TDOA)定位系统中雷达信号的定位模糊问题，该文分析了高重频信号的模糊特性，演示了虚假定位点的产生过程，提出一种基于时差序列变化趋势匹配(VTMT)的定位模糊消除算法。在测量时差序列与定位结果对应的理论时差序列之间的残差近似服从正态分布的条件下，通过两个序列的欧式距离作为相似程度衡量依据，筛选出测量时差线与理论时差线最为接近的定位点作为目标辐射源真实位置。校验台测试信号验证了该算法的有效性。仿真结果表明，该算法能够显著提高无模糊定位概率，对长基线时差定位系统中雷达信号的定位具有较高的应用价值。
针对低轨(LEO)双星到达时间差(TDOA)定位系统中雷达信号的定位模糊问题，该文分析了高重频信号的模糊特性，演示了虚假定位点的产生过程，提出一种基于时差序列变化趋势匹配(VTMT)的定位模糊消除算法。在测量时差序列与定位结果对应的理论时差序列之间的残差近似服从正态分布的条件下，通过两个序列的欧式距离作为相似程度衡量依据，筛选出测量时差线与理论时差线最为接近的定位点作为目标辐射源真实位置。校验台测试信号验证了该算法的有效性。仿真结果表明，该算法能够显著提高无模糊定位概率，对长基线时差定位系统中雷达信号的定位具有较高的应用价值。
2021, 43(3): 606-614.
doi: 10.11999/JEIT200685
摘要:
大多数传统的合成孔径雷达(SAR)目标识别方法仅仅使用了单一的幅度特征，但是由于斑点噪声的存在，仅仅使用幅度特征会限制识别的性能。为了进一步提高SAR目标识别的性能，该文提出了一个基于深度森林的多级特征融合SAR目标识别方法。首先，在特征提取阶段，提取了多级幅度特征和多级密集尺度不变特征变换(Dense-SIFT)特征。幅度特征反映了目标反射强度，Dense-SIFT特征描述了目标的结构特征。而多级特征可以从局部到全局表征目标。随后，为了更完整、充分地反映SAR目标信息，借鉴深度森林的思想对多级幅度特征和多级Dense-SIFT特征进行联合利用。一方面通过堆叠的方式不断将多级幅度特征和多级Dense-SIFT特征进行融合，另一方面通过逐层的特征变换挖掘深层信息。最后利用得到的深层融合特征对目标进行识别任务。该文在MSTAR数据集上进行对比实验，实验结果表明所提算法在性能方面取得了提升，且其性能对超参数设置具有一定的鲁棒性。
大多数传统的合成孔径雷达(SAR)目标识别方法仅仅使用了单一的幅度特征，但是由于斑点噪声的存在，仅仅使用幅度特征会限制识别的性能。为了进一步提高SAR目标识别的性能，该文提出了一个基于深度森林的多级特征融合SAR目标识别方法。首先，在特征提取阶段，提取了多级幅度特征和多级密集尺度不变特征变换(Dense-SIFT)特征。幅度特征反映了目标反射强度，Dense-SIFT特征描述了目标的结构特征。而多级特征可以从局部到全局表征目标。随后，为了更完整、充分地反映SAR目标信息，借鉴深度森林的思想对多级幅度特征和多级Dense-SIFT特征进行联合利用。一方面通过堆叠的方式不断将多级幅度特征和多级Dense-SIFT特征进行融合，另一方面通过逐层的特征变换挖掘深层信息。最后利用得到的深层融合特征对目标进行识别任务。该文在MSTAR数据集上进行对比实验，实验结果表明所提算法在性能方面取得了提升，且其性能对超参数设置具有一定的鲁棒性。
2021, 43(3): 615-622.
doi: 10.11999/JEIT200630
摘要:
针对传统视频SAR(ViSAR)运动目标检测方法存在的帧间配准难度大、快速运动目标阴影特征不明显、虚警概率高等问题，该文提出一种基于改进快速区域卷积神经网络(Faster R-CNN)的视频SAR运动目标检测方法。该方法结合Faster R-CNN深度学习算法，利用K-means聚类方法对anchor box的长宽及长宽比进行预处理，并采用特征金字塔网络(FPN)架构对视频SAR运动目标的“亮线”特征进行检测。与传统方法相比，该方法具有实现简单、检测概率高、虚警概率低等优势。最后，通过课题组研制的Mini-SAR系统获取的实测视频SAR数据验证了新方法的有效性。
针对传统视频SAR(ViSAR)运动目标检测方法存在的帧间配准难度大、快速运动目标阴影特征不明显、虚警概率高等问题，该文提出一种基于改进快速区域卷积神经网络(Faster R-CNN)的视频SAR运动目标检测方法。该方法结合Faster R-CNN深度学习算法，利用K-means聚类方法对anchor box的长宽及长宽比进行预处理，并采用特征金字塔网络(FPN)架构对视频SAR运动目标的“亮线”特征进行检测。与传统方法相比，该方法具有实现简单、检测概率高、虚警概率低等优势。最后，通过课题组研制的Mini-SAR系统获取的实测视频SAR数据验证了新方法的有效性。
2021, 43(3): 623-631.
doi: 10.11999/JEIT200292
摘要:
逆合成孔径雷达(ISAR)目标回波具有明显的稀疏特征，传统的凸优化稀疏ISAR成像算法涉及繁琐的正则项系数调整，严重限制了超分辨成像的精度及便捷程度。针对此问题，该文面向非约束Lasso正则化模型，建立分层贝叶斯概率模型，将非约束的\begin{document}$ {\ell _1}$\end{document} ![]()
![]()
逆合成孔径雷达(ISAR)目标回波具有明显的稀疏特征，传统的凸优化稀疏ISAR成像算法涉及繁琐的正则项系数调整，严重限制了超分辨成像的精度及便捷程度。针对此问题，该文面向非约束Lasso正则化模型，建立分层贝叶斯概率模型，将非约束的
2021, 43(3): 632-639.
doi: 10.11999/JEIT200319
摘要:
微波光子雷达发射大带宽跨谱段的信号，为目标的精细电磁特性描述和准确识别提供基础的同时，也亟需与之相应的大带宽大转角情况下的电磁模型参数提取方法。相比窄带条件，跨谱段信号数据量大，所含物理量信息维度高且复杂，大转角情况下距离和方位向耦合。该文提出跨谱段SAR散射中心多维参数解耦和估计方法，首先结合极坐标格式算法(PFA)和属性散射中心模型构造2维解耦波数域散射中心模型，再结合坐标下降法(CDA)将复杂的高维耦合参数估计方法简化为循环迭代的1维参数估计方法，有效降低字典维度和估计复杂度，并引入Hooke-Jeeves算法提高估计精度。最后根据各个散射中心的参数估计结果对它们的结构和位置进行识别，对仿真数据的处理实验验证了该文方法的有效性。
微波光子雷达发射大带宽跨谱段的信号，为目标的精细电磁特性描述和准确识别提供基础的同时，也亟需与之相应的大带宽大转角情况下的电磁模型参数提取方法。相比窄带条件，跨谱段信号数据量大，所含物理量信息维度高且复杂，大转角情况下距离和方位向耦合。该文提出跨谱段SAR散射中心多维参数解耦和估计方法，首先结合极坐标格式算法(PFA)和属性散射中心模型构造2维解耦波数域散射中心模型，再结合坐标下降法(CDA)将复杂的高维耦合参数估计方法简化为循环迭代的1维参数估计方法，有效降低字典维度和估计复杂度，并引入Hooke-Jeeves算法提高估计精度。最后根据各个散射中心的参数估计结果对它们的结构和位置进行识别，对仿真数据的处理实验验证了该文方法的有效性。
2021, 43(3): 640-649.
