一种宽带水声目标DOA估计方法

针对现有的基于压缩感知的宽带水声目标DOA估计方法中存在估计计算时间长、失败率高的问题,将稀疏贝叶斯学习重构方法应用到宽带水声目标DOA估计中,采用定点方法对SBL算法中的核心超参量进行求解,提出一种基于稀疏贝叶斯学习的宽带水声目标DOA估计方法.通过仿真实验,验证了该方法的可行性与有效性,并证实该算法相对于常用的波束形成算法、MUSIC算法、SBL算法以及BP算法具有运算速度快、重构精度高等优点.     

基于四阶累积量的最小模DOA估计方法

高阶累积量由于对高斯噪声不敏感,在高分辨阵列信号处理中可用来提高参数估计的分辨性能。本文从一个统一的角度来研究基于高阶累积量的高分辨阵列信号处理方法,用四阶累积量构造了一个较通用的累积量矩阵,该矩阵符合最小模(M in-Norm)算法的结构,从而可进行DOA(D irection of Arrival)估计。由于四阶累积量对高斯噪声干扰不敏感,从而可提高估计的分辨性能。本文就这种方法在阵列信号处理中的应用,通过计算机仿真与基于二阶矩的M in-Norm算法进行了较全面的比较。仿真结果表明,该方法在高斯噪声中具有良好的统计性能,是实现高分辨方位估计的有效方法。     

基于电抗加载的单通道五元多波束扫描天线阵设计方法研究

为解决多波束扫描天线阵中多接收通道的一致性问题,并简化多波束形成所需的复杂波束形成网络,采用电抗加载方法设计了仅需一个输出通道的五元多波束扫描天线阵。仿真结果表明,该天线阵采用MUSIC算法,能实现最多4个信号到达方向(DOA)的较精确估计。另外,对信噪比、采样点数、信号角间距对信号到达方向估计效果的影响进行了定量分析。该天线阵的设计方法与计算结果对电抗加载高频地波雷达(HFSWR)天线阵的优化设计与工程应用具有一定的指导意义。     

高分辨方位估计在鱼雷声成像垂直尺度识别中的应用

在鱼雷声成像垂直尺度识别中,根据潜艇垂直方向上目标亮点相距较近的特点,采用高分辨的MUSIC算法,对潜艇垂直方向上的目标亮点进行估计。由于MUSIC算法是一种基于阵列数据协方差矩阵特征分解的高分辨DOA估计方法,通常具有较大的运算量,为增强算法的实时性,本文提出了一种基于正交解调的MUSIC算法。该算法首先对阵列接收到的高频信号进行正交采样,在降低采样率的基础上,再利用MUSIC算法对低频信号进行DOA估计。仿真结果表明,改进的MUSIC算法在有效减小运算量的同时又不降低其性能,具有较好的工程实用价值。     

基于傅里叶变换的快速TAMVDR算法

时域解析信号MVDR算法(TAMVDR)可以在一次快拍的前提下获得较好的宽带信号处理效果,是一种在阵列信号处理中具有广泛应用前景的高分辨波束形成方法,但因运算量较大制约了其工程应用。本文详细分析基于傅里叶变换的时域解析信号构造和精确时延方法,提出改进的快速TAMVDR算法,给出具体算法流程和运算量分析。海上实验结果表明,快速TAMVDR算法的处理性能与TAMVDR算法相当,其波束分辨力和检测能力均优于常规波束形成技术,其运算量仅为TAMVDR算法的1/4。     

地波雷达目标方位角估计算法

地波雷达由于其良好的超视距目标探测性能得到广泛重视与研究。而作为参数估计的重要组成部分,获取精确的目标方位估计算法一直是地波雷达阵列信号处理的主要工作。近年来,地波雷达阵列天线不断趋向于小型化,使得在进行方位角估计过程中,高分辨算法得到了研究与应用。本文针对地波雷达阵列接收信号数据特点,重点对比分析3种高分辨算法的性能,为DOA估计提供算法选择依据,具有重要的工程应用价值。     

