本文關(guān)鍵詞：基于水下陣列的被動測向和干擾抑制技術(shù)研究　出處：《哈爾濱工程大學(xué)》2016年博士論文　論文類型：學(xué)位論文

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【摘要】：在水聲工程領(lǐng)域,水下信道復(fù)雜的物理特性極大限制了聲信號有效、穩(wěn)定的傳播,給信號的接收、檢測、估計帶來了很大的挑戰(zhàn)。水下聲信道對聲信號的影響具體表現(xiàn)在:海水介質(zhì)對聲波能量的吸收明顯,聲波在海洋傳播過程中散射、反射、混響、多途效應(yīng)顯著,海洋環(huán)境噪聲影響等等。淺海環(huán)境中由于海水介質(zhì)分布不均勻、海水溫度隨深度變化明顯,上述的影響會進一步加劇。另外,人為的噪聲同樣會給信號處理效果帶來影響。因此,水下聲信號處理可以歸結(jié)為“強損耗、強干擾環(huán)境下微弱信號的處理”。在這種情況下,利用信號空間特性的陣列信號處理技術(shù)在水下信號處理方面體現(xiàn)出了優(yōu)勢。本文在研究過程中考慮了四種導(dǎo)致水下基陣性能下降、性能亟待提升的工作場景,在現(xiàn)有研究成果的基礎(chǔ)上結(jié)合干擾抑制技術(shù)、魯棒性接收技術(shù)、稀疏表示理論以及盲源分離理論,探索提升水下被動監(jiān)測、信號接收性能的信號處理方法。本文的主要研究內(nèi)容包括:首先,提出了一種遠(yuǎn)場目標(biāo)被動監(jiān)測過程中近場干擾的抑制算法。對于固定式的水聲監(jiān)測系統(tǒng),當(dāng)本方艦艇返航、入港�？俊⒕S修的時候,艦船的輻射噪聲以及艦載、船載電子設(shè)備的噪聲都會對該系統(tǒng)的監(jiān)測性能造成很大的影響。這時來自螺旋槳、船載電子設(shè)備的干擾,通常位于基陣的近場范圍,會對基陣的監(jiān)測效果產(chǎn)生非常大的影響。然而傳統(tǒng)的干擾抑制算法基于目標(biāo)和干擾處于遠(yuǎn)場的假設(shè),與實際情況并不相符。為了抑制本方艦船自噪聲對固定式聲納系統(tǒng)的影響,本文提出了一種波束零陷權(quán)的設(shè)計方法。該權(quán)可以在不影響遠(yuǎn)場探測的情況下在近場某一特定位置或某一特定區(qū)域形成指向性零點,達到對近場干擾進行抑制的目的。該方法的優(yōu)勢在于:(1)權(quán)的形式僅與干擾源所在空間的位置坐標(biāo)有關(guān),不會影響遠(yuǎn)場目標(biāo)的探測、避免產(chǎn)生探測盲區(qū);(2)該權(quán)產(chǎn)生的波束零陷可以預(yù)成不需要實時計算,因此計算量小,適合工程應(yīng)用;(3)該算法不受陣列形狀的限制;(4)該算法適用于相干源的情況。其次,基于MD(Minimum Dispersion)準(zhǔn)則本文提出了一種水下非高斯信號穩(wěn)定接收的算法。實際工程中經(jīng)常遇到以下兩種情況:(1)基陣的測量區(qū)域存在強干擾源,且干擾源的AOA(Angleofarrival)隨著時間迅速變化;(2)目標(biāo)和干擾輻射的信號均服從非高斯分布。以上兩種情況中,傳統(tǒng)自適應(yīng)波束形成器的性能退化嚴(yán)重。為了克服這個問題,本文利用信號和干擾的非高斯特性將傳統(tǒng)自適應(yīng)波束的MV(Minimum Variance)準(zhǔn)則更新為MD準(zhǔn)則,以提高波束形成器對非高斯信號的接收性能。在此基礎(chǔ)上通過約束波束輸出在非穩(wěn)定干擾可能擴展角度范圍的平均功率,消除非穩(wěn)定干擾在波束輸出中的能量。從而實現(xiàn)了非穩(wěn)定干擾下,對水下非高斯信號的穩(wěn)定接收。與以往的波束形成器相比,本文提出的方法有兩方面的優(yōu)勢:(1)在非穩(wěn)定干擾源存在的情況下,本文提出的波束形成器對非高斯SOI(Signal of interest)的接收性能與MDDR波束形成器一致;(2)在干擾可能擴展的角度范圍,本文提出的波束形成器可以提供一個寬的波束零陷,因此對于水下信號的接收具有魯棒性。本文同時對文中提出的波束形成器給出了三種快速實現(xiàn)算法,即類MVDR算法,基于牛頓法的下降算法,改進的梯度投影算法。對這三種快速算法,給出了輸出信干噪比(Signal-to-interference-plus-noise Ratio,SINR)、收斂特性、計算復(fù)雜度等方面的性能分析。再次,本文進行了基于壓縮感知理論的水下目標(biāo)被動測向應(yīng)用技術(shù)研究。該研究是在壓縮感知理論框架下,利用水下目標(biāo)在空間稀疏分布的前提,實現(xiàn)對目標(biāo)方位的參數(shù)估計。