声矢量阵自适应波束域广义似然比检测算法

梁国龙; 陶凯; 范展

doi:10.3969/j.issn.0372-2112.2015.01.021

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声矢量阵自适应波束域广义似然比检测算法

科研通信 | 更新时间：2025-07-16

- 声矢量阵自适应波束域广义似然比检测算法
- Adaptive Beam Space Transformation Generalized Likelihood Ratio Test Algorithm Using Acoustic Vector Sensor Array
- 电子学报 2015年43卷第1期页码：135-139
- 作者机构：
  
  1. 哈尔滨工程大学水声技术重点实验室,黑龙江,哈尔滨,150001
  2. 哈尔滨工程大学水声工程学院,黑龙江,哈尔滨,150001
  3. 哈尔滨工程大学水声技术重点实验室,黑龙江,哈尔滨,150001
  4. 哈尔滨工程大学水声工程学院,黑龙江,哈尔滨,150001
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金 (No.51279043,No.61201411,No.51209059);水声技术重点实验室基金 (No.9140C200203110C2003);海军装备预研项目 (No.1011204030104);黑龙江省普通高校青年学术骨干支持计划 (No.1253G019)
- DOI：10.3969/j.issn.0372-2112.2015.01.021
  中图分类号： TB566
- 纸质出版：2015
- 稿件说明：
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梁国龙, 陶凯, 范展. 声矢量阵自适应波束域广义似然比检测算法[J]. 电子学报, 2015,43(1):135-139.

LIANG Guo-long, TAO Kai, FAN Zhan. Adaptive Beam Space Transformation Generalized Likelihood Ratio Test Algorithm Using Acoustic Vector Sensor Array[J]. Acta Electronica Sinica, 2015, 43(1): 135-139.
梁国龙, 陶凯, 范展. 声矢量阵自适应波束域广义似然比检测算法[J]. 电子学报, 2015,43(1):135-139. DOI： 10.3969/j.issn.0372-2112.2015.01.021.

LIANG Guo-long, TAO Kai, FAN Zhan. Adaptive Beam Space Transformation Generalized Likelihood Ratio Test Algorithm Using Acoustic Vector Sensor Array[J]. Acta Electronica Sinica, 2015, 43(1): 135-139. DOI： 10.3969/j.issn.0372-2112.2015.01.021.

摘要

为了解决水下强干扰背景下的远程弱目标被动探测问题

基于声矢量阵

本文提出了一种自适应波束域的检测算法.该算法首先对阵列接收数据进行波束域变换

令通带覆盖整个观测扇面

并自适应地抑制扇面外的强干扰信号;然后在波束域进行广义似然比检测.仿真结果表明

该算法能在强干扰背景下实现对远程弱目标的检测

并且具有恒虚警率特性.

Abstract

In order to resolve the detection problem of passive remote weak targets under the background of strong interference

a detection algorithm based on adaptive beam space transformation using acoustic vector sensor array is proposed.Firstly

by designing a beamspace matrix which covers the observed sector and rejects the interference signals out-of-sector

the array output data are transformed to beamspace.Then

the generalized likelihood ratio test is derived in beamspace.The simulation results show that the method can detect the passive weak targets efficiently under the background of strong interference

and provide the constant false alarm rate(CFAR) detection.

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