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申请/专利权人：哈尔滨工程大学

摘要：本发明公开了一种强直达背景干扰下的目标回波时延估计方法及系统，属于水声学和水声信号处理技术领域，用于解决多发一收声纳探测系统在目标探测时，直达声干扰强度要远高于目标回波强度，无法对目标进行准确定位的技术问题。方法包括：基于发射平台发射的测试信号和接收平台接收到的接收信号，采用SBL稀疏贝叶斯学习算法，对强直达干扰信道进行估计；将强直达干扰信道与测试信号进行卷积运算，构建对消信号，将接收信号与对消信号进行减法运算，得到对消后信号；采用LASSO压缩估计算法构建基于对消后信号的回波时延优化函数，为回波时延优化函数引入加权矩阵，对加权回波时延优化函数进行迭代，输出回波时延估计。提高了目标定位精度。

主权项：1.一种强直达背景干扰下的目标回波时延估计方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S10：基于发射平台发射的测试信号和接收平台接收到的接收信号，采用SBL稀疏贝叶斯学习算法，对强直达干扰信道进行估计；步骤S20：将强直达干扰信道与所述测试信号进行卷积运算，构建对消信号，将所述接收信号与所述对消信号进行减法运算，得到对消后信号；步骤S30：采用LASSO压缩估计算法构建基于所述对消后信号的回波时延优化函数，为所述回波时延优化函数引入加权矩阵，对加权回波时延优化函数进行迭代，输出回波时延估计；采用SBL稀疏贝叶斯学习算法，对强直达干扰信道进行估计，包括以下步骤：将Toplitz托普利兹算子作用于测试信号，得到字典矩阵，为所述字典矩阵设定最大迭代次数、终止门限和噪声方差；构建超参数矩阵，初始化所述超参数矩阵的迭代参数；基于所述超参数矩阵对所述字典矩阵的隐变量期望和所述迭代参数的最大似然估计进行迭代求解，直至所述字典矩阵的迭代次数与所述最大迭代次数相同或相邻两次迭代次数二范数平方小于等于所述终止门限，输出预估计的强直达干扰信道；对加权回波时延优化函数进行迭代，输出回波时延估计，包括以下步骤：将得到的强直达干扰信道的估计值拆分为第一参数和第二参数；将所述第一参数和所述第二参数分别代入所述加权回波时延优化函数进行求解，使用所述第一参数的求导结果对第二参数进行更新；对更新后的第二参数表达式进行迭代，输出回波时延估计值。

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