一种有效的水下目标波达角估计方法

发布时间：2018-06-01 15:11

  本文选题：目标波达角 + 最大似然估计　； 参考：《厦门大学学报(自然科学版)》2017年02期

【摘要】：为提高水下目标波达角(direction of arrival,DOA)估计精度,提出一种基于布谷鸟搜索算法的最大似然DOA估计法.该方法将布谷鸟搜索算法中影响布谷鸟搜索路径的多个参数由固定值改为自适应的动态参数,不仅改进了算法的精度,而且大幅度地提高算法的收敛速度.应用改进后的布谷鸟搜索算法优化基于分数低阶空时矩阵的最大似然DOA估计函数,使水下目标DOA估计在准确的前提下更加迅速.仿真结果表明,无论是在多途环境下还是无多途环境下,该方法都能有效地对水下目标进行DOA估计,而且具有很高的收敛速度,因此该方法具有一定的实际应用前景.
[Abstract]:In order to improve the accuracy of underwater target estimation, a maximum likelihood DOA estimation method based on Cuckoo search algorithm is proposed. By changing the parameters of cuckoo search algorithm from fixed values to adaptive dynamic parameters, the algorithm not only improves the accuracy of the algorithm, but also greatly improves the convergence speed of the algorithm. The improved cuckoo search algorithm is applied to optimize the maximum likelihood DOA estimation function based on fractional low order space-time matrix, which makes the DOA estimation of underwater targets more rapid. The simulation results show that this method can effectively estimate underwater targets in multi-path environment or without multi-path environment, and has a high convergence rate, so this method has a certain practical application prospect.
【作者单位】： 厦门大学信息科学与技术学院;厦门大学水声通信与海洋信息技术教育部重点实验室;
【基金】：国家自然科学基金(61471309,61671394) 水声对抗技术重点实验室基金(KK1QB3036J)
【分类号】：TB56

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本文编号：1964625