不确定浅海环境中基于水平阵稳健子空间估计的宽容检测方法
发布时间:2021-09-06 14:41
环境参数在复杂浅海环境中通常是不确定的,从而制约了匹配模型类高性能方法的检测性能。对于水下目标检测问题,需要更宽容的检测方法。在以往的研究中,稳健模态子空间检测方法具有兼顾高性能和稳健性的特点,但该检测器适用于垂直阵,性能受浅海深度的限制,因此考虑适用于水平阵的宽容检测方法。子空间检测方法是一类具有一定稳健性的检测方法,其性能取决于信号子空间的估计。通过不确定波数重采样的方式将不确定环境和未知目标位置参数引入水平阵信息观测矩阵,得到了不确定环境中信号子空间的稳健估计方法。结合信号子空间的稳健估计提出了一种对不确定参数具有宽容性的子空间检测器,通过浅海不确定环境中的仿真检验,证明该检测器具有较高的平均检测能力同时对不确定参数有一定的宽容性。
【文章来源】:西北工业大学学报. 2020,38(06)北大核心EICSCD
【文章页数】:8 页
【部分图文】:
声源、阵列参数示意图
Ea表示某一个环境参数条件下水平阵接收到的声源辐射信号。对于某一个已知参数不确定范围的不确定海洋环境,如图2所示,当遍历所有可能的海洋环境和声源位置组合,对应Ea向子空间W投影的REL均不超过某一极小值δ时,表明Us张成的子空间作为信号子空间的估计具有稳健性。在实际应用中,当δ<0.01时,即任意参数下阵列接收声源辐射信号的REL均小于1%,此时可以认为估计的子空间W在所研究环境中信号子空间的稳健估计。2.2 稳健子空间检测器
选取不确定波数采样间隔为0.02,固定阵列信噪比(RSN)为10 dB,对环境和目标声源位置不确定参数集1 000次蒙特卡洛采样,给出1 000个不同参数实现中HRSD的ROC曲线,如图5a)所示,其中灰色曲线对应1 000个不同参数实现的ROC曲线,蓝色曲线为平均ROC曲线。固定虚警概率Pf=0.1,给出1 000个不同参数实现中HRSD的Pd-RSN曲线如图5b)所示,同样的灰色曲线对应1 000个不同参数实现,蓝色曲线为平均曲线。由图5可以看出,1 000次不同参数实现中的ROC曲线和Pd-RSN曲线与各自的平均曲线非常接近。这一结果表明,在同一阵列信噪比下,不同环境参数和目标位置参数实现中,HRSD均具有较高的稳健性。将图5与REL仿真结果对比,不难看出,HRSD的稳健性来源于信号子空间的稳健估计,与理论分析一致。此外,由图5b)可以看出,当阵列信噪比小于0 dB时,此时HRSD的检测概率Pd趋近虚警概率Pf,各参数实现下的Pd-RSN曲线范围增大,HRSD稳健性下降,这意味着此时HRSD对阵列信噪比有一定的要求,阵列信噪比太低时检测器失效。为了更进一步地阐述HRSD的检测性能,需要将HRSD和其他宽容方法做横向对比,因为在以往的研究中,MC-GLRD具有在不确定环境中接近最优的平均检测性能[8],ED具有最稳健的检测性能[9],所以选取MC-GLRD和ED作为HRSD的对比方法。首先,对三者的平均检测性能进行比较。仿真条件不变,给出1 000个不同参数实现中HRSD、MC-GLRD、ED的平均ROC曲线和平均Pd-RSN曲线如图6所示。在仿真中,MC-GLRD的不确定参数采样数为阵元数的2倍,即2N=200。由图6中可以看出,HRSD的平均检测能力远高于能量检测器,从图6b)可以看出,HRSD在不同信噪比条件下仅略低于MC-GLRD。这一结果表明了在一定条件下,HRSD具有较高的检测能力。
【参考文献】:
期刊论文
[1]不确定海洋环境中基于蒙特卡罗优化的稳健检测方法[J]. 刘宗伟,孙超,吕连港. 声学学报. 2015(05)
[2]不确定海洋声场中的检测性能损失环境敏感度度量[J]. 刘宗伟,孙超,杜金燕. 物理学报. 2013(06)
