水下声纳目标的抗多径干扰与DOA估计算法研究
发布时间：2021-06-26 11:22
水下环境的复杂特性极大地限制了声信号有效稳定的传播,给水下声纳对声源目标信号的接收与估计带来了很大的挑战。波达方向估计（Direction of Arrival,DOA）是水下声纳探测的主要研究方向之一。现有DOA估计方法存在估计精度不高、适应信号环境能力较差等问题。在现有研究成果的基础上,本文从水下声纳目标的抗多径干扰方法以及DOA估计方法的理论及应用出发,探索提升信号接收性能和对目标方位精确估计的信号处理方法,并通过仿真对比实验对所提方法的可行性和有效性进行验证。本文的主要研究内容如下:（1）对常见的抗多径干扰方法和DOA估计方法进行介绍。首先,介绍了抗多径干扰方法中的LMS算法和RLS算法,并对两种算法的特性进行比较分析;其次,介绍了DOA估计方法中的子空间类方法和稀疏表示类方法,并对四种典型的DOA估计方法进行仿真比较分析。（2）提出一种基于稀疏似p范数约束CVSLMS的抗多径干扰方法。首先,在建立水下多径干扰信号处理模型的基础上,采用基于双Sigmoid函数的自适应迭代步长对稀疏似p范数约束的LMS算法进行改进;其次,使用误差信号的自相关函数来改进迭代步长以及调整零吸引项,并...
【文章来源】：南京信息工程大学江苏省
【文章页数】：70 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
固定，不同取值的算法收敛曲线
第三章基于稀疏似p范数约束CVSLMS的抗多径干扰方法33(a)SVSLMS算法波束图(b)CVSLMS算法波束图(c)稀疏似p范数LMS算法处理后的波束图(d)本章算法波束图图3.10两路干扰时经不同算法处理后的波束图比较取四路干扰，方向为15?、30?，分别比较经SVSLMS算法处理、经CVSLMS算法、经稀疏似p范数LMS算法和经本章所提算法处理后的波束，所得结果分别如图3.11(a)、3.11(b)、3.11(c)、3.11(d)所示。从图3.11四幅子图可以看出，在多径干扰数增加到四个后，经不同算法处理后，均能在干扰方向形成不同深度的凹陷，有效降低四路干扰的旁瓣。通过进一步比较发现，由图3.11(a)可知，经SVSLMS算法处理后的波束图在四路干扰方向上形成的零陷深度取平均值为-34.2dB；由图3.11(b)可知，经CVSLMS算法处理后的波束图形成的平均零陷深度为-38.3dB；由图3.11(c)可知，经稀疏似p范数LMS算法处理后的波束图形成的平均零陷深度为-40.5dB；由图3.11(d)可知，经本章所提算法处理后的波束图在干扰方向
第三章基于稀疏似p范数约束CVSLMS的抗多径干扰方法33(a)SVSLMS算法波束图(b)CVSLMS算法波束图(c)稀疏似p范数LMS算法处理后的波束图(d)本章算法波束图图3.10两路干扰时经不同算法处理后的波束图比较取四路干扰，方向为15?、30?，分别比较经SVSLMS算法处理、经CVSLMS算法、经稀疏似p范数LMS算法和经本章所提算法处理后的波束，所得结果分别如图3.11(a)、3.11(b)、3.11(c)、3.11(d)所示。从图3.11四幅子图可以看出，在多径干扰数增加到四个后，经不同算法处理后，均能在干扰方向形成不同深度的凹陷，有效降低四路干扰的旁瓣。通过进一步比较发现，由图3.11(a)可知，经SVSLMS算法处理后的波束图在四路干扰方向上形成的零陷深度取平均值为-34.2dB；由图3.11(b)可知，经CVSLMS算法处理后的波束图形成的平均零陷深度为-38.3dB；由图3.11(c)可知，经稀疏似p范数LMS算法处理后的波束图形成的平均零陷深度为-40.5dB；由图3.11(d)可知，经本章所提算法处理后的波束图在干扰方向
【参考文献】：
期刊论文
[1]噪声鲁棒变步长LMS算法及其在OFDM水声信道均衡中的应用[J]. 隋泽平,鄢社锋. 系统工程与电子技术. 2020(07)
[2]空时编码阵波束域超分辨角度估计方法[J]. 王华柯,廖桂生,许京伟,朱圣棋. 系统工程与电子技术. 2019(07)
[3]适用于二维阵列的无格稀疏波达方向估计算法[J]. 王剑书,樊养余,杜瑞,吕国云. 电子与信息学报. 2019(02)
[4]基于模拟退火的自适应离散型布谷鸟算法求解旅行商问题[J]. 张子成,韩伟,毛波. 电子学报. 2018(08)
[5]改进布谷鸟算法用于阵列天线方向图优化[J]. 梁爽,孙庚,刘衍珩. 西安电子科技大学学报. 2019(01)
[6]波束-多普勒酉ESPRIT多目标DOA估计[J]. 文才,吴建新,王彤,周延,彭进业. 电子与信息学报. 2018(05)
[7]稀疏似p范数变步长LMS的水下多径抑制算法[J]. 冯西安,姜冰磊. 哈尔滨工程大学学报. 2018(05)
[8]基于均匀圆阵模式空间和多重旋转不变子空间算法的完备二维DOA估计算法[J]. 崔开博,黄敬健,陈曦,袁乃昌. 系统工程与电子技术. 2017(12)
[9]基于粒子群算法的水下多元线阵阵形有源校正方法[J]. 李光远,侯朋,程广福. 舰船科学技术. 2017(15)
