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原文传递矢量阵自适应波束形成技术研究

论文题名：	矢量阵自适应波束形成技术研究
关键词：	声纳;矢量阵;自适应波束形成;干扰抑制;矢量信号处理;水声通讯
摘要：	港口航道、岛屿要塞以及我方重要军事设施是敌方潜艇实施封锁作战的重点区域，为了能够突破封锁、保卫安全需实现对敌方潜艇远程预警探测。岸基警戒声纳主要目的是为了实现对重要区域的安全警戒。早期的岸基声纳由标量长线阵组成，随着矢量水听器技术的发展，由矢量水听器构成的矢量岸基声纳具有更高的探测能力和探测效率。与常规声压水听器阵相比，在同等数量的阵元条件下，矢量阵可以获得更多的独立通道数据，这为矢量阵信号处理带来了更大的阵增益、左右舷分辨及旁瓣抑制的能力。矢量阵在带来各种优势的同时也会带来了一系列的问题。　　1、长线阵利用阵列的大孔径实现了更高的探测精度，但高分辨力会限制信号处理中可用的积分时间，这时形成的数据协方差矩阵往往是不满秩的，因此会影响自适应波束形成算法性能。同时由于矢量阵独立的数据通道是常规声压阵的4倍，这在为矢量阵带来可观阵增益的同时，也增大了数据协方差矩阵的维度，会导致算法运算量几何数量的增加，这在实时处理系统中是不可容忍的。2、矢量阵的导向向量是由振速通道的导向向量和声压通道的导向向量构成，每种导向向量针对的误差源往往是不同的。宽容自适应波束形成算法应用于矢量阵时，如何设计不同的导向向量误差约束便成为一个新的问题。3、岸基警戒声纳主要目的是为了探测对我方不利的水下危险目标，因此近距离水面船只均为不被关注的干扰目标，但水面船只会严重降低岸基警戒声纳对水下目标的预警探测效率。4、在频带资源有限的水声信道，码分多址和空分多址是首要考虑的多址方式。水声信道频带窄，码分多址的伪随机序列阶数较低，当用户容量较大时面临着伪随机序列数目有限等问题。同时单通道接收机接收信噪比低，且信道均衡器易受信道时空变化的影响。论文将结合矢量阵自适应波束形成算法研究，尝试解决水声通信面临的上述问题。　　本文在研究过程中以岸基矢量阵声纳为背景，在现有研究成果的基础上围绕宽容自适应波束形成、强干扰抑制、矢量信号处理等内容，探索提升岸基矢量阵声纳的探测性能、干扰抑制能力以及被动通讯的方法: 　　首先，在MVDR(Minimum Variance Distortionless Response)、RCB(Robust Capon Beamformer)等算法的基础上，针对自适应波束形成算法如何在有限数据情况下的应用展开了研究。提出了一种适用于长线阵的改进RCB算法，并对算法的各项性能与传统方法进行了分析对比。该方法的优势在于:(1)在有限快拍数据的情况下，保持了RCB算法的分辨力高、干扰抑制能力强和宽容性高的特点;(2)由于算法通过奇异值分解代替矩阵求逆，因此该算法计算量小，适合工程应用。　　其次，针对岸基矢量阵声纳存在的问题，结合矢量水听器的特点，本文提出了三种自适应波束形成算法。一是将标量改进RCB算法拓展到矢量阵中使用;二是利用矢量水听器阵列的加权向量可以拆分为阵列加权向量和矢量加权向量的特点，针对不同情况选用合适的加权向量进行方位估计，进而提出了一种矢量权分解RCB算法。三是将矢量权分解RCB算法结合波束域波束形成理论，提出了一种波束域矢量权分解RCB算法，在保证算法性能不会大量损失的情况下，大大降低系统运算量。通过仿真数据对各种算法的性能进行了分析;利用海上试验数据对各算法进行比对分析，可以证明矢量权分解RCB算法和波束域矢量权分解RCB算法比传统算法具有更高的处理增益。　　再次，针对岸基矢量阵在实际应用中会被大量的近距离强干扰目标所困扰的问题，本文在H.cox的MRABF(Multi-Rate Adaptive Beamforming)强干扰抑制算法的基础上提出了一种基于宽带目标筛选的强干扰抑制算法。算法解决了MRABF算法中未考虑的海洋信道起伏以及目标辐射噪声频率分布特性的问题，提升了算法的稳定性以及实际可用性。通过数据仿真证明算法能够对35dB差异的强干扰进行抑制。为了说明算法的通用性，并将改进算法应用于三元舷侧阵的干扰抑制及尾流区域的干扰抑制。　　最后，围绕矢量阵列信号处理方法在水声通信中的应用开展研究。主要针对水平长线阵和垂直阵两种阵型进行讨论，采用RCB自适应波束形成算法进行稳健波束输出，利用水平长线阵的处理增益提高水声通信的作用距离。提出了基于混沌正交组合序列的M元码分多址水声通信方法，在保证多址能力以及通信稳健性的基础上，提高了扩频系统的通信速率。基于高分辨率、强干扰抑制波束形成方法，探索了基于阵列的空分多址的多用户水声通信。另外，采用垂直阵列的形式在垂直方向进行波束形成，利用空间滤波的思路进行多途信道的抑制，尝试简化水声通信接收端解调与信道均衡的复杂度，完成应用基础研究。
作者：	吕曜辉
专业：	水声工程
导师：	孙大军
授予学位：	博士
授予学位单位：	哈尔滨工程大学
学位年度：	2018
正文语种：	中文