不确定海洋环境中的模态子空间重构稳健定位方法-物理学报.pdf

物理学报 Acta Phys. Sin. Vol. 63, No. 3 (2014) 034304 不确定海洋环境中的模态子空间重构 稳健定位方法∗ 刘宗伟 孙超 向龙凤 易锋 (西北工业大学航海学院, 西安 710072) ( 2013 年8 月26 日收到; 2013 年9 月26 日收到修改稿) 实际的海洋是一个不确定的声传播环境, 常规的匹配场方法在进行目标定位时会遇到环境失配的问题, 导致定位性能下降. 在不确定的海洋环境中, 声场传播中的一部分简正波模态受到声场不确定性的影响较小. 基于此, 本文提出了一种模态子空间重构的稳健定位方法. 该方法使用稳定的模态来重构拷贝场向量, 相比 于常规匹配场定位方法中使用全阶模态来构造拷贝场向量, 其定位结果更加稳健. 利用计算机仿真数据和海 试数据进行了定位性能分析, 并给出了常规匹配场定位方法和稳健最大似然定位方法作为对比. 研究结果表 明: 1) 不确定海洋环境中, 常规匹配场定位方法即使在较高的信噪比条件下其定位性能也较差. 2) 模态子空 间重构定位方法的性能优于常规匹配场定位方法和稳健最大似然方法. : , , , 关键词 稳健定位 模态子空间 重构拷贝场向量 不确定海洋环境 PACS: 43.30.Wi, 43.60.+d, 43.30.+m DOI: 10.7498/aps.63.034304 的算法[17,18] 等. MV-NCL, MV-EPC 和MinMax 1 引 言 等处理方法都可以归类到邻点约束类算法. 其基 本原理是在保证期望响应恒定的情况下, 约束周围 真实的海洋环境由于受风浪、内波和海水中悬 邻点位置的响应, 以达到稳健处理的目的, 这个方 浮物等的影响, 表现为一个时变和空变的复杂声 法同样在阵列信号处理中得到了广泛地应用[19,20] . 传播信道. 那些依赖于精确海洋环境参数的定位 OUFP 方法需要对环境参数进行概率积分来消除 算法在实际应用中会遇到环境失配问题, 其性能下 参数不确定的影响, 其方法在统计意义下具有最优 降可能非常严重[13] . 很多学者对此进行了分析: 的定位性能, 其突出的问题是积分运算较为复杂. [4] [5] [6] [7] Balzo , Tolstoy , Schmidt 和赵航芳 等分 广义似然比方法的原理是不确定的未知环境参数 析了匹配场定位中的失配问题, 其中赵航芳定义了 由其最大似然估计代替, 该方法可以联合估计出目 定位偏置、模糊度表面主瓣峰值比、主瓣背景比这 标的位置和声场参数, 在有些文献里该方法也被称 3 个量为性能度量, 量化分析了宽带最小方差匹配 为聚焦方法[14] . 由于声场参数和声场之间的非线 场波束形成的性能对环境参量不确定性的敏感度. 性关系, 参数的MLE 并不是很容易获得, 一般情况 另外一些学者以稳健目标定位为目标, 取得了一系 下需要依靠模拟退火或者遗传算法等全局优化算 列的成果, 代表性的包括邻点约束最小方差波束形 法[15] . 由此可知广义似然比的方法计算复杂度较 成器(MV-NCL) [6] 、环境扰动约束最小方差波束形 高. 数据驱动算法的一般处理流程为: 首先, 根据 成器(MV-EPC)