水下成像的稀疏阵列乘性处理

发布时间：2021-12-24 13:45

　　针对阵列传感器布阵设计中的冗余问题,提供了一种水下声学成像稀疏阵列的处理方法。采用稀疏阵列乘性处理方法可合成一个收发一体的虚拟阵列且虚拟阵元数目等于实际阵列发射阵元与接收阵元的乘积。依据相位中心近似的原理,对虚拟阵元的布阵位置进行了数学的解析表示,使用几种不同结构的稀疏阵列进行比较。实验结果得出,使用上述方法建立的稀疏阵列性能指标在三维声场、波束、导向矢量、主瓣宽度和峰值旁瓣级等方面与同等数量的收发一体Mills cross稀疏阵列一致。表明了乘性处理方法能有效解决阵元冗余问题,利用上述方法可得到一种优于Mills cross的新型稀疏阵列。 

【文章来源】：计算机仿真. 2020,37(01)北大核心

【文章页数】：5 页

【部分图文】：

任意收-发阵列平面和目标点坐标系

合成虚拟阵列的阵元排布与TA,RA的数量和位置有关,在图2中集中展示了不同数量的TA,RA合成的虚拟阵列,由图不难看出,随着TA,RA数量的增加,合成虚拟阵列的孔径也相应增加;如(b)、(c)所示,当实际收发阵列数量不相等时,而实际阵元总数相等时,其虚拟阵列相同,当TA为偶数,RA为奇数时(b)的尺寸更小。3 仿真与分析

3.1 仿真参数设置在仿真中,设置所设计阵列的发射阵元和接收阵元数量为16、25,即M=4,N=5。为了保证两种阵列发射阵元和接收阵元总数相等,Mills cross 阵列设置20个发射阵元、21个接收阵元。由图3可知,两种虚拟阵列有着相似的阵元布局,需要指出的是,使用文中稀疏方法得到的虚拟阵列是20×20的正方形阵列,而Mills cross阵列合成的虚拟阵列是20×21的矩形阵列,原因是为了保证收发阵列尽可能保证相同的复杂度。为了更好地研究稀疏阵列的指向性能,不失一般性地,将发射信号到目标点的角度分别设置成45°,阵列坐标原点到目标点的距离为1m。根据最佳阵元间距的理论,当阵元间距d=0.5λ时分辨率最佳。仿真发射信号采用线性调频波:

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于凸优化算法的水声传感器阵列综合[J]. 李文强,李鹏,姜路,蒋威,李剑乔.  电子测量与仪器学报. 2017(10)
[2]改进自适应遗传算法的平面传声器阵列优化[J]. 樊征兵,宋亚辉,张武林.  应用声学. 2017(05)
[3]基于粒子群算法的阵列波束宽零陷优化设计[J]. 陈永森,涂正林.  舰船电子对抗. 2016(01)
[4]基于粒子群优化算法的共形阵列天线图综合[J]. 王一笑,郭陈江,丁君,王小平.  计算机仿真. 2008(08)

博士论文
[1]卫星导航阵列信号处理关键技术研究[D]. 吴舜晓.国防科学技术大学 2015

硕士论文
[1]阵列天线稀布优化算法研究[D]. 殷双斌.哈尔滨工业大学 2016



本文编号：3550590