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水下多目标高分辨方位估计技术研究

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第1章 绪论

1.1研究背景与意义

1.2方位估计技术的发展

1.3 方位估计技术的相关研究

1.4 本文主要研究内容和工作安排

第2章 声呐基阵信号处理的数学模型

2.1水下目标信号

2.2 海洋环境噪声

2.3 混响

2.4辐射噪声和环境噪声的建模与仿真

2.5 阵列信号处理的数学模型

2.6 本章小结

第3章 波束域高分辨方位估计技术

3.1 波束域高分辨方法的基本原理

3.2 波束转换矩阵

3.3 波束域高分辨方位估计算法

3.4 波束域模拟退火遗传算法

3.5 算法性能分析

3.6 本章小结

第4章 水下不同干扰环境下波束域预处理方法研究

4.1 波束形成技术

4.2 波束区域外弱相关干扰的抑制

4.3 波束区域外强相关干扰的抑制

4.4 基于四阶累积量的波束域方位估计算法

4.5 波束域预处理算法性能分析

4.6 本章小结

第5章 总结与展望

致谢

参考文献

附录

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摘要

多目标高分辨方位估计技术是水下阵列信号处理研究的主要内容,该项技术的发展对水下目标信号的定位与跟踪和提高水下装备的技术性能具有重要意义。随着国防科技的发展,水声对抗环境日益复杂,如何有效检测弱信号、精确估计目标方位成为新一代水下装备急需解决的一项关键技术。
  本文主要研究水下多目标高分辨方位估计技术,提出了一种波束域优化算法和一种新的波束矩阵构造方法,其主要研究内容和研究成果如下:
  (1)详细分析了水下信号的特性,并通过设计特定频率响应的FIR滤波器来模拟舰船辐射噪声和海洋环境噪声。结果表明:所设计的FIR滤波器能较为真实地模拟出舰船辐射噪声和海洋环境噪声。
  (2)分析了波束域高分辨方位估计方法的基本原理,并深入研究了目标信号相关和不相关情况下,阵元域算法和波束域算法的性能。通过研究可得出以下结论:无论目标相关与否,波束域算法性能均优于阵元域算法;在同一实验条件下,波束域加权子空间拟合(Weighted Subspace Fitting,WSF)算法的性能优于波束域多重信号分类(Multiple Signal Classification,MUSIC)算法。
  (3)WSF算法虽具有较优的方位估计性能,但其涉及到非线性多维搜索问题,运算量很大,且用于求解WSF方法的搜索算法大都涉及到迭代初始值的选取,同时初始值选取的好坏直接影响着算法方位估计性能的好坏。针对该问题,本文提出了一种基于模拟退火遗传算法求解的波束域WSF方法。实验结果表明:相比基于其他搜索算法求解的波束域WSF算法,本文提出的基于模拟退火遗传算法求解的波束域WSF方法不仅能在低信噪比条件下具有更高的分辨概率,更小的均方根误差,而且进一步减少了WSF算法求解的运算量。
  (4)针对自适应波束预处理方法在干扰与目标相关时失效的问题,提出了一种基于静态波束综合的波束域预处理算法,并在高斯白噪声和海洋环境噪声背景下进行了仿真,仿真结果表明:在不同的噪声环境中,本文提出的波束域预处理算法在干扰与目标相关和不相关情况下均能较好地抑制干扰,提高了声呐系统的抗干扰能力和后续的高分辨方位估计方法的性能。

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