基于FLOC-MUSIC算法的3D-DOA估计

由于在尖峰非正态噪声背景下,MUSIC算法对信源的3D-DOA估计将失去韧性,为此对MUSIC算法进行了改进,提出了一种信源3D-DOA估计新算法。首先简要分析了圆阵模型以及共变,然后将阵列输出矩阵从二阶原点矩扩展到低阶矩,通过分析共变矩阵,得到基于共变矩阵的空间谱,再对空间谱作梯度运算后进行极值搜索,最后可得信源的3D-DOA估计。通过仿真,在尖峰非正态噪声下,算法可以对多个信源的3D-DOA进行正确估计。算法性能分析表明:在背景噪声有冲激且信噪比较低时,FLOC-MUSIC算法较经典MUSIC算法具有良好的韧性。

用于声源三维定位估计的FLOC-ISM算法

在冲激噪声环境下,ISM算法对声源的三维定位估计将失去稳健性。为此,改进了ISM算法,提出FLOC-ISM算法。首先对描述冲激噪声的SαS分布模型及描述信号的圆阵信号模型进行分析;然后对圆阵输出矩阵预处理,构造分数低阶相关矩阵替代二阶相关矩阵,得到声源空间谱,进行谱峰搜索,找出极值点;最后得到声源三维定位估计。通过仿真及性能分析,在冲激噪声背景下,FLOC-ISM算法可对多个声源的三维定位进行正确估计,较ISM算法具有良好的稳健性。

基于实神经网络代数算法的三维测向定位算法

目前三维空间测向定位多采用先在二维体系中计算然后转换为空间坐标的方法,正北偏差、投影变换的方位变形等会对定位精度造成很大的影响.本文立足于三维空间,利用多个测向平面形成的空间目标观测方程组,并利用实神经网络代数算法收敛速度快、时间效率高以及隐层神经元个数选取等方面的优势,构建了三站测向定位模型.仿真实验表明,本算法定位精度明显提高,在不同测向精度条件下定位误差接近CRLB,使得该算法适用于复杂的测向环境,具有很强的实用性.

基于实神经网络的空间测向定位算法

目前三维空间测向定位多采用先在二维体系中计算然后转换为空间坐标的方法,正北偏差、投影变换的方位变形等对定位精度造成很大的影响。算法立足于三维空间,将实神经网络代数算法首次应用到三维空间测向定位,利用其非线性逼近能力强等特性求解多个测向平面形成的空间目标观测方程组。仿真实验表明,定位精度明显提高,在不同测向精度条件下定位误差接近CRLB,具有很强的实用性。

基于Khatri-Rao积的三维前视声呐空间方位估计技术

为了提高3维前视声呐的方位分辨能力,同时避免2维(2D)方位估计(DOA)方法失效,该文提出1维(1D)空间角估计方法、基于Vernier法的垂直角估计方法和基于最小角定理的水平角方位估计方法。首先基于不同子阵构造互协方差矩阵避免2维方位估计模型失效,再利用Khatri-Rao积进行虚拟孔径扩展;将扩展后的阵列导向矢量和观测向量模型用于2维方位估计。与原阵列的导向矢量相比,虚拟阵元数量约增加1倍,阵列的孔径得到有效扩展。仿真实验表明,与单观测向量波束形成2维方位估计方法相比,所提方法在2维方位估计问题中具有更高的分辨能力,均方根误差更低;水池实验进一步验证了该文所提方法的工程实用性。

应用二维稀疏阵列的三维前视声呐方位估计

针对现有三维前视声呐存在二维方位估计性能差、系统复杂度高的问题,本文提出一种一维和Vernier联合方位估计算法。基于二维稀疏声呐基阵模型,由3个阵元间距互质的均匀线阵构成,因而相比二维面阵,阵元数大大降低;通过引入一维方位估计方法完成空间角预估计以替代直接二维方位估计方案,保证了前视声呐系统具备三维探测及较低计算复杂度的需求;依据子阵间的互质特性,采用Vernier法消除相位模糊;根据三维空间几何关系和最小角定理,完成目标二维方位估计。仿真实验表明:所提出的算法具有较低的计算复杂度,且二维方位估计性能稍优于2D波束形成算法;水池和外场实测数据表明:所提出方法能够准确估计目标在三维空间中的方位,工程实用性强。