基于子空间相交的长线阵目标方位估计方法研究

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目标方位估计是阵列信号处理的一个重要研究方向。采用大孔径阵列可以提高声纳性能,增加目标探测距离。但随着阵列尺寸的增大,必须考虑海洋中多途效应(或多号简正波)的影响。基于子空间相交的目标方位估计方法能够有效地抑制多途效应对水下大孔径阵列估计源方位的影响,且与匹配场方法相比大大降低了计算量。但其稳定性较差。本文期望通过算法的改进,改善子空间相交方法目标方位估计的稳定性。论文在分析海洋中多途效应对大孔径阵列传统波束形成方法的源方位估计性能的影响的基础上,首先回顾了目前常用的基于子空间的方位估计方法——子空间相交方法(SI)、子空间最小二乘拟合方法(LSSI)。理论分析及仿真结果表明:由于多途效应的影响,一般基于平面波模型的目标方位估计方法的空间谱峰可能出现分裂或偏离,且方位角越接近端射方向,这种现象越显著。SI能够很好地抑制多途效应产生的谱分裂和偏移现象,但其稳定性较差,且过于依赖源个数估计的结果。LSSI改善了SI的稳定性,但仍依赖源个数估计的结果。本文深入分析了SI的稳定性,得出了简正波阵列响应矩阵(ARM)不满秩是导致SI稳定性差的根本原因的结论;提出了基于白噪声加载近似的子空间相交方位估计方法(WASI)。利用在ARM上加载白噪声,获得了满秩的ARM,WASI很好地改善了SI的稳定性。数值仿真结果表明,WASI具有良好的稳定性及方位估计性能。本文设计的假想实验结果进一步表明,在目标方位估计(又称到达角(DOA)估计)的意义下,白噪声加载近似对SI的检测和估计性能影响很小,即WASI的检测和估计性能与SI接近。为进一步改善SI的稳定性,解决其方位估计性能过于依赖源个数估计结果的问题,本文提出了基于全局优化的子空间相交方位估计方法(GOSI)。GOSI建立了基于声源个数、方位联合优化搜索的模型,通过对源个数和方位进行二维搜索,有效地改善了SI的稳定性,放宽了源个数估计对SI的限制。数值仿真结果表明,在长线阵条件下,对比原有的源个数估计方法,GOSI有更好的源个数估计性能;对比原有的SI方法,GOSI有更好的方位估计精确度和稳定性。
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