【摘要】：波達(dá)方向(DOA)估計(jì)作為陣列信號(hào)處理的重要研究?jī)?nèi)容之一,在水聲信號(hào)處理方面有著廣闊的應(yīng)用前景,突破了傳統(tǒng)奈奎斯特采樣頻率約束的壓縮感知(CS)理論為信號(hào)處理領(lǐng)域注入了新思想,基于CS理論的DOA估計(jì)已成為一個(gè)新的研究方向,其對(duì)水聲信號(hào)的探測(cè)、定位和跟蹤具有重要的理論和現(xiàn)實(shí)意義。在此背景下,本文基于CS理論框架開(kāi)展了水聲信號(hào)DOA估計(jì)的相關(guān)研究工作,主要研究成果有:針對(duì)檢驗(yàn)本文理論成果價(jià)值和實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景的需求,在研究了艦船輻射噪聲產(chǎn)生的原因和頻譜特點(diǎn)分析的基礎(chǔ)上,建立了相應(yīng)的數(shù)學(xué)模型并模擬出艦船輻射噪聲的時(shí)域波形和頻譜,以此作為本文理論應(yīng)用的水聲信號(hào)對(duì)象。針對(duì)傳統(tǒng)陣列信號(hào)處理的MMUSIC和ES-DOA算法硬件處理系統(tǒng)繁多運(yùn)算量較大帶來(lái)的測(cè)量成本較高的問(wèn)題,提出了基于CS框架下的DOA估計(jì)算法。利用測(cè)量矩陣采樣陣列輸出的同時(shí)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行壓縮,由此得到了一種可壓縮陣列(CSA)結(jié)構(gòu),該結(jié)構(gòu)可以減少前置電路的數(shù)量,降低測(cè)量的硬件成本。在此CSA結(jié)構(gòu)基礎(chǔ)上,提出了可壓縮陣列的MMUSIC(CSA-MMUSIC)和可壓縮陣列的ES-DOA(CSA-ES-DOA)兩種DOA估計(jì)算法,理論分析表明這兩種算法均可以降低軟件運(yùn)算量,仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了這兩種算法可使用較少的采樣數(shù)據(jù)獲得與原算法相近的性能,并且可在低快拍、低信噪比和小測(cè)量矩陣的行數(shù)(M)下,較好的實(shí)現(xiàn)對(duì)相干和鄰近水聲信號(hào)的DOA估計(jì)。針對(duì)隨機(jī)測(cè)量矩陣所需存儲(chǔ)空間大且硬件實(shí)現(xiàn)困難的問(wèn)題,提出了一種基于光正交碼(OOC)的構(gòu)建確定性矩陣的方法。首先將OOC和Singer結(jié)構(gòu)結(jié)合建立基矩陣,再用Bernoulli矩陣擴(kuò)展基矩陣得到確定性矩陣OOC-B,證明了該矩陣在一定條件下具有漸近最優(yōu)性,分析了其列相關(guān)性,并給出了特定參數(shù)的矩陣實(shí)例。其次,為了研究OOC-B作為確定性測(cè)量矩陣的性能,將其用于CSA-MUSIC的水聲信號(hào)DOA估計(jì)中,仿真結(jié)果表明,相對(duì)于OOC-H和隨機(jī)高斯矩陣,使用OOC-B作為測(cè)量矩陣具有更優(yōu)的估計(jì)性能,且在低信噪比和小快拍下具有較小的估計(jì)偏差。最后,將OOC-B作為測(cè)量矩陣用于空域壓縮重建的水聲信號(hào)DOA估計(jì),仿真結(jié)果表明在相同信噪比下使用OOC-B的DOA估計(jì)偏差更小且成功恢復(fù)率更高。針對(duì)聲壓傳感器線型陣列MMUSIC算法的左右舷模糊的問(wèn)題,提出了基于CS理論的矢量水聽(tīng)器陣列DOA估計(jì)算法。利用確定性測(cè)量矩陣OOC-B采樣矢量水聽(tīng)器的輸出,構(gòu)建了確定性壓縮采樣矢量水聽(tīng)器陣列(DCV)結(jié)構(gòu),該結(jié)構(gòu)可以降低電路成本,在此結(jié)構(gòu)基礎(chǔ)上,提出了確定性壓縮采樣的矢量水聽(tīng)器陣列MMUSIC(DCV-MMUSIC)算法并進(jìn)行仿真驗(yàn)證,結(jié)果表明該算法具有運(yùn)算量較低和抑制左右舷模糊的優(yōu)點(diǎn),可以在低信噪比、小快拍和小M下較好地實(shí)現(xiàn)相干水聲信號(hào)的DOA估計(jì)。并且,使用該算法對(duì)實(shí)際商船輻射噪聲信號(hào)進(jìn)行了DOA估計(jì),仿真結(jié)果表明在不同信噪比、快拍數(shù)和M下商船輻射噪聲的估計(jì)偏差雖略大于模擬水聲信號(hào)的,但仍然具有較好的估計(jì)性能。
[Abstract]:Direction of arrival (DOA) estimation, as one of the important research contents of array signal processing, has broad application prospects in underwater acoustic signal processing. It breaks through the traditional compression sensing (CS) theory with Nyquist sampling frequency constraints and injects new ideas into the field of signal processing. DOA estimation based on CS theory has become a new research direction. Under this background, based on the CS theory framework, this paper carries out the related research work of underwater acoustic signal DOA estimation. The main research results are as follows: According to the requirements of testing the theoretical value and practical application scenarios, the ship radiated noise production is studied. Based on the analysis of the causes and spectrum characteristics, a mathematical model is established to simulate the time-domain waveform and spectrum of ship radiated noise, which is used as the underwater acoustic signal object in this paper. In this paper, a DOA estimation algorithm based on CS framework is proposed. A compressible