水声微弱信号处理技术及最新研究

"这篇文章是关于水声微弱信号处理的研究进展，由葛凤翔和张迎辉撰写，发表于《信号处理》期刊2023年第10期，介绍了多种微弱信号处理方法，包括系统前端处理、相关处理、维纳滤波、小波变换、子空间分析、稀疏表示、高阶统计量、混沌理论、随机共振、低秩稀疏分解和深度学习，并展示了相关研究和实验成果，特别关注水声领域的应用。" 水声微弱信号处理是一项关键的技术，它涉及在嘈杂的海洋环境中检测和分析微弱的信号。文章首先强调了微弱信号处理的重要性，因为海洋环境中的干扰和噪声对信号与信息处理的性能有显著影响。为了有效地处理这些微弱信号，研究者们致力于开发新的理论和方法。 文章中提到了多个处理微弱信号的方法。系统前端处理是指在传感器获取信号后的预处理阶段，旨在提高信号质量。相关处理通过比较观测信号与参考信号来提取有用信息。维纳滤波是一种基于最小均方误差准则的滤波技术，可抑制噪声或干扰。小波变换因其灵活性和多分辨率分析能力，在信号处理中有里程碑式的意义，适用于信号的时频分析。 子空间分析用于特征分析，通过分析信号的子空间结构来提取目标信号的关键特性。稀疏表示可以将复杂的信号用简洁的形式表达，提升信号处理效率。高阶统计量用于区分高斯噪声和非高斯噪声，这对于识别特定类型的信号至关重要。混沌理论和随机共振则源自非线性动力系统和双稳态非线性系统，它们可以帮助在复杂动态环境中检测微弱信号。低秩稀疏分解利用信号与背景干扰的空间结构差异，进一步提升信号分离能力。 最后，深度学习作为现代信号处理的重要工具，已被广泛应用于水声微弱信号处理，其强大的模式识别和自适应能力有助于改善目标检测和参数估计的准确性。 作者们不仅概述了这些方法，还展示了他们的研究成果，包括仿真和实验数据，特别是在水声领域。这为水声通信、海洋探测等领域提供了有价值的理论和技术支持。文章引用格式按照给出的信息进行标注，提供了详细的文献引用方式，便于后续研究者查阅和引用。