改进MUSIC算法对相关信号源DOA的估计

MUSIC算法能有效地估计独立信号源的DOA，并且在模型准确的前提下，对DOA的估计可以达到任意精度；MMUSIC算法可改善MUSIC算法对相关信号源的DOA估计性能，且不影响对非相关信号源DOA的估计；但对相干信号源和相隔比较近的小信噪比信号源，MMUSIC算法就不适用了，这里提出一种新的改进MUSIC算法，该算法既能有效估计独立信号源的DOA，也能有效地估计相关信号源和相隔比较近的小信噪比信号源的DOA。计算机仿真结果验证了上述理论分析的合理性。     

基于变分模态时频分布下的水下目标DOA估计研究

在声呐、雷达等设备的目标探测中,声源方位估计是需要解决的关键问题之一。针对水下传感器阵列接收信号的波达方向角(DOA)估计算法中,传统的BP神经网络算法会因网络参数不合理和层数过多导致过拟合的问题,以往通过粒子群算法(PSO)进行优化后,网络仍容易过早结束训练而导致性能不佳。为此,本文提出一种基于变分模态分解结合粒子群算法优化后的BP神经网络算法。首先对目标回波信号进行可变模态分解,对分解得到的各分量进行时频分析后叠加的谱图特征作为经粒子群算法优化后的BP神经网络算法的输入进行训练测试,以此来提高阵元接收目标回波的DOA估计精度。仿真实验结果表明,结合变分模态分解及粒子群算法优化的BP神经网络具有更好的识别效果和泛化能力,提高了DOA的估计精度。     

基于时域解析信号的广义MUSIC算法

波束形成是声呐信号处理的关键技术,本文提出一种新的基于宽带时域解析信号的广义MUSIC自适应波束形成算法(TAMUSIC算法)。该算法将时域解析信号与改进的MUSIC算法相结合,对精确时延之后的宽带时域信号进行希尔伯特变换生成复数形式的时域解析信号,增加权向量自由度;通过增加调节指数构建新广义噪声子空间,解决了传统MUSIC算法信源数目估计不准带来的影响,提高算法鲁棒性;最后利用信号子空间和噪声子空间的正交性估计目标方位。仿真数据和海试数据处理的结果表明:TAMUSIC算法可以获得更尖锐的谱峰,提高目标的角度分辨力,增强了弱小目标的发现能力。     

水下超波束形成技术性能仿真研究

基于声呐分裂波束阵列信号处理的特点,对超波束形成(hyper beam forming,HBF)的二维(2D)和三维(3D)算法进行介绍,探讨其工作特性以及影响因子。将HBF技术应用在水下阵列信号处理中,通过仿真计算分析了其分辨能力和分辨特性。研究结果表明:HBF使得主瓣束宽得到锐化,同时旁瓣级也有很大的降低,与常规波束形成技术相比,其分辨能力有较大提高,是一种有广阔应用前景的水下阵列信号处理新方法。     

DOA估计中MUSIC算法与ORPD算法的联合应用

ORPD算法是一种对来波方向（DOA）估计的最佳分辨方法，但这种算法需要预知信源的大致方位。多信号分类（MUSIC）算法对DOA估计稳定性较好，伪峰情况基本不存在，精度较高，但其分辨能力不如OIWD算法。利用MUSIC算法较好的稳定性，首先预测信源的大致方位，然后利用OIWD算法对DOA进行估计。仿真结果表明，这种方法是比较有效的。     

基于时域解析信号的广义MUSIC算法

波束形成是声呐信号处理的关键技术,本文提出一种新的基于宽带时域解析信号的广义MUSIC自适应波束形成算法(TAMUSIC算法).该算法将时域解析信号与改进的MUSIC算法相结合,对精确时延之后的宽带时域信号进行希尔伯特变换生成复数形式的时域解析信号,增加权向量自由度;通过增加调节指数构建新广义噪声子空间,解决了传统MUSIC算法信源数目估计不准带来的影响,提高算法鲁棒性;最后利用信号子空间和噪声子空间的正交性估计目标方位.仿真数据和海试数据处理的结果表明:TAMUSIC算法可以获得更尖锐的谱峰,提高目标的角度分辨力,增强了弱小目标的发现能力.     

