本书共7章。第1章简要介绍海洋信息处理的概念内涵、技术内涵、本书定位等内容。第2～6章是理论部分，包括信号时频分析理论、信号空域处理理论、信号参数估计理论、目标状态估计理论、目标信息关联与融合理论。第7章是专题部分，重点基于第2～6章理论讨论五个相关专题，包括水声瞬态信号检测、运动平台阵列目标真方位估计、水声信道均衡、被动三维目标运动分析、分布式目标关联与融合定位跟踪。
样章试读
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前言
第1章 绪论
1.1 海洋信息处理概念内涵 1
1.2 海洋信息处理技术内涵 1
1.3 本书定位 2
1.4 各章节的知识结构 3
参考文献 4
第2章 信号时频分析理论
2.1 常见海洋声学信号 5
2.1.1 主动声呐脉冲 5
2.1.2 海洋环境噪声 7
2.1.3 舰船辐射噪声 8
2.1.4 水下爆炸声 11
2.2 匹配滤波处理 14
2.2.1 匹配滤波器基本原理 14
2.2.2 匹配滤波器性能分析 16
2.3 短时傅里叶变换 18
2.3.1 傅里叶变换 18
2.3.2 短时傅里叶变换基本原理 20
2.3.3 窗函数的选取 21
2.3.4 短时傅里叶变换的物理解释 23
2.4 信号模糊函数 24
2.4.1 模糊函数的定义 24
2.4.2 模糊函数与匹配滤波器的关系 25
2.4.3 模糊函数与分辨力 25
2.5 小波变换 28
2.5.1 小波变换的定义 28
2.5.2 小波变换的条件 30
2.5.3 小波变换的物理意义 30
2.5.4 连续小波变换 31
2.6 希尔伯特-黄变换 33
2.6.1 物理意义 33
2.6.2 经验模态分解 35
2.7 水声信号时频分析应用实例 36
2.7.1 典型海豚叫声信号 36
2.7.2 基于短时傅里叶变换的水声信号时频分析应用实例 37
2.7.3 基于小波变换的水声信号时频分析应用实例 38
2.7.4 基于希尔伯特-黄变换的水声信号时频分析应用实例 40
2.8 本章小结 41
习题 41
参考文献 41
第3章 信号空域处理理论 42
3.1 波束形成的基本概念 42
3.1.1 波束形成的定义 42
3.1.2 阵列波束形成的作用 44
3.1.3 阵列信号模型 45
3.2 常规时延、相移波束形成方法原理 47
3.2.1 线阵时延波束形成方法原理 47
3.2.2 线阵相移波束形成方法原理 48
3.2.3 线阵波束形成中波及的基础概念定义 49
3.3 典型加权波束形成处理方法 52
3.3.1 阵列空间处理增益 53
3.3.2 幅度加权波束形成 55
3.3.3 常用准则下的多种加权波束形成方法 59
3.4 宽带波束形成处理实现方法 64
3.4.1 频域宽带波束形成 64
3.4.2 宽带小数时延波束形成 69
3.5 直线阵预成多波束问题 71
3.5.1 独立波束数概念 71
3.5.2 时延预成多波束方位与采样率及阵间距的关系 74
3.6 波达方位估计技术 75
3.6.1 空间谱概念定义 76
3.6.2 空间谱与波束图的联系和差异 77
3.6.3 经典波达方位估计方法 78
3.6.4 新型波达方位估计方法 83
3.6.5 波达方位估计方法的性能对比 92
3.7 阵列信号处理在被动声呐测向中的应用实例 94
3.7.1 波束域目标LOFAR谱特征提取 94
3.7.2 脉侧阵声呐预成多波束互相关处理 96
3.8 本章小结 99
习题 99
参考文献 100
第4章 信号参数估计理论 102
4.1 信号参数估计的基本概念 102
4.1.1 信号处理中的估计问题 102
4.1.2 估计问题的数学建模及性能评估 103
4.2 估计量性质及误差分析 105
4.2.1 估计量的主要性质 105
4.2.2 无偏估计的均方误差下界 106
4.3 贝叶斯估计 107
4.3.1 基本原理 107
4.3.2 极叶斯估计量的构造 108
4.3.3 递归贝叶斯估计 109
4.4 最大似然估计 111
4.4.1 基本原理 111
4.4.2 期望最大化算法 112
4.4.3 最大似然序列估计 113
4.5 线性最小均方误差估计 114
4.5.1 基本原理 114
4.5.2 维纳滤波算法 116
4.5.3 最小均方算法 117
4.6 最小二乘估计 118
4.6.1 基本原理 118