doi: 10.11999/JEIT200648
摘要:
监测空间非合作目标的运动状态是空间监视的主要内容之一，也是进一步执行在轨操作的前提。失效卫星和空间碎片等有自身旋转运动，实施维修和抓捕的关键是准确获知目标转动矢量，包括转速和转轴方向。该文提出了一种空间非合作目标转动矢量估计方法，同时完成目标3维成像。首先利用干涉逆合成孔径雷达(InISAR)成像技术获得目标散射点的3维位置坐标以及有效转动矢量估计，然后利用微多普勒特征提取估计目标的总转速，继而通过联合有效转动矢量和总转速估计沿雷达视线方向上速度矢量未知的分量，求得目标的总转动矢量。多组仿真实验充分验证了所提方法的有效性，性能分析表明该方法可提供较准确的转动矢量估计，并可同时提供较好的3维成像结果。
监测空间非合作目标的运动状态是空间监视的主要内容之一，也是进一步执行在轨操作的前提。失效卫星和空间碎片等有自身旋转运动，实施维修和抓捕的关键是准确获知目标转动矢量，包括转速和转轴方向。该文提出了一种空间非合作目标转动矢量估计方法，同时完成目标3维成像。首先利用干涉逆合成孔径雷达(InISAR)成像技术获得目标散射点的3维位置坐标以及有效转动矢量估计，然后利用微多普勒特征提取估计目标的总转速，继而通过联合有效转动矢量和总转速估计沿雷达视线方向上速度矢量未知的分量，求得目标的总转动矢量。多组仿真实验充分验证了所提方法的有效性，性能分析表明该方法可提供较准确的转动矢量估计，并可同时提供较好的3维成像结果。
2021, 43(3): 650-656.
doi: 10.11999/JEIT200620
摘要:
为了解决现有多子阵合成孔径声呐(SAS)成像算法忽略了“非停走停”时间的孔径依赖性带来时延误差的问题，该文提出一种基于参考距离史的多子阵SAS成像算法。首先利用参考子阵与各子阵之间的平移关系，推导每个子阵的近似距离史，解决“非停走停”时间的孔径依赖性需要被近似的问题；然后将每个子阵信号搬移至相同的波束中心距离后，通过方位重构方法将欠采样的多子阵信号转变成满足采样定理的等效单基站信号，再用单基站成像算法处理得到多子阵SAS的成像结果；最后通过仿真实验和实测数据检验算法的有效性。
为了解决现有多子阵合成孔径声呐(SAS)成像算法忽略了“非停走停”时间的孔径依赖性带来时延误差的问题，该文提出一种基于参考距离史的多子阵SAS成像算法。首先利用参考子阵与各子阵之间的平移关系，推导每个子阵的近似距离史，解决“非停走停”时间的孔径依赖性需要被近似的问题；然后将每个子阵信号搬移至相同的波束中心距离后，通过方位重构方法将欠采样的多子阵信号转变成满足采样定理的等效单基站信号，再用单基站成像算法处理得到多子阵SAS的成像结果；最后通过仿真实验和实测数据检验算法的有效性。
2021, 43(3): 657-664.
doi: 10.11999/JEIT200650
摘要:
当合成孔径雷达(SAR)工作在俯冲段大斜视模式时，面临着斜视角沿距离向空变、距离-方位耦合严重以及3维速度与加速度带来扰动等问题，导致回波存在着严重的距离徙动(RCM)和多普勒相位的2维空变。针对这些问题，该文构建了一种用于精确描述俯冲段大斜视SAR回波距离-方位空变特性的3维等距球体解析模型。基于该模型，提出一种去除方位空变残余高阶RCM的校正方法，并重新推导了去除多普勒相位方位空变的频域拓展非线性变标(FENLCS)方法，结合子孔径处理方式解决了SAR工作在俯冲段大斜视模式下所面临问题。理论分析和仿真结果证明，该文构建的模型对于回波的距离-方位空变特性有着更精确的描述，且所提算法具有更好的成像效果。
当合成孔径雷达(SAR)工作在俯冲段大斜视模式时，面临着斜视角沿距离向空变、距离-方位耦合严重以及3维速度与加速度带来扰动等问题，导致回波存在着严重的距离徙动(RCM)和多普勒相位的2维空变。针对这些问题，该文构建了一种用于精确描述俯冲段大斜视SAR回波距离-方位空变特性的3维等距球体解析模型。基于该模型，提出一种去除方位空变残余高阶RCM的校正方法，并重新推导了去除多普勒相位方位空变的频域拓展非线性变标(FENLCS)方法，结合子孔径处理方式解决了SAR工作在俯冲段大斜视模式下所面临问题。理论分析和仿真结果证明，该文构建的模型对于回波的距离-方位空变特性有着更精确的描述，且所提算法具有更好的成像效果。
2021, 43(3): 665-673.
doi: 10.11999/JEIT200285
摘要:
合成孔径雷达(SAR)成像中通常默认大气折射率为1，即电磁(EM)波速率等于自由空间光速且忽略大气吸收特性，但实际存在的吸收会减弱入射功率，电磁波速率的变化会引起相位误差，从而影响图像重建。该文定量分析电磁波速率波动和大气吸收对雷达图像的影响，理论推导得出大气吸收会导致振幅误差，表现为散射点在图像中的重建幅度误差；电磁波速率波动会导致相位误差，表现为散射点在图像中的重建位置误差。仿真实验验证了误差分析的正确性。该分析进一步完备了SAR成像误差分析，有助于SAR图像正确解译。
合成孔径雷达(SAR)成像中通常默认大气折射率为1，即电磁(EM)波速率等于自由空间光速且忽略大气吸收特性，但实际存在的吸收会减弱入射功率，电磁波速率的变化会引起相位误差，从而影响图像重建。该文定量分析电磁波速率波动和大气吸收对雷达图像的影响，理论推导得出大气吸收会导致振幅误差，表现为散射点在图像中的重建幅度误差；电磁波速率波动会导致相位误差，表现为散射点在图像中的重建位置误差。仿真实验验证了误差分析的正确性。该分析进一步完备了SAR成像误差分析，有助于SAR图像正确解译。
2021, 43(3): 674-682.
doi: 10.11999/JEIT200338
摘要:
经典的逆合成孔径雷达(ISAR)稀疏成像算法一般通过求解\begin{document}${\ell _{1}}$\end{document} ![]()
![]()
\begin{document}${{{\ell _{1}}} / {{\ell _{\rm{F}}}}}$\end{document} ![]()
![]()
\begin{document}${{{\ell _{1}}} / {{\ell _{\rm{F}}}}}$\end{document} ![]()
![]()
经典的逆合成孔径雷达(ISAR)稀疏成像算法一般通过求解
2021, 43(3): 683-691.
