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稀疏矢量阵进行宽带信号处理时,强目标的栅瓣及对称伪峰会干扰弱目标的检测,提出了一种基于理论干扰预测的加权抑制方法。方法利用矢量阵波束形成先获得强目标的波达方向(Direction Of Arrival,DOA)信息以及目标所在方位各频率的幅度谱信息,再利用理论计算公式获得强目标的栅瓣和对称伪峰角度上对应的各频率点的幅度谱强度信息,通过在方位、频率维度加权的方式对强目标的栅瓣和伪峰干扰进行抑制,来改善在强干扰下的弱目标检测能力。方法也适用于多目标情况,对各个目标依次使用,减少多目标时栅瓣和对称伪峰对方位历程的影响,净化了时间方位历程图。对所提方法给出了理论推导过程并进行了仿真和实验验证,实验结果验证可行。结果表明,新方法可以有效地抑制强目标的栅瓣和对称伪峰干扰,提高弱目标的检测能力,此外,净化后的时间方位历程图更利于弱目标检测和目标数量的估计。 相似文献
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针对实际装配后均匀圆环阵的阵列流形向量偏离理论值的问题,提出一种利用单声源从不同方位入射阵列时的阵列幅度相位响应拟合阵列流形模型的算法。考虑阵列存在通道幅度相位一致性偏差和阵元间互耦作用,导出阵列幅度相位响应与流形误差参数的关系式,利用互耦矩阵在模态域可与阵列流形分离的特性,将关于误差参数的关系式降次为线性方程组,再联合多个方位对误差参数做最小二乘估计。对于只存在其中一种误差的特例情况,给出了对应高精度、低复杂度的估计方法。最后,利用数值仿真对所提方法的拟合精度进行评估,拟合后的阵列流形误差距离缩减至10-2量级,水池实验数据也验证了算法在实际应用中的可行性。 相似文献
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深海声场通常可以看作不同掠射角的多途声线在接收器处的叠加,其中经海底反射的声线携带与海底参数有关的声场特征。利用深度卷积神经网络分别学习垂直阵声压域(CNN-Field)和垂直阵波束域(CNN-CBF)特征的方法被用来估计直达波区声源距离。该方法首先对仿真直达波区声场数据做预处理,然后将声压域和波束域的声场数据分别作为训练集训练深度卷积神经网络模型,最后输入测试集数据到训练完成的模型中估计声源距离.实测环境参数的仿真实验表明CNN-Field方法在不同海底参数的测试集下测距结果差异较大,CNN-CBF方法差异较小,而且在16阵元10 m等间距垂直阵的阵元域信噪比大于0dB时估计准确率可以达到97%.海试数据处理结果表明CNN-CBF方法的直达波区内测距准确率高于CNN-Field,在距离10 km以内的平均准确率可以达到93.16%. 相似文献
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大孔径水平阵对于浅海低频水声物理实验研究和应用至关重要,然而受实际情况制约,通常使用的水平基阵孔径十分有限,通过孔径扩展处理来扩展基阵孔径是一条重要途径。传统的无源孔径扩展方法是建立在均匀线阵、匀速相对运动和相干窄带连续信号的基础上的,难以适用于非均匀阵以及非连续宽带声源的情况。针对这些问题,提出了非均匀阵宽带声场信号的无源孔径扩展方法。使用静止布设在海底的非均匀水平短阵接收运动声源重复发射的宽带声信号,先开展均匀空间插值,然后在阵元域和波束域进行宽带扩展孔径处理。仿真和实验结果表明,在水深约70 m的浅海波导环境中,纵向间隔27.5 m的2个阵元接收20~200 Hz宽带声场,其空间插值结果与真值的相关系数大于0.99,说明宽带声场插值方法的合理性。在水平非均匀、纵向孔径250 m的短阵接收声场无法分析简正波频散特征的情况下,仿真和实验数据经过宽带无源孔径扩展处理得到孔径大于1 km的均匀线阵的声场,能高分辨区分各阶简正波,证明所提方法是有效的。 相似文献
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提出基于波数能量频域扩展特征的水面水下目标分辨方法,通过模态域波束形成计算频率波数谱,并根据环境信息建立目标深度与波数扩展差异间的映射关系,并以此作为判决模型实现目标深度辨识。仿真结果表明所提方法在目标方位预估不准时依然稳健。通过SWellEx-96数据和大连海域实测数据验证了本文所提方法的有效性,海上试验数据处理结果表明该方法在132 m水平阵纵向有效孔径、100~800 Hz处理频段条件下,初步具备了水面水下目标分辨能力,且水面目标波数扩展特征高出水下目标10°左右,两类目标差异明显。从声传播特性的角度,所提方法为解决目标深度辨识难题提供了新的思路。 相似文献
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针对利用机会运动声源的反演问题,提出一种对水平阵的非相干波束输出进行重构并获得海底声学参数的反演方法。不同于匹配场反演,该方法利用了声场的平滑平均原理,并且将衰减简正波的影响比例提升。仿真分析表明所提方法相比于匹配场反演对海底衰减系数更加敏感并且对声源的空间位置误差更加宽容。实验数据的反演结果表明研究海域在30~160 Hz频率范围内海底衰减系数随频率的变化关系为(0.34±0.18) f^(1.59±0.27)dB/m(f的单位是kHz),并且给出了由反演出的参数计算的传播损失曲线与实验的声传播损失数据的比较,所提方法比匹配场反演方法更准确地表征了声场传播特征。 相似文献
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构建了集成逆超短基线的自主式水下航行器(AUV)协同定位因子图,提出了两种从AUV协同定位方法,即基于扩展卡尔曼滤波(EKF)协同定位方法和基于粒子置信度传播(BP)协同定位方法,并修正了主AUV定位误差的影响。其中,基于EKF的从AUV协同定位方法利用主AUV的定位信息,重构了从AUV的状态向量实现协同定位;而基于粒子BP的从AUV协同定位方法构建了测量粒子实现协同定位。所提出的方法能够解决传统方法实时性较差的问题,且仅需单程声学定位信号传输测量即可实现从AUV的定位。仿真结果表明,两种协同定位方法适用于不同定位能力的从AUV,均能实现较高精度的协同定位。相比于航位推算方法,两种从AUV协同定位方法的定位误差均减小80%以上,且有效抑制了定位误差累积问题。此外,在水声信道较高丢包率的情况下,所提出的协同定位方法能稳定工作,且定位性能没有明显受到影响。 相似文献