[3]不确实海洋中最小方差匹配场波束形成对环境参量失配的灵敏性分析[J]. 赵航芳,李建龙,宫先仪. 哈尔滨工程大学学报. 2011(02)
[4]浅海中水平线列阵深度对匹配场定位性能的影响[J]. 张同伟,杨坤德,马远良,黎雪刚. 物理学报. 2010(05)
本文编号:3387644
【文章来源】:西北工业大学学报. 2020,38(06)北大核心EICSCD
【文章页数】:8 页
【部分图文】:
声源、阵列参数示意图
Ea表示某一个环境参数条件下水平阵接收到的声源辐射信号。对于某一个已知参数不确定范围的不确定海洋环境,如图2所示,当遍历所有可能的海洋环境和声源位置组合,对应Ea向子空间W投影的REL均不超过某一极小值δ时,表明Us张成的子空间作为信号子空间的估计具有稳健性。在实际应用中,当δ<0.01时,即任意参数下阵列接收声源辐射信号的REL均小于1%,此时可以认为估计的子空间W在所研究环境中信号子空间的稳健估计。2.2 稳健子空间检测器
选取不确定波数采样间隔为0.02,固定阵列信噪比(RSN)为10 dB,对环境和目标声源位置不确定参数集1 000次蒙特卡洛采样,给出1 000个不同参数实现中HRSD的ROC曲线,如图5a)所示,其中灰色曲线对应1 000个不同参数实现的ROC曲线,蓝色曲线为平均ROC曲线。固定虚警概率Pf=0.1,给出1 000个不同参数实现中HRSD的Pd-RSN曲线如图5b)所示,同样的灰色曲线对应1 000个不同参数实现,蓝色曲线为平均曲线。由图5可以看出,1 000次不同参数实现中的ROC曲线和Pd-RSN曲线与各自的平均曲线非常接近。这一结果表明,在同一阵列信噪比下,不同环境参数和目标位置参数实现中,HRSD均具有较高的稳健性。将图5与REL仿真结果对比,不难看出,HRSD的稳健性来源于信号子空间的稳健估计,与理论分析一致。此外,由图5b)可以看出,当阵列信噪比小于0 dB时,此时HRSD的检测概率Pd趋近虚警概率Pf,各参数实现下的Pd-RSN曲线范围增大,HRSD稳健性下降,这意味着此时HRSD对阵列信噪比有一定的要求,阵列信噪比太低时检测器失效。为了更进一步地阐述HRSD的检测性能,需要将HRSD和其他宽容方法做横向对比,因为在以往的研究中,MC-GLRD具有在不确定环境中接近最优的平均检测性能[8],ED具有最稳健的检测性能[9],所以选取MC-GLRD和ED作为HRSD的对比方法。首先,对三者的平均检测性能进行比较。仿真条件不变,给出1 000个不同参数实现中HRSD、MC-GLRD、ED的平均ROC曲线和平均Pd-RSN曲线如图6所示。在仿真中,MC-GLRD的不确定参数采样数为阵元数的2倍,即2N=200。由图6中可以看出,HRSD的平均检测能力远高于能量检测器,从图6b)可以看出,HRSD在不同信噪比条件下仅略低于MC-GLRD。这一结果表明了在一定条件下,HRSD具有较高的检测能力。
【参考文献】:
期刊论文
[1]不确定海洋环境中基于蒙特卡罗优化的稳健检测方法[J]. 刘宗伟,孙超,吕连港. 声学学报. 2015(05)
[2]不确定海洋声场中的检测性能损失环境敏感度度量[J]. 刘宗伟,孙超,杜金燕. 物理学报. 2013(06)
[3]不确实海洋中最小方差匹配场波束形成对环境参量失配的灵敏性分析[J]. 赵航芳,李建龙,宫先仪. 哈尔滨工程大学学报. 2011(02)
[4]浅海中水平线列阵深度对匹配场定位性能的影响[J]. 张同伟,杨坤德,马远良,黎雪刚. 物理学报. 2010(05)
本文编号:3387644
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