认知型水声通信时空自适应处理算法研究

针对浅海水声通信面临的复杂干扰环境,提出了一种适用于水声通信系统的认知型时空自适应处理算法。该算法在传统时空自适应阵列处理算法的基础上引入了干扰认知的功能,通过干扰认知处理降低计算量,并且实现干扰样本的选取,确保自适应算法的可靠收敛。利用了协方差矩阵特征分解和多重信号分类(Multiple Signal Classification, MUSIC)估计干扰的个数,辅助选取盲源分离算法中的维度和时空自适应算法中的空域维度,进行算法降维处理。针对采用盲源分离后的各干扰,采用包络检测法提取时域特征,采用短时傅里叶变换(Short-time Fourier Transform, STFT)方法提取时频谱特征,分析干扰特征,实现干扰分类,从而实现干扰样本的选取。通过计算机仿真验证了该认知处理算法的性能。水声通信与海洋信息技术教育部重点实验室开放基金资助(厦门大学)(201703);;江苏省自然科学基金资助项目(BK20151501);;中央高校基本科研业务费专项资助项目(2015B03014