MVDR多波束方位—時(shí)延—多普勒三維解卷濾波及算法
[Abstract]:The target parameter of active sonar in spatial plane wave processing is horizontal azimuth. In spatial domain, the high reliability and high resolution of target parameter estimation need to be designed to make the array response function concentrated. The wave equation reveals the duality of space-time. The parameters of interest to active sonar in time domain processing are target distance and radial velocity which can not be directly observed and need to be obtained by estimating the corresponding time delay and Doppler parameters. In time domain processing, the high reliability and high resolution of target parameter estimation need to be designed to make the ambiguity function time-delay and Doppler two dimensional concentration. In one-dimensional time signals, the time-frequency joint property is described by the time-frequency ambiguity function, which is a time-Doppler two-dimension function, which is essentially a matched filter. Detection and estimation are always accompanied by Gao Si noise background, the optimal processor of both is data and copy correlation matching filter. Time matching includes time-delay matched filtering and delay-Doppler matched filtering. Space beamforming includes plane wave beam formation and matched field beamforming in waveguide environment. According to the space-time decomposability in narrow-band case, the space-time correlation results are obtained by spatial processing and time processing. Spatial beamforming converts the array element domain to the beamspace. In this paper, a continuous observation multibeam system is used. Minimum variance distortionless (Minimum Variance Distortionless Response, MVDR) beamforming can suppress interference and improve spatial resolution. According to the space-time duality, the MVDR azimuth time-delay Doppler 3D interference suppression is proposed in the beamspace to improve its 3D resolution. The inverse problem of estimating the target parameters from the measurement signal to the cause is solved, the matching is positive fitting to solve the inverse problem, and the deconvolution is the reverse solution to the inverse problem. The deconvolution algorithm proposed in this paper is a Richardson-Lucy (R-L) iterative deconvolution algorithm based on the minimum discriminant criterion. The two dimensional matching between the measured signal and the transmitted signal after beamforming is a fuzzy time-delay Doppler two-dimensional function sampling mutual ambiguity function. The desired model is a two dimensional convolution between the self ambiguity function of the transmitted signal and the reflection density function of the target. The R-L algorithm is used to deconvolution this expectation in order to eliminate the time-delay Doppler ambiguity caused by the transmitted signal and reconstruct the reflection density function of the target. Then the distance and radial velocity parameter estimation of the high resolution multi-target is obtained. Three-dimensional MVDR interference suppression and R-L iterative deconvolution filtering are combined to form the MVDR multi-beam azimuth time-delay Doppler three-dimensional deconvolution filtering system. The simulation and experimental results show the effectiveness of the system.
【學(xué)位授予單位】:浙江大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2015
【分類號(hào)】:TN713
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,本文編號(hào):2261688
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