array (CSA) structure is proposed by using the measurement matrix to sample the array output and compress the data at the same time. This structure can reduce the number of pre-circuits and reduce the hardware cost of measurement. MMUSIC (CSA-MMUSIC) and ES-DOA (CSA-ES-DOA) estimation algorithms for compressible arrays are proposed. Theoretical analysis shows that both algorithms can reduce software computation. Simulation results show that the two algorithms can achieve similar performance with the original algorithm by using fewer sampling data, and can also achieve low snapshot, low signal-to-noise ratio and small measurement matrix. In order to estimate the DOA of coherent and adjacent underwater acoustic signals better under the number of rows (M), a method of constructing deterministic matrix based on optical orthogonal code (OOC) is proposed to solve the problem of large storage space and difficult hardware implementation of random measurement matrix. The deterministic matrix OOC-B is obtained, and the asymptotic optimality of the matrix is proved under certain conditions. The column correlation of the matrix is analyzed, and an example of the matrix with specific parameters is given. Secondly, in order to study the performance of OOC-B as deterministic measurement matrix, it is applied to DOA estimation of underwater acoustic signals of CSA-MUSIC. The simulation results show that the matrix has asymptotic optimality relative to OOC-H. And the stochastic Gaussian matrix, using OOC-B as the measurement matrix has better estimation performance, and has smaller estimation bias under low SNR and small snapshot. Finally, using OOC-B as the measurement matrix for underwater acoustic signal DOA estimation, simulation results show that the DOA estimation error using OOC-B under the same SNR is smaller and the estimation error is smaller. A DOA estimation algorithm for vector hydrophone array based on CS theory is proposed to solve the problem of port-starboard ambiguity in MMUSIC algorithm of linear array of sound pressure sensors. A deterministic compressed sampling vector hydrophone array (DCV) structure is constructed by using the output of OOC-B sampling vector hydrophone with deterministic measurement matrix. On the basis of this structure, a deterministic compression sampling vector hydrophone array MMUSIC (DCV-MMUSIC) algorithm is proposed and simulated. The results show that the algorithm has the advantages of low computational complexity and suppression of port-starboard ambiguity. The DOA of coherent underwater acoustic signals can be realized well in low signal-to-noise ratio, small snapshot and small M. Furthermore, DOA estimation of the actual merchant ship radiated noise signal is carried out by using this algorithm. Simulation results show that the estimation error of merchant ship radiated noise under different SNR, snapshot number and M is slightly larger than that of the analog underwater acoustic signal, but still has better estimation performance.
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類(lèi)號(hào)】：TN911.7

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本文編號(hào)：2191420