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淺海波導(dǎo)環(huán)境對(duì)垂直陣列信號(hào)處理影響研究

發(fā)布時(shí)間:2020-04-22 11:06
【摘要】:在自由空間的條件下,現(xiàn)代數(shù)字信號(hào)處理技術(shù)在水聲陣列信號(hào)處理中的應(yīng)用已經(jīng)逐漸成熟。但當(dāng)這些信號(hào)處理技術(shù)應(yīng)用在淺海波導(dǎo)的環(huán)境條件下時(shí),性能會(huì)受到很大的影響,同時(shí)也可以結(jié)合水聲物理的相關(guān)知識(shí),對(duì)淺海波導(dǎo)中的聲場分布特征進(jìn)行估計(jì),得到更多有用的信息,并進(jìn)行水平距離、聲源深度等參數(shù)進(jìn)行估計(jì)。本文首先對(duì)三種解波動(dòng)方程的方法及對(duì)應(yīng)模型聲場預(yù)報(bào)方法,長線陣方位估計(jì)技術(shù),淺海波導(dǎo)環(huán)境下垂直陣聲探測技術(shù)的國內(nèi)國外發(fā)展現(xiàn)狀進(jìn)行了介紹。然后研究了理想環(huán)境下穩(wěn)健高分辨陣列信號(hào)處理算法,通過仿真理想環(huán)境下高分辨算法的應(yīng)用效果,得出高分辨算法相比常規(guī)波束形成方法能夠得到更窄的主瓣和更低的旁瓣的結(jié)論,以便在后續(xù)的研究中獲得更好的由于多途產(chǎn)生不同到達(dá)角度分辨效果。接著研究了目前常用的基于Kraken和Bellhop仿真軟件的兩種聲場建模技術(shù),對(duì)于一定范圍內(nèi)海區(qū)的聲場進(jìn)行預(yù)報(bào),為垂直陣在淺海波導(dǎo)環(huán)境下的性能仿真提供支撐。在波導(dǎo)環(huán)境下,對(duì)垂直陣信號(hào)處理的效果進(jìn)行了仿真分析,重點(diǎn)分析了由于波導(dǎo)效應(yīng)產(chǎn)生的影響,當(dāng)聲源位置不同時(shí),垂直陣俯仰角方位歷程圖存在明顯的多途現(xiàn)象的不同特征,可以利用這些特征來進(jìn)行聲源水平位置和深度的估計(jì)。最后重點(diǎn)研究了一種淺海波導(dǎo)環(huán)境下利用垂直陣波束形成結(jié)果對(duì)聲源深度和與垂直陣之間的距離信息進(jìn)行估計(jì)的方法,相比其他定位方法,能夠解決高頻聲信號(hào)處理問題,實(shí)現(xiàn)過程簡單,在高信噪比和陣列通過聲源附近的情況下得到的結(jié)果較好。利用虛源法對(duì)淺海波導(dǎo)中多途現(xiàn)象進(jìn)行粗估計(jì)補(bǔ)償相位得到能量聚集的效果,然后使用匹配相位技術(shù)在淺海波導(dǎo)中聲源位置進(jìn)行定位,得到了不同仿真條件下的結(jié)論,并且通過湖試數(shù)據(jù)對(duì)上述方法進(jìn)行了驗(yàn)證分析。
【圖文】:

模型圖,直線陣,模型,加權(quán)向量


可以利用平面波假設(shè)來解決直線陣波束形成達(dá)式為[ ( ) ( ) ( sa = exp-jωτ exp jωτexp j12 權(quán)向量為:scM=aw 件可以得到:scHs s=awa aM,,則式(2-3)和式(2-4)是等價(jià)的,假設(shè)真實(shí)信記為sa ,從而可以得到權(quán)矢量對(duì)待估計(jì)的真實(shí)則( )HH:s sc s s c spM= = a aa a w a 規(guī)波束形成器的加權(quán)向量代入空間譜計(jì)算式中為:H2 H,2s x sy c c x cMσ = =a R aw R w

波束圖,乘數(shù)法,波束形成算法,高分辨算法


s.t. ww Rw w運(yùn)用 Lagrange 乘數(shù)法,定義函數(shù)( ) ( H 2 H 0, F w λ w Rw + λ εw w式中λ 是實(shí)值 Lagrange 乘數(shù)法系數(shù)。上式對(duì)( 2 0Rw + λ εw 于是( λ λεw = R + 運(yùn)用矩陣求逆定理可得( H 20s λλ λε= + w a R I 可見,WCPO 算法相對(duì)于經(jīng)典對(duì)角加載法考2.3 高分辨算法的仿真結(jié)論根據(jù) 2.2 節(jié)所研究的自由場高分辨穩(wěn)健結(jié)果,如圖 2.2 所示。
【學(xué)位授予單位】:哈爾濱工程大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2018
【分類號(hào)】:TN911.7

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào):2636453

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