时域解析信号的自适应波束形成方法研究

摘要

提高被动声纳系统的目标方位分辨力和强干扰背景下的信号检测能力具有重要的应用价值和军事意义。目前国内外流行的高分辨力算法可以提高宽带被动声纳的目标分辨能力，但每种算法都有一定的限制条件。从改善现行高分辨力算法的稳定性方面进行了系统的理论和实验研究，以拓宽高分辨力算法的适用范围，提高被动声纳的目标分辨能力和信号检测能力。本文研究工作主要分为四个部分： ①系统分析了现有高分辨力算法应用于宽带被动声纳系统时的局限性并进行对比。分析结果表明，MVDR方法在低信噪比条件下具有良好的方位估计性能，因而具有更宽的适用范围。在此基础上，系统分析了现行基于频域实现的MVDR(频域MVDR)及其改进算法的性能。 ②针对频域MVDR方法难以在短数据条件下获得稳定优化权向量估计的问题，建立了基于时域解析信号的MVDR(MVDRbasedonTime-domainAanlvsissignals，TAMVDR)模型。该模型通过Hilbert变换对时域宽带信号引入复权向量，不需要进行子带分割，且不需要对数据进行分块处理，获得稳定优化权向量估计所需要的数据长度远小于频域MVDR方法。仿真实验验证了TAMVDR模型的有效性。 ③在分析TAMVDR模型直接求逆算法(TAMVDR-A)稳定性的基础上，提出了一种采用数值搜索获得优化权向量估计的方法(TAMVDR-N)，并采用粒子群方法进行优化，实现了带约束条件的粒子群算法。该方法不需要矩阵求逆，因而进一步放宽了对协方差矩阵估计稳定性的要求，具有更宽的适用范围。通过大量仿真实验，以信干噪比损失为考核指标，计算了在不同矩阵求逆条件数下TAMVDR-A和TAMVDR-N对协方差矩阵稳定性的要求，并以此作为依据，给出了他们在实际应用中的自适应实现方法。 ④设计和组织了海上实验，验证并考核TAMVDR模型的性能指标。实验数据处理结果表明：TAMVDR阵处理增益较频域MVDR提高4.5dB；较常规波束形成提高6.5dB。最小可分辨角是频域MVDR的76％，是常规波束形成的62％。利用历史实验数据，验证了TAMVDR-N的有效性。结合海上实验，给出了TAMVDR-A和TAMVDR-N的适用范围。历史实验数据处理和海上实验结果验证了本文所提方法的有效性。利用TAMVDR方法，可以显著提高被动声纳系统的目标方位分辨力和信号检测能力。

目录

文摘

英文文摘

声明

1引言

1.1研究背景及意义

1.2研究历史及现状

1.2.1波束形成

1.2.2空间谱估计

1.3小结

1.4本文的主要研究内容和组织结构

2 宽带MVDR方法及性能分析

2.1相关假设

2.2术语解释

2.3宽带阵列模型

2.4宽带波束形成方法

2.4.1频域宽带波束形成

2.4.2时域宽带波束形成

2.5频域MVDR原理及性能分析

2.5.1频域MVDR原理

2.5.2频域MVDR性能分析

2.6频域MVDR改进算法及性能分析

2.6.1白噪声对角加载

2.6.2零点展宽

2.7本章小结

2.8本章附图

3 时域解析信号的MVDR自适应波束形成方法

3.1 TAMVDR基本思想

3.2 TAMVDR数学建模

3.3TAMVDR算法实现

3.3.1 TAMVDR的解析算法

3.3.2 TAMVDR的数值算法

3.4 TAMVDR时延方法

3.5 TAMVDR性能分析

3.5.1TAMVDR与频域MVDR复权向量的等价性

3.5.2TAMVDR稳定性分析

3.5.3 TAMVDR与频域MVDR宽容性对比

3.6本章小结

3.7本章附图

4海上实验及数据处理

4.1历史实验数据处理

4.1.1舷侧声阵噪声特性

4.1.2历史实验数据处理

4.2海上实验

4.2.1实验介绍

4.2.2数据处理及分析

4.3本章小结

4.4本章附图

5 总结

参考文献

致谢

个人简历、博士期间发表的学术论文