doi: 10.11999/JEIT200568
摘要:
针对遥感图像场景分类面临的类内差异性大、类间相似性高导致的部分场景出现分类混淆的问题，该文提出了一种基于双重注意力机制的强鉴别性特征表示方法。针对不同通道所代表特征的重要性程度以及不同局部区域的显著性程度不同，在卷积神经网络提取的高层特征基础上，分别设计了一个通道维和空间维注意力模块，利用循环神经网络的上下文信息提取能力，依次学习、输出不同通道和不同局部区域的重要性权重，更加关注图像中的显著性特征和显著性区域，而忽略非显著性特征和区域，以提高特征表示的鉴别能力。所提双重注意力模块可以与任意卷积神经网络相连，整个网络结构可以端到端训练。通过在两个公开数据集AID和NWPU45上进行大量的对比实验，验证了所提方法的有效性，与现有方法对比，分类准确率取得了明显的提升。
针对遥感图像场景分类面临的类内差异性大、类间相似性高导致的部分场景出现分类混淆的问题，该文提出了一种基于双重注意力机制的强鉴别性特征表示方法。针对不同通道所代表特征的重要性程度以及不同局部区域的显著性程度不同，在卷积神经网络提取的高层特征基础上，分别设计了一个通道维和空间维注意力模块，利用循环神经网络的上下文信息提取能力，依次学习、输出不同通道和不同局部区域的重要性权重，更加关注图像中的显著性特征和显著性区域，而忽略非显著性特征和区域，以提高特征表示的鉴别能力。所提双重注意力模块可以与任意卷积神经网络相连，整个网络结构可以端到端训练。通过在两个公开数据集AID和NWPU45上进行大量的对比实验，验证了所提方法的有效性，与现有方法对比，分类准确率取得了明显的提升。
2021, 43(3): 692-699.
doi: 10.11999/JEIT200416
摘要:
冬小麦是我国重要粮食作物之一，对冬小麦覆盖地表土壤水分进行监测有助于解决因土壤供水导致的冬小麦歉收和农业用水浪费等问题。为了降低冬小麦覆盖地表土壤水分微波遥感反演过程中冬小麦对雷达后向散射系数的影响，该文基于Sentinel-1携带的合成孔径雷达(SAR)数据和Sentinel-2携带的多光谱成像仪(MSI)数据，结合水云模型，开展冬小麦覆盖地表土壤水分协同反演研究。首先，基于MSI数据，该文定义了一种新的植被指数，即融合植被指数(FVI)，用于冬小麦含水量反演；然后，该文发展了一种基于主被动遥感数据的冬小麦覆盖地表土壤水分反演半经验模型，校正冬小麦在土壤水分反演过程中对雷达后向散射系数的影响；最后，以河南省某地冬小麦农田为研究区域，开展归一化水体指数(NDWI)和FVI两种指数与VV, VH, VV/VH 3种极化组合而成的6种反演方式下的土壤水分反演对比实验。结果表明：以FVI为植被指数，能够更好地去除冬小麦在土壤水分反演过程中对雷达后向散射系数的影响；6种反演方式中，FVI与VV/VH组合下的反演效果最优，其决定系数为0.7642，均方根误差为0.0209 cm3/cm3，平均绝对误差为0.0174 cm3/cm3，展示了该文所提土壤水分反演模型的研究价值和应用潜力。
冬小麦是我国重要粮食作物之一，对冬小麦覆盖地表土壤水分进行监测有助于解决因土壤供水导致的冬小麦歉收和农业用水浪费等问题。为了降低冬小麦覆盖地表土壤水分微波遥感反演过程中冬小麦对雷达后向散射系数的影响，该文基于Sentinel-1携带的合成孔径雷达(SAR)数据和Sentinel-2携带的多光谱成像仪(MSI)数据，结合水云模型，开展冬小麦覆盖地表土壤水分协同反演研究。首先，基于MSI数据，该文定义了一种新的植被指数，即融合植被指数(FVI)，用于冬小麦含水量反演；然后，该文发展了一种基于主被动遥感数据的冬小麦覆盖地表土壤水分反演半经验模型，校正冬小麦在土壤水分反演过程中对雷达后向散射系数的影响；最后，以河南省某地冬小麦农田为研究区域，开展归一化水体指数(NDWI)和FVI两种指数与VV, VH, VV/VH 3种极化组合而成的6种反演方式下的土壤水分反演对比实验。结果表明：以FVI为植被指数，能够更好地去除冬小麦在土壤水分反演过程中对雷达后向散射系数的影响；6种反演方式中，FVI与VV/VH组合下的反演效果最优，其决定系数为0.7642，均方根误差为0.0209 cm3/cm3，平均绝对误差为0.0174 cm3/cm3，展示了该文所提土壤水分反演模型的研究价值和应用潜力。
2021, 43(3): 700-707.
doi: 10.11999/JEIT200366
摘要:
合成孔径雷达(SAR)图像水域分割在湖泊、河流等陆地水文监测领域有重要的研究意义。由于SAR图像分辨率不足所导致的陆地与水域边界模糊, 会影响水域分割精度。该文以中国青藏高原地区的多庆错湖为研究对象，使用Sentinel-1A SAR图像数据，综合运用深度残差模型、通道注意力与亚像素卷积，提出一种基于亚像素卷积的增强型通道注意力深度残差超分辨网络，对滤波后的SAR图像进行重建、水域轮廓提取与精度分析。通过比较不同超分辨算法下的重建结果及水域轮廓提取精度，该文算法在重建效果与提取精度上都较传统方法有明显提升，并具有很好的鲁棒性。
合成孔径雷达(SAR)图像水域分割在湖泊、河流等陆地水文监测领域有重要的研究意义。由于SAR图像分辨率不足所导致的陆地与水域边界模糊, 会影响水域分割精度。该文以中国青藏高原地区的多庆错湖为研究对象，使用Sentinel-1A SAR图像数据，综合运用深度残差模型、通道注意力与亚像素卷积，提出一种基于亚像素卷积的增强型通道注意力深度残差超分辨网络，对滤波后的SAR图像进行重建、水域轮廓提取与精度分析。通过比较不同超分辨算法下的重建结果及水域轮廓提取精度，该文算法在重建效果与提取精度上都较传统方法有明显提升，并具有很好的鲁棒性。
2021, 43(3): 708-716.
doi: 10.11999/JEIT200656
摘要:
离格(off-grid)波达方向(DOA)估计解决的是实际DOA和假设网格点的失配问题。对于空间紧邻信号的DOA，稀疏的网格点会导致精度和分辨率的下降，密集的网格点虽然可以提高估计精度却显著增加计算负担。针对此问题，该文提出基于稀疏贝叶斯学习(SBL)的空间紧邻信号DOA估计算法，主要包括3个步骤。首先，通过最大化阵列输出的边缘似然函数，推导了信号在拉普拉斯先验下的新不动点迭代方法，进行超参数的预估计，相比其他经典SBL算法提高了收敛速度；其次，利用新网格插值方法优化网格点集，并二次估计噪声方差和信号功率以分辨空间紧邻信号的DOA；最后，推导了似然函数关于角度的最大化公式以改进离格DOA搜索。仿真表明该算法比其他经典SBL类算法对空间紧邻信号的DOA具有更高的精度和分辨率，同时有计算效率的提升。
离格(off-grid)波达方向(DOA)估计解决的是实际DOA和假设网格点的失配问题。对于空间紧邻信号的DOA，稀疏的网格点会导致精度和分辨率的下降，密集的网格点虽然可以提高估计精度却显著增加计算负担。针对此问题，该文提出基于稀疏贝叶斯学习(SBL)的空间紧邻信号DOA估计算法，主要包括3个步骤。首先，通过最大化阵列输出的边缘似然函数，推导了信号在拉普拉斯先验下的新不动点迭代方法，进行超参数的预估计，相比其他经典SBL算法提高了收敛速度；其次，利用新网格插值方法优化网格点集，并二次估计噪声方差和信号功率以分辨空间紧邻信号的DOA；最后，推导了似然函数关于角度的最大化公式以改进离格DOA搜索。仿真表明该算法比其他经典SBL类算法对空间紧邻信号的DOA具有更高的精度和分辨率，同时有计算效率的提升。
2021, 43(3): 717-726.
