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本文针对复杂不确定性海洋环境中被动声纳系统的稳健波束形成及方位估计进行了深入的研究,主要工作概括如下:1)提出了一种基于空间功率谱匹配的稳健自适应波束形成方法。它依据空间功率谱匹配构建凸优化问题,实现对期望信号协方差矩阵和干扰加噪声协方差矩阵的重构,并将重构矩阵应用于广义秩最小方差无失真响应方法,得到广义秩信源模型的稳健自适应波束形成算法。基于空间功率谱匹配的稳健自适应波束形成方法可以在使用较少的先验信息、较少的快拍个数及较低的信噪比情况下仍实现稳健的自适应波束形成。2)提出了一种基于子空间优化处理的稳健自适应波束形成算法。它利用子空间处理和凸优化技术实现对导向向量的精确估计以及干扰加噪声协方差矩阵的重构。仿真和实验数据均表明:基于子空间优化处理的稳健自适应波束形成算法在出现波达方向误差、随机波前扰动、阵元位置误差、相干局部散射以及非相干局部散射时具有很好的稳健性。3)提出了一种基于半正定松弛的稳健自适应波束形成算法。它将导向向量的估计表达为一个非凸的二次约束二次规划问题,通过半正定松弛解和随机化处理方法获得导向向量的近似最优解。基于半正定松弛的稳健自适应波束形成算法在各种不确定因素情况下均取得了相对最好的SINR结果。4)提出了一种基于导向向量匹配搜索的波达方向估计算法。它通过搜索匹配的导向向量,使得在观察区间内MVDR波束形成器的波束幅度响应的最小值达到最大。基于导向向量匹配搜索的波达方向估计算法不需要信号子空间或噪声子空间的信息,可在低信噪比、少快拍数、强干扰等情况下取得了显著高于传统波达方向估计算法的估计精度。5)提出了一种基于矩阵稀疏低秩分解的波达方向估计算法。利用信号协方差矩阵是低秩的但非稀疏的特性,以及噪声协方差矩阵是稀疏的但非低秩的特性,构建凸优化问题实现对样本协方差矩阵的稀疏低秩分解。基于矩阵稀疏低秩分解的波达方向估计算法取得了相对于传统波达方向估计方法更高的波达方向分辨能力。