發(fā)布時間：2020-11-02 05:10

　　 水聲陣列信號處理是水聲信號處理中一個重要的部分,用于完成檢測、識別、定位等功能。要得到精確的結(jié)果,往往需要陣列數(shù)量足夠多且陣列孔徑足夠大。這在實際情況下是很難實現(xiàn)的。因此,近年來壓縮感知的方法開始廣泛應(yīng)用于水聲陣列信號的處理中。當(dāng)所需要從信號中提取的信息具有稀疏性時,可以用壓縮感知處理一些陣列個數(shù)有限,或者陣列覆蓋范圍較小的情況。本文將壓縮感知運用到簡正模幅度估計和水平波數(shù)估計中,試圖說明應(yīng)用基于壓縮感知的凸優(yōu)化方法可以降低對陣列孔徑和覆蓋范圍的要求,同時能夠提升模態(tài)分析的性能,即聲源定位性能。論文從已知聲速剖面曲線的情況出發(fā),探究垂直陣列下簡正模幅度的估計問題。本文將模態(tài)分解方程看成是一個凸優(yōu)化問題,用基于l1范數(shù)的方法求解。論文分別在全陣列和短孔徑的情況下,研究模態(tài)采樣法、最小二乘估計和凸優(yōu)化方法。最小二乘估計以最小化擬合誤差為原則,求得簡正模幅度的無偏估計,但當(dāng)求逆矩陣為病態(tài)時,求逆過程不穩(wěn)定。因此在最小二乘法的基礎(chǔ)上引出奇異值分解法,對求逆矩陣進行奇異值分解,減少求逆過程的不穩(wěn)定,但同時會引起求解精度下降�；趌1范數(shù)的凸優(yōu)化求解方法,引入均衡因子μ,通過對數(shù)據(jù)容差的控制,折衷地進行求解,能夠達到更高的穩(wěn)定性。論文繼續(xù)從未知聲速剖面的情況出發(fā),探究基于等效水平陣列信號的水平波數(shù)估計。分別研究投影法、多重信號空間法、自回歸方法和凸優(yōu)化方法。投影法通過對聲壓數(shù)據(jù)進行空間傅里葉變換得到水平波數(shù),但要求等效水平陣列孔徑很大,且主瓣寬度和旁瓣數(shù)量都很大,求解精度低。多重信號空間法通過在空間域,將信號的自相關(guān)函數(shù)進行奇異值分解,并分成信號空間和噪聲空間兩個部分,利用兩個空間的正交性,在噪聲相關(guān)函數(shù)的零點求得對應(yīng)的水平波數(shù)。凸優(yōu)化方法通過將水平波數(shù)的求解轉(zhuǎn)化為基于l1范數(shù)的求解問題,通過引入均衡因子μ,折衷估計誤差和解稀疏性,完成求解。凸優(yōu)化方法需要的等效水平陣列孔徑更短,且解的主瓣寬度很小,旁瓣較少。論文將上述方法應(yīng)用到SW06實驗數(shù)據(jù)中,針對垂直陣列數(shù)據(jù),探究聲源運動速度和不同的海底環(huán)境對簡正模幅度的自相關(guān)性和互相關(guān)性的影響,說明簡正模之間存在相關(guān)性,且與聲源運動速度有關(guān),與聲源所處環(huán)境關(guān)系較小。針對等效水平陣列數(shù)據(jù),探究陣列孔徑對水平波數(shù)估計的影響,結(jié)合實驗數(shù)據(jù)進一步說明凸優(yōu)化方法陣列孔徑要求低,主瓣寬度小的特點。最后論文探討隨機噪聲和變化的聲速剖面和海底參數(shù)對凸優(yōu)化方法的影響。
【學(xué)位單位】：浙江大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2018
【中圖分類】：TB56
【文章目錄】：
致謝
摘要
Abstract
1 緒論
    1.1 課題的背景和意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.3 本文工作
2 背景知識
    2.1 簡正模模型與模態(tài)分解
    2.2 波動方程的基本理論與積分變換
    2.3 一般線性反演問題
    2.4 線性問題的分解方法
    2.5 壓縮感知理論
3 簡正模模型與模態(tài)分解
    3.1 匹配模處理
    3.2 模態(tài)分解
    3.3 本章小結(jié)
4 基于等效水平陣的波數(shù)估計
    4.1 投影法（傅里葉變換）
    4.2 MUSIC方法
    4.3 自回歸方法
    4.4 凸優(yōu)化方法
    4.5 本章小結(jié)
5 理論仿真結(jié)果
    5.1 仿真環(huán)境
    5.2 簡正模幅度估計
    5.3 水平波數(shù)估計
    5.4 本章小節(jié)
6 Shallow Water 06實驗數(shù)據(jù)處理
    6.1 實驗背景介紹
    6.2 模態(tài)分解
    6.3 水平波數(shù)估計
    6.4 水平波數(shù)估計的等效水平陣孔徑
    6.5 本章小結(jié)
7 環(huán)境隨距離變化對凸優(yōu)化方法的影響
    7.1 聲速剖面變化對凸優(yōu)化方法的影響
    7.2 海底變化對凸優(yōu)化方法的影響
    7.3 本章小結(jié)
8 隨機噪聲對凸優(yōu)化方法的影響
    8.1 低頻隨機噪聲對凸優(yōu)化方法的影響
    8.2 高頻隨機噪聲對凸優(yōu)化方法的影響
    8.3 綜合隨機噪聲對凸優(yōu)化方法的影響
    8.4 本章小結(jié)
9 總結(jié)與展望
    9.1 研究內(nèi)容總結(jié)
    9.2 研究方向展望
參考文獻
作者簡歷

【參考文獻】

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1 葉蕾;孫林慧;楊震;;基于壓縮感知觀測序列倒譜距離的語音端點檢測算法[J];信號處理;2011年01期

2 顧彬;楊震;;一種基于壓縮感知的非重構(gòu)頻譜檢測新算法[J];南京郵電大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版);2010年06期

3 岑翼剛;陳曉方;岑麗輝;陳世明;;基于單層小波變換的壓縮感知圖像處理[J];通信學(xué)報;2010年S1期

4 呂錢浩,楊士莪,張錦中,樸勝春;矢量傳感器陣列高分辨率方位估計技術(shù)研究[J];哈爾濱工程大學(xué)學(xué)報;2004年04期

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本文編號：2866614