doi: 10.11999/JEIT200505
摘要:
针对均匀线列阵自由度(DOF)受限于阵元数的问题，该文提出一种基于差和共阵的新型互质阵，称为放置互质阵(DCA)，其借助由接收信号的时域和空域信息组合成的共轭增广矩阵得到等价的差和共阵来进行波达方向(DOA)估计。DCA将广义互质阵放置在与原点处单阵元相隔一定距离的位置，实现了和共阵与差共阵的阵元位置互补，从而最大限度上利用和共阵带来的自由度增幅。该文给出了DCA阵元位置和放置距离的闭式表达，随后分别对DCA的差共阵及和共阵的连续阵元及孔洞位置进行了理论分析，同时给出了两者间的关系，说明了DCA的高自由度特性。多个仿真实验验证了所提阵型DOA估计的有效性。
针对均匀线列阵自由度(DOF)受限于阵元数的问题，该文提出一种基于差和共阵的新型互质阵，称为放置互质阵(DCA)，其借助由接收信号的时域和空域信息组合成的共轭增广矩阵得到等价的差和共阵来进行波达方向(DOA)估计。DCA将广义互质阵放置在与原点处单阵元相隔一定距离的位置，实现了和共阵与差共阵的阵元位置互补，从而最大限度上利用和共阵带来的自由度增幅。该文给出了DCA阵元位置和放置距离的闭式表达，随后分别对DCA的差共阵及和共阵的连续阵元及孔洞位置进行了理论分析，同时给出了两者间的关系，说明了DCA的高自由度特性。多个仿真实验验证了所提阵型DOA估计的有效性。
2021, 43(3): 727-734.
doi: 10.11999/JEIT200637
摘要:
针对海底长线阵在近场辐射声干扰及空间水平非均匀噪声下的远距离估计目标波达方向 (DoA)问题，该文提出一种基于长线阵分子阵近场零陷权的联合目标方位估计方法。该方法将长线阵分解为多个高重叠子阵，对各个子阵利用零陷抑制技术去除近场强干扰对目标探测的影响，再利用各子阵对远距离目标方位估计结果差异性小、非目标所在频率即噪声对应空间谱最大值随机的特点，空间频率方差加权综合各子阵的目标方位估计结果，从而抑制空间非均匀噪声，实现对远距离目标的探测。仿真结果表明，与长线阵常规波束形成、长线阵近场零陷常规波束形成、长线阵近场零陷传统多重信号分类方法相比，该文方法能够有效降低空间谱背景级60 dB以上，输出信噪比提高15 dB以上，具有较强的提高信噪比能力及较高的空间分辨力，因此具有较好的工程应用价值。
针对海底长线阵在近场辐射声干扰及空间水平非均匀噪声下的远距离估计目标波达方向 (DoA)问题，该文提出一种基于长线阵分子阵近场零陷权的联合目标方位估计方法。该方法将长线阵分解为多个高重叠子阵，对各个子阵利用零陷抑制技术去除近场强干扰对目标探测的影响，再利用各子阵对远距离目标方位估计结果差异性小、非目标所在频率即噪声对应空间谱最大值随机的特点，空间频率方差加权综合各子阵的目标方位估计结果，从而抑制空间非均匀噪声，实现对远距离目标的探测。仿真结果表明，与长线阵常规波束形成、长线阵近场零陷常规波束形成、长线阵近场零陷传统多重信号分类方法相比，该文方法能够有效降低空间谱背景级60 dB以上，输出信噪比提高15 dB以上，具有较强的提高信噪比能力及较高的空间分辨力，因此具有较好的工程应用价值。
2021, 43(3): 735-744.
doi: 10.11999/JEIT200470
摘要:
针对利用单站接收多个外辐射源信号实现目标定位的问题，该文提出一种基于两步加权最小二乘的到达角度(DOA)、时差(TDOA)和频差(FDOA)联合定位代数解算法。首先，在第1步加权最小二乘估计中，通过引入辅助参数，将非线性的角度、时差和频差方程转化为伪线性形式，并利用加权最小二乘得到目标位置和速度的粗估计；而后在第2步加权最小二乘估计中利用辅助参数和目标位置参数之间的约束关系来构造另外一组线性方程，并再次利用加权最小二乘得到目标位置和速度的精确估计。推导了联合角度、时差和频差定位的克拉美罗界。理论分析和仿真结果表明，算法在观测误差较小时的定位误差可以达到克拉美罗界。
针对利用单站接收多个外辐射源信号实现目标定位的问题，该文提出一种基于两步加权最小二乘的到达角度(DOA)、时差(TDOA)和频差(FDOA)联合定位代数解算法。首先，在第1步加权最小二乘估计中，通过引入辅助参数，将非线性的角度、时差和频差方程转化为伪线性形式，并利用加权最小二乘得到目标位置和速度的粗估计；而后在第2步加权最小二乘估计中利用辅助参数和目标位置参数之间的约束关系来构造另外一组线性方程，并再次利用加权最小二乘得到目标位置和速度的精确估计。推导了联合角度、时差和频差定位的克拉美罗界。理论分析和仿真结果表明，算法在观测误差较小时的定位误差可以达到克拉美罗界。
2021, 43(3): 745-751.
doi: 10.11999/JEIT200541
摘要:
为了实现少快拍、低信噪比(SNR)条件下的水下目标快速方位估计，该文建立矢量水听器阵列方位估计稀疏表示模型。利用实值转化技术将复数方向矩阵转化到实数域，以便利用平滑L0算法对稀疏信号矩阵进行重构从而得到方位估计结果。该文改进平滑L0算法，利用收敛性更好的复合反比例函数(CIPF)函数作为平滑函数以及提出促稀疏加权的方法，该方法通过加权的方式修正噪声条件下L2范数作为迭代初始值偏离稀疏解较远的问题来促进算法快速收敛于稀疏解。通过仿真验证了该文提出的基于实值转换的促稀疏加权平滑L0算法在少快拍、低信噪比的条件下可以实现优于传统子空间类算法的性能，并且在保证性能的同时，显著提高方位估计的速度。
为了实现少快拍、低信噪比(SNR)条件下的水下目标快速方位估计，该文建立矢量水听器阵列方位估计稀疏表示模型。利用实值转化技术将复数方向矩阵转化到实数域，以便利用平滑L0算法对稀疏信号矩阵进行重构从而得到方位估计结果。该文改进平滑L0算法，利用收敛性更好的复合反比例函数(CIPF)函数作为平滑函数以及提出促稀疏加权的方法，该方法通过加权的方式修正噪声条件下L2范数作为迭代初始值偏离稀疏解较远的问题来促进算法快速收敛于稀疏解。通过仿真验证了该文提出的基于实值转换的促稀疏加权平滑L0算法在少快拍、低信噪比的条件下可以实现优于传统子空间类算法的性能，并且在保证性能的同时，显著提高方位估计的速度。
2021, 43(3): 752-757.
