应用稀疏表示的宽带相干超分辨方位估计方法

针对无源声呐中宽带相干处理对邻近弱目标分辨能力仍不足的问题,提出一种相干聚焦后稀疏空间谱求解的宽带超分辨方位估计方法。首先将不同频点数据相干聚焦到参考频点,构成多测量矢量稀疏求解问题,然后采用二阶锥规划内点算法进行稀疏空间谱拟合,实现了宽带弱目标超分辨方位估计。仿真试验结果表明,该方法在弱目标分辨和方位估计精度方面优于宽带非相干和相干信号子空间高分辨处理方法。32元拖曳阵海试数据的处理结果验证了该方法的优越性能,同时说明了该方法在无源声呐探测中应用的可行性。     

应用稀疏表示的宽带相干超分辨方位估计方法

针对无源声呐中宽带相干处理对邻近弱目标分辨能力仍不足的问题,提出一种相干聚焦后稀疏空间谱求解的宽带超分辨方位估计方法。首先将不同频点数据相干聚焦到参考频点,构成多测量矢量稀疏求解问题,然后采用二阶锥规划内点算法进行稀疏空间谱拟合,实现了宽带弱目标超分辨方位估计。仿真试验结果表明,该方法在弱目标分辨和方位估计精度方面优于宽带非相干和相干信号子空间高分辨处理方法。32元拖曳阵海试数据的处理结果验证了该方法的优越性能,同时说明了该方法在无源声呐探测中应用的可行性。      

各向同性噪声场中单矢量传感器虚源消除MUSIC测向方法

针对各向同性噪声场中,单矢量水声传感器声压通道和振速通道的噪声功率不一致性造成MUSIC测向方法性能急剧下降的问题,提出了一种增秩MUSIC测向方法和一种幅度加权MUSIC测向方法。增秩MUSIC测向方法通过增加信号子空间维度消除虚源的影响,在单目标情况和低信噪比时可获得高精度方位估计结果,其性能接近克拉美洛界限(CRB),但它不能分辨双目标;幅度加权MUSIC测向方法通过对接收信号幅度加权消除了虚源,并且能分辨双目标。      

宽带波束域相干信号子空间高分辨方位估计

提出了宽带波束域相干信号子空间目标高分辨方位估计的频域处理与时域处理方法。分别设计出一组覆盖观察扇面的频域和时域低旁瓣恒定主瓣响应宽带波束形成器,然后对频域或时域波束形成器输出数据运用MUSIC方法估计目标方位。时域处理方法不需要进行频带分解,相对于频域处理需要较少的缓存和运算量。所提出的方法还可以在保证波束主瓣响应恒定的同时,通过在旁瓣区域形成期望宽度和深度的凹槽,用于抑制观察扇面外强干扰源。计算机仿真结果表明,本文的时域处理方法能够获得与本文频域处理方法相近的方位分辨与估计性能,它们都能够分辨相干信号源,且方位分辨与估计性能都高于已有方法。通过在干扰方位设计凹槽,较好地抑制了观察扇面外强干扰源,改善了对相干的弱信号源的方位分辨与估计性能。     

声矢量传感器阵宽带相干信号子空间最优波束形成

提出了基于矢量传感器阵的宽带相干信号子空间最优波束形成。建立了矢量传感器阵的宽带阵列信号模型,将宽带聚焦思想引入到了矢量传感器阵宽带处理,证明了矢量传感器阵与声压传感器阵宽带聚焦矩阵之间的关系,为矢量传感器阵宽带聚焦矩阵的构造提供了一种方法。推导了基于矢量传感器阵宽带最优波束形成的空间谱,通过空间重采样方法实现矢量传感器阵宽带聚焦,避免了对目标源方位的预估。通过仿真验证了矢量传感器阵具有更优越的性能:可以解宽带相干源;能够实现全空间无模糊定向;可以空间欠采样,因而在不增加计算量的基础上,能够提高阵列处理的性能;克服了传统声压传感器线阵端射方向上,目标方位估计性能下降的缺点。     

