基于体积阵的目标方位估计方法研究

体积阵论文 均匀圆阵论文 波达方位估计论文
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水下目标定位一直都是水声探测中的一个重要组成部分,无论在军用领域还是在民用领域都具有十分重要的意义。而随着水下目标的小型化、高频消声性能增强,迫使声纳的探测向低频方向发展,这就需要增大声纳系统的阵列孔径。本文将以可扩展的体积阵阵型为主要研究阵型,其具备了全向无模糊特性,空间方位的各向同性等均匀线阵无法比拟的优势。本文将从波束形成、抑制干扰、超分辨估计以及压缩感知方面对基于体积阵的方位估计算法性能进行系统的研究,并提出了一种基于压缩感知理论的抑制干扰波束形成算法。本文的具体内容如下:首先,本文对体积阵做了一个简单的概述,并讨论了常用的目标定位算法的研究历史和发展现状。其次,研究了阵列信号处理的基本知识,其中包括常用的信号处理模型、阵列的统计特性等。然后,基于体积阵模型给出了工程实践中的波束形成算法及仿真分析,给出了可以抑制干扰的对角加载自适应波束形成算法的仿真分析和步骤,为了减少波束形成算法的计算量介绍了二次插值比幅法,并给出其误差补偿公式。结合实验数据,使用常规波束形成算法、自适应对角加载波束形成算法对目标方位进行估计。第四,为了提高算法的角度分辨力,本文给出了均匀圆阵转换为虚拟均匀线阵的模式空间变换方法。结合已有的解相干算法,对基于均匀圆阵阵列的子空间算法的相干与非相干信号分辨能力进行仿真分析,分析了虚拟均匀线阵与真实均匀线阵的差异。最后,结合压缩感知理论,将正交匹配追踪(Orthogonal Matching Pursuit,OMP)算法与经过模式空间变换的子空间算法进行对比,比较了OMP算法在均匀圆形阵列上应用时的一些优势与不足。并且提出了一种基于OMP算法去除干扰的波束形成算法,主要考虑到在实际应用中,真实目标的期望方向往往是不得而知的,这使得对角加载自适应波束形成的使用受到了一些影响,而采用OMP去除干扰的波束形成算法则不需要预知目标的期望方向,只需要预知干扰的信息就可以完成目标的方位估计。通过仿真分析,将OMP去除干扰的常规波束形成算法与对角加载自适应波束形成算法进行对比,并结合仿真及实验数据对实际目标完成方位估计。
摘要第5-6页
abstract第6-7页
第1章 绪论第11-17页
    1.1 论文研究背景及意义第11-12页
    1.2 信号处理算法研究现状第12-15页
    1.3 论文内容与结构安排第15-17页
第2章 阵列信号处理基础第17-25页
    2.1 阵列的前提与假设第17页
    2.2 信号模型第17-18页
        2.2.1 窄带信号模型第17页
        2.2.2 相关系数第17-18页
    2.3 阵列流型向量的导出第18-20页
        2.3.1 均匀线阵的数学模型第19页
        2.3.2 均匀圆阵的数学模型第19-20页
        2.3.3 体积阵模型第20页
    2.4 阵列模型的二阶统计特性第20-21页
    2.5 波束形成中的常用基本概念第21-23页
        2.5.1 指向性函数第21-22页
        2.5.2 波束宽度第22页
        2.5.3 分辨力第22-23页
    2.6 本章小结第23-25页
第3章 波束形成算法第25-45页
    3.1 波束形成定义第25-26页
    3.2 均匀加权波束形成第26-28页
        3.2.1 均匀加权波束形成理论第26页
        3.2.2 体积阵垂直方向波束形成第26-27页
        3.2.3 体积阵水平方向波束形成第27-28页
    3.3 非均匀加权波束形成第28-30页
        3.3.1 非均匀阵加权波束形成介绍第28页
        3.3.2 对角加载自适应波束形成第28-30页
    3.4 测向理论第30-37页
        3.4.1 测向基本原理第30-31页
        3.4.2 比幅法测向原理第31-37页
    3.5 仿真实验分析第37-40页
    3.6 水池实验数据处理第40-43页
    3.7 本章小结第43-45页
第4章 阵列DOA估计算法研究第45-57页
    4.1 经典MUSIC算法第45-46页
        4.1.1 MUSIC算法原理第45-46页
        4.1.2 MUSIC算法实现步骤第46页
    4.2 ESPRIT算法第46-48页
        4.2.1 ESPRIT算法原理第46-47页
        4.2.2 ESPRIT-LS算法第47-48页
        4.2.3 ESPRIT-LS算法步骤第48页
    4.3 圆阵的模式空间变换第48-50页
        4.3.1 圆阵的模式空间变换第48-49页
        4.3.2 圆阵与虚拟均匀线阵的异同第49-50页
    4.4 圆阵的解相干算法第50-51页
        4.4.1 TOEPLITZ算法第50页
        4.4.2 特征矢量重构改进算法第50-51页
    4.5 仿真分析第51-56页
    4.6 本章小结第56-57页
第5章 基于压缩感知的阵列DOA估计第57-71页
    5.1 压缩感知的基础知识第57-59页
        5.1.1 压缩感知的数学模型第57-58页
        5.1.2 稀疏表示矩阵第58页
        5.1.3 基于压缩感知的DOA估计模型第58-59页
    5.2 贪婪算法第59-62页
        5.2.1 MP算法第60页
        5.2.2 OMP算法第60-61页
        5.2.3 基于OMP算法的去除干扰方法第61-62页
    5.3 仿真分析第62-66页
    5.4 实验数据分析第66-68页
    5.5 本章小结第68-71页
结论第71-73页
参考文献第73-79页
攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果第79-81页
致谢第81页
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