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根据“声波能在海洋中远距离传播”的性质与“海水声速是海水温度的灵敏函数”的原理建立的海洋声学层析术,已成为在全球气候变暖的大环境下通过大范围海洋温度监测间接测量地球温升的高效途径。由于浅海的多路径传播特性,若在待测海域放置点声源,接收端的水听器阵列将观测到在不同时刻以不同角度到达的到达信号。到达信号的到达角体现出其传播路径穿过不同深度的水层,到达时间体现出声波所经过水域的水温的累积影响,所以利用其角度信息和到达时间信息可以反演出海域声速剖面情况。因此对接收信号进行高精度的声线路径的分离识别以及角度-时延联合估计是高质量海洋声学层析的前向问题。双阵列架构将发射端的点声源扩展为发射阵列,并将观测数据扩展至多维信号的同时,将声线路径的估计空间扩展为“发射角-到达角-传播时间”三维域。双阵列架构下的高分辨多维阵列信号处理算法,如高阶平滑双阵列声线路径分离算法,可以清晰、分明地将由于到达角和传播时间相近而无法被识别的声路径在三维估计空间中识别出,并进行发射角-到达角-传播时间联合估计。该算法利用四阶累积量增强算法对噪声的鲁棒性以及可分离声线路径数目,并利用三维平滑处理多维阵列信号中的相干信号,从而获得高分辨的识别与估计精度、对高斯噪声环境的高鲁棒性以及对阵元数目的低依赖性。但其不足在于统计量与三维平滑的使用需要极高的计算成本,另外平滑操作会造成孔径损失并且自适应性不强,极易出现平滑不足或平滑过度的情况。因此改进目前的多维阵列信号处理算法对双阵列架构的发展和应用具有重要的实际意义。压缩感知理论作为信息论的最新成果,为稀疏向量的重构提供完整的理论依据,也为传统阵列信号处理问题提供新的解决思路。本文针对双阵列架构和压缩感知理论展开了研究。首先对介绍了课题的研究背景,然后介绍了双阵列架构及其相关算法,并重点分析了双阵列架构下声线路径分离技术存在的不足,为本文的理论成果提出了性能方面的要求;然后介绍了压缩感知理论的主要内容及其相关算法,为后续章节提供理论基础,也为本文的理论成果提出了技术路线方面的要求。在分析了双阵列架构信号模型和压缩感知理论的基础上,改进了多维阵列信号模型和信号处理方法,具体地从以下几个方面开展了研究工作:1、分析了双阵列架构下声线路径的空-时稀疏性特点,并以传统方法对多维数据的降维技术为基础,结合压缩感知理论的数学模型,提出了基于压缩感知的双阵列架构下多维信号模型,并分析了该信号模型满足压缩感知理论的两个应用前提,为后续算法提供了可行性依据与理论基础。最后总结了利用压缩感知理论解决双阵列架构声线路径分离问题的关键步骤。2、分析了贪婪追踪算法解决压缩感知重构问题的特点,提出了基于正交匹配追踪的双阵列压缩感知线路径分离算法;并针对过完备字典原子间相关性的特点引入了字典优化技术,提出了基于感知字典的双阵列压缩感知线路径分离算法。分析了上述算法的性能特点,并利用模拟试验对上述算法的性能进行测试和验证。最后通过实测水箱试验和海洋试验验证了上述算法的有效性。3、分析了凸优化算法解决压缩感知重构问题的特点,并针对0范数最优问题与1范数最优问题的差异引入权重矩阵,进而提出了基于加权凸优化的双阵列线路径分离算法。分析了上述算法的性能特点,并利用模拟试验对上述算法的性能进行测试和验证。最后通过实测水箱试验和海洋试验验证了上述算法的有效性。最后本文总结了研究内容,并分析对比了上述算法的优点与不足,而且为了更有效地应用压缩感知理论,还指出了有待深入研究的方向和问题。