doi: 10.11999/JEIT200582
摘要:
移动OFDM水声通信系统中，基于压缩感知的稀疏信道估计方法计算量较大，不适用于实时通信。针对这一问题，该文基于一致多普勒信道模型提出一种扩展路径识别(GPI)算法。该方法首先使用信道多普勒扩展矩阵构造等效发射序列，将多普勒信道转化为等效线性时不变信道。然后使用GPI算法估计信道多普勒及各路径的时延及幅度参数，实现低复杂度稀疏信道估计。此外，该文将GPI算法扩展到Turbo接收机中，通过利用信道译码器反馈的数据符号先验信息迭代提高信道估计精度。仿真结果表明，所提方法的性能优于传统的路径识别算法，且与OMP算法接近，而其计算量远低于后者。
移动OFDM水声通信系统中，基于压缩感知的稀疏信道估计方法计算量较大，不适用于实时通信。针对这一问题，该文基于一致多普勒信道模型提出一种扩展路径识别(GPI)算法。该方法首先使用信道多普勒扩展矩阵构造等效发射序列，将多普勒信道转化为等效线性时不变信道。然后使用GPI算法估计信道多普勒及各路径的时延及幅度参数，实现低复杂度稀疏信道估计。此外，该文将GPI算法扩展到Turbo接收机中，通过利用信道译码器反馈的数据符号先验信息迭代提高信道估计精度。仿真结果表明，所提方法的性能优于传统的路径识别算法，且与OMP算法接近，而其计算量远低于后者。
2021, 43(3): 758-766.
doi: 10.11999/JEIT200611
摘要:
单载波频域均衡(SC-FDE)是水声通信中实现高数据率传输的重要技术之一，但传输序列中周期性插入的循环前缀或保护间隔等前后缀降低了频带利用率和通信速率。该文在时间反转(TR)处理的基础上提出一种新型无前后缀的水声单载波频域均衡技术，即发射机传输无前后缀的单载波信号，接收机对各个数据块的后缀进行重构并利用频域均衡技术消除符号间干扰。重构数据块后缀作为接收机的核心部分，主要包括3个步骤：TR处理、干扰消除和后缀重构。首先，TR处理将来自接收阵元的多通道信号融合为单通道信号，并且其等效信道冲激响应(即q函数)的稳定主峰避免了后缀重构中的噪声放大。然后，通过干扰消除，去除来自前一数据块的块间干扰(IBI)和来自当前数据块的反因果干扰(ACI)。最后，根据q函数主峰及其右侧的因果部分计算信号的各个路径分量，实现数据块的后缀重构。实验结果验证了这一技术的有效性，并且性能优于现有无前后缀的单载波频域均衡技术。
单载波频域均衡(SC-FDE)是水声通信中实现高数据率传输的重要技术之一，但传输序列中周期性插入的循环前缀或保护间隔等前后缀降低了频带利用率和通信速率。该文在时间反转(TR)处理的基础上提出一种新型无前后缀的水声单载波频域均衡技术，即发射机传输无前后缀的单载波信号，接收机对各个数据块的后缀进行重构并利用频域均衡技术消除符号间干扰。重构数据块后缀作为接收机的核心部分，主要包括3个步骤：TR处理、干扰消除和后缀重构。首先，TR处理将来自接收阵元的多通道信号融合为单通道信号，并且其等效信道冲激响应(即q函数)的稳定主峰避免了后缀重构中的噪声放大。然后，通过干扰消除，去除来自前一数据块的块间干扰(IBI)和来自当前数据块的反因果干扰(ACI)。最后，根据q函数主峰及其右侧的因果部分计算信号的各个路径分量，实现数据块的后缀重构。实验结果验证了这一技术的有效性，并且性能优于现有无前后缀的单载波频域均衡技术。
2021, 43(3): 767-772.
doi: 10.11999/JEIT200629
摘要:
在复杂的浅海环境中，水声信道具有强烈的空变和时变特性，致使水声通信系统的鲁棒性很难得到保证。该文不同于依赖复杂信道编码和信道均衡手段的传统水声通信算法，将流形学习思想应用于高维海洋环境参数空间刻画及信号空间映射中，为水下数据传输提出创新方案。从声场角度出发，结合浅海实验数据，分析通信信号时空起伏特性，研究环境参数空间和声场信号空间的内在关系，提出了基于非线性流形学习算法增加合理的物理约束，结合信道稀疏特性，对于高维非线性水声信号系统的冗余维度信息进行维数约简，映射到稳定的低维目标空间，降低信道时空起伏对通信系统的影响。仿真和实验结果验证了算法的可靠性和有效性。
在复杂的浅海环境中，水声信道具有强烈的空变和时变特性，致使水声通信系统的鲁棒性很难得到保证。该文不同于依赖复杂信道编码和信道均衡手段的传统水声通信算法，将流形学习思想应用于高维海洋环境参数空间刻画及信号空间映射中，为水下数据传输提出创新方案。从声场角度出发，结合浅海实验数据，分析通信信号时空起伏特性，研究环境参数空间和声场信号空间的内在关系，提出了基于非线性流形学习算法增加合理的物理约束，结合信道稀疏特性，对于高维非线性水声信号系统的冗余维度信息进行维数约简，映射到稳定的低维目标空间，降低信道时空起伏对通信系统的影响。仿真和实验结果验证了算法的可靠性和有效性。
2021, 43(3): 773-780.
doi: 10.11999/JEIT200540
摘要:
针对低信噪比下，自适应线谱增强(ALE)算法在低信噪比时性能急剧下降的问题，该文提出2级ALE算法，该算法在普通的ALE算法的基础上，将输出信号和误差信号的傅里叶变换作为第2级ALE的输入，对线谱作进一步增强。并利用噪声抑制门对信号进行降噪预处理，然后结合提出的2级ALE算法，提出一种基于噪声抑制门的2级ALE算法，进一步提高信噪比，增强线谱。仿真和海试数据表明，算法性能较普通ALE算法有较大提升。
针对低信噪比下，自适应线谱增强(ALE)算法在低信噪比时性能急剧下降的问题，该文提出2级ALE算法，该算法在普通的ALE算法的基础上，将输出信号和误差信号的傅里叶变换作为第2级ALE的输入，对线谱作进一步增强。并利用噪声抑制门对信号进行降噪预处理，然后结合提出的2级ALE算法，提出一种基于噪声抑制门的2级ALE算法，进一步提高信噪比，增强线谱。仿真和海试数据表明，算法性能较普通ALE算法有较大提升。
2021, 43(3): 781-787.
