本書介紹了基於無人水下航行器舷側陣的多目標探測技術，主要分為基於合成孔徑技術的多目標探測技術和基於多輸入多輸出陣列處理技術的多目標探測技術兩大部分。全書共9章，內容包括合成孔徑技術概況、水下運動陣列信號處理基礎、運動舷側陣多目標檢測方法、運動舷側陣陣列擴展方位估計方法、運動舷側陣波束域方位估計方法、運動舷側陣極大似然頻率-方位聯合估計快速算法、舷側MIMO陣列信號處理基礎、舷側MIMO陣列目標方位估計、舷側MIMO陣列子空間方位估計方法、多UUV分散式MIMO多子載波信號目標估計。書中主要闡述的是該領域的新方法、新技術，並給出了詳盡的仿真實驗分析，有助於讀者對這些新技術的學習和理解。
基本介紹
- 中文名：無人水下航行器舷側陣多目標探測技術
- 類型：科技
- 出版日期：2014年6月1日
- 開本：16
- 品牌：電子工業出版社
- 作者：侯雲山 蔣敏
- 出版社：電子工業出版社
- 頁數：215頁
- ISBN：7121233533
內容簡介,作者簡介,圖書目錄,序言,
內容簡介
《無人水下航行器舷側陣多目標探測技術》適合信息與通信工程、信號處理、水中兵器、自動控制等學科有關教師、研究生和科技人員教學、自學或進修之用。
作者簡介
侯雲山，1995年大學畢業於鄭州大學數學系，2004年碩士畢業於新加坡國立大學計算科學系，2011年6月獲得西北工業大學“信息與通信工程”專業博士學位。先後任教於信陽師範學院、湛江師範學院和河南科技大學，長期在高校從事陣列信號處理學科教學與研究工作，研究內容主要是基於陣列的目標參數估計，包括波束設計，方位估計，目標識別和跟蹤等，在這些研究領域積累了豐富的資料和研究經驗。為國家自然科學基金項目“水下MIMO陣列多目標感知技術研究”和“分散式空時編碼協作分集水下無人航行器網路技術研究”的主要參與人。在《Eurasip Journal on Advances in Signal Processing》、《電子與信息學報》、《系統工程與電子技術》等重要學術期刊上以第一作者發表錄用學術論文十餘篇，其中SCI、EI收錄10餘篇。
圖書目錄
第1章
緒論 1
1.1 概述3
1.2 水下運動陣列信號處理基礎5
1.2.1 系統結構5
1.2.2 基陣設計6
1.2.3 舷側陣信號處理特性7
1.2.4 窄帶信號8
1.2.5 靜止陣列接收數據模型8
1.2.6 運動陣列接收數據模型10
1.2.7 採樣數據空間的劃分11
1.3 水下運動陣列合成孔徑技術發展概況13
1.3.1 合成孔徑陣列的基本概念13
1.3.2 運動合成陣列頻率和方位估計的克拉美羅下界15
1.3.3 合成孔徑處理典型方法16
1.3.4 合成孔徑的其他算法和最新進展20
1.4 本書的主要內容23
第2章
運動舷側陣多目標檢測方法 29
2.1 典型的多目標檢測方法32
2.1.1 AIC方法和MDL方法32
2.1.2 EIT方法36
2.1.3 Eigenvector based Peak—to—Average Ratio方法39
2.2 基於運動舷側陣的合成孔徑聯合檢測—估計方法（SATDE）41
2.2.1 SATDE的原理41
2.2.2 SATDE方法的步驟42
2.3 性能分析46
2.4 本章小結50
第3章
運動舷側陣陣列擴展方位估計方法 53
3.1 擴展拖曳陣測量（ETAM）方法55
3.1.1 ETAM方法的原理及步驟55
3.1.2 最優重疊陣元數的確定59
3.2 運動舷側陣陣列擴展方位估計（LPMAE）方法60
3.2.1 線性預測的基本原理61
3.2.2 空域線性預測算法62
3.2.3 LPMAE方法67
3.3 性能分析69
3.4 ETAM擴展虛擬陣數據的波束形成方法選擇75
3.5 本章小結78
第4章
運動舷側陣波束域方位估計方法 81
4.1 自適應波束形成技術概述83
4.1.1 CBF和MVDR波束形成器84
4.1.2 自適應波束形成算法88
4.2 強幹擾環境下的波束域方位估計方法92
4.2.1 穩健Capon波束形成器（RCB）93
4.2.2 波束域合成孔徑處理方位估計方法（BSAP）97
4.3 性能分析100
4.4 本章小結104