4.6.2 递归最小二乘算法 119
4.6.3 卡尔曼滤波算法 122
4.6.4 非线性最小二乘算法 126
4.7 参数估计理论在水声定位中的应用实例 128
4.7.1 超短基线定位原理 128
4.7.2 高斯白噪声下信号波形的参量估计 130
4.7.3 时延估计方法及精度分析 130
4.7.4 相位估计方法及精度分析 132
4.7.5 超短基线定位精度分析 133
4.8 本章小结 135
习题 135
参考文献 138
第5章 目标状态估计理论 139
5.1 状态模型 139
5.1.1 匀速运动模型 140
5.1.2 匀加速运动模型 141
5.1.3 匀速转弯运动模型 142
5.1.4 Singer运动模型 143
5.1.5 “当前”统计模型 145
5.2 量测模型 145
5.2.1 方位距离量测模型 146
5.2.2 纯方位量测模型 146
5.2.3 方位频率量测模型 147
5.3 贝叶斯滤波原理 147
5.3.1 贝叶斯定理 147
5.3.2 贝叶斯滤波方法 148
5.4 线性滤波方法 149
5.4.1 卡尔曼滤波算法 149
5.4.2 常增益滤波算法 151
5.5 非线性滤波方法 152
5.5.1 PLE滤波算法 153
5.5.2 EKF算法 154
5.5.3 UKF算法 155
5.5.4 CKF算法 157
5.5.5 PF算法 158
5.6 贝叶斯类滤波器仿真实例 160
5.6.1 单变量非平稳增长模型 160
5.6.2 仿真试验 161
5.7 检测前跟踪在目标线谱提取中的应用实例 162
5.7.1 目标线谱检测前跟踪状态模型 163
5.7.2 目标线谱检测前跟踪量测模型 163
5.7.3 基于PF的检测前跟踪方法 164
5.7.4 目标线谱检测应用 165
5.8 本章小结 168
习题 168
参考文献 169
第6章 目标信息关联与融合理论 171
6.1 单目标航迹的数据关联 173
6.1.1 相关波门概念 173
6.1.2 最近邻域关联算法 174
6.1.3 最强邻域关联算法 174
6.1.4 概率数据关联算法 174
6.1.5 修正概率数据关联算法 177
6.1.6 单目标航迹的数据关联算法仿真实例 178
6.2 多目标航迹的数据关联 179
6.2.1 全局最近邻域关联算法 180
6.2.2 联合概率数据关联算法 180
6.2.3 多假设关联算法 187
6.2.4 基于概率数据关联与MHT的多目标航迹数据关联算法 190
6.3 分布式航迹关联 192
6.3.1 加权航迹关联算法 193
6.3.2 序贯航迹关联算法 194
6.极3.3 广义经典分配加权航迹关联算法 195
6.3.4 广义经典分配序贯航迹关联算法 196
6.3.5 分布式航迹关联算法仿真实例 197
6.4 分布式信息融合 199
6.4.1 分布式检测融合 199
6.4.2 分布式航迹融合 203
6.5 分布式检测融合在多基地声呐中的应用实例 204
6.6 本章小结 207
习题 207
参考文献 208
第7章 海洋信息处理专题 210
7.1 水声瞬态信号检测 210
7.极1.1 水声瞬态信号 210
7.1.2 水声瞬态信号检测方法 212
7.1.3 气枪声源信号海试数据处理 213
7.2 运动平台阵列目标真方位估计 217
7.2.1 三维运动平台阵列载体坐标系方位估计 218
7.2.2 三维运动平台阵列大地坐标系方位估计 220
7.2.3 水下滑期机平台目标方位估计仿真分析 221
7.3 水声信道均衡 224
7.3.1 水声信道均衡基础 224
7.3.2 自适应信道均衡算法 225
7.3.3 水声信道均衡仿真分析 228
7.3.4 水声信道均衡测试数据处理 234
7.4 被动三维目标运动分析 236
7.4.1 系统模型构建 237
7.4.2 方位-频率-俯仰三维目标运动分析算法 238
7.4.3 被动三维目标运动分析海试数据处理 241
7.5 分布式目标关联与融合定位跟踪 244
7.5.1 量测模型构建 244
7.5极.2 方位频率目标关联与定位跟踪算法 245
7.5.3 仿真分析和海试数据处理 248
习题 254
参考文献 254
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