基于空間稀疏的匹配場源定位.pdf

1、匹配場處理是目前水下被動源定位的主要手段之一。常規(guī)匹配場處理方法分辨能力較低、旁瓣較高，因此提高分辨力的問題作為匹配場處理技術(shù)的一個重要目標，受到各國研究者的廣泛關(guān)注。壓縮感知理論提出了一種全新的信息獲取指導(dǎo)理論，打破了傳統(tǒng)采樣定理的限制，用隨機采樣獲取信號的樣本，然后通過非線性重建算法完美的重建信號。該理論進一步完善和豐富了信號稀疏表示理論，是現(xiàn)代信息理論的一個重大變革。因此本文結(jié)合稀疏重構(gòu)理論研究成果，開展了基于空間稀疏的匹配場聲源

2、定位方法研究。
　　本論文首先基于匹配場定位搜索空間的稀疏性，結(jié)合海洋聲場模型，開展了基于空間稀疏理論的匹配場定位信號的模型研究。其次由于稀疏重構(gòu)理論多采用基于l1范數(shù)的稀疏表示模型，采用該模型目的是為了求解方便，而該模型計算量較大，運算時間較長，因此本文又研究了基于l0范數(shù)的匹配場源定位方法，并且針對l0范數(shù)方法計算復(fù)雜度高的問題提出一種快速的算法，即平滑l0范數(shù)匹配場源定位方法，通過仿真實驗驗證了該方法可行性和有效性，并且證明

3、該方法重構(gòu)精度高，而且具有較高的空間分辨率，在低信噪比下仍具有較好的估計性能，彌補了現(xiàn)有基于空間稀疏的匹配場源定位方法中運算速度慢、算法復(fù)雜度高等問題。
　　然后，針對平滑l0算法近似l0范數(shù)的估計存在不精確、收斂速度慢的問題，在研究平滑l0范數(shù)原理的基礎(chǔ)上，對其做出了改進，選取更具陡峭性的逼近函數(shù)，提高收斂速度，并且結(jié)合阻尼牛頓法，提出了一種基于改進平滑l0范數(shù)的匹配場源定位方法。通過仿真實驗，說明該方法能夠大幅度減少稀疏重構(gòu)信

4、號的運算的復(fù)雜度，減少了定位所用的時間。相比于平滑l0范數(shù)，改進的平滑l0范數(shù)定位的成功率更高。
　　最后，針對基于空間稀疏的匹配場源定位方法主要只利用了空間稀疏性，并沒有考慮到信號自身結(jié)構(gòu)的稀疏特性。當對聲源進行空間定位時，目標信號自身會呈現(xiàn)出塊結(jié)構(gòu)的稀疏特性。因此本論文的另一方面工作就是基于多觀測模型，建立匹配場聲源定位的結(jié)構(gòu)稀疏表示模型，提出一種基于結(jié)構(gòu)稀疏的匹配場源定位方法。通過仿真實驗表明該方法重構(gòu)精度高具有較高的空間分