Page 24 - 《应用声学》2023年第2期

212 2023 年 3 月

时，虽然 4 种算法成功估计概率均为 1，但本文方 观察图12，当快拍数为64时，MVDR的估计均方
) ，CBF 方法估
法估计均方根误差为 (3.70 × 10 −2 ◦ 根误差为1.52 ，估计正确概率为0.095。此时快拍数
◦
) ，MVDR 算法估计误差为
计误差为 (2.69 × 10 −2 ◦ 远小于 2倍阵元数，协方差矩阵不满秩，矩阵求逆性
) 。
(3.15×10 −2 ◦ −2 ◦ 能下降严重，MVDR算法估计误差迅速增加。而本文
) ，dCv方法估计误差为(2.62×10
本文方法在 CBF方法基础上后处理，神经网络引入 方法在低快拍时性能接近CBF方法，CBF方法估计
更多误差，因此高 SNR 下方向估计性能弱于 CBF 误差为0.407 ，本文方法估计误差为0.409 。在低快
◦
◦
方法。 拍情况下，本文方法估计误差小于MVDR方法。
1.0
10 0
CBF CBF
MVDR MVDR
వ஡வข వ஡வข
0.8
dCv dCv
کவಪឨࣀ/(O) 10 -1 1.3 ੇҪͥᝠഐဋ 0.6

1.2
1.1
1.0
0.9
0.8 0.4
0.7
0.6
-25 -24 -23 -22 -21 -20
10 -2 0.2
-25 -20 -15 -10 -5 0 5 -25 -20 -15 -10 -5 0 5
SNR/dB SNR/dB
(a) کவಪឨࣀᬤSNRԫӑ (b) ੇҪͥᝠഐဋᬤSNRԫӑ

图 11 目标方向估计结果与 SNR 关系
Fig. 11 Relationship between target direction estimation result and SNR

1.0
10 0 CBF CBF
MVDR 0.8 MVDR
వ஡வข వ஡வข
dCv dCv
کவಪឨࣀ/(O) 10 -1 0.7 ੇҪͥᝠഐဋ 0.6

0.6
0.5
0.4 0.4
0.3
0.2
0.2
64 128 256
10 -2 0
10 1 10 2 10 3 10 4 10 1 10 2 10 3 10 4
ঌથ஝ ঌથ஝
(a) کவಪឨࣀᬤঌથ஝ԫӑ (b) ੇҪͥᝠഐဋᬤঌથ஝ԫӑ
图 12 目标方向估计结果与快拍数关系
Fig. 12 Relationship between target direction estimation result and snapshot number

阵元间距 0.25 m 在横向均匀排列。实验平台附
4 实验数据分析
近水深约 43 m，阵列被吊放至水下 15 m。接收
本小节使用千岛湖实测数据，研究算法在水 信号为航船噪声，采样率 24 kHz。神经网络训练
声环境中的性能。实验使用的阵列有 168 个阵元。 时，基于上述阵形生成宽带仿真数据。仿真信号
阵元划分为 28 列 6 行，在圆弧面上均匀排列。各 频带范围 1500∼2000 Hz，频域快拍为 1，SNR 为
列阵元以弧长 0.2 m 间距在纵向均匀排列，各行 −10 dB。数据集各样本目标方向不同，其他参数