目录

第一部分　概述

第一章　声纳系统与声信号处理

1.1　声纳系统

1.1.1　定义与分类

1.1.2 水声信号传播特点

1.1.3 声纳系统性能估计

1.1.4 水声技术应用及新技术的影响

1.2　声信号处理与声信号处理机

思考题与练习

参考文献

第二部分 声信号、信道与声信号预处理

第二章　声源、声场与信道

2.1　信号与噪声模型

2.1.1 主动声纳信号

2.1.2　被动声纳信号

2.1.3　海洋环境噪声

2.1.4 混响

2.2　声场及其性质

2.2.1 声场的数学模型

2.2.2　声场的性质

2.3.1　传播／散射效应

2.3　信道模型及其性质

2.3.2　信道模型

2.3.3　信道的性质

2.4　声源与声场的关系

2.5　扩展信道——抽头延迟线模型

思考题与练习

参考文献

第三章　解析信号与频带转移

3.1　解析信号

3.2　HILBERT变换

3.2.1 HILBERT变换的定义

3.2.2　HILBERT变换的性质

3.3　窄带信号复数表示

3.3.1 确定性窄带信号复数表示

3.3.2 随机窄带信号复数表示

3.4　正交解调及其实现

3.4.1 正交解调原理

3.4.2 正交解调的实现

3.5　线性窄带信号与系统

3.5.1 线性窄带系统复数表示

3.5.2 线性窄带系统对窄带信号的响应

思考题与练习

参考文献

4.1.1 接收信号模型

4.1　模糊度函数

第四章　波形设计与信号产生

4.1.2 匹配滤波

4.1.3 模糊度函数及其性质

4.1.4　模糊度函数计算举例

4.2　脉冲压缩

4.3　波形设计

4.3.1 分辨率与模糊度函数

4.3.2 参数估计精度与模糊度函数

4.3.3 检测性能与模糊度函数

4.4.1 信号产生方法

4.4　信号产生

4.3.4 中心频率选择

4.4.2 典型的数字信号发生器

思考题与练习

参考文献

第五章　数字化与动态范围压缩

5.1　时域采样与频域采样

5.1.1　低通信号采样

5.1.2 带通信号采样

5.1.3 随机信号采样

5.1.4 频域采样

5.2.2　延迟采样

5.2.1 正交采样

5.2　带通信号采样技术

5.2.3　解析信号采样

5.2.4 欠采样（undersampling）

5.3　量化

5.3.1 量化概念

5.3.2 量化噪声与SQNR

5.4　动态范围压缩

5.4.1 问题的提出

5.4.2 动态范围控制技术

思考题与练习

参考文献

6.1　基阵与空间采样

6.1.1 基阵（传感器阵）

第三部分 空间信号处理：波束形成与频率波数谱估计

第六章　空间信号处理

6.1.2 空间采样

6.2　波束形成与基阵图案

6.2.1 波束形成

6.2.2　基阵图案

6.2.3 波束形成举例——离散线阵

6.3　空间-时间类比与多维滤波

6.3.1 空间-时间类比

6.3.2 多维滤波

6.4　波束形成的实现

6.4.1 数字延迟求和波束形成

6.4.2 “downsampling”波束形成

6.4.3 内插（upsampling）波束形成

6.4.4 正交波束形成（复数波束形成）

6.4.5　相移波束形成

6.4.6 频率域波束形成

6.5 自适应波束形成与频率波数谱估计

6.5.1 自适应波束形成器

6.5.2 频率波数谱估计

6.6.1 SAS基本原理

6.6 综合孔径声纳（SAS）

6.6.2 SAS信号处理

6.7 随机阵

6.7.1 随机阵的概念

6.7.2 波束形成与波束图案的统计性质

6.7.3　指向性指数

思考题与练习

参考文献

第四部分 时域与频域信号处理

第七章　滤波与平滑

7.1　滤波器的信号处理功能

7.2　数字滤波器的分类及其特性比较

7.3　数字滤波器的技术规格

7.4.1 时域硬件实现

7.4.2　频域软件-硬件相结合的实现

7.4　数字滤波器的实现

思考题与练习

参考文献

第八章　判决处理

8.1　检测与估计理论

8.1.1 假设检验

8.1.2 最佳估计

8.1.3 检测与估计理论小结

8.2.1 慢起伏点目标的检测（白噪声中严格已知波形的检测）

8.2 目标检测

8.2.2 随机相位和振幅信号的检测（Rayleigh起伏目标的检测）

8.2.3　扩展目标的检测

8.2.4 被动声纳信号的检测（高斯背景噪声中完全未知信号的检测）

8.3　参数估计与定位

8.3.1 被动声纳方位估计

8.3.2　被动声纳测距

8.3.3　单通道被动声纳频谱估计

8.3.4 频率波数谱估计

8.4 目标跟踪（目标运动分析）

8.4.1 状态空间表示

8.4.3 卡尔曼滤波器

8.4.2　信号模型与观测模型

8.4.4 目标运动分析举例

8.5　目标分类与识别

8.5.1 目标分类与识别概述

8.5.2　模式识别引论

8.5.3 样板匹配自动模式识别系统

8.6　归一化

8.6.1 归一化的定义与分类

8.6.2 自适应归一化方法

8.7　显示处理

思考题与练习

参考文献

第九章　现代谱分析

9.1　经典谱分析基础

9.1.1 经典功率谱密度分析方去

9.1.2 经典谱分析的数据模型

9.1.3 频谱估计质量的改善——平均短时间周期图

9.1.4 经典谱分析在声纳中的应用

9.2　现代谱分析基础

9.2.1 现代谱分析产生的背景

9.2.2　现代谱分析的数据模型

9.3　现代谱分析技术

9.3.1 自回归（AR）PSD估计

9.3.2　滑动平均（MA）PSD估计

9.3.3 自回归滑动平均（ARMA）PSD估计

9.3.4 最大似然谱估计（MLSE）

9.3.5　Pisarenko简谐分解（PHD）

9.4　结论

思考题与练习

参考文献

第五部分 声信号处理机设计方法与设计举例

第十章　声信号处理机设计

10.1　设计方法概述

10.1.1 声信号处理系统透视

10.1.2 设计过程与设计方法论

10.1.3 性能要求与载荷计算

10.2　主动声纳信号处理机设计

10.2.1 用户要求与技术规格

10.2.2 系统功能与算法

10.2.3 逻辑系统设计

10.2.4　详细的技术设计

10.2.5 硬件实现体系结构

10.3　被动声纳信号处理机设计

10.3.1 用户要求及技术规格

10.3.2 系统功能与算法

10.3.3 详细的技术设计

10.3.4 硬件／软件实现体系结构

参考文献