UUV陣列自適應噪聲抵消關鍵技術研究.pdf

1、隨著新型無人水下航行器（Unmanned Underwater Vehicle，UUV）的發(fā)展其航速將得到進一步提高，UUV聲納陣列所接收到的自噪聲和混響級也隨之大幅增強，同時由于水聲對抗技術的不斷發(fā)展和廣泛應用，如何有效地抑制和消除自噪聲、混響以及干擾對遠程微弱目標探測的影響，提高UUV陣列對微弱信號檢測的能力是目前進行海洋資源探測開發(fā)和加強海防的現(xiàn)實迫切需求。
　　本文在對UUV聲納陣列自噪聲產(chǎn)生機理和特性分析的基礎上，針對陣

2、列信號多通道處理的特點，將基于多通道差分方法與基于核函數(shù)的非線性自適應濾波器技術相結合，重點研究了基于核函數(shù)的非線性自適應濾波器理論收斂性能、非平穩(wěn)環(huán)境中基于單核函數(shù)以及基于多核函數(shù)的線性與非線性加權組合的陣列自適應噪聲抵消方法，針對多輸入多輸出（MIMO）陣列的空時兩維自適應處理對混響和干擾進行抑制的方法，并通過仿真實驗對本文所提方法的有效性進行了驗證分析。本文的主要研究成果和創(chuàng)新點如下：
　　1.針對動態(tài)非平穩(wěn)輸入信號會導致基

3、于核函數(shù)的非線性自適應濾波器所構造的在線“字典”中出現(xiàn)和輸入信號統(tǒng)計分布不匹配的冗余失效元素問題，提出了存在冗余失配“字典”元素情況下基于單高斯核函數(shù)方法的最小均方誤差 KLMS非線性濾波器誤差均值和均方收斂特性的理論計算方法，為非平穩(wěn)環(huán)境中基于單核函數(shù)的非線性自適應濾波器性能分析和設計提供了有力理論工具。仿真結果表明：基于所推理論計算方法預測出的收斂曲線與蒙特卡洛仿真實驗平均后所得的均方誤差學習曲線在瞬時動態(tài)過程和穩(wěn)態(tài)階段均一致吻合。

4、因此不僅驗證了所推理論計算方法的正確性和有效性，而且該理論計算方法為非線性自適應噪聲抵消濾波器在非平穩(wěn)動態(tài)應用中針對“字典”提出自適應更新準則提供了理論依據(jù)。
　　2.針對動態(tài)非平穩(wěn)噪聲環(huán)境，在多通道差分方法提供相關參考噪聲情況下，提出了具有1-范數(shù)的FOBOS-KLMS-?1和自適應1-范數(shù)的FOBOS-KLMS-?a兩種促在線“字典”稀疏自適應噪聲抵消方法，同時證明了在引入1-范數(shù)促稀疏操作后，所提兩種FOBOS-KLMS方法

5、在均值意義上仍然是平穩(wěn)且嚴格收斂的。兩種FOBOS-KLMS方法通過對基于單高斯核函數(shù)的非線性自適應濾波器引入1-范數(shù)稀疏正則項后，得到以向前向后算子分裂方法定義的在線“字典”元素自適應更新策略，即對在線“字典”中對函數(shù)擬合估計貢獻權值小于給定門限的“字典”元素進行刪除操作。利用湖試噪聲數(shù)據(jù)的仿真結果表明：在聲納陣列被加速和減速的非平穩(wěn)變化過程中，與常規(guī)線性方法相比核自適應濾波方法對噪聲估計的均方誤差低了7dB，而且所提兩種“字典”自適

6、應稀疏方法降低了陣列非線性自適應噪聲抵消器的“階數(shù)”，因此計算復雜度和對存儲空間的要求更低，為工程實際中陣列在線自適應噪聲抵消應用奠定基礎。
　　3.針對基于多核的方法較之單核方法具有更多的系統(tǒng)自由度和特征能夠有效解決動態(tài)系統(tǒng)在線辨識和核函數(shù)參數(shù)必須離線選擇問題的優(yōu)點，提出基于K個高斯核函數(shù)的最小均方誤差 MKLMS1、MKLMS2、MKLMS3三種多核自適應濾波算法，并提出了前兩種多核濾波器在預先給定“字典”元素情況下的理論收斂

7、分析計算方法，通過所推理論表達式可以比較三種不同類型的多核自適應濾波器的性能特點。仿真結果表明：基于所提計算方法預測出的理論收斂曲線與蒙特卡洛仿真實驗平均后所得的誤差學習曲線在瞬態(tài)階段和穩(wěn)態(tài)階段均一致吻合，不僅驗證了所推多核自適應濾波器理論性能計算方法的正確性和有效性，而且提供了基于多核函數(shù)的非線性自適應濾波器性能分析、比較和設計手段。
　　4.針對陣列接收噪聲組成分量的空時復雜性，同時根據(jù)多核函數(shù)的自適應濾波器結構，提出兩種基于

8、線性核函數(shù)與非線性高斯核函數(shù)加權組合的雙核歸一化最小均方誤差濾波BKNLMS1方法和BKNLMS2方法。針對陣列多通道差分方法提供相關噪聲的復雜性，通過對線性核函數(shù)和非線性高斯核函數(shù)分別加權得到兩種綜合自適應濾波器。不僅考慮線性相關噪聲的抵消，而且進行非線性相關噪聲的抑制，并利用湖試噪聲數(shù)據(jù)分別對單頻和調(diào)頻接收信號進行相關檢測驗證陣列自適應噪聲抵消效果。仿真結果表明：所提兩種方法可以同時自適應抵消線性和非線性噪聲分量從而改善信噪比提高檢

9、測概率，在相同檢測概率下不僅相對傳統(tǒng)線性自適應噪聲抵消器的檢測概率提高了5dB，而且比單核KNLMS算法非線性自適應噪聲抵消方法提高了2dB，因此所提兩種方法在對聲納陣列自適應噪聲抵消的工程實際中具有很強的實用價值。
　　5.針對UUV舷側MIMO陣列對低速運動目標檢測時易受到混響和干擾影響的問題，提出針對MIMO陣列基于子空間估計降維的空時兩維自適應處理對混響和干擾進行抑制的方法。該方法結合扁長橢球波函數(shù)的時限帶限特性近似構造出