基于声矢量传感器空间谱估计算法的研究

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1、ClassifiedIndex:U.D.C:ADissertationfortheDegreeofD.EngResearchonAlgorithmofSpatialSpectrumEstimationusingAcousticVectorSensorCandidate:ZhangKaiSupervisor:Prof.LiangGuolongAcademicDegreeAppliedfor:DoctorofEngineeringSpeciality:Signal&InformationProcessingDateofS

2、ubmission:September,2012DateofOralExamination:November,2012University:HarbinEngineeringUniversity哈尔滨工程大学学位论文原创性声明本人郑重声明：本论文的所有工作，是在导师的指导下，由作者本人独立完成的。有关观点、方法、数据和文献的引用已在文中指出，并与参考文献相对应。除文中已注明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经公开发表的作品成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到

3、本声明的法律结果由本人承担。作者（签字）：日期：年月日哈尔滨工程大学学位论文授权使用声明本人完全了解学校保护知识产权的有关规定，即研究生在校攻读学位期间论文工作的知识产权属于哈尔滨工程大学。哈尔滨工程大学有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件。本人允许哈尔滨工程大学将论文的部分或全部内容编入有关数据库进行检索，可采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文，可以公布论文的全部内容。同时本人保证毕业后结合学位论文研究课题再撰写的论文一律注明作者第一署名单位为哈尔滨工程大学。涉密学位论文待解密后适用本声明。

4、本论文（□在授予学位后即可□在授予学位12个月后□解密后）由哈尔滨工程大学送交有关部门进行保存、汇编等。作者（签字）：导师（签字）：日期：年月日年月日哈尔滨工程大学博士学位论文基于声矢量传感器的空间谱估计算法研究摘要声矢量传感器可以同时拾取声场中共点的声压与振速信息，它的出现为解决水下目标的探测、定位及识别等诸多问题提供了一种新的方法和手段，受到研究学者的日益关注。与标量阵算法相比，单声矢量传感器就具有目标测向能力，而声矢量阵算法的信源检测和参数估计性能也更高。随着MUSIC、ESPRIT等子空间类DOA估计方法相继

5、被移植到矢量信号处理领域中，基于声压、振速信息联合处理的声矢量传感器空间谱估计技术已经得到学者们的广泛认可。在此背景下，本文结合常规阵列信号处理技术，进一步利用声矢量传感器输出的声场信息，对单/双声矢量传感器的高分辨方位估计、声矢量阵的信源数目估计、声矢量阵的高分辨方位估计及阵型校正等几方面内容进行深入、系统的理论和实验研究。基于单声矢量传感器的测向问题一直是学者们的研究热点，本文首先讨论了基于单矢量传感器的Bartlett、Capon和MUSIC等几种算法的估计性能，在建立数学模型的基础上重点研究了单矢量传感器MU

6、SIC算法的方位估计统计特性及性能边界问题，详细分析了通道幅相特性对MUSIC算法性能的影响，并针对幅度误差的影响提出了一种基于通道功率归一化的校正算法，理论分析、仿真实验以及湖试数据处理结果均验证了本文算法的有效性。同时针对小尺度声矢量阵的相干源分辨问题，提出一种基于空间平滑思想的二元声矢量阵MUSIC算法，该算法依靠两个声矢量传感器可实现对相干信号源的分辨。信源数目的精确估计是保证高分辨方位估计算法实现的前提条件，本文在讨论AIC、MDL、GDE和CCT等几种经典算法性能的基础上，通过将声压、振速或解析振速信息进

7、行联合处理，结合正则相关技术提出了三种基于声矢量阵的信源数目估计算法—VCCT算法。仿真结果表明：与CCT算法相比，VCCT算法显著提高了可估计的信源数目上限，而且在信源空间位置变化的情况下，VCCT算法的信源数目估计性能具有稳健性。与标量阵算法相比，声矢量阵高分辨方位估计算法所需运算量较大，基阵的使用要求也更高。针对上述问题，本文结合空间拟合思想提出了一种新的高分辨方位估计算法—VSSF算法。该算法在估计性能上接近于声矢量阵MUSIC算法并优于ESPRIT算法，但运算量约为MUSIC算法的一半。为了提高算法的分辨能

8、力，本文将VSSF算法推广为波束域处理的BVSSF算法，分析表明：该算法比VSSF算法的信源估计数目有所减少，但具有更高的分辨力。针对宽带信号情况，本文同时给出了两种宽带高分辨方位估计算法—WIVSSF算法和WFVSSF算法。分析表明：WIVSSF算法具有非相干源能力，WFVSSF算法具有非相干源与相干源分辨能力。针对阵元位置存在误差时VSSF