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圆合成孔径声呐(CSAS)的成像性能受平台运动误差影响而下降,利用单侧回波可估计CSAS基阵的斜距误差,但单侧回波在小测绘带时无法估计升沉误差,针对此问题,提出了一种利用单侧回波信号的声呐平台三维运动估计和补偿方法。首先,对CSAS在不同观测角度的目标回波取极大值获得目标回波的到达时间;其次,基于多个点目标的到达时间建立CSAS三维定位模型;然后利用列文伯格-马夸尔特方法对声呐三维坐标进行估计;最后将位置估计结果与时域反投影成像方法结合实现对目标的成像.仿真结果表明:该方法能精确估计声呐平台运动误差,其空间坐标的估计误差小于仿真信号波长的1/8,从而精确补偿了CSAS在不同空间采样点上的阵元回波时间差,显著提高了目标成像质量。湖上试验结果表明,该算法能够实现对CSAS的运动误差补偿。仿真和试验结果均验证了方法的可行性和有效性。 相似文献
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基于方位-频率及多阵方位的无源目标跟踪性能研究 总被引:11,自引:0,他引:11
研究了两种利用多维信息的目标运动分析(TMA)方法:方位-频率TMA和多阵联合纯方位TMA,应用Gauss-Newton(G-N)和Levenberg--Marquardt(L-M)相结合的最优化方法,分析了最大似然估计(MLE)算法的跟踪性能,进行了仿真实验.研究结果表明利用多维信息的TMA虽然克服了常规纯方位TMA需要观测平台机动的限制,但其应用并不具备普遍性。 相似文献
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基于线谱特征的三元组拖线阵左右舷分辨 总被引:1,自引:0,他引:1
传统的三元组拖线阵在分辨目标左右舷时利用左、右两侧的宽带能量之比,该技术在通常情况下能够较好地完成使命,但在实际应用中可能会遇到一些困难.本文针对两种影响其左右舷分辨结果的情况做了分析:一种是弱信噪比情况,另一种是另一舷侧存在强干扰目标的情况.针对这两种情况,通过对左、右舷频谱特征的分析,提出了利用线谱特征提取结果分辨目标左、右舷的新技术,显著降低了左右舷分辨功能对输入信噪比的要求.仿真和对海上实验数据的处理结果验证了该方法的稳健性和有效性,可望应用于工程实践中.为了使该技术能够适用于更低的信噪比条件,本文还提出了一种简单实用的线谱增强技术. 相似文献
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多基阵联合的无源纯方位目标运动分析研究 总被引:19,自引:0,他引:19
研究基于两声呐基阵的方位数据融合的目标运动分析方法,给出了伪线性处理、扩展卡尔曼滤波、最大似然估计等算法的模型,进行了仿真实验,比较和分析了仿真结果。计算结果表明,所给出的多基阵联合的无源纯方位目标运动分析方法,不仅克服了单基阵纯方位目标运动分析需要本舰机动的限制,而且提高了参数估计算法的稳定性和全局性。 相似文献
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快速收敛最小方差无畸变响应算法研究及应用 总被引:2,自引:0,他引:2
常规最小方差无畸变响应(MVDR)自适应波束形成是一种高分辨窄带波束形成器,它是利用实际声场的窄带互谱密度矩阵(CSDM)估计出自适应波束形成权向量.在实际应用中,MVDR算法需要较长的观测时间估计协方差矩阵,不利于对高速运动目标进行定位;对于宽带目标信号, MVDR算法需要对每一个CSDM进行求逆运算,计算量较大;在相干源条件下,目标信号之间会发生"对消"现象,MVDR算法性能急剧恶化.本文提出了基于子带子阵处理的快速收敛MVDR自适应波束形成方法.首先将全频带划分成一组子带,将接收线阵划分成一组子阵,然后对每一子带计算降维的驾驶协方差矩阵(STCM),从而得到快速收敛MVDR自适应波束形成的权值和空间谱估计结果.同时采用双向空间平滑方法对相干源进行MVDR空间谱估计.仿真和海试数据处理结果表明该算法在保证高分辨力的同时,具有瞬时收敛的性能,双向空间平滑技术具有良好的解相干性能. 相似文献
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导向最小方差(STMV)波束形成是一种利用导向协方差矩阵获得自适应权值的方法,具有快速收敛特性.常规的稳健导向最小方差(RSTMV)波束形成算法在处理宽频带信号时,性能下降明显.为了改善算法的性能,结合频域子带划分和空域子阵划分技术,提出一种多子带不确定集独立约束的稳健子阵级STMV波束形成算法。通过频域子带划分可对不同子带的导向向量误差范数边界进行约束,计算出各子带对应的对角加载量,得到稳健的子带级最小方差波束形成算法权向量;同时采用子阵技术进行降维处理,可进一步增加划分子带的数目,从而提高算法的性能并有效降低计算复杂度,最终得到一种稳健的子带子阵级STMV波束形成算法。理论分析和仿真结果表明,在阵列导向向量存在误差的情况下,该算法在干扰方向形成的零陷最深,且零陷波束宽度最窄,输出信噪比接近理论值,因此性能最佳.实际海试数据处理表明,在强干扰目标存在时,弱目标输出信干噪比较RSTMV算法可提高4 dB,较常规波束形成可提高10 dB,在角度分辨力和算法复杂度方面得到有效改善,同时可以保证目标功率无失真输出。 相似文献