一种基于MUSIC改进算法的宽带水声信号DOA估计

提出一种适用于水声宽带信号的DOA估计算法。该方法首先将时域宽带信号变换到频域,然后划分子带,在每个子带上进行不同的加权得到信号的DOA估计。同时子带算法采用改进的MUSIC算法,降低了DOA高分辨力估计所需要的信噪比。计算机仿真对比了MUSIC算法和改进后算法的空域分辨力,同时也对比了不同信噪比下2种算法的性能。仿真结果表明,改进后的算法无论在适用信噪比条件还是分辨能力上均有较大提高。最后采用某型水下航行器的实航数据对算法进行验证,验证结果表明该算法可在实际应用环境中获得良好的DOA估计。     

基于DOA先验知识的最优阵列设计方法

本文主要讨论阵边界受约束情况下的二维平面阵的阵列设计方法。提出一种在具备目标到达方向(DOA)先验知识的情况下,基于克拉美罗下限(CRLB)准则,给出阵元分布的最佳方案,这种阵列设计方法将实现最佳DOA估计性能,即在特定的入射角度范围内实现高可靠分辨(旁瓣低且主瓣窄)。最后,给出仿真验证并进行性能分析。     

基于压缩感知的正交偶极子阵列信号参数估计

[目的]针对传统的极化敏感阵列的波达方向(DOA)估计算法运算复杂度高、实时性差的问题,提出基于压缩感知的正交偶极子极化敏感阵列结构.[方法]将数据压缩思想应用于阵列结构设计,压缩接收信号矢量维度,减少射频前端链路数量,以控制系统的复杂度,使阵列结构设计具有高度的灵活性.基于结构降维多重信号分类(MUSIC)算法;首先...     

多波束测深数据处理中的CUBE算法探讨

阐述了一种多波束测深数据处理算法——CUBE(Combined Uncertainty and Bathymetry Estimator)算法,用该算法可以对观测区域网格节点"真实"水深及相关误差进行估计。用CUBE算法处理多波束数据近两年已被国际上大多数多波束处理软件所采用,该算法的成熟应用将数据处理人员从繁重的多波束内业中解放出来,为多波束更加广泛的应用提供良好的基础。     

基于圆阵的超波束技术

圆阵是现代探测系统中最常见的设计之一,它被广泛的应用于雷达、通信、声呐等领域。提高圆阵的方位分辨率和对弱目标的检测能力是目前的研究热点。超波束算法(HBF)是一种基于CBF算法和分裂波束理论的信号处理算法,它可以有效抑制旁瓣,减小波束宽度。本文将HBF算法应用到圆阵信号处理之中,并与CBF算法相对比。分析仿真结果发现,HBF算法可以有效提高圆阵的方位分辨率和对弱目标的探测能力,并且超波束指数对这种能力产生了影响。     

基于矢量阵的鲁棒自适应舰船噪声检测算法研究

稳健Capon波束形成算法直接将自适应对角元加载因子的计算与导向矢量的误差联系起来,易于实际操作,避免了其他算法计算加载量时的随意性。文章针对长线阵声纳检测近距离快速移动目标时观测数据不充分的问题,提出了一种基于矢量阵的改进稳健Capon波束形成算法。算法对数据矩阵进行奇异值分解,避免了求取不满秩的协方差矩阵,且减少了运算量及存储量。该算法对导向向量失配不敏感,且能有效地对快速移动的目标进行方位估计。最后通过仿真结果和海试试验数据处理验证了算法的有效性。     

基于相干信号源的修正ISM算法

介绍一种基于相干信号源的修正ISM算法(MISM)。该算法采用CBF常规波束形成算法及MVDR波束形成算法、MUSIC算法进行处理并给出公式。结合3种算法各自的优势,通过对接收数据阵进行去相关处理,突破了ISM算法只能对相干信号源进行方位估计的局限性。通过计算机仿真进行3种算法的对比分析,验证该算法的有效性。     

单矢量水听器四阶累积量MUSIC算法对信号DOA的估计

针对传统MUSIC算法的局限性,提出了一种基于高阶累积量的单矢量水听器MUSIC算法.这里将单个矢量水听器理解为一个标量传感器阵列,按照阵列信号处理的原理对其输出的标量场和矢量场信息进行联合处理,该算法先构造四阶累积量矩阵,代替传统MUSIC算法中的阵列协方差矩阵,对四阶累积量矩阵采用MUSIC算法作方位估计.仿真结果表明,借助高阶累积量的方法,在高斯白噪声下,MUSIC算法能完全抑制高斯白噪声的影响,在高斯色噪声条件下,该方法还是能获得高分辨率的估计.湖试结果也表明,文中算法有更好的目标方位估计性能.