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文檔簡介
1、多波束測深聲納(MBBS:Multi-Beam Bathymetry Sonar)是一種重要的海洋地形地貌探測設(shè)備,但現(xiàn)有的多波束測深聲納大多還是基于常規(guī)波束形成算法。主要原因是高分辨算法的典型代表陣元域多重信號分類(MUSIC:Multiple Signal Classification)計算量過于龐大而無法實時實現(xiàn)。為此,本文主要從兩方面研究將MUSIC算法應(yīng)用于多波束測深聲納。
一方面將陣元域MUSIC算法變換到波束
2、域,通過仿真比較分析三種典型的波束域MUSIC算法的估計性能和計算量。雖然MSB-MUSIC(Multiple Subarray BeamspaceMUSIC)算法的均方根誤差略大,但具有更低的計算量,而且對于相干信號也依然有效。
另一方面將基于多級維納濾波器(MSWF:Multistage Wiener Filter)的快速子空間估計(FSE:Fast Subspace Estimate)與MSB-MUSIC算法相結(jié)合,
3、提出了MM-MUSIC(MSWFand MSB-MUSIC)算法。和MSB-MUSIC算法相比,該算法用較小的估計性能損失換來大大降低的計算量和高度的可并行性。
另外,本文基于Xilinx AccelDSP綜合工具和TI公司C6713DSK平臺對輸入為8子陣、8快拍的MM-MUSIC算法進行了實現(xiàn)研究,結(jié)果表明二級快速子空間分解的計算速率大大快于奇異值分解(SVD:singular value decomposition)
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