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(shù)
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(biāo)干擾抑制
1.3.5 被動聲納目標(biāo)識別
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第2章 基陣接收數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)模型
2.2.1 遠(yuǎn)場情況
2.2.2 近場情況
2.3 典型基陣接收數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)仿真
2.4.1 窄帶接收數(shù)據(jù)仿真
2.4.2 寬帶接收數(shù)據(jù)仿真
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第3章 波束形成
3.1 波束形成原理與波束響應(yīng)
3.1.1 波束形成原理
3.1.2 波束響應(yīng)
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(xiàn)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?qū)拵Рㄊ�形�?br /> 3.4.1 短時傅里葉變換頻域分子帶實現(xiàn)框架
3.4.2 傅里葉變換頻域分子帶實現(xiàn)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
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第4章 盲信號處理及應(yīng)用
4.1 問題描述
4.2 數(shù)學(xué)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(guān)技術(shù)
4.3.2 基于時間延遲相關(guān)矩陣的復(fù)數(shù)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(jìn)行方位估計
4.4.2 子陣相位延遲進(jìn)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(jié)合方法
4.6.1 窄帶信號下的實現(xiàn)
4.6.2 寬帶信號下的實現(xiàn)
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第5章 壓縮感知及應(yīng)用
5.1 數(shù)學(xué)模型
5.2 關(guān)鍵步驟
5.2.1 構(gòu)造稀疏基
5.2.2 設(shè)計觀測矩陣
5.2.3 設(shè)計重構(gòu)算法
5.3 壓縮感知目標(biāo)參數(shù)估計方法
5.3.1 感知矩陣構(gòu)建模型
5.3.2 方位估計模型
5.3.3 單快拍壓縮感知目標(biāo)參數(shù)估計
5.3.4 多快拍統(tǒng)一壓縮感知目標(biāo)參數(shù)估計
5.3.5 相干信號子空間壓縮感知寬帶目標(biāo)方位估計
5.3.6 壓縮感知與波束形成結(jié)合的目標(biāo)參數(shù)估計
5.3.7 壓縮感知與盲源分離結(jié)合的目標(biāo)參數(shù)估計
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第6章 空間目標(biāo)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(quán)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(jié)合干擾抑制
6.4.1 盲源分離和波束形成結(jié)合、方位匹配干擾抑制
6.4.2 盲源分離和波束形成結(jié)合、譜相關(guān)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(biāo)方位恒定、距離變化
6.6.2 目標(biāo)距離恒定、方位變化
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第7章 被動聲納目標(biāo)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(yù)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
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