不确定海洋环境中的模态子空间重构稳健定位方法

实际的海洋是一个不确定的声传播环境,常规的匹配场方法在进行目标定位时会遇到环境失配的问题,导致定位性能下降.在不确定的海洋环境中,声场传播中的一部分简正波模态受到声场不确定性的影响较小.基于此,本文提出了一种模态子空间重构的稳健定位方法.该方法使用稳定的模态来重构拷贝场向量,相比于常规匹配场定位方法中使用全阶模态来构造拷贝场向量,其定位结果更加稳健.利用计算机仿真数据和海试数据进行了定位性能分析,并给出了常规匹配场定位方法和稳健最大似然定位方法作为对比.研究结果表明:1)不确定海洋环境中,常规匹配场定位方法即使在较高的信噪比条件下其定位性能也较差.2)模态子空间重构定位方法的性能优于常规匹配场定位方法和稳健最大似然方法.     

不确定海洋环境中基于主成分量的稳健检测器

传统的信号检测算法在不确定的海洋环境中性能出现下降。基于贝叶斯原理的最优检测算法可以实现对不确定海洋环境中信号的有效检测,但是其突出问题是计算量较大。本文提出了一种基于主成分量分析的稳健信号检测器,该检测器利用贝叶斯原理将环境先验信息引入到检测算法中,同时使用主成分量分析方法来降低运算量,实现了对信号的快速有效检测。分别使用标准失配海洋模型和海上实测数据进行了计算机仿真和实验验证,结果表明:(1)基于主成分量的稳健信号检测器检测性能达到最优贝叶斯检测器的效果。(2)本文方法在线运算速度是贝叶斯最优检测器的5^一8倍。(3)环境先验信息失配的情况下,扩大海洋环境参数模型的不确定度范围有助于提高检测性能。      

总体最小二乘算法模波束形成方法研究

研究了模波束形成处理算法,并在此基础上提出了一种总体最小二乘算法模波束形成技术。该方法利用总体最小二乘算法修正了从垂直接收基阵数据中提取出的简正波模态函数信息,准确估计出各阶简正波模态系数,提高了对目标检测和定位的性能。针对典型的浅海波导环境,进行了计算机仿真实验,结果表明:在低频远程目标条件下,该方法与常规最小二乘算法模波束形成相比,估计出的简正波模态系数更精确,具有旁瓣低,分辨率高,定位性能好的优点。