【摘 要】
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波达方向（Direction of Arrival,DOA）估计技术被广泛应用于雷达、声呐和通信等领域,进行目标的定位与跟踪。在水声探测中,需要高分辨的DOA估计技术对目标成像,提高目标识别能力。本文围绕拖线阵声呐机动过程中的目标测向问题开展研究,旨在改进解卷积波束形成（Deconvolved Conventional Beamforming,DCBF）和稀疏贝叶斯学习（Sparse Baysia
【基金项目】
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国家自然科学基金项目“面向移动目标的基于分布式传感网络的协同探测关键技术研究”（编号:61571397）；
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波达方向（Direction of Arrival,DOA）估计技术被广泛应用于雷达、声呐和通信等领域,进行目标的定位与跟踪。在水声探测中,需要高分辨的DOA估计技术对目标成像,提高目标识别能力。本文围绕拖线阵声呐机动过程中的目标测向问题开展研究,旨在改进解卷积波束形成（Deconvolved Conventional Beamforming,DCBF）和稀疏贝叶斯学习（Sparse Baysian Learning,SBL）方法用于高精度估计目标方位。常规DCBF方法通过在空间域解卷积运算、消除阵型不确实影响,实现对声源高精度测向。针对低信噪比测向需求,在研究信号子空间的解卷积波束形成算法基础上,提出了DCBF双子阵融合DOA估计方法与子阵分解的阵型估计方法,前者通过将长阵列划分为两个子阵减小阵型拟合误差,获得精确的空间谱估计,并区分目标左右舷,后者通过各个相邻子阵的DOA估计差值求解阵型位置信息,解决了拖线阵声呐机动过程中阵型畸变导致测向性能下降的问题。面对强干扰、低信噪比下的测向问题,利用SBL算法进行多目标测向研究,将阵列信号的波达方向估计问题转化为稀疏重构问题,通过结合先验信息与观测数据,获得高分辨空间谱。根据长拖线阵声呐测向需要,提出使用稀疏阵阵型替代均匀线阵的处理方法,降低了多阵元、多快拍数迭代导致的计算量,同时估计阵型和目标方位,提高了机动过程中拖线阵声呐对弱目标的探测能力。数值仿真验证了DCBF方法和SBL算法既宽容又灵敏的高精度测向性能,适用于阵型失配与快拍数受限的测向场景。舟山海试实验数据处理结果验证了DCBF方法与SBL算法用于水下目标探测的实用性。MAPEX2000海试实验数据处理结果表明,SBL算法适用于拖线阵声呐在机动过程中对弱目标的高精度测向,并具有抗干扰的能力。
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