（海军装备部驻上海地区第一军事代表室 上海 201913）

1 引言

盲源分离在未知源信号传播信道参数、源信号间统计独立的情况下，依靠阵列数据分离出源信号的波形［1］。在水声探测领域，海洋环境噪声和舰船辐射噪声间常认为是相互独立的且符合盲源分离条件。利用盲源分离算法处理水声信号则可实现干扰分离、邻近方位目标信号净化、提高目标信号的信噪比的目的［2～3］。因而，盲源分离算法在水声信号处理领域应用潜力巨大。但是，盲源分离存在输出信号次序不确定问题，同一信号在不同时刻不能保持在固定通道输出，不利于声纳兵的听音识别，稳健的排序关联算法也有待进一步研究［4］。

现有的排序法在分析数据较短时性能不够稳健，排序成功率较低，稳健的排序算法对盲源分离输出信号进行关联有利于声纳兵的听音识别，具有重要的实际应用价值。现有研究表明：1）同一目标在一定时间内的线谱特征相对稳定，不同目标间线谱特征存在非相干特性；2）在短数据情况下，BURG谱变换相对其他谱变换方式对线谱特征检测能力更强，且受噪声影响较小，性能更加稳健［5］。同理，在盲源分离算法成功分离信号的情况下，相邻时刻同一目标信号线谱特征相对稳定。综上，本文利用信号BURG谱特征对信号进行排序关联，使得同一信号在不同时刻保持在固定通道输出，消除排序模糊性问题。

2 基于信号BURG谱特征的排序算法原理

为更好地进行听音处理，我们希望同一信号在不同时刻保持在固定通道输出。……