矢量圆阵时域解析MVDR算法研究

为提高矢量圆阵的方位估计性能,将VTAMVDR(MVDR based on Time-domain Aanalysis signals of Vector Sensor)应用在矢量圆阵中,提出矢量圆阵时域解析MVDR算法,研究了矢量圆阵时域解析MVDR算法的原理及实现流程,然后通过仿真分析对比矢量圆阵时域解析MVDR算法与矢量圆阵常规波束形成的波束宽度、方位估计性能和分辨率.仿真结果表明,矢量圆阵时域解析MVDR算法方位估计性能和多目标分辨能力优于常规波束形成算法.     

基于声压振速联合处理的矢量线阵时域解析MVDR方法研究

为进一步提高矢量传感器阵列的阵处理增益,充分利用声压和振速的相干性信息,提出基于声压振速联合处理的矢量阵时域解析MVDR波束形成方法,给出了(p+v_c)v_c组合的协方差矩阵的计算方法,推导了该方法波束输出的计算公式。该方法利用声压振速的联合处理信息,将矢量阵时域解析MVDR的高分辨能力与声矢量阵的抗噪能力结合起来,通过仿真数据和海试数据比较本文算法与常规波束形成方法性能,结果表明本文方法性能更优,利于低信噪比下目标的探测。     

基于舷侧阵的MVDR波束形成算法研究

针对鱼雷舷侧阵的方位估计,研究了阵元域MVDR波束形成算法,此算法较常规波束形成算法在分辨能力上已有了很大的提高,但阵元域MVDR是对阵元域的信号直接处理,计算量较大,在低信噪比时分辨能力下降,限制了其在声纳系统上的应用.文章提出的波束域MVDR(BMVDR)波束形成算法就是为了克服阵元域MVDR的缺点.通过理论分析及计算机仿真,表明BMVDR算法的性能优于MVDR与常规波束形成(CBF).     

基于少快拍条件均匀圆阵波束域MVDR方法

针对在低信噪比条件下,均匀圆阵MVDR性能退化严重的问题,以及波束形成阵元数接近波束数时少快拍波束形成鲁棒性差的问题,提出均匀圆阵波束域MVDR算法:1)通过波束域MVDR提高波束形成的目标分辨率;2)采用对角加载技术提高波束域MVDR波束形成的鲁棒性,实现了在少快拍条件下强鲁棒性的均匀圆阵BMVDR,并通过仿真实验验证。     

基于矢量阵的近场小目标定位算法研究

针对水下近场预警问题,本文提出利用任意阵型的矢量水听器阵列对近场小目标声源定位。本文首先详细推导了平面矢量阵的近场测量模型,然后介绍了矢量阵常规波束形成和MVDR算法,最后通过仿真和实验进行验证算法的性能。结果表明矢量阵MVDR具有更高的目标分辨率,RMSE随SNR的增大误差不断减小,适合于水下近场区域预警防御。     

拖船噪声对拖线阵声呐DOA估计性能的影响

拖船辐射噪声是影响拖曳线列阵声呐探测性能的重要因素之一.就拖船噪声对拖曳线列阵声呐采用常规波束形成方法、最小方差无失真响应(Minimum Variance Distortionless Response,MVDR)波束形成方法和盲源分离与MVDR波束形成融合方法时方位估计性能的影响进行了全面的仿真比较.结果表明,拖船噪声对常规波束形成方法、MVDR波束形成方法的影响非常严重,必须采取措施对其进行抑制,盲源分离与MVDR波束形成融合方法则表现出了优越的性能,一定程度上抑制了拖船噪声对拖曳线列阵声呐方位估计的影响.     

基于相干信号源的修正ISM算法

介绍一种基于相干信号源的修正ISM算法(MISM)。该算法采用CBF常规波束形成算法及MVDR波束形成算法、MUSIC算法进行处理并给出公式。结合3种算法各自的优势,通过对接收数据阵进行去相关处理,突破了ISM算法只能对相干信号源进行方位估计的局限性。通过计算机仿真进行3种算法的对比分析,验证该算法的有效性。     

矢量声压组合基阵MVDR近场聚焦波束形成

介绍了矢量声压组合基阵MVDR近场聚焦波束形成的水下噪声源近场高分辨定位方法。该方法将MVDR高分辨方位估计方法应用于单矢量水听器与声压基阵构成的组合基阵中,利用矢量水听器的单边指向性,抑制噪声源定位中的左右模糊,并结合声压基阵MVDR算法高分辨定位优势,从而实现了水下噪声源近场高分辨定位,且可以有效抑制近场定位中的左右弦模糊,通过计算机仿真验证了算法的有效性,具有一定的工程应用价值。     

双约束条件的时域MVDR自适应波束形成方法

最小方差无失真响应(MVDR)自适应波束形成方法拥有高空间分辨率、低旁瓣级等优势。基于构造时域解析信号的时域MVDR方法 TMVDR(Time-domain MVDR)有效提高了MVDR最优权向量估计的稳定性。但是对于大孔径主动声呐,由于累积快拍数过少或者阵型失配引起的最优权向量估计误差,会导致TMVDR方法输出功率失真。本文在TMVDR基础上提出一种双约束条件的时域MVDR自适应波束形成方法 DCTMVDR(Double constraint Time-domain MVDR)。该方法能够有效提高最优权向量估计的稳定性,改善输出功率失真问题,并且实现在单次快拍内进行最优权向量的估计,规避MVDR需要大量快拍支持的缺陷,适用于主动声呐。数值仿真和实验数据分析验证了该方法的有效性。     

基于傅里叶变换的快速TAMVDR算法

时域解析信号MVDR算法(TAMVDR)可以在一次快拍的前提下获得较好的宽带信号处理效果,是一种在阵列信号处理中具有广泛应用前景的高分辨波束形成方法,但因运算量较大制约了其工程应用。本文详细分析基于傅里叶变换的时域解析信号构造和精确时延方法,提出改进的快速TAMVDR算法,给出具体算法流程和运算量分析。海上实验结果表明,快速TAMVDR算法的处理性能与TAMVDR算法相当,其波束分辨力和检测能力均优于常规波束形成技术,其运算量仅为TAMVDR算法的1/4。