起伏環(huán)境下匹配模聲源定位研究.pdf

1、匹配模處理（Matched-mode processing，簡稱 MMP）是在匹配場處理基礎(chǔ)上發(fā)展起來的一種水下目標(biāo)定位手段。在不斷變化的海洋環(huán)境下，由于所掌握的環(huán)境參數(shù)信息有偏差或不完備，匹配場處理使用的固定模型經(jīng)常失效，研究的匹配模處理將處理信號空間轉(zhuǎn)變到簡正?？臻g，降低環(huán)境起伏帶來的影響：首先選擇穩(wěn)健的模態(tài)分解方法來得到模向量函數(shù)，然后將其與拷貝場的模向量函數(shù)匹配，所期望的峰值位置應(yīng)與真實(shí)聲源位置接近。
　　本研究在單相干模

2、態(tài)組模型下，研究模態(tài)采樣和最小二乘估計(jì)在匹配模模態(tài)分解上的應(yīng)用，進(jìn)一步因待求模向量元素近似稀疏，將模態(tài)分解方程看作凸優(yōu)化問題，并采用l1范數(shù)約束算法求解。區(qū)分全陣列和短孔徑兩種情況，重點(diǎn)研究模態(tài)采樣、最小二乘估計(jì)（結(jié)合奇異值分解）和凸優(yōu)化三種處理方法。基于模態(tài)采樣在采樣矩陣正交前提下提供一種快速簡單的模態(tài)分解方法?；谧钚《斯烙?jì)的匹配場處理以最小化數(shù)據(jù)擬合誤差為原則，求得真實(shí)位置的無偏估計(jì)，若求逆矩陣為病態(tài)的，將導(dǎo)致求逆過程的不穩(wěn)定。

3、在最小二乘基礎(chǔ)上發(fā)展的奇異值分解匹配模處理，對求逆矩陣做奇異值分解，能夠?qū)⑿∑娈愔等サ簦瑴p小求逆過程的不穩(wěn)定，但同時(shí)會(huì)引起求解精度的下降?；谕箖?yōu)化的匹配模處理在l1范數(shù)約束下，引入均衡因子λ，通過對相對容差的控制，折衷地進(jìn)行求解，能夠達(dá)到較高的定位分辨力及較好的穩(wěn)健性。針對單相干模態(tài)組模型匹配模處理，分別在環(huán)境確實(shí)和不確實(shí)情況下分析三種方法的性能。首先分析環(huán)境確實(shí)全陣列條件下三種方法的定位結(jié)果，發(fā)展匹配模處理的克萊梅羅下限，其性能限等

4、于匹配場處理的克萊梅羅下限。在環(huán)境不確實(shí)短孔徑條件下進(jìn)行三種方法的仿真，發(fā)展匹配模處理的克萊梅羅下限，基于最小二乘估計(jì)下的奇異值分解方法在去掉小奇異值后，克萊梅羅下限有小幅上升。在聲速失配條件下分析討論各種方法的定位效果，并驗(yàn)證基于凸優(yōu)化的可行性，高分辨力和靈活性。探討了多相干模態(tài)組模型。在單相干模態(tài)組模型基礎(chǔ)上，考慮模態(tài)間的非相干性，將其分組，各模態(tài)組間非相干。以自回歸過程建立模型，仿真兩組混疊相干模態(tài)組的分解和該情況下的匹配場與匹配