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基于压缩感知的浅海水平阵简正波分离与参数估计
基于压缩感知的浅海水平阵简正波分离与参数估计
摘要：压缩感知（CompressedSensing,CS）是一种能够通过稀疏非递归信号的采样率低于香农-奈奎斯特采样率的方法，广泛应用于信号恢复和参数估计中。本文基于压缩感知理论，提出了一种用于浅海水平阵的简正波分离与参数估计的方法。该方法能够有效地解决传统方法在采样开销和计算复杂度方面的问题，并且具有较好的准确度和稳健性。实验证明了该方法的有效性和优越性。
关键词：压缩感知，浅海水平阵，简正波分离，参数估计
1.引言
随着科技的发展，浅海水平阵在海洋勘探、海底地震和水声通信等领域起到了重要的作用。传统的浅海水平阵通常采用波束形成技术，通过对接收到的声波信号进行相干处理来提高信噪比和空间分辨率。然而，在浅海环境中，简正波（NormalModeWave）是存在且较为重要的信号成分。简正波与传统的波束形成技术所研究的副波束相比，具有更好的方向性、相干性和传播性能。因此，简正波的分离与参数估计对于了解浅海环境的特性具有重要意义。
传统的简正波分离与参数估计方法通常面临着两个主要问题。首先，传统方法需要高采样率以获取足够的信息来进行准确的参数估计。然而，高采样率会导致大量的数据采集和存储开销，使得实际应用受到了限制。其次，传统方法通常需要复杂的计算过程，导致实时性较差。因此，寻找一种能够有效克服上述问题的简正波分离与参数估计方法具有重要的意义。
2.压缩感知原理
压缩感知是一种从稀疏非递归信号中进行有效采样和重建的理论和方法。在压缩感知理论中，信号的稀疏性和测量矩阵的随机性是关键。通过在较低采样率下，利用随机测量矩阵获得的线性投影，可以获得更少的测量数据，并通过优化算法进行信号重建和参数估计。
3.基于压缩感知的简正波分离与参数估计方法
我们提出了一种基于压缩感知的浅海水平阵简正波分离与参数估计方法。首先，利用简正波的稀疏性，将简正波信号表达为稀疏向量。然后，通过引入随机测量矩阵，将简正波信号进行压缩感知采样。接下来，使用L1范数正则化和共轭梯度法等优化算法，对采样信号进行重建和参数估计。最后，通过比较传统方法和所提方法的性能指标，验证了所提方法的有效性和优越性。
4.实验结果与分析
我们使用模拟数据和真实浅海水平阵数据进行了一系列实验，对比了传统方法和所提方法。实验结果表明，所提方法在采样开销和计算复杂度方面具有明显优势。与传统方法相比，所提方法能够在较低采样率下获得较好的信号重建和参数估计结果。同时，所提方法在抗噪性和稳健性方面也表现出更好的性能。
5.结论
本文提出了一种基于压缩感知的浅海水平阵简正波分离与参数估计方法。该方法通过将简正波信号表达为稀疏向量，并利用随机测量矩阵进行压缩感知采样，实现了对简正波的有效分离和参数估计。实验证明，所提方法在采样开销和计算复杂度方面具有明显优势，并且能够在较低采样率下获得较好的信号重建和参数估计结果。未来的研究可以进一步优化算法，提高所提方法的实时性，并拓展应用范围。
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