基于計算智能的聲吶盲波束形成算法研究.pdf

1、波束形成技術(shù)在聲吶、雷達、移動通信和電子對抗與偵察等領(lǐng)域中有著廣泛的應用。常規(guī)的波束形成需要知道陣列流形等先驗知識，而且在實際應用中，陣列模型不可避免地會存在誤差，即使是很小的誤差，也會引起系統(tǒng)性能的急劇下降。尤其在水聲環(huán)境中，由于海水溫度、深度等條件的變化，使得實際水聲陣列的結(jié)構(gòu)尺寸等參數(shù)發(fā)生改變。由于實際的陣列流形與假設的不盡一致，因而導致了系統(tǒng)波束形成性能變差。所以在實際應用中需要進行誤差校正。由于陣列校正必須頻繁多次進行，且每次

2、都要存貯大量陣列流形信息，同時要求提供校正信號源，所以，給工程應用帶來許多不便。盲波束形成方法，利用了信號自身的特性，通過算法以解決模型誤差問題，有效地增強了系統(tǒng)的自適應性和系統(tǒng)的穩(wěn)健性。但是，盲波束形成算法實現(xiàn)過程中，多數(shù)都用到了矩陣求逆與/或矩陣特征分解(或奇異值分解)等運算，隨著陣元數(shù)的增大使算法運算量急劇上升，難以滿足實時性的要求。此外，一些自適應算法還用到了基于梯度的優(yōu)化計算，在步長選擇不當?shù)那闆r下很容易陷入局部極值，使波束形

3、成無法正確實現(xiàn)。而以神經(jīng)網(wǎng)絡為代表的計算智能技術(shù)具有大量的并行性、高度的容錯性以及自學習、自適應和自組織等特點，恰好可以彌補盲波束形成算法的不足。 本文重點在引入計算智能技術(shù)實現(xiàn)聲吶盲波束形成方面展開了研究工作。全文的主要工作概括如下： 第二章給出了聲吶盲波束形成算法的基本模型和處理框架，探討了計算智能技術(shù)實現(xiàn)盲波束形成的基本途徑和基本方法。 第三章提出了兩種神經(jīng)網(wǎng)絡實現(xiàn)的基于高階累積量的聲吶盲波束形成算法。一種

4、是基于TH網(wǎng)絡的盲波束形成算法。該算法把盲波束形成權(quán)向量的求解問題轉(zhuǎn)化為神經(jīng)網(wǎng)絡參數(shù)設計問題，當網(wǎng)絡在納秒級時間內(nèi)達到穩(wěn)態(tài)時，即給出了所求權(quán)向量。而且該算法易于硬件在線實現(xiàn)；另一種是基于徑向基函數(shù)網(wǎng)絡的盲波束形成算法。通過改進的學習方法可大大提高了網(wǎng)絡的學習性能，且對系統(tǒng)誤差具有較強的穩(wěn)健性。這兩種算法有機地把高階累積量可消除高斯噪聲影響的特性與神經(jīng)網(wǎng)絡并行結(jié)構(gòu)有機地結(jié)合在一起，提高了盲波束形成的效率。 第四章分析了基于信號循環(huán)

5、平穩(wěn)性的盲波束形成方法與性能，研究了一種互相關(guān)神經(jīng)網(wǎng)絡實現(xiàn)聲吶盲波束形成的算法。該算法利用水聲通信信號的循環(huán)平穩(wěn)特性把波束形成權(quán)向量的求解問題轉(zhuǎn)化為陣列接收信號互相關(guān)函數(shù)的奇異值分解問題；引入一種互相關(guān)神經(jīng)網(wǎng)絡求解陣列接收信號相關(guān)函數(shù)的奇異值，從而減小了運算的代價，可高效實現(xiàn)盲波束形成。該算法把信號的正交特性引入到網(wǎng)絡初值的選取中，并依據(jù)網(wǎng)絡的輸入對權(quán)值的學習速率進行了有效的約束，進而提出了改進互耦Hebbian學習規(guī)則，從而有效地提高

6、了神經(jīng)網(wǎng)絡權(quán)值的更新速度，為問題的實時求解提供了有效的途徑。該方法還能抑制噪聲和干擾的影響，表現(xiàn)出較強的魯棒性。 第五章研究了特征結(jié)構(gòu)類聲吶盲波束形成方法。提出了一種主分量分析(PCA)神經(jīng)網(wǎng)絡的并行學習算法。該算法同時提取各個主元且不需要循環(huán)使用輸入數(shù)據(jù)，大大提高了網(wǎng)絡的收斂速度。此外，還提出了一種基于次分量分析(MCA)網(wǎng)絡直接獲取最小特征值的算法。同時，將這兩種算法推廣到了復數(shù)域，并結(jié)合JADE(JointApproxim

7、ateDiagonalizationofEigen-Matrices)算法有效地實現(xiàn)了盲波束形成。 第六章提出了一種多目標聲吶盲波束形成算法。通過定義一種新的代價函數(shù)，推導出一種可分離具有任意峰度的非高斯信號的多目標盲波束形成算法。此外，引入復數(shù)編碼的遺傳算法對盲波束形成權(quán)向量進行正確估計，從而使算法全局收斂性能得到大幅度提高。 第七章研究了基于矢量水聽器陣的常規(guī)波束形成和盲波束形成方法。首先建立了矢量傳感器陣列接收信號

8、模型，然后推導了基于矢量傳感器陣列的波束形成最優(yōu)權(quán)矢量的表達式。在此基礎(chǔ)上，定義了接收信號的四階累積量，進而盲估計了矢量傳感器陣列的方向向量，實現(xiàn)了盲波束形成。此外，將ESPRIT(EstimatingSignalParametersviaRotationalInvarianceTechniques)方法進行了擴展，結(jié)合PCA方法，提出了聲壓-振速組合傳感器陣列方向向量的盲估計算法。同時研究了采用矢量水聽器實現(xiàn)的航空聲吶盲波束形成方法。