基于联合信息处理的声矢量阵测向技术

论文摘要

声矢量传感器由无指向性声压传感器和具有偶极子指向性的质点振速传感器复合而成，可以空间共点同步拾取声场中的标量信息(声压)和矢量信息(质点振速)。因此，与传统的声压传感器相比，声矢量传感器可以获取更为全面的声场信息。它的出现，为解决水下目标的检测、定位及噪声识别等诸多问题提供了一种新的方式和手段，深受国内外学者关注。目前，关于声矢量传感器的物理基础和工程制作等方面的问题已基本解决，基于声矢量传感器阵列(或简称声矢量阵)的信号处理问题已成为另一个令人瞩目的研究热点，一些成果相继被发表。但是，现有的声矢量阵信号处理技术都是将声矢量传感器的振速分量作为与声压相同的独立阵元信息来处理，而没有充分利用声压振速联合信息处理技术。事实上，在远程声场，相干源(尺度有限的信号源)信号的声压和振速是相干的，而对于各向同性噪声场，声压与振速是不相关的，所以基于平均声能流概念(即声强)的声压振速联合信息处理技术具有较强的抗各向同性噪声能力。基于单矢量传感器的声压振速联合信息处理技术已经为学者们广泛认可。 与此同时，在DOA估计的诸多方法中，MUSIC、ESPRIT等基于特征分解理论的子空间类方法，以其较高的分辨能力和相对较小的计算复杂度而颇受关注，近来，已有学者将其引入到声矢量阵信号处理中，并取得了一定的效果。 本文在回顾声矢量传感器的基本原理、声压振速联合信息处理的物理基础以及基于子空间类方法的声矢量阵信号处理技术研究现状的基础上，着眼于将声压振速联合信息处理技术引入到声矢量传感器阵列信号处理中。通过将联合信息处理技术与子空间类高分辨测向技术相结合，为解决声矢量阵在低信噪比条件下的信源检测、目标定位和噪声测量等方面的应用问题，提供一种新的思路和方法。本文的主要创新点如下： 1) 在对声矢量传感器的基本原理以及声压振速联合信息处理的物理基础进行了深入分析的基础上，提出了一种声矢量阵声压与振速互协方差矩阵，论述了基于该互协方差矩阵的特征子空间分解原理。基于该互协方差矩

论文目录

• 第1章 绪论
• 1.1 引言
• 1.2 声矢量传感器简述
• 1.3 声矢量阵信号处理概况
• 1.3.1 Nehorai和 Hawkes的贡献
• 1.3.2 空间谱估计与声矢量阵信号处理
• 1.4 声压振速联合处理简述
• 1.5 本文研究的意义、目的和内容
• 第2章 阵列联合处理与矢量传感器基础
• 2.1 联合信息处理基础
• 2.1.1 质点振速的获取
• 2.1.2 相干源信号声压振速的相干性
• 2.2 各向同性噪声场中的空间相关性
• 2.3 矢量传感器输出模型
• 2.4 本章小结
• 第3章 基于联合处理的子空间分解原理
• 3.1 子空间分解的原理分析
• 3.2 声矢量阵输出的一般窄带模型
• 3.3 现有声矢量阵信号处理方法
• 3.4 一种新形式的声矢量阵输出模型
• 3.5 基于联合处理的子空间分解原理
• 3.5.1 声压与振速互协方差矩阵
• S的秩分析'>3.5.2 矩阵A（φ）和R'_S的秩分析
• 3.5.3 基于互协方差矩阵的子空间分解原理
• 3.6 性能分析与讨论
• 3.6.1 各向异性噪声的影响分析
• 3.6.2 相关半径问题讨论
• 3.6.3 空间滤波性能分析
• 3.7 本章小结
• 第4章 基于联合处理的子空间类算法
• 4.1 基于联合处理的声矢量阵MUSIC算法
• 4.1.1 声压阵MUSIC和联合处理 MUSIC
• 4.1.2 Toeplitz重构处理
• 4.1.3 基于联合处理的 MUSIC算法
• 4.1.4 基于联合处理的 Modified-MUSIC算法
• 4.1.5 基于联合处理的最小范数算法
• 4.2 ESPRIT方法基础
• 4.3 基于联合处理的ESPRIT算法
• 4.4 基于湖试数据的仿真与实验研究
• 4.4.1 仿真实验1及结果分析
• 4.4.2 仿真实验2及结果分析
• 4.5 子空间类方法中的解相干问题
• 4.6 本章小结
• 第5章 基于特征向量的信源检测方法
• 5.1 信源过或欠估计对子空间方法的影响
• 5.2 几种著名的信源检测方法
• 5.2.1 AIC方法和 MDL方法
• 5.2.2 GDE方法
• 5.3 基于特征向量的信源检测原理
• 5.3.1 空时虚拟延迟处理
• 5.3.2 特征向量投影与源数检测原理
• 5.3.3 抗空间非均匀噪声能力分析
• 5.3.4 一种新的源数检测算法
• 5.4 Bootstrap算法与信源检测
• 5.4.1 基于特征向量投影的假设检验方法
• 5.4.2 利用 Bootstrap的源数检测方法
• 5.4.3 性能分析与比较
• 5.5 仿真与实验测试
• 5.5.1 计算机仿真与结果分析
• 5.5.2 基于湖试数据的测试结果
• 5.6 基于联合处理的声矢量阵信源检测
• 5.6.1 声矢量阵空时虚拟延迟处理
• 5.6.2 特征向量投影与声矢量阵信源检测
• 5.6.3 仿真与实验测试
• 5.7 本章小结
• 第6章 基于联合处理的声矢量阵宽带测向
• 6.1 相干信号子空间类方法原理
• 6.2 新的声矢量阵宽带模型
• 6.3 P-V互谱的抗噪能力及P-V互谱矩阵
• 6.4 新的声矢量阵相干信号子空间方法
• 6.4.1 P-V互谱矩阵的聚焦与重构
• 0）和P'_F的秩分析'>6.4.2 矩阵A（f₀）和P'_F的秩分析
• F的空间谱'>6.4.3 基于互谱矩阵P'_F的空间谱
• 6.5 性能分析与讨论
• 6.5.1 新方法的健壮性分析
• 6.5.2 声压振速空间相关半径问题的讨论
• 6.5.3 空间滤波特性分析
• F的子空间划分与源数估计'>6.6 基于P'_F的子空间划分与源数估计
• 6.6.1 声矢量阵宽带空时虚拟
• 6.6.2 宽带信源检测与子空间划分准则
• 6.7 基于湖试数据的仿真与实验测试
• 6.7.1 仿真实验1及结果分析
• 6.7.2 仿真实验2及结果分析
• 6.7.3 空间滤波特性测试
• 6.8 本章小结
• 结论
• 参考文献
• 攻读博士学位期间发表的论文和取得得科研成果
• 致谢
• 个人简历