第5章
運動舷側陣極大似然頻率—方位聯合估計快速算法 107
5.1 合成孔徑極大似然頻率—方位聯合估計方法109
5.2 基於完備抽樣的合成孔徑極大似然頻率—方位聯合估計快速算法112
5.2.1 馬爾可夫鏈蒙特卡羅方法113
5.2.2 PS—ML115
5.2.3 性能分析119
5.3 基於蟻群算法的合成孔徑極大似然頻率—方位聯合估計快速算法122
5.3.1 蟻群算法概述122
5.3.2 ACO—ML125
5.3.3 性能分析129
5.4 本章小結132
第6章
舷側MIMO陣列信號處理基礎 137
6.1 概述139
6.2 MIMO陣列結構和信號模型140
6.2.1 MIMO陣列發射信號141
6.2.2 MIMO陣列接收信號142
6.2.3 匹配濾波和波束形成144
6.3 UUV舷側MIMO陣列目標探測系統147
6.4 多UUV分散式MIMO探測目標回波模型150
6.5 本章小結154
第7章
舷側MIMO陣列目標方位估計 159
7.1 概述161
7.2 UUV舷側MIMO陣列模型與虛擬孔徑擴展162
7.2.1 UUV舷側MIMO陣列信號模型163
7.2.2 UUV舷側MIMO陣列虛擬孔徑擴展164
7.3 MIMO陣列方位估計170
7.3.1 MIMO陣列旋轉不變子空間方位估計（MIMO—ESPRIT）
方法170
7.3.2 MIMO陣列Capon方位估計（MIMO—Capon）方法176
7.3.3 水池試驗驗證177
7.4 本章小結180
第8章
舷側MIMO陣列子空間方位估計方法 183
8.1 陣列信號模型185
8.2 基於多輸入多輸出陣列的子空間方位估計方法（MIMO—SBEM）186
8.2.1 子空間縮放MUSIC（SSMUSIC）方法186
8.2.2 MIMO—SBEM方法188
8.3 性能分析190
8.4 本章小結193
第9章
多UUV分散式MIMO多子載波信號目標估計 195
9.1 概述197
9.2 高斯包絡多子載波信號198
9.3 目標位置和速度估計及其克拉美羅下界200
9.3.1 目標位置和速度的最大似然估計方法200
9.3.2 目標位置和速度估計的聯合克拉美羅下界201
9.3.3 多子載波信號模糊度函式204
9.4 仿真性能分析206
9.5 本章小結213
緒論 1
1.1 概述3
1.2 水下運動陣列信號處理基礎5
1.2.1 系統結構5
1.2.2 基陣設計6
1.2.3 舷側陣信號處理特性7
1.2.4 窄帶信號8
1.2.5 靜止陣列接收數據模型8
1.2.6 運動陣列接收數據模型10
1.2.7 採樣數據空間的劃分11
1.3 水下運動陣列合成孔徑技術發展概況13
1.3.1 合成孔徑陣列的基本概念13
1.3.2 運動合成陣列頻率和方位估計的克拉美羅下界15
1.3.3 合成孔徑處理典型方法16
1.3.4 合成孔徑的其他算法和最新進展20
1.4 本書的主要內容23
第2章
運動舷側陣多目標檢測方法 29
2.1 典型的多目標檢測方法32
2.1.1 AIC方法和MDL方法32
2.1.2 EIT方法36
2.1.3 Eigenvector based Peak—to—Average Ratio方法39
2.2 基於運動舷側陣的合成孔徑聯合檢測—估計方法（SATDE）41
2.2.1 SATDE的原理41
2.2.2 SATDE方法的步驟42
2.3 性能分析46
2.4 本章小結50
第3章
運動舷側陣陣列擴展方位估計方法 53
3.1 擴展拖曳陣測量（ETAM）方法55
3.1.1 ETAM方法的原理及步驟55
3.1.2 最優重疊陣元數的確定59
3.2 運動舷側陣陣列擴展方位估計（LPMAE）方法60
3.2.1 線性預測的基本原理61
3.2.2 空域線性預測算法62
3.2.3 LPMAE方法67
3.3 性能分析69
3.4 ETAM擴展虛擬陣數據的波束形成方法選擇75
3.5 本章小結78
第4章
運動舷側陣波束域方位估計方法 81
4.1 自適應波束形成技術概述83
4.1.1 CBF和MVDR波束形成器84
4.1.2 自適應波束形成算法88