doi: 10.11999/JEIT200383
摘要:
水下传感网络静默定位方法是一种可服务于多用户的免时钟同步定位算法，待定位节点全程无需发声，具有隐蔽性强和方便扩展等优点。该文提出了一种结合声线跟踪技术的水下传感网络节点静默定位方法，将高斯-牛顿法引入到水下网络节点静默定位中，解决了已有方法存在定位盲区的问题。鉴于水中声速分布不均的情况，将声线跟踪技术融入迭代过程，用以修正声线弯曲带来的定位误差。同时，针对实际应用过程中可能出现的信标节点阵型不佳的情况，采用了改进的Tikhonov正则化方法，根据目标函数变化情况反馈控制正则化参数，消除了雅可比矩阵不满秩对迭代过程的影响。通过仿真分析，验证了该文算法的有效性。
水下传感网络静默定位方法是一种可服务于多用户的免时钟同步定位算法，待定位节点全程无需发声，具有隐蔽性强和方便扩展等优点。该文提出了一种结合声线跟踪技术的水下传感网络节点静默定位方法，将高斯-牛顿法引入到水下网络节点静默定位中，解决了已有方法存在定位盲区的问题。鉴于水中声速分布不均的情况，将声线跟踪技术融入迭代过程，用以修正声线弯曲带来的定位误差。同时，针对实际应用过程中可能出现的信标节点阵型不佳的情况，采用了改进的Tikhonov正则化方法，根据目标函数变化情况反馈控制正则化参数，消除了雅可比矩阵不满秩对迭代过程的影响。通过仿真分析，验证了该文算法的有效性。
2021, 43(3): 788-795.
doi: 10.11999/JEIT200704
摘要:
为更好地认识和利用浅海波导中的声场，该文对浅海中声源激发的波场成分及特性进行了研究。提出了能给出浅海中声场全波解的理论研究方法，给出了声场的复积分表达式，并在复平面上利用围道积分对声场复积分式进行求解，得出了浅海中声源激发出的声场组成部分；同时应用高阶交错网格有限差分法对浅海中声场进行数值模拟，呈现出了不同海水深度、声源频率和声源深度下浅海波导中的波场结构和空间能量分布。研究表明：浅海中声场由离散谱部分和连续谱部分组成；其中离散谱部分包括各阶简正波和Scholte波，连续谱部分包括侧面波；简正波和Scholte波的振幅与水平传播距离的开方成反比，而侧面波的振幅与水平传播距离的平方成反比；海水越浅、声源频率越小、声源深度越大，都会导致海水中的能量越少，越有利于Scholte波的激发，此时声源辐射的能量主要以Scholte波的形式传播出去，能量更多地集中在海底界面处。
为更好地认识和利用浅海波导中的声场，该文对浅海中声源激发的波场成分及特性进行了研究。提出了能给出浅海中声场全波解的理论研究方法，给出了声场的复积分表达式，并在复平面上利用围道积分对声场复积分式进行求解，得出了浅海中声源激发出的声场组成部分；同时应用高阶交错网格有限差分法对浅海中声场进行数值模拟，呈现出了不同海水深度、声源频率和声源深度下浅海波导中的波场结构和空间能量分布。研究表明：浅海中声场由离散谱部分和连续谱部分组成；其中离散谱部分包括各阶简正波和Scholte波，连续谱部分包括侧面波；简正波和Scholte波的振幅与水平传播距离的开方成反比，而侧面波的振幅与水平传播距离的平方成反比；海水越浅、声源频率越小、声源深度越大，都会导致海水中的能量越少，越有利于Scholte波的激发，此时声源辐射的能量主要以Scholte波的形式传播出去，能量更多地集中在海底界面处。
2021, 43(3): 796-802.
doi: 10.11999/JEIT200744
摘要:
该文提出了一种基于运动补偿的前视扫描声呐成像方法：采用后向映射，将扇形成像区域的直角坐标系转换成极坐标系，在极坐标系进行2维插值，提取幅度并转成图像格式。通过建立载体运动模型，分析载体运动，将载体运动影响转换为图像域移动，对前视声呐图像进行实时运动补偿，消除径向误差。分析了“深海勇士”号前视声呐数据，其单幅图像最大径向误差近似达到工作距离的19%。通过仿真和实验验证所提算法补偿了由载体运动造成的图像的径向误差，能准确表示目标信息。
该文提出了一种基于运动补偿的前视扫描声呐成像方法：采用后向映射，将扇形成像区域的直角坐标系转换成极坐标系，在极坐标系进行2维插值，提取幅度并转成图像格式。通过建立载体运动模型，分析载体运动，将载体运动影响转换为图像域移动，对前视声呐图像进行实时运动补偿，消除径向误差。分析了“深海勇士”号前视声呐数据，其单幅图像最大径向误差近似达到工作距离的19%。通过仿真和实验验证所提算法补偿了由载体运动造成的图像的径向误差，能准确表示目标信息。
2021, 43(3): 803-808.
doi: 10.11999/JEIT200584
摘要:
时延估计(TDE)是水声领域的重要研究课题，基于时延估计的水声目标被动测向、被动定位技术是水声目标无源定位的重要分支。目前，较为常用的时延估计方法有基本互相关法(NCC)、广义互相关法(GCC)、自适应时延估计(LMS)等。不同于以上方法的思路，该文利用两路信号的互谱相位(CSP)设计了一种时延估计的新方法，该方法将互谱相位进行傅里叶变换，利用其变换域估算相位斜率以求取时延，能够实现多目标分辨、消除时延估计模糊与背景起伏。仿真实验证明，该方法效果要优于基本互相关，广义互相关等方法。
时延估计(TDE)是水声领域的重要研究课题，基于时延估计的水声目标被动测向、被动定位技术是水声目标无源定位的重要分支。目前，较为常用的时延估计方法有基本互相关法(NCC)、广义互相关法(GCC)、自适应时延估计(LMS)等。不同于以上方法的思路，该文利用两路信号的互谱相位(CSP)设计了一种时延估计的新方法，该方法将互谱相位进行傅里叶变换，利用其变换域估算相位斜率以求取时延，能够实现多目标分辨、消除时延估计模糊与背景起伏。仿真实验证明，该方法效果要优于基本互相关，广义互相关等方法。
2021, 43(3): 809-816.
doi: 10.11999/JEIT200634
摘要:
海洋环境噪声和混响干扰严重、目标可分性差是主动声呐目标分类识别中的瓶颈问题。针对这一问题，该文基于主动声呐目标回波信号模型和分数阶傅里叶变换(FRFT)原理，推导了多阶次FRFT域特征表征形式，建立了FRFT域稀疏表示模型，提出了一种多阶次FRFT域特征融合的主动声呐目标稀疏表示分类方法。该方法通过FRFT的能量聚集性和稀疏分解的残差去除过程，达到了抑制噪声和混响干扰的目的；通过多阶次FRFT域特征的融合，增加目标之间的可分性，进而实现海洋环境中低信混比条件下的主动声呐目标分类。实验结果表明，所提方法在信混比达到0 dB的条件下，分类准确率能够达到90%以上。
海洋环境噪声和混响干扰严重、目标可分性差是主动声呐目标分类识别中的瓶颈问题。针对这一问题，该文基于主动声呐目标回波信号模型和分数阶傅里叶变换(FRFT)原理，推导了多阶次FRFT域特征表征形式，建立了FRFT域稀疏表示模型，提出了一种多阶次FRFT域特征融合的主动声呐目标稀疏表示分类方法。该方法通过FRFT的能量聚集性和稀疏分解的残差去除过程，达到了抑制噪声和混响干扰的目的；通过多阶次FRFT域特征的融合，增加目标之间的可分性，进而实现海洋环境中低信混比条件下的主动声呐目标分类。实验结果表明，所提方法在信混比达到0 dB的条件下，分类准确率能够达到90%以上。
2021, 43(3): 817-825.
