水下被动目标参数估计的群体蒙特卡罗方法.pdf

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1、第27卷第6期电波科学学报Vo1．27，No．620i2年I2月CItlNESE．10URNALOFRADIOSCIENCE1)ecember．2012文章编号1005—0388(2012)06—1087—07水下被动目标参数估计的群体蒙特卡罗方法陈钊王海燕刘郑国。申晓红(1_西北工业大学航海学院电子与通信工程系，陕西西安710072；2．中国船舶重工集团公司办公厅，北京100097)摘要将一种基于时域宽带信号模型的贝叶斯高分辨方位估计方法用于水下被动目标参数估计，与传统的子空间类方法相比，该方法只需要较少的信号快拍数且仅需实数运算。同时采用群体蒙特卡罗(PMC)方法执行贝叶斯计

2、算，能进行模型阶数和方位的联合估计，其良好的并行处理能力可显著减少程序运行时间。针对较复杂的三声源情况进行了仿真，仿真结果显示该算法给出了很好的模型阶数和方位估计性能。关键词被动目标方位估计；水下目标宽带辐射噪声；时域宽带信号模型；贝叶斯高分辨；模型阶数选择；群体蒙特卡罗中图分类号TJ63o．1文献标志码AParameterestimationofunderwaterpassivetargetusingpopulationMonteCarlomethodCHENZhaoWANGHaiyanLIUZhengguo’SHENXiaohong(1．CollegeofMarine。Nor

3、thzeesternPolytechnicalUniversity，Xi’anShannxi710072，China；2．ChinaShipbuildingIndustryCorporation，Beijing100097，China)AbstractABayesianhighresolutiondirectionofarrival(DOA)estimationmethodbasedonatime—domainwidebandsignalmodelisusedforunderwaterpassivetargetparameterestimation．Comparedtoconve

4、ntionalsubspaceclasswidebandhighres—olutionmethods，thismethodneedslesssnapshotsandonlyrequiresrealarithme—tic．ThepopulationMonteCarlo(PMC)methodisappliedforBayesiancalculationwhichcanimplementmodelorderselectionandDOAestimationsimultaneously．Itcanreducethetimeoftheprocedureduetoitsparallelpro

5、cessingability．Computersimulationisimplementedaimedataslightlycomplexsituationofthreesources，simulationresultsshowthatthismethodgivesgoodperformanceofthemodelorderselectionandDOAestimation．KeywordspassivetargetDOAestimation；widebandradiationnoiseofunderwatertarget；time—domainwidebandsignalmod

6、el；Bayesianhighresolution；modelorderselection；PMC收稿日期：2011～123O基金项目：国家自然科学基金(60972153)；博士点基金(20096102110038)；西北工业大学基础研究基金(NPU-FFRJC201004)联系人：陈钊E～mail：chenzhao—nwpu@163．com1088电波科学学报第27卷计。同时采用最大后验(MAP)声源恢复方法可引言以对各个声源进行幅度恢复。精确定位远场中靠得很近的多个声源是水声信1水下目标辐射噪声模型号处理中的关键问题之一。传统的波束形成法受到瑞利限的制约，分辨率很低。最大熵谱

7、法和最小方水下目标辐射噪声的建模有许多方法。采差法是对常规波束形成法的简单修正，两者在估计用与文献[12]类似的方法产生阵列接收宽带辐射噪性能上没有大的突破。子空间类方法极大地突破声来仿真水下被动目标的辐射噪声，它是连续谱成了瑞利限的制约，使得高分辨目标方位估计方法向分和线谱成分的叠加，如式(1)所示前迈进了一大步，但是在低信噪比，少快拍，信号源R(f)=z。()+>：，()相关以及存在系统误差时l2]，此类方法的性能会受r一1R到很大的影响。最近十几年，贝叶斯高分辨方位估—。(