联合匹配滤波MIMO声呐发射分集平滑DOA估计方法

摘要

MIMO声呐发射分集平滑(transmission diversity smoothing,TDS)法(简称为MIMO-TDS)是一类重要的多输入多输出(multiple-input multiple-output,MIMO)声呐DOA估计方法。该方法利用发射正交波形来获得发射分集平滑特性,保证了MVDR等自适应高分辨算法的直接应用,但也因此牺牲了发射端的阵增益,在对较远距离的目标进行探测定位时,该方法常会面临回波信噪比不足、性能损失严重等问题。针对该缺点,借鉴了MIMO声呐虚拟阵列(virtual array,VA)法(简称为MIMO-VA)中的匹配滤波思想,提出同时利用所有发射信号对回波进行联合匹配滤波处理的方式提高信噪比,该联合匹配滤波器的单位脉冲响应函数由所有正交发射信号经线性叠加构成。研究表明,所提出的匹配滤波器不仅能够提高接收信噪比,改善MIMO-TDS在低信噪比条件下的性能,还保留了MIMO声呐的发射分集平滑特性。与MIMO-VA相比,所提方法大幅减少了所需匹配滤波通道数量,具有较低的运算量;且存在发射阵列流形误差、发射信号同步误差时,具有更优的稳健性。利用计算机仿真对所提方法的有效性进行了验证。