進(jìn)行子陣加權(quán)波束形成的波達(dá)方向估計
發(fā)布時間：2021-08-26 23:45
針對水聲信道的多徑效應(yīng)以及海底散射信號信噪比低導(dǎo)致方位估計性能較差的問題,提出了一種基于子陣加權(quán)波束形成的UESPRIT算法（Weighted Beamspace UESPRIT Based on Subarrays,BS-BUESPRIT）。首先利用密集波束域轉(zhuǎn)換矩陣估計回波信號的方位譜,進(jìn)而估計同一時刻到達(dá)陣列的回波數(shù)目;之后將均勻線陣分為多個尺寸相同、相互重疊的子陣,利用加權(quán)波束形成對各子陣接收信號做指定方向的空域濾波;最后基于各子陣波束形成后的輸出結(jié)果,利用UESPRIT算法實現(xiàn)回波方向的估計。仿真和湖試、海試試驗結(jié)果表明,與UESPRIT算法相比,BS-BUESPRIT算法提高了信號波達(dá)方向估計性能,在多徑和較低信噪比條件下有著更高的估計精度,應(yīng)用于高分辨率測深側(cè)掃聲吶時有效地提高了聲吶的測深性能。
【文章來源】：聲學(xué)學(xué)報. 2020,45(04)北大核心EICSCD
【文章頁數(shù)】：9 頁
【部分圖文】：
圖２不同子陣數(shù)下，角度估計均方誤差??之后，在將陣列劃分為３個子陣的條件下，對構(gòu)??
５０２??２０２０?年??１０２??－１０?０?１０?２０??ＳＮＲ（ｄＢ）??圖３不同窗函數(shù)下，角度估計均方誤差??最后對比了?ＵＥＳＰＲＩＴ算法和ＢＳ－ＢＵＥＳＰＲＩＴ??算法在不同信噪比條件下的ＤＯＡ估計性能。其中，??ＢＳ－ＢＵＥＳＰＲＩＴ算法將８元線陣劃分為３個子陣，??構(gòu)造波束時權(quán)系數(shù)選擇－２０?ｄＢ切比雪夫窗。其它??仿真條件與之前仿真試驗的條件相同。統(tǒng)計兩種算??法在不同信噪比下ＤＯＡ估計結(jié)果的均方根誤差。仿??真結(jié)果如圖４所示，在低信噪比情況下，ＵＥＳＰＲＩＴ??算法估計兩信源角度時，結(jié)果的均方根誤差很大，??而ＢＳ－ＢＵＥＳＰＲＩＴ算法在一定誤差范圍允許的情況??下，認(rèn)為仍可以得到信號方向的有效估計。隨著信??噪比的增加，兩種算法估計結(jié)果的誤差都在逐漸減??小，并且ＢＳ－ＢＵＥＳＰＲＩＴ算法的均方根誤差仍小于??ＵＥＳＰＲＩＴ算法。分析原因，ＢＳ－ＢＵＥＳＰＲＩＴ算法對??各子陣進(jìn)行波束形成，相當(dāng)于對空域進(jìn)行濾波，減少??無關(guān)方向的噪聲干擾，提高了輸出信噪比，因此在低??信噪比情況下也有較好的估計性能。與ＵＥＳＰＲＩＴ算??法相比，ＢＳ－ＢＵＥＳＰＲＩＴ算法有著更低的信噪比門限??和更高的估計精度。??陣元數(shù)較少，所以只對加矩形窗、－２０?ｄＢ切比雪夫??窗、－３０?ｄＢ切比雪夫窗時算法的ＤＯＡ估計性能進(jìn)??行對比。圖３展示了加不同窗函數(shù)時ＤＯＡ估計均方??根誤差隨ＳＮＲ變化的曲線，可以看出，加－２０?ｄＢ切??比雪夫窗時，算法在低信噪比條件下的ＤＯＡ估計精??度略高．所以認(rèn)為此條件下，構(gòu)造波束時選擇－２０?ｄＢ??切比雪夫窗系數(shù)較好。??１〇－２??－１０??１０??
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本文編號：3365198
【文章來源】：聲學(xué)學(xué)報. 2020,45(04)北大核心EICSCD
【文章頁數(shù)】：9 頁
【部分圖文】：
圖２不同子陣數(shù)下，角度估計均方誤差??之后，在將陣列劃分為３個子陣的條件下，對構(gòu)??
