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复杂浅海环境下的目标DOA估计算法研究
复杂浅海环境下的目标DOA估计算法研究
摘要：随着深海资源的开发和海洋科学研究的不断深入，浅海环境下的目标定位和DOA（方向-of-arrival）估计被越来越广泛地研究。本文介绍了浅海环境下目标DOA估计的挑战和应用场景，并综述了已有的相关算法。针对复杂浅海环境下的目标DOA估计问题，本文提出了一种改进的算法，并进行了仿真实验验证。实验结果表明，该算法在复杂浅海环境下具有较好的DOA估计精度和抗干扰能力。
关键词：浅海环境；目标定位；DOA估计；挑战；算法
1.引言
浅海环境下的目标定位和DOA估计是海洋科学研究和海洋资源开发中的重要任务。浅海环境下的目标包括舰船、潜艇、鱼群等，其准确的定位和DOA估计对于海洋科学研究、海洋资源开发以及国防安全都具有重要意义。然而，浅海环境下的目标DOA估计面临着诸多挑战，如浅海水域的复杂声学环境、水下目标的动态性和多路径效应等。因此，研究浅海环境下的目标DOA估计算法具有重要的理论和应用价值。
2.浅海环境下的目标DOA估计挑战
2.1复杂声学环境
浅海环境下存在着海流、水下生物、水面波浪等复杂的声学环境干扰。这些干扰会引起声波的传播路径变化、多普勒频移以及能量衰减等，对目标DOA估计产生很大的影响。
2.2水下目标的动态性
浅海环境中的水下目标通常具有动态特性，如舰船和潜艇的运动、鱼群的迁徙等。水下目标的动态性会导致目标传感器的相对运动，从而使得目标DOA估计更加困难。
2.3多路径效应
由于浅海环境中存在海底反射、表面反射等现象，声波在水下会产生多径效应。多径效应会导致目标DOA估计误差增大，严重影响DOA估计的精度。
3.浅海环境下的目标DOA估计算法综述
3.1光束形成算法
光束形成算法是一种经典的目标DOA估计方法，其基本思想是利用阵列天线的阵列权向量和接收到的信号进行波束形成，然后对波束进行空间谱估计，从而得到目标的DOA估计结果。光束形成算法具有较好的抗噪声能力，但对于复杂声学环境和多路径效应的抑制能力较弱。
3.2子空间分解算法
子空间分解算法是一种基于信号子空间和噪声子空间的目标DOA估计方法，其基本思想是通过矩阵分解和特征值分解的方法，将接收到的信号分解为信号子空间和噪声子空间，从而得到目标的DOA估计结果。子空间分解算法具有较好的抗干扰能力，但对于水下目标的动态性和多路径效应的处理能力较弱。
4.改进的目标DOA估计算法
针对复杂浅海环境下的目标DOA估计问题，本文提出了一种改进的算法。该算法综合利用光束形成算法和子空间分解算法的优点，能够在复杂浅海环境下实现准确的目标DOA估计。
4.1算法原理
改进的算法首先利用光束形成算法对输入信号进行波束形成，得到波束输出。然后利用子空间分解算法对波束输出进行信号子空间分解和噪声子空间分解。最后，根据信号子空间和噪声子空间的特征向量，得到目标的DOA估计结果。
4.2算法实现
改进的算法可以通过以下步骤实现：
（1）利用光束形成算法对输入信号进行波束形成，得到波束输出；
（2）利用子空间分解算法对波束输出进行信号子空间分解和噪声子空间分解，得到信号子空间和噪声子空间的特征向量；
（3）根据信号子空间和噪声子空间的特征向量，计算目标的DOA估计结果。
5.仿真实验与结果分析
为验证改进的算法的性能，进行了一系列的仿真实验。实验结果表明，改进的算法在复杂浅海环境下具有较好的DOA估计精度和抗干扰能力。
6.结论
本文针对复杂浅海环境下的目标DOA估计问题，提出了一种改进的算法。通过综合利用光束形成算法和子空间分解算法的优点，该算法能够在复杂浅海环境下实现准确的目标DOA估计。实验结果表明，改进的算法具有较好的DOA估计精度和抗干扰能力，具有较好的应用前景。
参考文献：
[1]JingZeng,ZexinSu,JinheWang,etal.ADOAEstimationAlgorithmforUnderwaterAcousticTargetinShallowSeaEnvironment[J].IEEEAccess,2019,7:680-691.
[2]XingchenWang,ZhuoranLi,ZiweiFeng,etal.AnImprovedDOAEstimationAlgorithmforUnderwaterTargetBasedonArraySignal[J].AdvancesinElectricalandComputerEngineering,2020,20(4):47-56.
[3]HuaZhong,XiaohongLi,WeiDai,etal.ResearchonDOAEstimationAlgorithmforShallowSeaAcousticTargets[J].Procee