基于压缩感知的水声信号波达方向估计方法研究
[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.
【学位授予单位】:哈尔滨工业大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2016
【分类号】:TN911.7
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,本文编号:2191420
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