基于稀疏贝叶斯学习的拖曳线列阵空间谱估计

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针对常规拖曳线列阵目标方位估计中存在的左右舷模糊问题,提出了一种联合多个时刻机动拖曳线列阵信号模型的稀疏贝叶斯学习空间谱重构估计方法。首先,建立了机动拖曳线列阵的阵元域信号超完备稀疏表示模型;然后,根据稀疏贝叶斯学习原理将目标的空间角度稀疏特性通过信号双层先验假设进行隐性描述;最后,将目标空间谱的变化过程采用隐马尔可夫模型进行描述,并将空间谱的连续慢变的客观规律应用到目标信号超参数的概率密度计算中,构建了基于多个时刻阵列信号模型的空间谱稀疏重构模型。通过计算机仿真研究和海试数据验证,结果表明所提方法在拖曳线列阵机动条件下,能够有效抑制固有的左右舷模糊,同时具有更好的重构精度,从而实现拖曳线列阵空间谱的优效估计。
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