在进行目标方位(direction of arrival,DOA)估计时,背景噪声通常被假定为高斯噪声,但在水声环境中,噪声的概率密度函数存在非高斯分布情况,这会造成DOA估计出现伪峰及背景噪声增大等问题。文章将不服从高斯分布的水下噪声建模为α稳定分...在进行目标方位(direction of arrival,DOA)估计时,背景噪声通常被假定为高斯噪声,但在水声环境中,噪声的概率密度函数存在非高斯分布情况,这会造成DOA估计出现伪峰及背景噪声增大等问题。文章将不服从高斯分布的水下噪声建模为α稳定分布,采用数据加权的方法对信号进行预处理,随后在互质阵列中应用压缩感知方法对宽带信号进行目标DOA估计。对8元互质阵列使用改进算法进行仿真,结果表明该方法可以准确做出DOA估计,同时减少了伪峰数量。湖试数据的处理结果表明,在互质阵列中基于数据加权的压缩感知DOA估计能够减少伪峰,增强目标检测能力,具有更好的检测效果及实用性。展开更多
文摘在进行目标方位(direction of arrival,DOA)估计时,背景噪声通常被假定为高斯噪声,但在水声环境中,噪声的概率密度函数存在非高斯分布情况,这会造成DOA估计出现伪峰及背景噪声增大等问题。文章将不服从高斯分布的水下噪声建模为α稳定分布,采用数据加权的方法对信号进行预处理,随后在互质阵列中应用压缩感知方法对宽带信号进行目标DOA估计。对8元互质阵列使用改进算法进行仿真,结果表明该方法可以准确做出DOA估计,同时减少了伪峰数量。湖试数据的处理结果表明,在互质阵列中基于数据加权的压缩感知DOA估计能够减少伪峰,增强目标检测能力,具有更好的检测效果及实用性。
