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原文传递基于子空间估计的干扰抑制技术研究

论文题名：	基于子空间估计的干扰抑制技术研究
关键词：	合作式声纳系统;子空间估计;干扰抑制;正交投影;斜投影
摘要：	随着对海洋探索的深入，声纳系统在深远海作业时面临着信号长距离传播能量衰减，水面载体、海洋生物和海洋环境干扰等问题，导致接收数据的信干噪比(SignaltoInterferenceandNoise，SINR)降低，成为声纳系统稳定工作的瓶颈因素，是目前不可避免且亟待解决的问题之一。本文主要围绕子空间类算法在合作式声纳系统中的应用问题展开，以提升系统在复杂环境下的检测能力为需求背景，以线性相位特性的子空间投影为手段，以抑制干扰提升系统接收SINR为目标，开展了基于子空间估计的干扰抑制技术研究，实现了对干扰的有效抑制，提高了声纳系统性能。　　对于声纳系统而言，SINR是影响系统性能的重要因素，在不影响期望信号的幅相特性的前提下抑制干扰是提升声纳系统性能的主要研究目标，子空间线性投影的线性相位特性为该目标的实现提供了可能性。本文以合作式声纳系统为背景，建立了子空间理论框架下的接收信号模型，以此为基础证明了通过空间投影抑制干扰的可行性，推导了正交投影和斜投影两种典型投影方式的表达式和二者的关系并给出了不同数据条件的使用场景。　　针对常规的基于信息量准则的子空间维度估计方法在低采样点数和低信噪比条件下稳健性差的问题，提出了基于广义贝叶斯信息量准则(GeneralizedBayesianInformationCriterion，GBIC)的子空间维度估计算法。该算法同时考虑了观测量的概率密度及其对应的特征值和特征向量的联合概率密度，并将信号模型中的信号子空间作为未知参数进行估计。针对确定信号和随机信号分别给出了子空间维度估计的表达式。算法既适用于窄带信号模型也适用于宽带信号模型，并且对于低采样点数和低信噪比条件具有良好的稳健性。仿真结果表明:基于广义贝叶斯信息量准则的子空间维度估计算法的检测成功率和收敛速度均优于现有方法，而且对于采样点数和信噪比都具有最优的稳健性。水池试验结果表明:在其他方法都几乎失效的情况下，该算法在信噪比小于0dB时仍能准确估计子空间维度。　　针对干扰存在时信号子空间与干扰子空间纠缠导致无法准确估计信号子空间的问题，提出了基于匹配广义似然比检测(Matched-GeneralizedLikelihoodRatioTest，M-GLRT)的子空间估计算法。该算法将广义似然比检测的期望作为统计量，结合系统参考信号估计与信号子空间最匹配的特征向量矩阵，以此构造投影矩阵对接收数据进行线性投影以实现对干扰和噪声的抑制。仿真结果表明:本文提出的算法有效克服了干扰导致的子空间纠缠问题，准确估计了期望信号子空间，进而通过空间投影有效抑制了干扰和噪声。水池试验中将算法应用于目标定位，试验结果表明:本文提出的算法的定位精度明显优于常规方法，特别是在干扰的相关性强于期望信号时，算法仍然能够有效抑制相关干扰，准确估计目标位置。　　针对干扰存在时现有算法对时变子空间的追踪性能明显下降的问题，提出了匹配约束子空间跟踪(MatchedConstrainedSubspaceTracking，MCST)算法，该算法首先根据全部数据的协方差矩阵估计平均信号子空间并以此约束信号子空间的可行域，然后将子空间跟踪问题转换成无约束最小化问题，并通过递归最小二乘方法求解该优化问题，最后构造投影矩阵对接收数据进行线性投影以抑制干扰和噪声。与常规的基于特征值分解的算法相比，该算法的计算复杂度由O(N3)下降到O(Nr)，同时保证了递归过程中特征向量的正交性。仿真结果表明:本文提出的算法在干扰存在时的子空间跟踪速度和精度都优于现有算法，经过空间投影后能够得到更高的输出SINR和更低的时延估计误差，特别对于相关干扰的情况，本文提出的算法性能明显优于现有方法。水池试验中将算法应用于目标定位，试验结果显示:在静态测试时，本文算法与非时变类算法的定位结果非常接近，且较处理前有明显提升。在动态测试时，本文算法的定位精度优于现有方法，将定位误差由处理前的2.869m降低到0.163m。
作者：	李海鹏
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：	2021