初级的水下信号的处理，LFM信号时的速度和方位联合估计，以及阵列信号的方位判断程序。-Underwater signal processing method, position estimation.

文章针对低信噪比下的水下目标定位问题，建立了水下无线传感器阵列网络，该结构包括多个分布式声传感器阵列，它适应于多模态信号处理，既可以利用目标的方位信息，又可以用能量信息。文中提出了用每个阵列接收到的信号能量作为参量完成目标定位并推导了基于能量的最大似然比目标定位方法。数值仿真表明：基于该结构的能量似然函数定位方法，可以有效估计目标的位置。并且比单阵元网络的定位性能和信息传输率上有了较大的提高， 尤其是在低信噪比下情况下，可以大大减小估计的方差。-With novel underwater wir

浅层海洋环境由信源组成声源，海洋形成信道，和水听器阵列组成接收器。在这个传播模型中，信源，信道和接收信号这三者，通常能知二求一，具体应用诸如利用海洋环境参数和接收到的信号来定位声源，或者通过计算发射信号和接收信号之间的差异，反演海洋环境参数。 而在接收器方面，我们通过设置各向同性的水听器阵列。通过算法和处理器，我们便能量化模型，传统是处理器主要基于接收信号是高斯信号，而海洋中存在着大量的有色噪声。本课题的研究目的便是在前人的基础上，在海洋声层析成像的背景下，在信源与接收器阵列之间，引入信号的高阶

声呐系统的Tonpilz型换能器阵列，适用于水下声呐波束仿真。(Tonpilz transducer array of sonar system is suitable for underwater sonar beam simulation.)