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基于六边形阵的弱目标DOA估计方法研究
摘要
高质量发展海洋经济、加速建设海洋强国是我国海洋事业建设的要求,其中水声
探测技术作为关键的研究领域,虽然研究成果较为丰富,但仍存在一些问题:一方面
是目标的隐蔽性增强,一方面是复杂海洋环境干扰较强。本文主要针对弱目标的高分
辨问题和强干扰下的弱目标方位估计问题进行研究。
首先,构建了声压正六边形阵列的接收窄带和宽带信号的数学模型,研究经典的
DOA估计方法包括常规波束形成和多重信号分类算法,针对实际阵结构的遮蔽作用,
提出四种子阵组合处理模式,通过对指向性、分辨力以及估计精度的对比分析,得出
采用相邻三条子阵划分扫描空域的方式获得全方位空间谱的处理模式旁瓣更低,指向
性更好。
然后,针对低信噪比条件下多目标分辨性能下降问题,将稀疏贝叶斯学习理论应
用于多目标高分辨DOA估计,研究两种经典的贝叶斯估计算法,包括SBL和MSBL算
法。针对目标信号方位不一定恰好落于稀疏模型预设网格的实际应用场景,将离格误
差超参数引入贝叶斯DOA估计算法,研究离格稀疏贝叶斯估计(OGSBL)算法,仿真
结果证实了该算法的高分辨力和估计精度。在此基础上,提出将SVD-SG联合降噪与
OGSBL结合,通过降维降噪预处理,进一步提升了算法在低信噪比下的多目标分辨能
力,且减小了运算复杂度。
最后,针对强干扰背景下的弱目标方位估计问题,一方面,考虑到信源数的估计
准确度对DOA算法存在影响,研究了基于AIC、MDL和HQ准则的信源数估计算法。
另一方面,采用两种思路解决强干扰下弱目标DOA估计问题:基于强弱信号同时估计
的思路,研究基于噪声子空间不变性的DOA估计算法和基于伪协方差矩阵的DOA估
计算法,仿真结果表明,在快拍数减少、干信比增大和方位临近的条件下,基于噪声
子空间不变的波达角估计算法有更好的强弱信号同时估计能力;基于抑制强干扰再估
计弱目标的思路,研究了基于扩充噪声子空间的算法和基于干扰抑制的弱目标估计算
法,考虑强干扰环境中OGSBL算法对弱目标估计性能变差的问题,提出了结合空域矩
阵滤波进行干扰抑制处理的改进算法,该算法在强干扰条件下对多个弱目标的估计精
度和分辨力更高,但在干扰与弱信号方位接近和干噪比远大于信噪比的条件下,基于
干扰抑制的弱目标估计算法和基于噪声子空间扩充的算法抑制干扰的能力更强,弱目
标的估计性能更优异。对六边形阵的湖试数据处理,进一步验证了仿真结果。
哈尔滨工程大学硕士学位论文
关键词:正六边形阵列;弱目标DOA估计;稀疏贝叶斯学习;强干扰抑制
基于六边形阵的弱目标DOA估计方法研究
ABSTRACT
High-qualitydevelopmentofthemarineeconomyandacceleratedconstructionofastrong
maritimepoweraretherequirementsfortheconstructionofChinasmarineindustry.Among
them,underwateracousticdetectiontechnologyisakeyresearcharea,althoughthereare
abundantresearchresults,therearestillsomeproblems:ontheonehand,theconcealmentof
targetsisenhanced,andontheotherhand,theinterferenceofcomplexmarineenvironmentsis
strong.Thisarticlemainlyfocusesonthehigh-resolutionproblemofweaktargetsandthe
problemofweaktargetdirectionestimationunderstronginterference.