【摘要】：陣元位置誤差的存在會嚴(yán)重影響水聽器陣列的測向性能,為此在使用陣列之前需對該誤差進(jìn)行校正。針對這一需求,提出了一種對任意陣型適用的高精度陣元位置有源校正方法。結(jié)合遠(yuǎn)場陣列模型以及位置誤差"有界"的特點(diǎn),基于壓縮感知理論,將陣元位置估計(jì)轉(zhuǎn)化為對稀疏信號的重構(gòu)過程,建立了陣元位置誤差模型,構(gòu)造了該模型下凸優(yōu)化函數(shù),并采用l_1-SVD(Singular Value Decomposition,SVD)方法進(jìn)行求解,同時(shí)給出了物理解釋和算法實(shí)施步驟。計(jì)算機(jī)仿真表明基于稀疏信號重構(gòu)的校正方法性能明顯高于子空間擬合算法,且性能接近相應(yīng)克拉美羅下界,對于校正源方位誤差有較強(qiáng)的容錯(cuò)能力,不受制于微小誤差的假設(shè)以及初值的選取。該方法是一種可對陣列中的部分或全部陣元進(jìn)行校正的高精度、穩(wěn)健的有源校正算法。
[Abstract]:The location error of array element will seriously affect the performance of hydrophone array, so the error must be corrected before using the array. In order to meet this demand, a high precision active position correction method for arbitrary matrix is proposed. Combining the characteristics of far-field array model and position error "bounded", based on the theory of compression perception, the position estimation of array element is transformed into the reconstruction process of sparse signal, and the position error model of array element is established, and the convex optimization function under the model is constructed. The l_1-SVD (Singular Value Decomposition,SVD method is used to solve the problem, and the physical explanation and the steps of algorithm implementation are given. Computer simulation shows that the performance of the correction method based on sparse signal reconstruction is obviously higher than that of the subspace fitting algorithm, and the performance is close to the corresponding Clamero lower bound, so it has a strong fault tolerance ability for correcting the azimuth error of the source. It is not subject to the assumption of minor errors and the selection of initial values. This method is a high precision and robust active correction algorithm which can correct some or all elements of the array.
【作者單位】： 哈爾濱工程大學(xué)水聲技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;哈爾濱工程大學(xué)水聲工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(51279043,11504064) 水聲技術(shù)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室基金項(xiàng)目(9140C2000501150C200)資助
【分類號】：TN911.7

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8 王石泉;許陽明;張e，

本文編號：2373045