| 基于稀疏贝叶斯学习的水下电场测向方法 |
| |
| 作者姓名： | 余白石 刁逸帆 钱良 吴云具 邵成 赵治平 |
| |
| 作者单位： | 上海交通大学 电子工程系，上海 220240 ；中国船舶集团有限公司第七一〇研究所，湖北 宜昌 443003 ；清江创新中心，湖北 武汉 430076;上海交通大学 机械系统与振动国家重点实验室，上海 220240 |
| |
| 基金项目： | 国家重点研发计划课题“分布式电场探测方法研究”（2022YFC3104003） |
| |
| 摘 要： | 水下电场是一种可用于对水下目标进行探测和识别的重要物理场，通过高灵敏度、低自噪声的水下电场探测系统，可实现对水下目标电场信号的远程测向。针对水下目标测向问题，提出了一种基于稀疏贝叶斯学习的水下电场测向方法。该方法采用多个探测单元同时采集处理水下目标辐射的交变电场信号，再通过稀疏贝叶斯学习方法，实现对目标电场信号波达方向的估计，最终估计出目标与探测系统的相对方位。通过湖上试验，验证了该方法的可行性与鲁棒性。相对于常规波束形成算法，在一定测试场景下，该方法对 16 Hz 频率的正弦波电场信号的测向精度提高了 4.8°。
|
| 关 键 词： | 电场探测 水下目标 稀疏贝叶斯学习 波达方向估计 |
| 收稿时间： | 2023/7/21 0:00:00 |
Underwater Electric Field Direction Finding Method Based on Sparse Bayesian Learning |
| |
| Authors: | YU Baishi DIAO Yifan QIAN Liang WU Yunju SHAO Cheng ZHAO Zhiping |
| |
| Abstract: | |
| |
| Keywords: | |
|
| 点击此处可从《》浏览原始摘要信息 |
| 点击此处可从《》下载免费的PDF全文 |
