声纳技术实验报告四

1、1.实验目的(1)、学习实际声纳信号的处理方法，加深对理论知识的理解。(2)、练习MATLAB用于声纳信号处理的方法。2.基本原理由以前的实验可知，声纳信号处理的基本方法有谱分析和相关分析，分别为：基于此，可以对声纳回波信号进行谱分析和互相关分析。3.实验内容1、FFT频率估计CRLB下界观测时间长度对频率估计性能影响信噪比对频率估计性能影响2、相关法时延估计给出不同信噪比情况下时延估计精度性能Monte-calo分析分析影响因素4. 实验结果及数据分析1、信号建模（sonar.m）clc;close all;clear;SNR=20;f0=15e3; % 单频信号的中心频率Tw=0.006;

2、 % 信号的脉宽fs=400e3;t=0:1/fs:(Tw-1/fs); Wn=2*1000 2000/fs; bb=fir1(128,Wn,'bandpass'); sigref=0.6*cos(2*pi.*f0.*t); sigref1=sigrefsig1=zeros(1,1000) sigref1 zeros(1,2000);%发射信号t1=(0:length(sig1)-1)./fs);noise=normrnd(0,1,1,length(sigref);noise=filter(bb,1,noise) ;noise=noise/std(noise); noise=n

3、oise/10(SNR/20); sigref2=sigref+noise;sig2=zeros(1,2000) sigref2 zeros(1,1000);%接收信号t2=(0:length(sig2)-1)./fs); noise=normrnd(0,1,1,length(sigref);noise=filter(bb,1,noise) ;noise=noise/std(noise);SNR=0;noise=noise/10(SNR/20); sigref3=sigref+noise;sig3=zeros(1,2000) sigref3 zeros(1,1000);%接收信号t3=(0:l

4、ength(sig3)-1)./fs);noise=normrnd(0,1,1,length(sigref);noise=filter(bb,1,noise) ;noise=noise/std(noise);SNR=-20;noise=noise/10(SNR/20); sigref4=sigref+noise;sig4=zeros(1,2000) sigref4 zeros(1,1000);%接收信号t4=(0:length(sig4)-1)./fs);noise=normrnd(0,1,1,length(sigref);noise=filter(bb,1,noise) ;noise=noi

5、se/std(noise);SNR=-20;noise=noise/10(SNR/20); sigref5=sigref+noise;sig5=zeros(1,2000) sigref5 zeros(1,3000);%接收信号t5=(0:length(sig5)-1)./fs);figureplot(t1,sig1);title('发射信号');xlabel('时间/s')ylabel('幅值/V')grid onfigureplot(t2,sig2)title('接收信号(信噪比20，观测时间0.014s)');xlabel(&

6、#39;时间/s')ylabel('幅值/V')grid onfigureplot(t3,sig3)title('接收信号(信噪比0，观测时间0.014s)');xlabel('时间/s')ylabel('幅值/V')grid on figureplot(t4,sig4)title('接收信号(信噪比-20，观测时间0.014s)');xlabel('时间/s')ylabel('幅值/V')grid on figureplot(t5,sig5)title('接收信号(

7、信噪比-20，观测时间0.02s)');xlabel('时间/s')ylabel('幅值/V')grid on 结果：2、频谱分析sonarfftsig=fft(sig2,fs);%fftsig=fft(sig3,fs);%fftsig=fft(sig4,fs);%fftsig=fft(sig5,fs);f=0:fs-1;figureplot(f,abs(fftsig)title('频谱分析(信噪比20，观测时间0.014s)')xlabel('频率/Hz')ylabel('幅值')grid on结果：3、

8、相关分析程序：sonarsigout=xcorr(sig2,sig1); %以sig1为参考信号求时延len=length(sigout);tt=(-(len-1)/2:(len-1)/2)./fs; figureplot(tt,sigout)title('频谱分析(信噪比20，观测时间0.014s)')xlabel('时间/s')ylabel('R(tau)')grid on结果： 5.结论1、由频谱分析图可以看出，虽然处理的信号信噪比不同，但通过频谱分析，都可以得出信号的频率（本实验为15kHz）。2、由相关分析可以看出，对于不同信噪比的接收信号，得出的相关函数基本相同，局部放大后，也都可以得出接收信号比发射信号延迟。3、对于不同的观测长度，在相同的信噪比下，可以看出，观测长度越长，频谱的幅值会有所偏移。4、在