Volterra自适应滤波器预测水中混响混沌时间序列

"基于Volterra自适应滤波器的水中混响非线性预测 (2007年)，水中混响预测，二阶Volterra自适应滤波器，混沌时间序列预测，主动声呐信号处理" 水中混响是声呐技术中的关键问题，特别是在主动声呐信号处理中，它作为主要的背景噪声干扰，严重影响了目标检测和识别的准确性。为了解决这一问题，研究者提出了基于二阶Volterra自适应滤波器的混沌时间序列预测方法。这个方法的提出是基于Takens相空间重构理论，该理论是混沌动力系统研究中的一个基础工具，可以用来从有限的观测数据中重构系统的完整动力行为。 Volterra滤波器是一种非线性滤波模型，特别适合处理具有复杂非线性特性的信号，如水中混响。二阶Volterra滤波器考虑了输入信号的二次项交互作用，能更好地捕捉混沌时间序列的非线性特征。在混沌时间序列预测中，Volterra自适应滤波器能够通过不断调整其系数来适应序列的变化，从而实现对混沌信号的有效预测。 论文的仿真结果显示，这种非线性自适应滤波预测器在预测混沌时间序列方面表现出良好的性能。由于水中混响的动态特性被广泛认为是混沌的，这意味着它的行为既复杂又难以预测，但同时也遵循一定的非线性规律。因此，将这种非线性预测方法应用于水中混响时间序列的预测是合理的。通过仿真，研究者验证了这种方法在预测水中混响时序上的有效性，达到了预期的效果。 这项工作对于提高主动声呐在混响环境下的信号处理能力具有重要意义。通过准确预测水中混响，可以减少其对信号检测的影响，提高声呐系统的探测距离和信噪比，进而提升整个声呐系统的性能。此外，该研究也为其他非线性系统的预测问题提供了理论参考和可能的应用途径。 关键词：Volterra自适应滤波器，水中混响，混沌时间序列，预测，主动声呐信号处理 中国分类号：TN911.7，文献标识码：A，文章编号：106-0743(2007)10-1127-04