發(fā)布時間：2021-08-26 18:56

　　為了提高聲圖測量中對多個聲源的分辨能力和定位精度,給出了一種近場二維反卷積聚焦波束形成聲圖測量方法。推導了水下聲圖測量的廣義卷積模型,根據(jù)聲圖測量中點傳播函數(shù)移變但可預測的特點,通過預存點傳播函數(shù)字典的方式,將波束形成過程中的卷積問題轉(zhuǎn)化成疊加積分問題,并應(yīng)用二維Richardson-Lucy迭代算法實現(xiàn)了二維移變模型情況下的近場二維反卷積求解,從而實現(xiàn)高分辨聲圖測量。通過仿真和海試對比了反卷積、常規(guī)聲圖測量和MVDR聲圖測量的性能,結(jié)果表明反卷積算法在500次迭代情況下聚焦峰尺度小于另外兩種算法的1/2,旁瓣級下降超過6 dB. 

【文章來源】：聲學學報. 2020,45(01)北大核心EICSCD

【文章頁數(shù)】：14 頁

【部分圖文】：

圖４反卷積處理流程??

２２??２０２０?年??聲?學學報??１０?－５?０?５?１０??■ｒ（ｍ）??４０??３５??３０??１?２５??２０??１５??１０??１０?－５?０?５?１０??＾（ｍ）??（ａ）?ＣＢＦ等強度??（ｂ）?ＣＢＦ不等強度??１０?－５?０?５?１０??ｘ｛ｍ）??（ｃ）?ＭＶＤＲ等強度??ｘ?（ｍ）?Ａ：（ｍ）??（ｅ）?ｄＣｖ等強度??（ｆ）?ｄＣｖ不等強度??圖６雙目標結(jié)果對比??標強度不等，目標１輸入信噪比為〇?ｄＢ，目標２輸??入信噪比－１０?ｄＢ，反卷積迭代次數(shù)５００次。??如圖６所示結(jié)果可見，雙目標時３種方法的最??低噪聲背景級和聚焦峰尺度對比結(jié)果與單目標情況??下的相似，ｄＣｖ算法仍優(yōu)于其它兩種方法。最大旁??瓣級方面，由圖６（ａ）可見，等強度雙聲源的ＣＢＦ聲??圖中的旁瓣干擾多于單聲源，最大旁瓣級可以達到??－３?ｄＢ；在圖６（ｂ）中，兩聲源級相差１０?ｄＢ的情況??下，強目標的旁瓣已明顯高于弱目標，對弱聲源檢測??帶來嚴重干擾。兩種情況下，ｄＣｖ算法和ＭＶＤＲ．算??法都沒有明顯的旁瓣，對弱目標的檢測性能都明顯??優(yōu)于ＣＢＦ，?ｄＣｖ算法旁瓣更低，有利于在強干擾下實??現(xiàn)對弱目標的檢測。??３．２聚焦峰尺度與分辨能力對比分析??聲圖測量的徑向主瓣寬度和切向主瓣寬度定義??

梅繼丹等：近場反卷積聚焦波束形成聲圖測量??２３??５５０??６５０?７５０?８５０?９５０??頻率（Ｈｚ）??（ａ）切向主瓣寬度??１０５０??°５５０??６５０?７５０?８５０??頻率（Ｈｚ）??（ｂ）徑向主瓣寬度??９５０??１０５０??圖８主瓣寬度隨頻率的變化??０．５??２００?４００?６００?８００?１０００??迭代次數(shù)??（ａ）切向主瓣寬度??２００?４００?６００?８００?１０００??迭代次數(shù)??（ｂ）徑向主瓣寬度??１期??如圖７所示。通過改變聲源頻率、迭代次數(shù)來分析??反卷積主瓣寬度與這些因素的關(guān)系。測量區(qū)域為．Ｔ?：??－１０？１０?ｍ，ｙ?：?１０？４０?ｍ，聲源位置（ｘ０，如）＝??（０?ｍ，２３?ｍ），噪聲頻段（／〇?－?２００）？（／〇?＋?２００）?Ｈｚ，??／〇為窄帶聲源的中心頻率，輸入信噪比為１０?ｆｌＢ，陣??元數(shù)２１，陣元間距２?ｍ。不同條件下主瓣寬度對比結(jié)??果如圖８和圖９所示。??由圖８可見，３種方法主瓣寬度都隨頻率升高而??變校徑向和切向主瓣寬度ＭＶＤＲ、ｄＣｖ算法都優(yōu)??于ＣＢＦ，ｄＣｖ切向主瓣寬度優(yōu)于ＭＶＤＲ。ｄＣｖ徑向??主瓣寬度小于ＭＶＤＲ的１／２，小于ＣＢＦ的１／６。圖??９為／？?＝?６００?Ｈｚ的聲源ｄＣｖ主瓣寬度隨著迭代次數(shù)??增加的變化情況，圖中起始迭代次數(shù)為１０次，隨迭??代次數(shù)增加切向和徑向主瓣寬度都呈單調(diào)遞減逐漸??收斂的趨勢。迭代次數(shù)增加會帶來算法計算量的增??加，迭代次數(shù)超過５００次后收斂速度減緩，為此文中??大部分處理采用了?５００次迭代。??圖１０主要對比了?３種算法對等強度聲源的切向??極限分辨能力？兩坐

【參考文獻】：
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