doi: 10.11999/JEIT200660
摘要:
水声正交频分复用(OFDM)系统中，采用传统正交匹配追踪(OMP)方法估计离网格(off-grid)时延时，需要很高的过采样因子和高昂的计算开销。针对传统OMP方法估计离网格时延计算复杂度高的问题，该文借鉴多元线性拟合思想引入路径补偿的概念，提出了一种基于路径补偿的改进OMP时延估计算法，用以补偿从离网格路径向其周围网格位置泄漏的能量，并用补偿距离这一参数来解释路径补偿效果。该算法无需增加过采样因子，仅利用恰当的补偿距离即可实现较好的估计效果，且能在提高估计性能的同时降低计算复杂度。仿真分析与海试结果验证了该方法的优越性。
水声正交频分复用(OFDM)系统中，采用传统正交匹配追踪(OMP)方法估计离网格(off-grid)时延时，需要很高的过采样因子和高昂的计算开销。针对传统OMP方法估计离网格时延计算复杂度高的问题，该文借鉴多元线性拟合思想引入路径补偿的概念，提出了一种基于路径补偿的改进OMP时延估计算法，用以补偿从离网格路径向其周围网格位置泄漏的能量，并用补偿距离这一参数来解释路径补偿效果。该算法无需增加过采样因子，仅利用恰当的补偿距离即可实现较好的估计效果，且能在提高估计性能的同时降低计算复杂度。仿真分析与海试结果验证了该方法的优越性。
2021, 43(3): 826-833.
doi: 10.11999/JEIT200446
摘要:
针对复杂水下环境运动小目标检测中存在的目标信号强度弱、信杂比低等问题，该文提出基于子空间投影的检测前跟踪(TBD)算法：对原始图像数据截取序列片段，将3维时空片段中的短时运动航迹投影到2维子空间平面；利用2维投影图中平面航迹的形态特征进行初步筛选，提取目标的有效运动区域；将2维平面中的目标短时航迹在局部区域重建3维时序，在3维航迹回溯过程中利用目标运动特征再次筛选目标短时航迹。通过上述分级检测机制，可实现快速高精度的目标短时航迹检测。结合前景检测以及基于层次凝聚聚类(HAC)的长时航迹检测算法，构建了针对运动小目标的完整检测前跟踪方法。最后使用实测声呐图像数据验证了算法的检测精度和检测速度。
针对复杂水下环境运动小目标检测中存在的目标信号强度弱、信杂比低等问题，该文提出基于子空间投影的检测前跟踪(TBD)算法：对原始图像数据截取序列片段，将3维时空片段中的短时运动航迹投影到2维子空间平面；利用2维投影图中平面航迹的形态特征进行初步筛选，提取目标的有效运动区域；将2维平面中的目标短时航迹在局部区域重建3维时序，在3维航迹回溯过程中利用目标运动特征再次筛选目标短时航迹。通过上述分级检测机制，可实现快速高精度的目标短时航迹检测。结合前景检测以及基于层次凝聚聚类(HAC)的长时航迹检测算法，构建了针对运动小目标的完整检测前跟踪方法。最后使用实测声呐图像数据验证了算法的检测精度和检测速度。
2021, 43(3): 834-841.
doi: 10.11999/JEIT200570
摘要:
利用水下自主潜航器(AUV)定位是水下大区域静止目标定位主要方法之一。针对单AUV定位存在的定位周期长，定位覆盖区域低，长时间定位误差累积大的缺陷，该文提出一种基于正交运动的双AUV的静止目标定位方法。每个AUV通过自身携带的惯性导航系统(INS)和多普勒计程仪进行自身定位，并在多次运动过程中通过与静止目标间的通信时延差测量进行定位。该方法需要2个相对航向角呈90°的正交移动AUV通过最少2次与静止目标间通信完成次定位。相比于传统的单移动传感器定位方法，该算法需要的定位周期更短，对同步要求更低。实验结果表明，该方法定位精度有显著提高，同时有效定位区域增大，在长时间定位过程中对AUV位置误差影响更低。
利用水下自主潜航器(AUV)定位是水下大区域静止目标定位主要方法之一。针对单AUV定位存在的定位周期长，定位覆盖区域低，长时间定位误差累积大的缺陷，该文提出一种基于正交运动的双AUV的静止目标定位方法。每个AUV通过自身携带的惯性导航系统(INS)和多普勒计程仪进行自身定位，并在多次运动过程中通过与静止目标间的通信时延差测量进行定位。该方法需要2个相对航向角呈90°的正交移动AUV通过最少2次与静止目标间通信完成次定位。相比于传统的单移动传感器定位方法，该算法需要的定位周期更短，对同步要求更低。实验结果表明，该方法定位精度有显著提高，同时有效定位区域增大，在长时间定位过程中对AUV位置误差影响更低。
2021, 43(3): 842-849.
doi: 10.11999/JEIT200649
摘要:
为提高浅海复杂海洋环境下的目标回波时延估计精度，增强主动声呐系统对目标的探测能力，该文基于稀疏表示理论和解卷积思想，提出一种高分辨目标回波时延估计技术。首先，引入Toeplitz算子，将发射信号的不同时延结果构造成时延字典矩阵，时延估计值存在于所求解的稀疏向量中。其次，利用交替方向乘子算法(ADMM)优化框架，求解全局最优解。最后，采用一种加权迭代策略设置正则化参数，进一步抑制多途信道的影响，解耦合出回波到达的时刻，获得高精度的目标回波时延估计结果。数值仿真和实验数据表明，该文提出的解卷积主动声呐目标回波高分辨时延估计技术可以在多途扩展严重的浅海声信道实现目标探测，在信道水池的实验环境下，时延估计分辨率可达0.056 ms。
为提高浅海复杂海洋环境下的目标回波时延估计精度，增强主动声呐系统对目标的探测能力，该文基于稀疏表示理论和解卷积思想，提出一种高分辨目标回波时延估计技术。首先，引入Toeplitz算子，将发射信号的不同时延结果构造成时延字典矩阵，时延估计值存在于所求解的稀疏向量中。其次，利用交替方向乘子算法(ADMM)优化框架，求解全局最优解。最后，采用一种加权迭代策略设置正则化参数，进一步抑制多途信道的影响，解耦合出回波到达的时刻，获得高精度的目标回波时延估计结果。数值仿真和实验数据表明，该文提出的解卷积主动声呐目标回波高分辨时延估计技术可以在多途扩展严重的浅海声信道实现目标探测，在信道水池的实验环境下，时延估计分辨率可达0.056 ms。
2021, 43(3): 850-856.
