矢量水听器阵列浅海目标方位距离稳健联合估计

The joint estimation of target azimuth and range based on vector hydrophone array is one of the important research areas of the vector hydrophone. Compared with the conventional complex matrix approach, the tensor algebra and multi-nion method has certain advantages in describing the local characteristics and the overall multi-dimensional characteristics of the array output. To implement such methods, however, a lot of key problems need to be solved such as the output tensor modeling in the context of shallow ocean noise, robust spatial gain capturing in view of small samples and array manifold disturbances, developing efficient methods for the joint estimation of target ranges and azimuths etc.In this proposal, first the tensor algebra and the wave equation are planned to be used to establish the vector hydrophone array output model based on the shallow ocean noise model, then the array output tensor calibration method adopting azimuth-dependent interpolation matrix technology in the context of small samples and array manifold disturbances is to be explored, next the array output tensor beamforming methods based on linear shrinkage estimation and serial iterative semi-definite programming theory are to be studied to obtain robust spatial gain, next the MCMC (Markov chain Monte Carlo) and tensor slice method are to be used to adjust the tradeoff between the computational accuracy and efficiency of the joint estimation method, finally water tank experiments are to be carried out to validate and improve the proposed method.

矢量水听器阵列目标方位、距离稳健联合估计是矢量水听器研究的重要方向之一，相对于常规复矩阵处理方法，张量代数和多元数方法在描述阵列输出局部特性和整体多维特征方面具有一定优势，但浅海噪声背景下的矢量水听器阵列输出张量建模，小样本、流型扰动条件下稳健空间增益获取，目标距离、方位联合估计高效方法等关键技术亟待解决。本项目拟利用张量代数和波动方程建立浅海噪声背景下的矢量水听器阵列输出模型，探索采用方位依赖性内插矩阵技术的小样本、流型扰动条件下阵列输出张量的校正方法，并在此基础上研究基于线性收缩估计和序列迭代半正定规划理论的阵列输出张量波束形成方法，以获取稳健空间增益；进而采用MCMC（马尔科夫链蒙特卡洛）和张量切片方法调和目标方位、距离联合估计精度和运算效率之间的矛盾。最后，通过水池实验对算法进行验证和完善。

密切结合海洋开发和海洋国土安全的需求，针对水声信道特殊性，重点研究水下目标定位的基础理论和关键技术。1.针对水下目标被动定位问题，①讨论了非均匀白噪声背景下单矢量水听器方位估计问题，提出一种结合目标运动方程的先验信息和噪声平滑方法的方位估计新方法，提高了方位估计精度；研究了色噪声背景下的目标方位和噪声协方差阵的联合，提高了方位估计精度。②从矢量水听器和声压阵两个角度，研究了单个二维压差式矢量水听器的最小方差无失真响应波束形成的优化技术。针对压差式矢量水听器半径波长比大于0.1时，利用它进行方位估计性能恶化的问题，提出了一种修正的单个压差式矢量水听器MVDR波束形成处理方法。③针对期望信号导向矢量存在误差或训练数据中含有期望信号成分时导致波束形成器输出信干噪比下降问题，提出了一种重构干扰噪声协方差矩阵、进而估计期望信号导向矢量的稳健自适应波束形成方法。2.针对水下目标主动定位问题，提出了一种 MIMO 声纳系统的目标方位估计方法, 通过匹配滤波,构造子空间拟合关系,吉布斯抽样等技术手段，在计算量约束的前提下，保证了方位估计精度。3.针对水下目标动态定位问题，提出了一种基于权重一致性优化的实时Marginalized 粒子滤波算法，以期改善Marginalized 粒子滤波中随机量测噪声对于非线性状态估计精度的不利影响和线性状态估计中计算量较大问题。该方法通过粒子权重间一致性距离和一致性矩阵的构建，改善了粒子滤波在非线性状态估计中的滤波精度；并且通过Marginalized 粒子滤波实现中时间更新和量测更新环节的结构优化，实现了实时Marginalized 粒子滤波，减少了计算复杂度。4.对协作无线认知网络展开了先期研究，为协作声学认知网络下的目标定位研究工作做了理论储备；①讨论了在传输信道存在有界误差和发射机个数受限条件下的稳健波束形成问题，提出联合天线选择与概率约束的稳健波束形成方法。在最小发射机个数和最小发射功率之间做折衷处理，能有效控制二级用户对一级用户的干扰温度，并保证二级用户以预定概率满足信干比要求。②为了减少中继数量进而有效降低数据交换量，提出中继迭代选择方法，通过引入ℓ0范数的ℓ1范数逼近，将二级用户信干噪比及干扰温度约束下的最小传输功率和最优中继子集的多目标非凸优化松弛为凸问题，通过迭代求解选择最合适中继子集。