4.2 強幹擾環境下的波束域方位估計方法92
4.2.1 穩健Capon波束形成器（RCB）93
4.2.2 波束域合成孔徑處理方位估計方法（BSAP）97
4.3 性能分析100
4.4 本章小結104
第5章
運動舷側陣極大似然頻率—方位聯合估計快速算法 107
5.1 合成孔徑極大似然頻率—方位聯合估計方法109
5.2 基於完備抽樣的合成孔徑極大似然頻率—方位聯合估計快速算法112
5.2.1 馬爾可夫鏈蒙特卡羅方法113
5.2.2 PS—ML115
5.2.3 性能分析119
5.3 基於蟻群算法的合成孔徑極大似然頻率—方位聯合估計快速算法122
5.3.1 蟻群算法概述122
5.3.2 ACO—ML125
5.3.3 性能分析129
5.4 本章小結132
第6章
舷側MIMO陣列信號處理基礎 137
6.1 概述139
6.2 MIMO陣列結構和信號模型140
6.2.1 MIMO陣列發射信號141
6.2.2 MIMO陣列接收信號142
6.2.3 匹配濾波和波束形成144
6.3 UUV舷側MIMO陣列目標探測系統147
6.4 多UUV分散式MIMO探測目標回波模型150
6.5 本章小結154
第7章
舷側MIMO陣列目標方位估計 159
7.1 概述161
7.2 UUV舷側MIMO陣列模型與虛擬孔徑擴展162
7.2.1 UUV舷側MIMO陣列信號模型163
7.2.2 UUV舷側MIMO陣列虛擬孔徑擴展164
7.3 MIMO陣列方位估計170
7.3.1 MIMO陣列旋轉不變子空間方位估計（MIMO—ESPRIT）
方法170
7.3.2 MIMO陣列Capon方位估計（MIMO—Capon）方法176
7.3.3 水池試驗驗證177
7.4 本章小結180
第8章
舷側MIMO陣列子空間方位估計方法 183
8.1 陣列信號模型185
8.2 基於多輸入多輸出陣列的子空間方位估計方法（MIMO—SBEM）186
8.2.1 子空間縮放MUSIC（SSMUSIC）方法186
8.2.2 MIMO—SBEM方法188
8.3 性能分析190
8.4 本章小結193
第9章
多UUV分散式MIMO多子載波信號目標估計 195
9.1 概述197
9.2 高斯包絡多子載波信號198
9.3 目標位置和速度估計及其克拉美羅下界200
9.3.1 目標位置和速度的最大似然估計方法200
9.3.2 目標位置和速度估計的聯合克拉美羅下界201
9.3.3 多子載波信號模糊度函式204
9.4 仿真性能分析206
9.5 本章小結213
序言
前 言
無人水下航行器（Unmanned Underwater Vehicle，UUV）是用於水面偵查、遙控獵雷和作戰等可以回收的小型水下自航載體，是一種以潛艇或水面艦艇為支援平台，可長時間在水下自主航行的無人智慧型小型武器裝備平台。當前世界各國都在競相發展UUV項目，用於收集控制水下信息，組建水下信息和作戰網路。關於UUV有六項關鍵技術，即長續航力推進/能源、水下通信、大地和相關導航、任務管理/控制、感測器和信號處理以及航行體設計。
本書研究的是感測器和信號處理方面的技術，具體地說，就是基於UUV舷側陣的多目標檢測和方位估計技術。在水中兵器中，多目標檢測（信號源數目估計）和方位估計的發展直接關係到信號檢測、估計和跟蹤的正確率和精度，其研究意義十分重大。水下多目標檢測技術和方位估計的發展方向是降低可工作信噪比、提高分辨能力、增強環境適應性、提高抗干擾能力，最終為遠程多目標識別和跟蹤奠定基礎。
UUV使用舷側陣可以突破UUV頂部布陣尺寸小的限制，擴大基陣的孔徑，從而降低工作頻率，提高多目標感知能力。但是由於UUV本身就是一種小型水下自航載體，其舷側陣的孔徑也是有限的，還是屬於小尺度陣，因此為了進一步提高UUV舷側陣的多目標探測能力，本書主要介紹如何引入合成孔徑技術和多輸入多輸出（MIMO）技術來擴展舷側陣的虛擬孔徑，提高其探測性能。水下運動陣列合成孔徑技術起源於拖曳陣列，是最近幾十年發展起來的一種新技術，它利用小孔徑物理陣列的運動，將沿航跡方向的數據相干累加，形成較大的虛擬陣列孔徑，從而提高對目標的解析度。多輸入多輸出陣列處理技術是目前國內外的另一個研究熱點，與傳統相控陣列發射相干信號在空間形成高增益窄波束不同，它利用各發射陣元發射正交（獨立）信號在空間形成寬波束，在陣列接收端利用發射波形的正交性獲得波形分集增益，虛擬擴展陣列孔徑，從而提高陣列系統目標檢測和參數估計能力。
