發(fā)布時(shí)間：2018-05-19 13:56

  本文選題：近場(chǎng)噪聲源定位 + 高分辨�。� 參考：《哈爾濱工程大學(xué)》2014年博士論文

【摘要】：艦艇自噪聲會(huì)破壞自身的隱蔽性,為敵方的聲吶提供檢測(cè)及定位信息,還會(huì)對(duì)自身水聲設(shè)備產(chǎn)生干擾。為提高艦艇的海上作戰(zhàn)能力,必須有效的采取減振降噪措施。艦艇的體積較大,其輻射噪聲源分布在不同部位,因此開展水下噪聲源定位技術(shù)的研究,得到噪聲源在艦艇上的空間分布,即可有針對(duì)性的進(jìn)行噪聲源的減振降噪工作。相比于遠(yuǎn)場(chǎng)源定位,近場(chǎng)定位可以更為精確的獲得噪聲源位置。然而,傳統(tǒng)近場(chǎng)源定位算法的分辨力較低,容易產(chǎn)生空間上的混疊,對(duì)定位精度產(chǎn)生很大影響。本文基于線列陣,研究了水下近場(chǎng)噪聲源高分辨定位方法。主要研究?jī)?nèi)容包括:1.針對(duì)噪聲源中線譜信號(hào)的定位問題,提出了一種基于稀疏信號(hào)重構(gòu)的近場(chǎng)源定位算法。通過約束稀疏信號(hào)的L1-范數(shù)構(gòu)造優(yōu)化問題,實(shí)現(xiàn)信源的定位。該算法可以通過估計(jì)噪聲功率來自動(dòng)選擇折中參數(shù),無需噪聲的先驗(yàn)知識(shí),滿足了稀疏性與保真性的平衡。對(duì)于近場(chǎng)源定位,信源與各個(gè)陣元的時(shí)延差是方位角和距離的函數(shù)。如果對(duì)二維空間稀疏劃分,計(jì)算量龐大,甚至不可接受。針對(duì)這個(gè)問題,本文利用對(duì)稱陣元數(shù)據(jù)的組合構(gòu)造了類遠(yuǎn)場(chǎng)協(xié)方差矩陣,該矩陣僅包含近場(chǎng)源方位角參數(shù),進(jìn)而將二維定位問題轉(zhuǎn)化為兩次一維參數(shù)估計(jì)問題,顯著降低了近場(chǎng)源定位的計(jì)算量。仿真結(jié)果和水池試驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了算法的有效性。2.相比于遠(yuǎn)場(chǎng)源定位,很多近場(chǎng)源定位算法將二維搜索轉(zhuǎn)化為多個(gè)一維搜索,用以降低計(jì)算量。然而,這類算法為避免產(chǎn)生空間模糊現(xiàn)象,需要滿足兩個(gè)條件,即陣元間距需要設(shè)置為四分之一波長(zhǎng)和估計(jì)的信源數(shù)不能大于陣元數(shù)的一半,在陣元數(shù)目不變的情況下,就存在很大的孔徑損失問題。而陣列孔徑是影響陣列分辨力和定位精度的重要因素。針對(duì)這個(gè)問題,提出了互素對(duì)稱陣模型,有效的增加了陣元間距,使其不必受限于四分之一波長(zhǎng),擴(kuò)大了陣列孔徑。在互素對(duì)稱陣模型下,通過重構(gòu)一個(gè)特殊的高階累積量矩陣,使其僅與信源方位角有關(guān),然后采用MUSIC算法進(jìn)行方位角估計(jì),進(jìn)而在每個(gè)估計(jì)方位上定位目標(biāo),無需額外的參數(shù)配對(duì)方法。此外,該方法在方位角和距離兩個(gè)維度上都不會(huì)產(chǎn)生空間模糊現(xiàn)象。理論分析和仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該方法有效的提高了空間分辨力和定位精度。3.針對(duì)噪聲源中的寬帶連續(xù)譜信號(hào)的定位問題,研究了近場(chǎng)寬帶源的定位方法,并提出了一種基于子空間正交原理的定位算法。該算法利用各個(gè)頻帶分量的信號(hào)子空間和參考頻帶分量的噪聲子空間之間的正交性估計(jì)噪聲源位置,并引入信號(hào)參考頻率的陣列流形矢量的正交投影,用以減小噪聲子空間估計(jì)誤差對(duì)定位的影響,提高了空間分辨能力,并在低信噪比條件下有著較好的定位精度。該算法是投影子空間正交性測(cè)試算法在近場(chǎng)條件下的擴(kuò)展,并充分利用了每個(gè)頻帶分量的信號(hào)子空間,解決了投影子空間正交性測(cè)試算法過于依賴參考頻率信號(hào)子空間估計(jì)精度的問題。理論分析和仿真研究驗(yàn)證了該算法的有效性。
[Abstract]:The self noise of the ship will destroy its own concealment, provide detection and positioning information for the enemy sonar, and also interfere with its own underwater acoustic equipment. In order to improve the Naval Operational Capability of the ship, the vibration and noise reduction measures must be taken effectively. The volume of the ship is large and the radiation noise source is distributed in different parts, so the underwater noise source is set up. The research of bit technology obtains the spatial distribution of the noise source on the ship, which can reduce the noise and noise of the noise source. Compared with the far field source location, the near field location can get the location of the noise more accurately. However, the resolution of the traditional near field source localization algorithm is low, it is easy to produce the spatial aliasing and the positioning accuracy. Based on linear array, this paper studies the high resolution localization method of underwater near field noise sources. The main research contents include: 1. a near field source localization algorithm based on sparse signal reconstruction is proposed to locate the line spectrum signal in a noise source. The optimization problem is constructed by constraining the L1- norm of sparse signal to realize the source of the source. The algorithm can automatically select the eclectic parameters by estimating the noise power, without the prior knowledge of noise, which satisfies the balance