本文選題：自適應(yīng)波束形成 + 穩(wěn)健性��； 參考：《哈爾濱工程大學(xué)》2014年博士論文

【摘要】：自適應(yīng)波束形成器是陣列信號處理中實現(xiàn)目標(biāo)檢測、參數(shù)估計等的一個重要手段。為了提高陣列系統(tǒng)在存在條件失配和強干擾的環(huán)境中對遠(yuǎn)場目標(biāo)的檢測和參數(shù)估計能力,木文針對自適應(yīng)波束形成器對穩(wěn)健性的迫切需求,結(jié)合水聲設(shè)備實際應(yīng)用環(huán)境,從提高自適應(yīng)波束形成系統(tǒng)穩(wěn)健性和陣列校正技術(shù)兩個方面,開展了深入的理論研究和實驗分析。主要研究內(nèi)容為:1.針對存在各種失配時標(biāo)準(zhǔn)Capon波束形成器性能嚴(yán)重下降問題,提出一種基于最小二乘估計的穩(wěn)健波束形成算法,同時針對二階錐規(guī)劃計算量較大問題,提出一種計算復(fù)雜度較低的一維搜索求解方法。該算法結(jié)合了廣義旁瓣對消器和穩(wěn)健最小二乘估計的思想,能同時緩解導(dǎo)向矢量誤差和快拍數(shù)不足的不利影響,通過仿真和試驗驗證了該算法的有效性和對人為設(shè)置參數(shù)的低敏感性。同時將該算法推廣至聲矢量陣,提出基于最小二乘估計的聲矢量陣穩(wěn)健波束形成算法,仿真分析表明該算法性能優(yōu)于現(xiàn)存的聲矢量陣穩(wěn)健波束形成算法,且在抗陣元姿態(tài)誤差上性能更為突出。2.針對導(dǎo)向矢量失配程度較大時,常見穩(wěn)健自適應(yīng)波束形成算法性能不足問題,提出一種基于最優(yōu)導(dǎo)向矢量估計的穩(wěn)健波束形成算法。該算法直接利用接收數(shù)據(jù)估計最優(yōu)導(dǎo)向矢量,唯一的先驗信息是期望信號可能的入射區(qū)間,該先驗信息在實際應(yīng)用容易獲取。數(shù)值仿真和試驗結(jié)果表明該算法在抗導(dǎo)向矢量誤差和快拍數(shù)不足時的有效性,且在觀測方向誤差較大時,該算法的性能較常見的穩(wěn)健波束形成算法有較大優(yōu)勢。3.針對聲矢量陣陣元位置誤差和姿態(tài)誤差同時存在的情況,提出一種基于差分進化的聲矢量陣陣型誤差校正算法。以達(dá)爾文進化理論為基本思想的差分進化算法,在求解高維非線性優(yōu)化問題時有獨特的優(yōu)勢。新算法以加權(quán)子空間擬合的目標(biāo)函數(shù)為代價函數(shù),引入差分進化思想求解。該算法只需待估參數(shù)誤差的上下界這一先驗信息,即可實現(xiàn)對陣元位置誤差和姿態(tài)誤差的聯(lián)合校正。數(shù)值仿真分析驗證了該算法的有效性。4.基于相干信號的處理方法是實現(xiàn)寬帶信號參數(shù)估計重要方法,具有技術(shù)復(fù)雜度低、能實現(xiàn)對相干信號處理等優(yōu)點。但將其應(yīng)用于寬帶自適應(yīng)波束形成時,寬帶聚焦誤差和期望信號預(yù)估方位的偏差都會導(dǎo)致后續(xù)自適應(yīng)波束形成算法的約束條件出現(xiàn)失配。針對上述問題,提出一種適用于聲矢量陣的高穩(wěn)健性寬帶聚焦波束形成方法。該算法先為聲矢量陣設(shè)計了一種聚焦誤差較低的寬帶聚焦方法,并在后續(xù)自適應(yīng)波束形成中采用穩(wěn)健的處理思想。仿真分析表明,該算法不僅具有計算復(fù)雜度低、束寬恒定的優(yōu)勢,且在抗觀測方向誤差上表現(xiàn)出較高穩(wěn)健性。
[Abstract]:Adaptive beamformer is an important method for target detection and parameter estimation in array signal processing. In order to improve the ability of far field target detection and parameter estimation in the presence of conditional mismatch and strong interference, the paper aims at the urgent need for robustness of adaptive beamformer and combines the practical application environment of underwater acoustic equipment. In order to improve the robustness of adaptive beamforming system and array correction technology, the theoretical research and experimental analysis are carried out. The main research contents are: 1: 1. A robust beamforming algorithm based on least square estimation is proposed to solve the problem of serious deterioration of performance of standard Capon beamformer with various mismatch times. A one-dimensional search method with low computational complexity is proposed. The algorithm combines the idea of generalized sidelobe canceller and robust least square estimation, which can alleviate the adverse effects of the error of guide vector and the insufficient number of beats simultaneously. The effectiveness of the algorithm and its low sensitivity to artificial setting parameters are verified by simulation and experiments. At the same time, the algorithm is extended to acoustic vector array, and a robust beamforming algorithm based on least square estimation is proposed. The simulation results show that the proposed algorithm is superior to the existing robust beamforming algorithm. And the performance of anti-array element attitude error is more prominent. 2. A robust beamforming algorithm based on optimal guidance vector estimation is proposed to solve the problem of poor performance of conventional robust adaptive beamforming algorithms when the mismatch of steering vector is large. The algorithm directly uses the received data to estimate the optimal guidance vector, and the only prior information is the possible incidence interval of the desired signal, which is easy to obtain in practical applications. The numerical simulation and experimental results show that the algorithm is effective when the steering vector error and the number of beats are insufficient, and the performance of the algorithm is better than that of the conventional robust beamforming algorithm when the error of observation direction is large. Aiming at the simultaneous errors of position and attitude of acoustic vector array, a differential evolution based correction algorithm for acoustic vector array error is proposed. The differential evolutionary algorithm based on Darwin's evolution theory has a unique advantage in solving high dimensional nonlinear optimization problems. The new algorithm takes the objective function of weighted subspace fitting as the cost function and introduces the idea of differential evolution to solve the problem. This algorithm only needs the priori information of upper and lower bounds of parameter error to be estimated to realize the joint correction of position error and attitude error. The effectiveness of the algorithm is verified by numerical simulation. 4. 4. The processing method based on coherent signal is an important method for parameter estimation of wideband signal, which has the advantages of low technical complexity and the ability to process coherent signal. However, when applied to wideband adaptive beamforming, the deviation of wideband focusing error and expected signal estimation azimuth will lead to the mismatch of the constraint conditions of the subsequent adaptive beamforming algorithm. To solve the above problems, a high robust wideband focusing beamforming method for acoustic vector arrays is proposed. Firstly, a wideband focusing method with low focusing error is designed for acoustic vector array, and the robust processing idea is adopted in subsequent adaptive beamforming. Simulation results show that the proposed algorithm not only has the advantages of low computational complexity and constant beam width, but also has high robustness in resisting observation direction errors.
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱工程大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：TN911.7

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本文編號：1854159