doi: 10.11999/JEIT200315
摘要:
针对时变水声信道估计和均衡问题，该文提出基于叠加训练序列(ST)和低复杂度频域Turbo均衡(LTE)的时变水声信道估计和均衡(ST-LTE)算法。基于叠加训练序列方案，将训练序列和符号线性叠加，使得训练序列和符号信道信息一致；基于最小二乘算法，进行信道估计。基于频域训练序列干扰消除技术，在频域消除训练序列对符号的干扰；基于频域线性最小均方误差(LMMSE)均衡算法，通过先验、后验、外均值和方差的计算，实现低复杂度信道均衡(符号估计)；基于Turbo均衡算法，软重构叠加训练序列和更新信道估计，进行均衡器和译码器的信息交换，利用编码冗余信息，大幅度提升信道均衡性能。进行仿真、水池静态通信试验(通信频率12 kHz，带宽6 kHz，采样频率96 kHz，符号传输速率4.8 ksym/s，训练序列和符号的功率比为0.25:1)和胶州湾运动通信试验(通信频率12 kHz，带宽6 kHz，采样频率96 kHz，符号传输速率3 ksym/s，训练序列和符号的功率比为0.25:1)，仿真和试验结果验证了所提算法的有效性。
针对时变水声信道估计和均衡问题，该文提出基于叠加训练序列(ST)和低复杂度频域Turbo均衡(LTE)的时变水声信道估计和均衡(ST-LTE)算法。基于叠加训练序列方案，将训练序列和符号线性叠加，使得训练序列和符号信道信息一致；基于最小二乘算法，进行信道估计。基于频域训练序列干扰消除技术，在频域消除训练序列对符号的干扰；基于频域线性最小均方误差(LMMSE)均衡算法，通过先验、后验、外均值和方差的计算，实现低复杂度信道均衡(符号估计)；基于Turbo均衡算法，软重构叠加训练序列和更新信道估计，进行均衡器和译码器的信息交换，利用编码冗余信息，大幅度提升信道均衡性能。进行仿真、水池静态通信试验(通信频率12 kHz，带宽6 kHz，采样频率96 kHz，符号传输速率4.8 ksym/s，训练序列和符号的功率比为0.25:1)和胶州湾运动通信试验(通信频率12 kHz，带宽6 kHz，采样频率96 kHz，符号传输速率3 ksym/s，训练序列和符号的功率比为0.25:1)，仿真和试验结果验证了所提算法的有效性。
2021, 43(3): 857-864.
doi: 10.11999/JEIT200657
摘要:
为了提高3维前视声呐的方位分辨能力，同时避免2维(2D)方位估计(DOA)方法失效，该文提出1维(1D)空间角估计方法、基于Vernier法的垂直角估计方法和基于最小角定理的水平角方位估计方法。首先基于不同子阵构造互协方差矩阵避免2维方位估计模型失效，再利用Khatri-Rao积进行虚拟孔径扩展；将扩展后的阵列导向矢量和观测向量模型用于2维方位估计。与原阵列的导向矢量相比，虚拟阵元数量约增加1倍，阵列的孔径得到有效扩展。仿真实验表明，与单观测向量波束形成2维方位估计方法相比，所提方法在2维方位估计问题中具有更高的分辨能力，均方根误差更低；水池实验进一步验证了该文所提方法的工程实用性。
为了提高3维前视声呐的方位分辨能力，同时避免2维(2D)方位估计(DOA)方法失效，该文提出1维(1D)空间角估计方法、基于Vernier法的垂直角估计方法和基于最小角定理的水平角方位估计方法。首先基于不同子阵构造互协方差矩阵避免2维方位估计模型失效，再利用Khatri-Rao积进行虚拟孔径扩展；将扩展后的阵列导向矢量和观测向量模型用于2维方位估计。与原阵列的导向矢量相比，虚拟阵元数量约增加1倍，阵列的孔径得到有效扩展。仿真实验表明，与单观测向量波束形成2维方位估计方法相比，所提方法在2维方位估计问题中具有更高的分辨能力，均方根误差更低；水池实验进一步验证了该文所提方法的工程实用性。
2021, 43(3): 865-872.
doi: 10.11999/JEIT200672
摘要:
常规宽带能量检测在多目标、强干扰环境下输出信噪比(SNR)降低，检测性能大幅度下降。针对此问题，该文提出一种将子阵导向最小方差(STMV)宽带空域自适应波束形成与频域Eckart滤波结合的空-频联合最优滤波宽带检测方法。该方法首先通过子阵导向最小方差波束形成进行空间自适应处理，利用自适应波束形成的干扰抑制能力在空域实现最优滤波；然后通过最大似然估计实时估计信号和噪声的功率谱，构造Eckart滤波对自适应波束形成的输出分配不同权重进行加权滤波，从而实现频域信噪比最大化。所提方法通过空-频联合最优滤波，降低空域旁瓣干扰和频带内噪声的影响，使得输出信噪比最大，从而有效地改善目标宽带检测能力，提高被动声呐的宽带检测性能。仿真和试验数据处理结果验证了该方法的有效性。
常规宽带能量检测在多目标、强干扰环境下输出信噪比(SNR)降低，检测性能大幅度下降。针对此问题，该文提出一种将子阵导向最小方差(STMV)宽带空域自适应波束形成与频域Eckart滤波结合的空-频联合最优滤波宽带检测方法。该方法首先通过子阵导向最小方差波束形成进行空间自适应处理，利用自适应波束形成的干扰抑制能力在空域实现最优滤波；然后通过最大似然估计实时估计信号和噪声的功率谱，构造Eckart滤波对自适应波束形成的输出分配不同权重进行加权滤波，从而实现频域信噪比最大化。所提方法通过空-频联合最优滤波，降低空域旁瓣干扰和频带内噪声的影响，使得输出信噪比最大，从而有效地改善目标宽带检测能力，提高被动声呐的宽带检测性能。仿真和试验数据处理结果验证了该方法的有效性。
2021, 43(3): 873-880.
doi: 10.11999/JEIT200638
摘要:
水声定位系统是现代深海作业必备的高精度水下定位装备，精确的时延估计是实现高精度水声定位的基础，但由于信号远距离传输以及强干扰的影响，水声定位系统时延估计精度较低。针对此问题该文提出一种基于子空间理论的宽带强干扰抑制方法，首先通过贝叶斯信息量准则估计子空间维度，然后推导了不同信号假设下的概率密度函数，求解未知参数的最大似然估计，构造广义似然比并通过最优匹配广义似然比检测法估计与期望信号最匹配的子空间，然后以此构造空间投影算子对接收数据进行线性投影，最终抑制干扰和噪声，提高时延估计精度。仿真结果表明该方法能够有效抑制干扰和噪声的影响，提高定位系统时延估计精度。
水声定位系统是现代深海作业必备的高精度水下定位装备，精确的时延估计是实现高精度水声定位的基础，但由于信号远距离传输以及强干扰的影响，水声定位系统时延估计精度较低。针对此问题该文提出一种基于子空间理论的宽带强干扰抑制方法，首先通过贝叶斯信息量准则估计子空间维度，然后推导了不同信号假设下的概率密度函数，求解未知参数的最大似然估计，构造广义似然比并通过最优匹配广义似然比检测法估计与期望信号最匹配的子空间，然后以此构造空间投影算子对接收数据进行线性投影，最终抑制干扰和噪声，提高时延估计精度。仿真结果表明该方法能够有效抑制干扰和噪声的影响，提高定位系统时延估计精度。