between sparsity and authenticity. For the location of the near field source, the delay difference between the source and each element is a function of the azimuth and distance. If the two dimensional space is divided, the amount of calculation is huge and even unacceptable. In order to solve this problem, this paper uses the combination of symmetric matrix metadata to construct the covariance matrix of the class far field. This matrix only contains the azimuth parameters of the near field source, and then transforms the two-dimensional location problem into the two dimension parameter estimation problem, which significantly reduces the calculation of the near field source location. The simulation results and the pool test results verify the algorithm. The effectiveness of.2. is compared to the far field source location. Many near field source localization algorithms convert a two-dimensional search into a number of one-dimensional searches to reduce the amount of computation. However, this kind of algorithm needs to meet two conditions to avoid generating spatial ambiguity, that is, the interval between the array elements needs to be set to a length of four points and the number of the estimated sources cannot be larger than the number of elements. When the number of elements is constant, there is a large aperture loss problem, and the array aperture is an important factor affecting the array resolution and positioning accuracy. In this problem, a mutual symmetric matrix model is proposed, which can effectively increase the spacing of the array element, so that the array aperture is not limited to 1/4 wavelengths, and the aperture of the array is enlarged. By reconstructing a special high order cumulant matrix, it is only related to the azimuth of the source, and then the azimuth estimation is carried out by the MUSIC algorithm, and then the target is located on each estimated azimuth, and no additional parameter pairing is needed. In addition, this method will not produce the two dimensions in the azimuth and distance. Theoretical analysis and simulation experiments show that the method effectively improves the spatial resolution and positioning accuracy.3. for the localization of broadband continuous spectral signals in the noise source, studies the location method of the near field wideband source, and proposes a localization algorithm based on the subspace positive intersection principle. The orthogonality between the signal subspace of the band component and the noise subspace of the reference band component is used to estimate the location of the noise source, and the orthogonal projection of the array manifold vector of the signal reference frequency is introduced to reduce the influence of the noise subspace estimation error on the location, and the spatial resolution is improved, and it is better under the condition of low signal to noise ratio. The algorithm is the extension of the shadow space orthogonality test algorithm under the near field condition, and the signal subspace of each band component is fully utilized. The problem that the shadow space orthogonality test algorithm is too dependent on the precision of the subspace estimation of the reference frequency signal is solved. Validity.
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱工程大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號(hào)】：TN911.7

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本文編號(hào)：1910366