該部分的工作可以分為三個部分:(1)從工程應(yīng)用的角度介紹了壓縮感知理論當(dāng)中常用的性能評價參數(shù),RIP常數(shù)和相關(guān)系數(shù)。從量測系統(tǒng)穩(wěn)定性的角度分析了壓縮感知量測系統(tǒng),由此印證了隨機矩陣更適合作為量測矩陣的結(jié)論;(2)研究了一種基于“接收數(shù)據(jù)稀疏表示的DOA(Direction of arrival)估計”算法,給出了詳細(xì)的推導(dǎo)過程和改進的恢復(fù)算法。利用感知矩陣的性質(zhì),對該DOA估計算法的估計誤差給出了定量分析,獲得的結(jié)論可對該算法在工程應(yīng)用中的性能進行預(yù)測。通過分析感知矩陣的Gram矩陣的結(jié)構(gòu),對“高精度的DOA估計”這一需求給出了陣列結(jié)構(gòu)選擇上的建議;(3)研究了一種基于“接收數(shù)據(jù)協(xié)方差矩陣稀疏表示的DOA估計”算法,給出了詳細(xì)的推導(dǎo)過程,并且給出了一種加速獲得稀疏解的改進算法。相較于上一種算法,該算法計算量小、目標(biāo)方位估計精度高。最后,研究了基于虛擬陣元的盲源分離技術(shù),并且將這項技術(shù)應(yīng)用于海洋哺乳動物聲學(xué)監(jiān)測當(dāng)中。一般來說,陣的尺寸越大,陣處理的效果越好。但是陣列孔徑的增大,給陣列的布放、探測的機動性都帶來了很大的限制。虛擬陣元的方法在陣列現(xiàn)有結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)上,利用信號傳播時延可以擴展陣的孔徑。虛擬陣技術(shù)與盲源分離理論相結(jié)合,為欠定盲分離的問題的解決提供了一種途徑。在此基礎(chǔ)上提出了多次盲分離的概念,即將上一次盲分離的結(jié)果再次輸入盲源分離器進行二次盲分離,多次盲分離后的結(jié)果與源信號具有更高的相關(guān)性。近年來海洋哺乳動物聲信號的研究引起了越來越多的關(guān)注,本文將這項技術(shù)應(yīng)用于海洋哺乳動物聲學(xué)監(jiān)測中,可以提高聲學(xué)監(jiān)測的效率,同時為后續(xù)海洋哺乳動物信號的分類、識別奠定了基礎(chǔ)。
[Abstract]:In the field of underwater acoustic engineering , the complex physical properties of underwater channels greatly limit the effective and stable propagation of acoustic signals . The effect of underwater acoustic channel on acoustic signals is greatly affected . In this case , the interference from propeller and ship - borne electronic equipment has a great influence on the monitoring performance of the system . In this case , the underwater acoustic signal processing can be summed up as " strong loss and strong interference environment " . ( 3 ) The algorithm is not limited by the shape of the array ; ( 4 ) The algorithm is applicable to the case of the coherent source . Secondly , based on the MD ( Minimum Variance ) criterion , the performance analysis of the underwater non - Gaussian signal is presented . Based on the analysis of the structure of the Gram matrix of the perceptual matrix , the paper presents a detailed derivation process for the requirement of " DOA estimation with high precision " .

【學(xué)位授予單位】：哈爾濱工程大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TN911.7

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