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1、中國海洋大學博士學位論文時域解析信號的自適應波束形成方法研究姓名：王良申請學位級別：博士專業(yè)：海洋信息探測與處理指導教師：王寧20090701時域解析信號的自適應波束形成方法研究摘要提高被動聲納系統(tǒng)的目標方位分辨力和強干擾背景下的信號檢測能力具有重要的應用價值和軍事意義。目前國內外流行的高分辨力算法可以提高寬帶被動聲納的目標分辨能力，但每種算法都有一定的限制條件。從改善現行高分辨力算法的穩(wěn)定性方面進行了系統(tǒng)的理論和實驗研究，以拓寬高分辨力算法的適用范圍，提高被動聲納的目標分辨能力和信號檢測能力。本文研究工作主要分為四個部分：①系統(tǒng)分析了現有高分辨力算法應用于寬帶被動聲納系統(tǒng)時的局
2、限性并進行對比。分析結果表明，MVDR方法在低信噪比條件下具有良好的方位估計性能，因而具有更寬的適用范圍。在此基礎上，系統(tǒng)分析了現行基于頻域實現的MVDR(頻域MVDR)及其改進算法的性能。②針對頻域MVDR方法難以在短數據條件下獲得穩(wěn)定優(yōu)化權向量估計的問題，建立了基于時域解析信號的MVDR(MVDRbasedonTime．domainAanlysissignals，TAMVDR)模型。該模型通過Hilbert變換對時域寬帶信號引入復權向量，不需要進行子帶分割，且不需要對數據進行分塊處理，獲得穩(wěn)定優(yōu)化權向量估計所需要的數據長度遠小于頻域MVDR方法。仿真實驗驗證了TAMVDR模型
3、的有效性。③在分析TAMVDR模型直接求逆算法(TAMVDR-A)穩(wěn)定性的基礎上，提出了一種采用數值搜索獲得優(yōu)化權向量估計的方法(酣姍R．N)，并采用粒子群方法進行優(yōu)化，實現了帶約束條件的粒子群算法。該方法不需要矩陣求逆，因而進一步放寬了對協方差矩陣估計穩(wěn)定性的要求，具有更寬的適用范圍。通過大量仿真實驗，以信干噪比損失為考核指標，計算了在不同矩陣求逆條件數下TAMVDR-A和TAMVDR．N對協方差矩陣穩(wěn)定性的要求，并以此作為依據，給出了他們在實際應用中的自適應實現方法。④設計和組織了海上實驗，驗證并考核TAMVDR模型的性能指標。實驗數據處理結果表明：TAMVDR陣處理增益較頻
4、域MVDR提高4．5dB：較常規(guī)波束形成提高6．5dB。最小可分辨角是頻域MVDR的76％，是常規(guī)波束形成的62％。利用歷史實驗數據，驗證了TAMVDR．N的有效性。結合海上實驗，給出了TAMVDR-A和TAMVDR．N的適用范圍。歷史實驗數據處理和海上實驗結果驗證了本文所提方法的有效性。利用TAMVDR方法，可以顯著提高被動聲納系統(tǒng)的目標方位分辨力和信號檢測能力。關鍵詞：寬帶信號，自適應波束形成，時域解析，粒子群算法nStudyonAdaptiveBearnformingAlgorithmBasedonTime—domainAnalysisSignalsAbstractToim
5、provethepassivesonar’Sabilityofazimuthresolutionandsignaldetectionwithstronginterferencebackgroundhasitsutilityandmilitarymeanings．Althoughthecurrentlyusedhighresolutionalgorithmscanimprovetheazimuthresolvingability,allofthemhavecertainrestrictions．Inthepresentpaper,theoreticalandexperimental
6、studiesforfixedshortlengtharray．inaspecttoimprovethestabilityofformerhi．ghresolutionalgorithmshavebeendone，aimingatextendingtheirapplicationonpassivesonarsystems．Theresearchofthispaperincludesthefollowingfourparts：①Analyzedtheperformanceofnormalhighresolutionalgorithmsappliedtowide．bandpassiv
7、esonarsystemsindetail．Theresultsindicatesthat，theMVDRmethodhasacceptableperformanceinlowerSNRconditions．Therefore，theperformanceofthewidelyusedMVDRmethodbasedonfrequency-domainanditscorrespondinglyimprovedalgorithmswerestudied．②FormattedaMVDR
