进行子阵加权波束形成的波达方向估计
发布时间：2021-08-26 23:45
针对水声信道的多径效应以及海底散射信号信噪比低导致方位估计性能较差的问题,提出了一种基于子阵加权波束形成的UESPRIT算法（Weighted Beamspace UESPRIT Based on Subarrays,BS-BUESPRIT）。首先利用密集波束域转换矩阵估计回波信号的方位谱,进而估计同一时刻到达阵列的回波数目;之后将均匀线阵分为多个尺寸相同、相互重叠的子阵,利用加权波束形成对各子阵接收信号做指定方向的空域滤波;最后基于各子阵波束形成后的输出结果,利用UESPRIT算法实现回波方向的估计。仿真和湖试、海试试验结果表明,与UESPRIT算法相比,BS-BUESPRIT算法提高了信号波达方向估计性能,在多径和较低信噪比条件下有着更高的估计精度,应用于高分辨率测深侧扫声呐时有效地提高了声呐的测深性能。
【文章来源】：声学学报. 2020,45(04)北大核心EICSCD
【文章页数】：9 页
【部分图文】：
图２不同子阵数下，角度估计均方误差??之后，在将阵列划分为３个子阵的条件下，对构??
５０２??２０２０?年??１０２??－１０?０?１０?２０??ＳＮＲ（ｄＢ）??图３不同窗函数下，角度估计均方误差??最后对比了?ＵＥＳＰＲＩＴ算法和ＢＳ－ＢＵＥＳＰＲＩＴ??算法在不同信噪比条件下的ＤＯＡ估计性能。其中，??ＢＳ－ＢＵＥＳＰＲＩＴ算法将８元线阵划分为３个子阵，??构造波束时权系数选择－２０?ｄＢ切比雪夫窗。其它??仿真条件与之前仿真试验的条件相同。统计两种算??法在不同信噪比下ＤＯＡ估计结果的均方根误差。仿??真结果如图４所示，在低信噪比情况下，ＵＥＳＰＲＩＴ??算法估计两信源角度时，结果的均方根误差很大，??而ＢＳ－ＢＵＥＳＰＲＩＴ算法在一定误差范围允许的情况??下，认为仍可以得到信号方向的有效估计。随着信??噪比的增加，两种算法估计结果的误差都在逐渐减??小，并且ＢＳ－ＢＵＥＳＰＲＩＴ算法的均方根误差仍小于??ＵＥＳＰＲＩＴ算法。分析原因，ＢＳ－ＢＵＥＳＰＲＩＴ算法对??各子阵进行波束形成，相当于对空域进行滤波，减少??无关方向的噪声干扰，提高了输出信噪比，因此在低??信噪比情况下也有较好的估计性能。与ＵＥＳＰＲＩＴ算??法相比，ＢＳ－ＢＵＥＳＰＲＩＴ算法有着更低的信噪比门限??和更高的估计精度。??阵元数较少，所以只对加矩形窗、－２０?ｄＢ切比雪夫??窗、－３０?ｄＢ切比雪夫窗时算法的ＤＯＡ估计性能进??行对比。图３展示了加不同窗函数时ＤＯＡ估计均方??根误差随ＳＮＲ变化的曲线，可以看出，加－２０?ｄＢ切??比雪夫窗时，算法在低信噪比条件下的ＤＯＡ估计精??度略高．所以认为此条件下，构造波束时选择－２０?ｄＢ??切比雪夫窗系数较好。??１〇－２??－１０??１０??
