本文關(guān)鍵詞：基于壓縮感知和子空間技術(shù)的匹配場定位技術(shù)研究

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【摘要】：匹配場處理是水聲學(xué)研究的熱點(diǎn)問題之一,同時(shí)也是實(shí)現(xiàn)水下目標(biāo)定位的主要手段之一。常規(guī)匹配場定位方法具有分辨率低、旁瓣高的缺陷,而現(xiàn)有的高分辨率算法對(duì)快拍數(shù)的要求較多、寬容性較差,并且不能有效的解決相干源的問題。為了克服已有的匹配場處理存在的這些缺陷,本文提出了基于壓縮感知和子空間技術(shù)的匹配場定位方法。首先利用聲源在波導(dǎo)中的空間稀疏特性建立了水下目標(biāo)定位的稀疏數(shù)學(xué)模型,然后利用已有的壓縮感知中的稀疏重構(gòu)方法和子空間技術(shù)對(duì)該模型進(jìn)行求解,以實(shí)現(xiàn)對(duì)水下目標(biāo)的定位。本文的主要研究內(nèi)容包括：第一,研究了將壓縮感知理論和子空間理論中的稀疏重構(gòu)算法用于匹配場定位的可行性。在使用壓縮感知和子空間理論進(jìn)行信號(hào)的稀疏重構(gòu)時(shí),需要測量矩陣具有約束等距性。在第三章我們證明在水聲環(huán)境中只要水聽器陣元的個(gè)數(shù)大于目標(biāo)個(gè)數(shù)兩倍時(shí),測量矩陣的約束等距常數(shù)會(huì)以很大的概率分布得到滿足。同樣在子空間理論中要求測量矩陣的Spark秩要大于或等于某個(gè)值,第三章我們推導(dǎo)出只要水聽器個(gè)數(shù)大于該值時(shí),該條件也會(huì)很容易得到滿足。第二,研究了基于稀疏重構(gòu)的匹配場定位算法。本文提出了基于K均值(KMean)方法的匹配場預(yù)定位算法,該算法利用寬容性強(qiáng)、計(jì)算量較小的線性匹配場處理器計(jì)算出搜索區(qū)域中各個(gè)柵格點(diǎn)上的代價(jià)函數(shù)值,之后對(duì)這些函數(shù)值通過KMeans方法劃分成若干個(gè)聚類,并取中心值最大的聚類對(duì)應(yīng)的簇中的柵格點(diǎn)作為信號(hào)源的候選位置,從而實(shí)現(xiàn)了預(yù)定位。之后把這些候選位置作為新的搜索區(qū)域通過壓縮感知重構(gòu)算法或子空間方法對(duì)該區(qū)域進(jìn)行搜索,從而降低了問題的時(shí)間復(fù)雜度。由于格林函數(shù)的模值與聲源和水聽器之間的距離成反比,為了使距離對(duì)定位性能的影響盡量減少,本文提出了在定位之前對(duì)測量矩陣的列向量的模值進(jìn)行歸一化處理,并且證明了該處理不會(huì)對(duì)定位的準(zhǔn)確性造成影響。第三,研究了通過奇異值分解方法對(duì)觀測信號(hào)進(jìn)行降噪,并對(duì)降噪的原理給予了理論性證明。第四,研究了已有的匹配場定位方法和基于稀疏重構(gòu)的匹配場定位算法在粗糙海底環(huán)境下的寬容性問題。本文使用MIT開發(fā)的OASES-3D軟件,通過微擾法計(jì)算出粗糙海底的散射聲場,并通過仿真研究了粗糙海底對(duì)匹配場定位性能的影響。第五,通過仿真實(shí)驗(yàn)研究了快拍數(shù)、信噪比、傳感器個(gè)數(shù)、相干源和環(huán)境失配對(duì)算法定位性能的影響。第六,在寬帶匹配場定位的稀疏數(shù)學(xué)模型的基礎(chǔ)上,本文提出了聯(lián)立塊正交匹配基追蹤(Simutaneous Block Orthogonal Matching Pursuit, SBOMP)方法對(duì)該數(shù)學(xué)模型進(jìn)行求解,從而實(shí)現(xiàn)了基于稀疏重構(gòu)的寬帶匹配場定位。第七,在稀疏重構(gòu)理論方面,本文對(duì)已有的感知字典生成算法進(jìn)行了改進(jìn),原有的基于交替投影的感知字典生成算法只適用于感知字典中的原子的元素為實(shí)數(shù)的情形,本文推導(dǎo)出其對(duì)應(yīng)的復(fù)數(shù)域的情形。
【學(xué)位授予單位】：中國海洋大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號(hào)】：TB56;P733.2

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