依赖于频率变化模型的相干信号子空间聚焦处理方法

提出了一种依赖于频率变化模型的相干信号子空间聚焦处理新方法。相干信号子空间(CSS)宽带处理方法的核心思想是通过聚焦变换将宽带信号各频率分量的信号子空间映射成为一个信号子空间。而依赖于频率变化模型(FDM)的宽带处理方法则是通过引入一组关于频率的基函数,建立阵列信号依赖于频率变化的模型,从而直接进行宽带处理。本文把CSS的聚焦思想应用到FDM,提出了一种宽带目标方位估计方法,并构造了对角聚焦矩阵。新方法采用了FDM,增大了相关矩阵的维数,有效地反映了噪声子空间,因此比CSS具有更好的性能;采用聚焦,大大减小了FDM方法庞大的运算量。计算机仿真结果验证了新方法的有效性。     

应用半正定规划的目标方位超分辨方法

针对水下目标方位超分辨估计问题,提出了一种基于半正定规划(Sdp)的常规波束(CBF)方位超分辨算法(SdpCBF).Sdp-CBF算法基于常规波束形成获得多目标方位谱数据,利用阵列响应矩阵和半正定规划技术,精确估计目标数量和波达角方向.该算法的本质是利用阵列特性和信号能量信息获得超分辨方位估计,不用进行子空间分解,通过卷积反演的方式将阵列孔径的有限效应消除,在L₂范数约束条件下重构空间谱.仿真表明,Sdp-CBF算法具有较强的噪声抑制能力,对非相干和相干信号均具有目标方位超分辨能力,在低信噪比环境下的方位分辨性能超过多重信号分类(MUSIC)等经典高分辨算法。对消声水池以及湖上实验数据的处理结果显示,Sdp-CBF算法在复杂环境中对相干信号及微弱信号具有较强的分辨能力。      

并列式多入多出声纳宽带高分辨波束形成方法

并列式多入多出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)声纳可以通过高分辨波束形成方法进一步提高方位分辨能力。本文通过对窄带方法的扩展,提出一种宽带高分辨波束形成的方法,数值仿真分析了该方法的性能,并通过湖试数据进行了验证。结果表明,该方法可以对并列式MIMO声纳进行宽带高分辨波束形成,高信噪比情况下可以得到较高的方位分辨能力,但方位分辨力随信噪比减小下降较快,且运算量远大于常规波束形成方法,在运算能力满足要求且信噪比较高时,用本方法可显著提高系统的方位分辨性能。     

基于快速富氏变换插值的宽带信号方位估计

提出一种宽带方位估计算法,它利用FFT插值,将实际线列阵接收到宽带信号中的各子带信号转换成相应的虚拟阵列的输出,从而使得各子带张成的信号子空间相同,信号方位估计便可从虚拟阵列的输出中获得。通常宽带方位估计算法需要对方位角进行预估,以便构成聚焦矩阵,而对方位预估的偏差将导致最终方位估计的偏差。本文方法是先对阵列的采样输出进行预处理,再用常规方法来形成统一的采样协方差阵进行方位估计,因此避免了方位预估,使得估计结果是无偏的。仿真结果证明了该方法的有效性。     

双线阵目标左右舷分辨概率分析

基于二元假设检验理论,研究了双线列阵对目标方位左右舷分辨的正确和错误概率。根据阵列接收窄带信号的概率密度函数,定义了左右舷判决统计量,当信号快拍数足够大时,左右舷判决统计量接近正态分布,从而可得到窄带信号的左右舷分辨概率。利用子带信号左右舷分辨概率的频率加权或波束加权,得到频率或波束加权的宽带信号左右舷分辨概率。理论和数值分析表明,窄带信号的左右舷分辨概率取决于双阵间距,而宽带信号的左右舷分辨概率对阵间距的宽容性较大。