【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及水声学和水声信号处理，尤其涉及一种强直达背景干扰下的目标回波时延估计方法及系统。
技术介绍
1、在多基地主动声纳探测系统中，布放在不同位置的多部声纳对目标进行探测，利用相应算法对目标的回波信号进行处理，最终会获得目标相对于不同声纳的多组方位信息以及回波时延估计，利用这些信息结合定位模型，即可实现对目标定位的目的。
2、在时延估计算法中，相关法通过搜索信号的自相关函数滞后峰值，对信号间的时延差值进行估计，虽然简单且易于实现，但仍然对非平稳信号的时延估计存在较大的误差。目前多种传统时延估计方法，适用条件一般为窄带信号，而对于宽带信号，传统算法已经不再能保证时延的估计精度，同时也不能保证算法具有良好的收敛速度。多发一收声纳探测系统在进行目标探测的过程中，会受到环境噪声、混响以及直达声干扰等因素的影响。其中，由于直达声干扰的强度要远高于目标回波强度，会造成目标回波被淹没的现象，进而导致无法对目标进行准确定位。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种强直达背景干扰下...
【技术保护点】
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：
2.根据权利要求1所述的强直达背景干扰下的目标回波时延估计方法，其特征在于，所述采用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：
3.根据权利要求1所述的强直达背景干扰下的目标回波时延估计方法，其特征在于，所述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：
4.根据权利要求3所述的强直达背景干扰下的目标回波时延估计方法，其特征在于，在所述使用所述第一参数的计算结果对第二参数进行更新之后；所述对更新后的第二参数表达式进行...
【技术特征摘要】
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：
2.根据权利要求1所述的强直达背景干扰下的目标回波时延估计方法，其特征在于，所述采用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：
3.根据权利要求1所述的强直达背景干扰下的目标回波时延估计方法，其特征在于，所述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：
4.根据权利要求3所述的强直达背景干扰下的目标回波时延估计方法，其特征在于，在所述使用所述第一参数的计算结果对第二参数进行更新之后；所述对更新后的第二参数表达式进行迭代之前，还包括以下步骤：
5.根据权利要求1所述的强直达背景干扰下的目标回波时延估计方法，其特征在于，得到的相应信道估计位置的加权系数为：
6.一种基于权利要求1至5任一项所述强直达背景...
【专利技术属性】
技术研发人员：生雪莉，蔡晨阳，孙婧涵，毕耀，修贤，
申请(专利权)人：哈尔滨工程大学，
类型：发明
国别省市：
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