针对测深侧扫声呐进行波达方向(Direction of Arrival,DOA)估计时会受到阵元幅度、相位误差及低信噪比影响的问题,提出一种改进的波束域加权子空间拟合算法。首先,采用总体最小二乘-旋转不变子空间算法进行回波方向预估计;其次,将连续...针对测深侧扫声呐进行波达方向(Direction of Arrival,DOA)估计时会受到阵元幅度、相位误差及低信噪比影响的问题,提出一种改进的波束域加权子空间拟合算法。首先,采用总体最小二乘-旋转不变子空间算法进行回波方向预估计;其次,将连续线阵划分为多个子阵,并将各个子阵在预估计方向做加权波束形成;再次,采用加权子空间拟合(Weighted Subspace Fitting,WSF)算法构造代价函数;最后,采用阻尼牛顿法求解得到高精度的DOA估计结果。仿真结果表明,文中所提算法在阵元出现幅度相位误差条件下的角度估计均方误差相对于WSF算法减少了约0.03°。海试数据分析结果表明,文中所提算法的测深点均方误差整体优于WSF算法,其相对测深精度提高了约9.8个百分点。以上分析结果表明,文中所提算法整体优于WSF算法,可以实现在阵元幅度相位误差及低信噪比情况下的高精度DOA估计。展开更多
针对正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)水声通信中常用的相干和非相干通信分别面临的对多普勒敏感和频谱效率低的问题,提出一种高阶幅度键控调制的半相干通信技术,将OFDM符号时频帧结构中全部频点采用高...针对正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)水声通信中常用的相干和非相干通信分别面临的对多普勒敏感和频谱效率低的问题,提出一种高阶幅度键控调制的半相干通信技术,将OFDM符号时频帧结构中全部频点采用高阶幅度键控调制方式,并利用信号幅度信息完成半相干信道估计。通过两种基于深度学习的算法优化半相干信道估计这一非线性过程,较非相干通信有效提高了频谱效率,较一定信噪比下的相干通信提高了鲁棒性,降低了误比特率和系统复杂度,并利用元学习算法降低深度学习算法对训练数据的依赖。最后,提取海试信道数据,完成OFDM半相干水声通信系统仿真,验证了所提方法在频谱效率和系统误比特率性能方面较非相干和相干通信的优势,当信道长度改变时,基于元学习的算法依然可以获得较好的性能。展开更多
文摘针对测深侧扫声呐进行波达方向(Direction of Arrival,DOA)估计时会受到阵元幅度、相位误差及低信噪比影响的问题,提出一种改进的波束域加权子空间拟合算法。首先,采用总体最小二乘-旋转不变子空间算法进行回波方向预估计;其次,将连续线阵划分为多个子阵,并将各个子阵在预估计方向做加权波束形成;再次,采用加权子空间拟合(Weighted Subspace Fitting,WSF)算法构造代价函数;最后,采用阻尼牛顿法求解得到高精度的DOA估计结果。仿真结果表明,文中所提算法在阵元出现幅度相位误差条件下的角度估计均方误差相对于WSF算法减少了约0.03°。海试数据分析结果表明,文中所提算法的测深点均方误差整体优于WSF算法,其相对测深精度提高了约9.8个百分点。以上分析结果表明,文中所提算法整体优于WSF算法,可以实现在阵元幅度相位误差及低信噪比情况下的高精度DOA估计。
文摘针对正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)水声通信中常用的相干和非相干通信分别面临的对多普勒敏感和频谱效率低的问题,提出一种高阶幅度键控调制的半相干通信技术,将OFDM符号时频帧结构中全部频点采用高阶幅度键控调制方式,并利用信号幅度信息完成半相干信道估计。通过两种基于深度学习的算法优化半相干信道估计这一非线性过程,较非相干通信有效提高了频谱效率,较一定信噪比下的相干通信提高了鲁棒性,降低了误比特率和系统复杂度,并利用元学习算法降低深度学习算法对训练数据的依赖。最后,提取海试信道数据,完成OFDM半相干水声通信系统仿真,验证了所提方法在频谱效率和系统误比特率性能方面较非相干和相干通信的优势,当信道长度改变时,基于元学习的算法依然可以获得较好的性能。
