2023年全國(guó)碩士研究生考試考研英語(yǔ)一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁(yè)
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1、多波束測(cè)深聲納(MBBS:Multi-Beam Bathymetry Sonar)是一種重要的海洋地形地貌探測(cè)設(shè)備,但現(xiàn)有的多波束測(cè)深聲納大多還是基于常規(guī)波束形成算法。主要原因是高分辨算法的典型代表陣元域多重信號(hào)分類(MUSIC:Multiple Signal Classification)計(jì)算量過于龐大而無法實(shí)時(shí)實(shí)現(xiàn)。為此,本文主要從兩方面研究將MUSIC算法應(yīng)用于多波束測(cè)深聲納。
   一方面將陣元域MUSIC算法變換到波束

2、域,通過仿真比較分析三種典型的波束域MUSIC算法的估計(jì)性能和計(jì)算量。雖然MSB-MUSIC(Multiple Subarray BeamspaceMUSIC)算法的均方根誤差略大,但具有更低的計(jì)算量,而且對(duì)于相干信號(hào)也依然有效。
   另一方面將基于多級(jí)維納濾波器(MSWF:Multistage Wiener Filter)的快速子空間估計(jì)(FSE:Fast Subspace Estimate)與MSB-MUSIC算法相結(jié)合,

3、提出了MM-MUSIC(MSWFand MSB-MUSIC)算法。和MSB-MUSIC算法相比,該算法用較小的估計(jì)性能損失換來大大降低的計(jì)算量和高度的可并行性。
   另外,本文基于Xilinx AccelDSP綜合工具和TI公司C6713DSK平臺(tái)對(duì)輸入為8子陣、8快拍的MM-MUSIC算法進(jìn)行了實(shí)現(xiàn)研究,結(jié)果表明二級(jí)快速子空間分解的計(jì)算速率大大快于奇異值分解(SVD:singular value decomposition)

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