海岸地区非瑞利海洋实验数据的MEC混响建模提升主动声纳检测性能

本文主要探讨了沿海地区海洋实验数据中的非瑞利混响现象，旨在提升浅水中有源声纳检测的性能。传统上，有源声纳系统通过增加传输带宽和扩大接收阵列，优化了信噪比匹配滤波和波束形成的效果，然而这种改进使得原有的基于瑞利分布的混响假设不再适用。为了更好地理解和处理这类复杂环境下的声纳回声，作者提出了一个多变量椭圆轮廓（MEC）分布模型，这是一个广义的非高斯分布模型，可以更准确地描述混响包络的统计特性。 MEC模型是一种统计方法，它可以包含多种特殊分布，如复合高斯、瑞利混合、威布尔分布和K分布。威布尔和K分布因其明显的重尾特性，相比瑞利分布更能反映非瑞利混响的实际分布情况。在分析实际测试数据时，结果显示混响包络偏离了传统的瑞利分布，这验证了MEC模型在表征非瑞利混响上的有效性。在深度海洋环境下，混响的非瑞利特性对于信号检测具有显著影响，采用MEC模型能帮助开发新型信号处理算法，减轻这些非高斯特性带来的干扰。 尽管本文的研究成果为改进声纳技术提供了理论依据，但受限于当前有限的海试数据，模型的验证和进一步推广仍存在局限性。未来的研究应扩大数据收集范围，以增强模型的普适性和可靠性。这篇文章对统计分析方法在海洋声纳技术中的应用进行了深入探讨，并为理解非瑞利混响现象及其对目标检测的影响提供了新的视角。