文献类型：期刊文章

作　　者：康春玉[1] 李文哲[1] 夏志军[1] 李军[1] 李昆鹏[2] 严韶光[2]

KANG Chunyu;LI Wcnzhe;XIA Zhijun;Li Jun;LI Kunpeng;YAN Shaoguang(Department of Underwater Weaponry and Chemical Denfense,DaLian Navy Academy,Dalian 116018;Department of Graduate Student,DaLian Nauy Academy,Dalian 116018)

机构地区：[1]海军大连舰艇学院水武与防化系,大连116018 [2]海军大连舰艇学院研究生大队,大连116018

出　　处：《声学学报》

基　　金：国家自然科学基金项目(61471378)资助

年　　份：2019

卷　　号：44

期　　号：6

起止页码：951-960

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2019_2020、EI、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：针对复杂海洋环境条件下压缩感知水声目标方位估计性能下降的问题,利用盲源分离能够提高信噪比的优势,提出了一种盲重构频域阵列信号的压缩感知水声目标方位估计方法。首先将阵元域信号通过傅里叶变换方法得到多个子带阵列信号;然后对各个子带阵列信号进行复数域盲源分离得到子带解混矩阵和子带分离信号估计,并对子带分离信号进行属性分析和处理;再根据处理后的子带分离信号和子带解混矩阵重构子带阵列信号,对重构的子带阵列信号采用频域压缩感知方法进行空间谱估计,得到各个子带的空间谱;最后将各子带得到的空间谱进行求和,搜索求和后空间谱的峰值则可实现目标方位估计。模拟器数据和海上实测数据验证结果表明,同等条件下该方法的目标检测能力优于经典的最小方差无失真响应(Minimum Variance Distortionless Response,MVDR)方法、频域压缩感知(Compressed Sensing,CS)方法、盲源分离(Blind Source Separation,BSS)与MVDR相结合的方法(BSS+MVDR方法),测向精度更高,明显提高了弱目标信号的空间谱能量,增强了声呐检测弱目标的能力。

关 键 词：阵列信号 盲源分离  压缩感知 目标方位估计 空间谱 最小方差无失真响应 目标检测  矩阵重构  

分 类 号：P733.2] TB566[海洋科学类;海洋工程类]