LFM回波小波尺度谱处理：提高水下小目标检测性能

本文探讨了在浅水混响限条件下，针对小尺度水下目标检测性能提升的问题，作者王强、潘翔和王孝伟提出了一种结合宽带线性调频（LFM）信号特性的新型检测方法。LFM信号因其回波信息量大且混响背景相关性较弱，成为了优化目标检测的有效工具。研究的核心是利用小波尺度谱重排技术来处理宽带回波，这种方法通过对目标信号和混响的时频特性进行分离，显著改善了信号的质量。 小波尺度谱重排是一种时频分析工具，它能够提供比短时傅里叶变换更为精细的时间和频率分辨率，这对于区分目标信号和混响背景至关重要。作者发现，通过小波尺度谱重排，能够有效地抑制混响干扰，使得目标信号在时频域更加清晰，从而提高了匹配检测的精度。 基于匹配滤波的定位特性，作者设计了一种基于小波尺度谱重排谱的时频匹配检测器。这种检测器不仅能够在混响环境下精确地定位水下目标，而且有效地抑制了旁瓣效应，进一步提高了检测的可靠性。通过仿真和实际测试数据分析，新方法相较于传统的匹配滤波，检测性能提高了大约4分贝，显示出了明显的优越性。 论文的研究背景是浅海环境中的声纳系统，其中混响和多径传播是主要挑战。使用宽频带信号，如LFM信号，可以克服这些挑战，因为它们能够承载更多的目标信息，并减少混响的影响。这项工作对于提升水下小尺度目标的探测与识别能力，特别是在复杂海洋环境中，具有重要的理论和实践价值。 关键词包括：线性调频信号、小尺度目标、主动探测、小波尺度谱、谱重排。这篇论文的发表在《华南理工大学学报（自然科学版）》上，得到了国家自然科学基金和浙江省自然科学基金的支持，体现了作者们在这个领域深入研究的成果。