５０２??２０２０?年??１０２??－１０?０?１０?２０??ＳＮＲ（ｄＢ）??图３不同窗函数下，角度估计均方误差??最后对比了?ＵＥＳＰＲＩＴ算法和ＢＳ－ＢＵＥＳＰＲＩＴ??算法在不同信噪比条件下的ＤＯＡ估计性能。其中，??ＢＳ－ＢＵＥＳＰＲＩＴ算法将８元线阵划分为３个子阵，??构造波束时权系数选择－２０?ｄＢ切比雪夫窗。其它??仿真条件与之前仿真试验的条件相同。统计两种算??法在不同信噪比下ＤＯＡ估计结果的均方根误差。仿??真结果如图４所示，在低信噪比情况下，ＵＥＳＰＲＩＴ??算法估计两信源角度时，结果的均方根误差很大，??而ＢＳ－ＢＵＥＳＰＲＩＴ算法在一定误差范围允许的情况??下，认为仍可以得到信号方向的有效估计。随着信??噪比的增加，两种算法估计结果的误差都在逐渐减??小，并且ＢＳ－ＢＵＥＳＰＲＩＴ算法的均方根误差仍小于??ＵＥＳＰＲＩＴ算法。分析原因，ＢＳ－ＢＵＥＳＰＲＩＴ算法对??各子阵进行波束形成，相当于对空域进行滤波，减少??无关方向的噪声干扰，提高了输出信噪比，因此在低??信噪比情况下也有较好的估计性能。与ＵＥＳＰＲＩＴ算??法相比，ＢＳ－ＢＵＥＳＰＲＩＴ算法有着更低的信噪比门限??和更高的估计精度。??阵元数较少，所以只对加矩形窗、－２０?ｄＢ切比雪夫??窗、－３０?ｄＢ切比雪夫窗时算法的ＤＯＡ估计性能进??行对比。图３展示了加不同窗函数时ＤＯＡ估计均方??根误差随ＳＮＲ变化的曲线，可以看出，加－２０?ｄＢ切??比雪夫窗时，算法在低信噪比条件下的ＤＯＡ估计精??度略高．所以认为此条件下，构造波束时选择－２０?ｄＢ??切比雪夫窗系数较好。??１〇－２??－１０??１０??
本文编号：3365198
【文章来源】：声学学报. 2020,45(04)北大核心EICSCD
【文章页数】：9 页
【部分图文】：
图２不同子阵数下，角度估计均方误差??之后，在将阵列划分为３个子阵的条件下，对构??
５０２??２０２０?年??１０２??－１０?０?１０?２０??ＳＮＲ（ｄＢ）??图３不同窗函数下，角度估计均方误差??最后对比了?ＵＥＳＰＲＩＴ算法和ＢＳ－ＢＵＥＳＰＲＩＴ??算法在不同信噪比条件下的ＤＯＡ估计性能。其中，??ＢＳ－ＢＵＥＳＰＲＩＴ算法将８元线阵划分为３个子阵，??构造波束时权系数选择－２０?ｄＢ切比雪夫窗。其它??仿真条件与之前仿真试验的条件相同。统计两种算??法在不同信噪比下ＤＯＡ估计结果的均方根误差。仿??真结果如图４所示，在低信噪比情况下，ＵＥＳＰＲＩＴ??算法估计两信源角度时，结果的均方根误差很大，??而ＢＳ－ＢＵＥＳＰＲＩＴ算法在一定误差范围允许的情况??下，认为仍可以得到信号方向的有效估计。随着信??噪比的增加，两种算法估计结果的误差都在逐渐减??小，并且ＢＳ－ＢＵＥＳＰＲＩＴ算法的均方根误差仍小于??ＵＥＳＰＲＩＴ算法。分析原因，ＢＳ－ＢＵＥＳＰＲＩＴ算法对??各子阵进行波束形成，相当于对空域进行滤波，减少??无关方向的噪声干扰，提高了输出信噪比，因此在低??信噪比情况下也有较好的估计性能。与ＵＥＳＰＲＩＴ算??法相比，ＢＳ－ＢＵＥＳＰＲＩＴ算法有着更低的信噪比门限??和更高的估计精度。??阵元数较少，所以只对加矩形窗、－２０?ｄＢ切比雪夫??窗、－３０?ｄＢ切比雪夫窗时算法的ＤＯＡ估计性能进??行对比。图３展示了加不同窗函数时ＤＯＡ估计均方??根误差随ＳＮＲ变化的曲线，可以看出，加－２０?ｄＢ切??比雪夫窗时，算法在低信噪比条件下的ＤＯＡ估计精??度略高．所以认为此条件下，构造波束时选择－２０?ｄＢ??切比雪夫窗系数较好。??１〇－２??－１０??１０??
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