基于扇区特征向量约束的稳健自适应匹配场处理器

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自适应匹配场处理可以获得较高的定位精度和旁瓣抑制性能,但需要精确计算的拷贝场向量和参数搜索空间内的精细采样,这为自适应匹配场在实际复杂海洋环境中的实时应用造成了困难。本文提出了一种新的稳健自适应匹配场处理算法,用以同时克服环境参数失配和实时搜索计算量大这两个问题。新算法集成了邻点位置约束、环境扰动约束和扇区聚焦约束等三种自适应匹配场处理器的优点,采用扇区与环境扰动双重约束,不仅对环境参数失配更具宽容性,而且可确保目标位于扇区内的任何点时,主瓣增益损失较小。典型浅海环境下的数值仿真和实测数据分析表明,该算法在一定的环境失配条件下不仅能有效地检测定位目标,还能实现距离/深度平面内的大扇区目标搜索,可大大减小实时运算量。 Adaptive matching field processing can achieve higher positioning accuracy and sidelobe suppression performance, but requires precise calculation of the copy field vector and the fine sampling within the parameter search space, which is the real-time application of adaptive matching field in the actual complex marine environment Caused difficulties. In this paper, a new robust adaptive matching field processing algorithm is proposed to overcome the two problems of environmental parameter mismatch and real-time search. The new algorithm integrates the advantages of three kinds of adaptive matching field processors such as neighbor point constraint, environmental disturbance constraint and sector focus constraint. The dual constraint of sector and environment perturbation not only makes the mismatch of environment parameters more tolerant, This ensures that the main lobe gains are less lossy when the target is at any point within the sector. Numerical simulation and measured data analysis under typical shallow sea environment show that the proposed algorithm not only can effectively detect the location target under certain environmental mismatch conditions, but also can achieve large sector target search in the distance / depth plane, which can be greatly reduced Real-time computation.
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