本文档属于类型b，即一篇综述性学术论文。以下是根据要求生成的学术报告：

本文由Chen Wen、Zhang Wen*、Wu Yanqun、Chen Tianyu和Hu Zhengliang共同撰写，他们均来自国防科技大学气象与海洋学院。该论文发表于2019年第二届IEEE国际信息通信与信号处理会议（ICICSP），题为《Review of Interference Suppression Algorithms for Passive Sonar》。

论文的主题是综述被动声纳中的干扰抑制（Interference Suppression, IS）算法。随着海洋战略和经济的日益重要，近年来水面舰艇和水下航行器的数量激增，这些设备的辐射噪声使得被动声纳接收到的信号更加复杂，导致在检测弱目标时干扰不可忽视。此外，接收到的信号还包括由多径效应引起的不同路径信号，进一步增加了弱目标检测的难度。因此，在检测弱目标之前，必须对干扰进行抑制。

论文首先介绍了干扰的定义和分类。干扰被定义为所有影响目标检测的信号，并根据被动声纳与干扰源的距离分为远场干扰和近场干扰。远场干扰主要由航行器的辐射噪声形成，具有窄且固定的方位特征；而近场干扰主要由航行器的自噪声形成，即使观察速度快，其方位也较宽且变化较大。这是因为近场干扰是表面反射波、海底反射波和直达波的叠加，导致在端射方向上的方位角从0°扩大到20°。

接下来，论文提出了一种新的分类方法，将现有的IS算法分为三类：基于自适应阵列处理技术的零陷法（Nulling Method）、基于子空间分离的IS方法（Subspace Separation Based IS Method）和基于时-空-频联合的IS方法（Joint Time-Space-Frequency Based IS Method）。论文详细分析了这三类算法的复杂性、适用场合、优缺点。

第一类：基于自适应阵列处理技术的零陷法
零陷法通过改变导向矢量（Steering Vector, SV）的权重，在干扰方位上产生阵列响应的零陷，从而抑制干扰信号。该方法通常需要干扰源方位作为先验信息。论文列举了多种针对远场和近场干扰的IS方法，如G.W. Elko等人提出的自适应零陷形成（ANF）算法、Mei等人提出的基于Bartlett波束形成的零陷权重设计方法、Zhang等人改进的Bartlett权重重构算法等。这些方法在不同程度上有效抑制了干扰，但也存在一些局限性，如主瓣干扰抑制效果差、主瓣展宽等。

第二类：基于子空间分离的IS方法
该方法通过改变接收数据的交叉谱密度矩阵（Cross Spectral Density Matrix, CSDM）来抑制干扰。首先对CSDM进行特征分解，得到特征向量和特征值；然后根据已知的先验信息，确定特征向量所属的子空间；最后通过正交投影定理去除非信号子空间，得到新的CSDM。论文介绍了主成分逆（PCI）方法和主导模式拒绝（DMR）方法，并讨论了它们的局限性和改进方法，如Cox和Kogon提出的增强DMR自适应波束形成鲁棒性的方法、Zurk提出的混合判别方法等。

第三类：基于时-空-频联合的IS方法
该方法通过将干扰和目标信号在时-空-频域中分离来抑制干扰。论文列举了一些创新的算法，如Zhang提出的基于短时傅里叶变换（STFT）和小波变换（WT）的SAR干扰抑制方法、Su提出的基于鲁棒主成分分析（RPCA）的时频信号分离技术、Zou Fang提出的时-空-频域联合抗干扰算法等。这些方法在特定类型的信号（如线性调频信号和射频干扰）上表现出色，但由于水下环境的复杂性，尚未在水下工程中得到广泛应用。

论文在第四部分对上述算法的计算复杂性、应用场景、优缺点进行了评估和比较。结果表明，零陷法计算复杂度低，易于实现，但抑制效果受干扰影响较大；基于子空间分离的IS方法计算复杂，但能有效抑制干扰；基于时-空-频联合的IS方法算法结构复杂，但为水下干扰抑制提供了新的候选方案。

最后，论文总结了水下IS算法的发展现状，并提出未来的研究应关注如何简化算法结构、降低计算成本，并满足实时处理需求。此外，研究还应关注如何抑制干扰的固有特性。

本文的学术价值在于系统地总结了现有的IS算法，并提出了一种新的分类方法，为研究人员在不同场景下选择合适的IS算法提供了参考。论文还指出了各类算法的优缺点和适用场合，为未来的研究指明了方向。

本文通过对现有IS算法的全面综述和分类，为被动声纳干扰抑制领域的研究提供了重要的理论支持和实践指导。