５０２??２０２０?年??１０２??－１０?０?１０?２０??ＳＮＲ（ｄＢ）??圖３不同窗函數(shù)下，角度估計均方誤差??最后對比了?ＵＥＳＰＲＩＴ算法和ＢＳ－ＢＵＥＳＰＲＩＴ??算法在不同信噪比條件下的ＤＯＡ估計性能。其中，??ＢＳ－ＢＵＥＳＰＲＩＴ算法將８元線陣劃分為３個子陣，??構(gòu)造波束時權(quán)系數(shù)選擇－２０?ｄＢ切比雪夫窗。其它??仿真條件與之前仿真試驗的條件相同。統(tǒng)計兩種算??法在不同信噪比下ＤＯＡ估計結(jié)果的均方根誤差。仿??真結(jié)果如圖４所示，在低信噪比情況下，ＵＥＳＰＲＩＴ??算法估計兩信源角度時，結(jié)果的均方根誤差很大，??而ＢＳ－ＢＵＥＳＰＲＩＴ算法在一定誤差范圍允許的情況??下，認(rèn)為仍可以得到信號方向的有效估計。隨著信??噪比的增加，兩種算法估計結(jié)果的誤差都在逐漸減??小，并且ＢＳ－ＢＵＥＳＰＲＩＴ算法的均方根誤差仍小于??ＵＥＳＰＲＩＴ算法。分析原因，ＢＳ－ＢＵＥＳＰＲＩＴ算法對??各子陣進(jìn)行波束形成，相當(dāng)于對空域進(jìn)行濾波，減少??無關(guān)方向的噪聲干擾，提高了輸出信噪比，因此在低??信噪比情況下也有較好的估計性能。與ＵＥＳＰＲＩＴ算??法相比，ＢＳ－ＢＵＥＳＰＲＩＴ算法有著更低的信噪比門限??和更高的估計精度。??陣元數(shù)較少，所以只對加矩形窗、－２０?ｄＢ切比雪夫??窗、－３０?ｄＢ切比雪夫窗時算法的ＤＯＡ估計性能進(jìn)??行對比。圖３展示了加不同窗函數(shù)時ＤＯＡ估計均方??根誤差隨ＳＮＲ變化的曲線，可以看出，加－２０?ｄＢ切??比雪夫窗時，算法在低信噪比條件下的ＤＯＡ估計精??度略高．所以認(rèn)為此條件下，構(gòu)造波束時選擇－２０?ｄＢ??切比雪夫窗系數(shù)較好。??１〇－２??－１０??１０??
５０２??２０２０?年??１０２??－１０?０?１０?２０??ＳＮＲ（ｄＢ）??圖３不同窗函數(shù)下，角度估計均方誤差??最后對比了?ＵＥＳＰＲＩＴ算法和ＢＳ－ＢＵＥＳＰＲＩＴ??算法在不同信噪比條件下的ＤＯＡ估計性能。其中，??ＢＳ－ＢＵＥＳＰＲＩＴ算法將８元線陣劃分為３個子陣，??構(gòu)造波束時權(quán)系數(shù)選擇－２０?ｄＢ切比雪夫窗。其它??仿真條件與之前仿真試驗的條件相同。統(tǒng)計兩種算??法在不同信噪比下ＤＯＡ估計結(jié)果的均方根誤差。仿??真結(jié)果如圖４所示，在低信噪比情況下，ＵＥＳＰＲＩＴ??算法估計兩信源角度時，結(jié)果的均方根誤差很大，??而ＢＳ－ＢＵＥＳＰＲＩＴ算法在一定誤差范圍允許的情況??下，認(rèn)為仍可以得到信號方向的有效估計。隨著信??噪比的增加，兩種算法估計結(jié)果的誤差都在逐漸減??小，并且ＢＳ－ＢＵＥＳＰＲＩＴ算法的均方根誤差仍小于??ＵＥＳＰＲＩＴ算法。分析原因，ＢＳ－ＢＵＥＳＰＲＩＴ算法對??各子陣進(jìn)行波束形成，相當(dāng)于對空域進(jìn)行濾波，減少??無關(guān)方向的噪聲干擾，提高了輸出信噪比，因此在低??信噪比情況下也有較好的估計性能。與ＵＥＳＰＲＩＴ算??法相比，ＢＳ－ＢＵＥＳＰＲＩＴ算法有著更低的信噪比門限??和更高的估計精度。??陣元數(shù)較少，所以只對加矩形窗、－２０?ｄＢ切比雪夫??窗、－３０?ｄＢ切比雪夫窗時算法的ＤＯＡ估計性能進(jìn)??行對比。圖３展示了加不同窗函數(shù)時ＤＯＡ估計均方??根誤差隨ＳＮＲ變化的曲線，可以看出，加－２０?ｄＢ切??比雪夫窗時，算法在低信噪比條件下的ＤＯＡ估計精??度略高．所以認(rèn)為此條件下，構(gòu)造波束時選擇－２０?ｄＢ??切比雪夫窗系數(shù)較好。??１〇－２??－１０??１０??
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