MIMO聲吶發(fā)射分集平滑（transmission diversity smoothing,TDS）法（簡稱為MIMO-TDS）是一類重要的多輸入多輸出（multiple-input multiple-output,MIMO）聲吶DOA估計方法。該方法利用發(fā)射正交波形來獲得發(fā)射分集平滑特性,保證了MVDR等自適應(yīng)高分辨算法的直接應(yīng)用,但也因此犧牲了發(fā)射端的陣增益,在對較遠距離的目標進行探測定位時,該方法常會面臨回波信噪比不足、性能損失嚴重等問題。針對該缺點,借鑒了MIMO聲吶虛擬陣列（virtual array,VA）法（簡稱為MIMO-VA）中的匹配濾波思想,提出同時利用所有發(fā)射信號對回波進行聯(lián)合匹配濾波處理的方式提高信噪比,該聯(lián)合匹配濾波器的單位脈沖響應(yīng)函數(shù)由所有正交發(fā)射信號經(jīng)線性疊加構(gòu)成。研究表明,所提出的匹配濾波器不僅能夠提高接收信噪比,改善MIMO-TDS在低信噪比條件下的性能,還保留了MIMO聲吶的發(fā)射分集平滑特性。與MIMO-VA相比,所提方法大幅減少了所需匹配濾波通道數(shù)量,具有較低的運算量;且存在發(fā)射陣列流形誤差、發(fā)射信號同步誤差時,具有更優(yōu)的穩(wěn)健性。利用計算機仿真對所... 

【文章來源】：西北工業(yè)大學學報. 2020,38(01)北大核心EICSCD

【文章頁數(shù)】：8 頁

【部分圖文】：

MIMO陣列示意圖

該組實驗主要驗證低信噪比下MIMO-TDS-MF的DOA估計性能,仿真中假設(shè)不存在任何信號同步誤差、陣列誤差,由于MIMO-VA在構(gòu)造虛擬孔徑過程中會丟失發(fā)射分集平滑特性,仍需配合空間平滑來對陣元輸出作解相干處理。圖3a)給出了單次方位估計的空間譜,假設(shè)存在4個固定目標,方位角度依次是-45°,-30°,0°和15°,歸一化的目標強度βp依次為1,0.5,1和1,信噪比RSN=0 dB,根據(jù)15°處的目標信號強度添加噪聲。圖3b)分析了MIMO-TDS-MF在不同信噪比下,針對0°和15°處的2個目標,進行多次蒙特卡羅實驗后的成功分辨概率,并和MIMO-TDS及MIMO-VA進行對比,其中相同信噪比下的蒙特卡羅重復實驗次數(shù)為1 000。對于某次實驗,如果2個目標方位的估計值 θ ^ 1和 θ ^ 2與真實值θ1及θ2之間滿足

實際應(yīng)用中,DOA估計方法的運算量是一項非常重要的技術(shù)指標,運算耗時的長短意味著算法在運行過程中所占用的計算資源的大小。下面對MIMO-TDS、MIMO-VA、MIMO-TDS-MF這3種方法的運算時間進行仿真對比,圖6是在相同的硬件條件下重復進行多次DOA估計的耗時曲線。該組實驗中使用的計算機CPU是Intel(R)Core(TM)i5-4590,主頻3.3 GHz,內(nèi)存8 G,運行環(huán)境為win7下的MATLAB 2015b。該實驗給出的100次運行耗時曲線證明:MIMO-TDS的運行時間最短,本文提出的MIMO-TDS-MF次之,MIMO-VA需要的運算耗時則遠大于前2種方法。結(jié)合表1中3種方法的運算參數(shù)對比我們發(fā)現(xiàn),相較于MIMO-TDS,MIMO-TDS-MF確實增加了一定數(shù)量的匹配濾波器,導致后者的運算時間稍高于前者。而與MIMO-VA進行比較,MIMO-VA的基陣輸出協(xié)方差矩陣維度、掃描向量維度以及匹配濾波器的個數(shù)都要遠高于本文提出的MIMO-TDS-MF。綜上,MIMO-TDS-MF在運算耗時上具有一定的優(yōu)勢。

【參考文獻】：
期刊論文
[1]MIMO聲納:概念與技術(shù)特點探討[J]. 孫超,劉雄厚.  聲學技術(shù). 2012(02)



本文編號：3344700