基于声矢量阵小样本数据的DOA估计研究

付金山; 李秀坤

doi:10.13873/j.1000-97872013.03.005

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基于声矢量阵小样本数据的DOA估计研究

研究与探讨 | 更新时间：2025-09-11

- 基于声矢量阵小样本数据的DOA估计研究
- Study on DOA estimation based on acoustic vector array of small sample datas
- 传感器与微系统 2013年32卷第3期页码：33-36
- 作者机构：
  
  哈尔滨工程大学水声技术重点实验室
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  中央高校基本科研业务费资助项目（HEUCF110502）
- DOI：10.13873/j.1000-97872013.03.005
  中图分类号： TB566
- 纸质出版：2013
- 稿件说明：
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[1]付金山,李秀坤.基于声矢量阵小样本数据的DOA估计研究[J].传感器与微系统,2013,32(03):33-36.

FU Jin-shan, LI Xiu-kun. Study on DOA estimation based on acoustic vector array of small sample datas[J]. 2013, 32(3): 33-36.
[1]付金山,李秀坤.基于声矢量阵小样本数据的DOA估计研究[J].传感器与微系统,2013,32(03):33-36. DOI： 10.13873/j.1000-97872013.03.005.

FU Jin-shan, LI Xiu-kun. Study on DOA estimation based on acoustic vector array of small sample datas[J]. 2013, 32(3): 33-36. DOI： 10.13873/j.1000-97872013.03.005.

摘要

根据水下目标在其到达方位（DOA）搜索空间的稀疏性

采用稀疏分解理论实现了小样本、低信噪比条件下的声矢量阵DOA估计。通过分析

构造出基于声矢量阵阵列流型形式的过完备原子库

并采用正交匹配追踪算法得到目标的DOA估计。通过仿真

基于稀疏分解的声矢量阵DOA估计算法对单快拍数据进行处理

即可得到比较准确的DOA估计结果。对湖试数据进行了处理

验证了算法的有效性和优越性。

Abstract

According to sparsity of direction of arrival（DOA） of underwater target in its search space

DOA estimation based on acoustic vector array is realized using sparse decomposition theory in small samples and low SNR case.Over-complete atomic library based on acoustic vector array array flow pattern form is constructed

and DOA estimation of target is obtained using orthogonal matching pursuit（OMP） algorithm.The simulation results show that through processing single snapshot data based on sparse decomposition DOA estimation algorithm based on acoustic vector array

more precise DOA estimation results can be obtained.Through data processing on lake experiment

the validity and superiority of algorithm is verified.

关键词

Keywords

references

基于多重信号分类法的一种声矢量阵方位估计算法 [J]. 姚直象,胡金华,姚东明. 声学学报(中文版) . 2008(04)

矢量水听器原理及应用引论[M]. 科学出版社 , 杨德森, 2009

Atomic Decomposition by Basis Pursuit [J] . Scott Shaobing Chen,David L. Donoho,Michael A. Saunders. SIAM Review . 2001 (1)

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