[10]混沌布谷鸟搜索算法在谐波估计中的应用[J]. 牛海帆,宋卫平,宁爱平,马艺元. 计算机应用. 2017(01)
博士论文
[1]基于稀疏表示的波达方向估计理论与方法研究[D]. 吴晓欢.南京邮电大学 2017
[2]基于压缩感知的水声信号波达方向估计方法研究[D]. 井岩.哈尔滨工业大学 2016
硕士论文
[1]强干扰下相干多目标的DOA估计算法研究[D]. 田蕴琦.哈尔滨工程大学 2019
[2]自适应滤波方法在瞬变电磁去噪中的研究及应用[D]. 周宇轩.成都理工大学 2018
本文编号：3251251
【文章来源】：南京信息工程大学江苏省
【文章页数】：70 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
固定，不同取值的算法收敛曲线
第三章基于稀疏似p范数约束CVSLMS的抗多径干扰方法33(a)SVSLMS算法波束图(b)CVSLMS算法波束图(c)稀疏似p范数LMS算法处理后的波束图(d)本章算法波束图图3.10两路干扰时经不同算法处理后的波束图比较取四路干扰，方向为15?、30?，分别比较经SVSLMS算法处理、经CVSLMS算法、经稀疏似p范数LMS算法和经本章所提算法处理后的波束，所得结果分别如图3.11(a)、3.11(b)、3.11(c)、3.11(d)所示。从图3.11四幅子图可以看出，在多径干扰数增加到四个后，经不同算法处理后，均能在干扰方向形成不同深度的凹陷，有效降低四路干扰的旁瓣。通过进一步比较发现，由图3.11(a)可知，经SVSLMS算法处理后的波束图在四路干扰方向上形成的零陷深度取平均值为-34.2dB；由图3.11(b)可知，经CVSLMS算法处理后的波束图形成的平均零陷深度为-38.3dB；由图3.11(c)可知，经稀疏似p范数LMS算法处理后的波束图形成的平均零陷深度为-40.5dB；由图3.11(d)可知，经本章所提算法处理后的波束图在干扰方向
第三章基于稀疏似p范数约束CVSLMS的抗多径干扰方法33(a)SVSLMS算法波束图(b)CVSLMS算法波束图(c)稀疏似p范数LMS算法处理后的波束图(d)本章算法波束图图3.10两路干扰时经不同算法处理后的波束图比较取四路干扰，方向为15?、30?，分别比较经SVSLMS算法处理、经CVSLMS算法、经稀疏似p范数LMS算法和经本章所提算法处理后的波束，所得结果分别如图3.11(a)、3.11(b)、3.11(c)、3.11(d)所示。从图3.11四幅子图可以看出，在多径干扰数增加到四个后，经不同算法处理后，均能在干扰方向形成不同深度的凹陷，有效降低四路干扰的旁瓣。通过进一步比较发现，由图3.11(a)可知，经SVSLMS算法处理后的波束图在四路干扰方向上形成的零陷深度取平均值为-34.2dB；由图3.11(b)可知，经CVSLMS算法处理后的波束图形成的平均零陷深度为-38.3dB；由图3.11(c)可知，经稀疏似p范数LMS算法处理后的波束图形成的平均零陷深度为-40.5dB；由图3.11(d)可知，经本章所提算法处理后的波束图在干扰方向
【参考文献】：
期刊论文
[1]噪声鲁棒变步长LMS算法及其在OFDM水声信道均衡中的应用[J]. 隋泽平,鄢社锋. 系统工程与电子技术. 2020(07)
[2]空时编码阵波束域超分辨角度估计方法[J]. 王华柯,廖桂生,许京伟,朱圣棋. 系统工程与电子技术. 2019(07)
[3]适用于二维阵列的无格稀疏波达方向估计算法[J]. 王剑书,樊养余,杜瑞,吕国云. 电子与信息学报. 2019(02)
[4]基于模拟退火的自适应离散型布谷鸟算法求解旅行商问题[J]. 张子成,韩伟,毛波. 电子学报. 2018(08)
[5]改进布谷鸟算法用于阵列天线方向图优化[J]. 梁爽,孙庚,刘衍珩. 西安电子科技大学学报. 2019(01)
[6]波束-多普勒酉ESPRIT多目标DOA估计[J]. 文才,吴建新,王彤,周延,彭进业. 电子与信息学报. 2018(05)
[7]稀疏似p范数变步长LMS的水下多径抑制算法[J]. 冯西安,姜冰磊. 哈尔滨工程大学学报. 2018(05)
[8]基于均匀圆阵模式空间和多重旋转不变子空间算法的完备二维DOA估计算法[J]. 崔开博,黄敬健,陈曦,袁乃昌. 系统工程与电子技术. 2017(12)
[9]基于粒子群算法的水下多元线阵阵形有源校正方法[J]. 李光远,侯朋,程广福. 舰船科学技术. 2017(15)
[10]混沌布谷鸟搜索算法在谐波估计中的应用[J]. 牛海帆,宋卫平,宁爱平,马艺元. 计算机应用. 2017(01)
博士论文
[1]基于稀疏表示的波达方向估计理论与方法研究[D]. 吴晓欢.南京邮电大学 2017
[2]基于压缩感知的水声信号波达方向估计方法研究[D]. 井岩.哈尔滨工业大学 2016
硕士论文
[1]强干扰下相干多目标的DOA估计算法研究[D]. 田蕴琦.哈尔滨工程大学 2019
[2]自适应滤波方法在瞬变电磁去噪中的研究及应用[D]. 周宇轩.成都理工大学 2018
本文编号：3251251
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