基于MEMS矢量水聽器的信號處理與DOA估計.pdf

1、MEMS矢量水聽器的優(yōu)點在于它體積小、一致性好、成本低等優(yōu)勢，且能夠同時、共點地獲得聲場中的標量聲壓信息和矢量振速信息，而更豐富的輸出信號也為聲源目標的信號處理與波達方向估計提供了更多的處理手段，并且具備抵消各向同性噪聲干擾的能力。近年來，矢量水聽器技術在水下目標探測、潛艇隱身及聲源定向定位等領域受到了各海洋大國的普遍關注，并已用于水聲領域的工程應用階段，而相關的信號處理問題也成為各國研究的前沿熱點。
　　本文對自適應算法和DOA

2、估計算法在水聲信號處理中的應用進行了比較系統(tǒng)的研究，主要研究內(nèi)容如下:
　　(1)根據(jù)水聲信號與噪聲信號特征的差異性，針對MEMS水聽器采集的數(shù)據(jù)“淹沒”在強噪聲場中的問題，提出采用LMS自適應噪聲對消與Fourier變換濾波相結合的改進算法進行信噪分離，對提取后的信號與理想信號做MATLAB仿真實驗對比，并從均方誤差（RMSE）、信噪比(SNR)、信噪比增益(GSNR)、相似度(R)等方面進行了去噪性能評價分析。仿真結果表明，該

3、改進算法突破了傳統(tǒng)自適應噪聲對消法在低信噪比（低于0dB）和非平穩(wěn)噪聲環(huán)境下去噪效果奇差的局限，在信噪比降至-15dB以下時，仍有很好的去噪能力。
　　(2)利用改進去噪算法得到預處理信號，分別運用反切算法，平均聲強法，互譜算法及最小二乘法進行了單矢量水聽器的聲源的波達方向（DOA，Direction Of Arrival）估計，與設定的方位角進行均方誤差與成功率分析，評價改進算法與中心濾波算法的在不同快拍數(shù)和信噪比環(huán)境下的優(yōu)劣性

4、能，為工程應用提供實驗依據(jù)。
　　(3)利用改進算法結合多重信號分類(Multiple Signal Classification，MUSIC)算法進行矢量水聽器陣列的DOA估計，評價改進MUSIC算法與原MUSIC算法的在不同快拍數(shù)和信噪比環(huán)境下的優(yōu)劣性能，分別比較分析了方位角估計的均方誤差與預測成功率，顯示出改進算法在低信噪比下的情況下仍有一定的工程應用性。
　　仿真結果表明:該改進去噪算法極大的提高了聲源方位角估計精度