【摘 要】
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相比于标量水听器,矢量水听器阵列往往能够获取更多的声场信息。矢量水听器不仅具有标量水听器的声压接收通道,同时还有着振速接收通道,增大了阵列的接收信息数据维度。对于波达方向估计而言,越多的信息代表着越高的估计准确性。传统波达方向（Direction of Arrival,DOA）估计算法往往面临水下低信噪比环境时,会产生稳健性能差效果不佳的问题。同时传统算法往往复杂度过高,不满足方位估计时效性要求。
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相比于标量水听器,矢量水听器阵列往往能够获取更多的声场信息。矢量水听器不仅具有标量水听器的声压接收通道,同时还有着振速接收通道,增大了阵列的接收信息数据维度。对于波达方向估计而言,越多的信息代表着越高的估计准确性。传统波达方向（Direction of Arrival,DOA）估计算法往往面临水下低信噪比环境时,会产生稳健性能差效果不佳的问题。同时传统算法往往复杂度过高,不满足方位估计时效性要求。随着深度学习快速发展,为目标定位带来了新的方向。本文以矢量水听器均匀线阵作为研究对象,引入深度学习知识作为新的水下方位估计方法。其具体研究包括:（1）针对传统阵列方位估计算法在面对水下低信噪比环境时,算法稳健性能差,效果不佳,算法复杂度高等问题,引入深度神经网络作为网络模型作为新的水下方位估计方法。将矢量阵列接收到的协方差矩阵实虚分解,将其看作两个并行的实数矩阵进行输入。仿真结果表明,在低信噪比条件下,基于深度神经网络的水下方位估计算法准确性能略优于传统方位估计算法。（2）针对深度神经网络随着全连接层数增加,网络模型参数急剧增长,模型训练效率下降,容易引发过拟合或欠拟合现象的问题,采用拥有权值共享方式的卷积神经网络作为方位估计的训练模型。仿真结果表明,卷积神经网络模型在低信噪比条件下有着较为稳健的估计性能,其准确率超过传统算法约10%。（3）针对传统神经网络采用标量的输入输出方式导致数据特征提取不够充分甚至丢失部分特征问题,引入了通过动态路由方式实现数据矢量输入输出的胶囊网络。优化改进了基于深度学习的水下矢量DOA估计网络模型。实验结果表明,低信噪比环境下相比较其他算法,胶囊网络方位估计模型准确率与稳定性能均有较大提升,同时满足DOA估计的快速性要求。
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