本書在內容安排上主要分為基於合成孔徑技術的多目標探測技術（第1～5章）和基於多輸入多輸出陣列處理技術的多目標探測技術（第6～9章）兩大部分。第一部分重點研究基於合成孔徑技術來提高UUV舷側陣多目標探測能力的方法，包括合成孔徑技術概況、水下運動陣列信號處理基礎、運動舷側陣多目標檢測方法、運動舷側陣陣列擴展方位估計方法、運動舷側陣波束域方位估計方法、運動舷側陣極大似然頻率-方位聯合估計快速算法；第二部分重點研究基於多輸入多輸出陣列處理技術來提高UUV舷側陣多目標探測能力的方法，包括舷側MIMO陣列信號處理基礎、舷側MIMO陣列目標方位估計、舷側MIMO陣列子空間方位估計方法、多UUV分散式MIMO多子載波信號目標估計。
本書第1～6章以及第8章由侯雲山撰寫，第7、9章由蔣敏撰寫。
本書獲河南科技大學學術著作出版基金資助。在此，再次感謝悉心培養了作者的黃建國和張群飛教授，以及曾朝夕相處的博碩士同門金勇、謝達、游鴻、張立傑、馬娟等人。
著 者
無人水下航行器（Unmanned Underwater Vehicle，UUV）是用於水面偵查、遙控獵雷和作戰等可以回收的小型水下自航載體，是一種以潛艇或水面艦艇為支援平台，可長時間在水下自主航行的無人智慧型小型武器裝備平台。當前世界各國都在競相發展UUV項目，用於收集控制水下信息，組建水下信息和作戰網路。關於UUV有六項關鍵技術，即長續航力推進/能源、水下通信、大地和相關導航、任務管理/控制、感測器和信號處理以及航行體設計。
本書研究的是感測器和信號處理方面的技術，具體地說，就是基於UUV舷側陣的多目標檢測和方位估計技術。在水中兵器中，多目標檢測（信號源數目估計）和方位估計的發展直接關係到信號檢測、估計和跟蹤的正確率和精度，其研究意義十分重大。水下多目標檢測技術和方位估計的發展方向是降低可工作信噪比、提高分辨能力、增強環境適應性、提高抗干擾能力，最終為遠程多目標識別和跟蹤奠定基礎。
UUV使用舷側陣可以突破UUV頂部布陣尺寸小的限制，擴大基陣的孔徑，從而降低工作頻率，提高多目標感知能力。但是由於UUV本身就是一種小型水下自航載體，其舷側陣的孔徑也是有限的，還是屬於小尺度陣，因此為了進一步提高UUV舷側陣的多目標探測能力，本書主要介紹如何引入合成孔徑技術和多輸入多輸出（MIMO）技術來擴展舷側陣的虛擬孔徑，提高其探測性能。水下運動陣列合成孔徑技術起源於拖曳陣列，是最近幾十年發展起來的一種新技術，它利用小孔徑物理陣列的運動，將沿航跡方向的數據相干累加，形成較大的虛擬陣列孔徑，從而提高對目標的解析度。多輸入多輸出陣列處理技術是目前國內外的另一個研究熱點，與傳統相控陣列發射相干信號在空間形成高增益窄波束不同，它利用各發射陣元發射正交（獨立）信號在空間形成寬波束，在陣列接收端利用發射波形的正交性獲得波形分集增益，虛擬擴展陣列孔徑，從而提高陣列系統目標檢測和參數估計能力。
本書在內容安排上主要分為基於合成孔徑技術的多目標探測技術（第1～5章）和基於多輸入多輸出陣列處理技術的多目標探測技術（第6～9章）兩大部分。第一部分重點研究基於合成孔徑技術來提高UUV舷側陣多目標探測能力的方法，包括合成孔徑技術概況、水下運動陣列信號處理基礎、運動舷側陣多目標檢測方法、運動舷側陣陣列擴展方位估計方法、運動舷側陣波束域方位估計方法、運動舷側陣極大似然頻率-方位聯合估計快速算法；第二部分重點研究基於多輸入多輸出陣列處理技術來提高UUV舷側陣多目標探測能力的方法，包括舷側MIMO陣列信號處理基礎、舷側MIMO陣列目標方位估計、舷側MIMO陣列子空間方位估計方法、多UUV分散式MIMO多子載波信號目標估計。
本書第1～6章以及第8章由侯雲山撰寫，第7、9章由蔣敏撰寫。
本書獲河南科技大學學術著作出版基金資助。在此，再次感謝悉心培養了作者的黃建國和張群飛教授，以及曾朝夕相處的博碩士同門金勇、謝達、游鴻、張立傑、馬娟等人。
著 者
