Método de detección espacial comprimida para campo
Estimación de directividad.
Método de detección de compresión espacial para la estimación de la directividad de campo
1. Introducción
1. Introducción
Para la directividad de campo existen varias técnicas de estimación<. /p>
sido estudiado en la literatura [1]-[5]. Por lo tanto, en [1]-[5] se realiza un análisis teórico de la relación entre la salida del conjunto de hidrófonos y la presión sonora del campo de ruido. En la literatura se han estudiado muchas técnicas para la estimación de la directividad de campo [1]-[5]. Por lo tanto, se ha analizado teóricamente la relación entre la salida del conjunto de hidrófonos y el campo de ruido [1]-[5]. La tecnología desarrollada se basa en una matriz entre la salida del formador de haz del array o el espectro cruzado
la salida de los elementos del array [4]-[5]. La tecnología desarrollada se basa en la matriz de espectro de potencia cruzada entre las salidas del formador de haz del arreglo o las salidas de los elementos del arreglo [4]-[5]. El problema del uso de conjuntos de torres de líneas horizontales para la estimación del género direccional de campo en el océano también se ha mencionado en la literatura [5]-[8]. Las referencias [5]-[8] también se centran en el problema de estimación de la directividad de campo de conjuntos remolcados por líneas horizontales en el océano. Recientemente, las cuestiones de la dirección de llegada y la directividad de campo
estimación de conjuntos de sensores de movimiento han atraído la atención
reviviendo el interés [9]-[12]. En los últimos años, el problema de la dirección de llegada y la estimación de la directividad de campo de los conjuntos de sensores de movimiento ha vuelto a atraer el interés de la gente [9]-[12]. Se ha demostrado que el movimiento de la matriz
puede mejorar el rendimiento de la matriz
el número de muestras exitosas asumiendo coherencia temporal [10]-[11]. Se ha demostrado que, dada la coherencia temporal de muestras consecutivas, el movimiento del conjunto puede mejorar el rendimiento del conjunto [10]-[11]. En [12], el método de muestreo del campo de onda
utiliza una relación lineal entre los siguientes dos
campos de ruido y la colección de la salida del formador de haz
In In [12], se propone un método de muestreo de campo de ondas para explorar la relación lineal entre el campo de ruido y la salida del formador de haz recopilada en diferentes orientaciones del conjunto. Los hechos han demostrado que el método de muestreo del campo de olas (WS) es superior a otros métodos de prueba. El algoritmo se implementa mediante un método de estimación recursivo que se espera que converja hacia una solución única para un conjunto específico de orientaciones de matriz y direcciones de visualización del formador de haz. La práctica ha demostrado que el método de muestreo de longitud de onda es superior a otros métodos de prueba. El algoritmo se implementa mediante un método de estimación recursivo y se espera su convergencia a una solución única para un conjunto específico de orientaciones de matriz y direcciones de visualización del formador de haz. De todos modos, los métodos para la orientación adecuada de la matriz y la selección de la secuencia de dirección de visualización del formador de haz siguen siendo una cuestión abierta. Sin embargo, un método para seleccionar secuencialmente la orientación óptima de la matriz y la dirección de visión del formador de haz sigue siendo un problema abierto.
La calidad de la estimación de la directividad del campo está determinada por la resolución angular. Cuanto mayor sea la resolución angular, más precisa será la estimación de las fuentes de campo lejano y se podrá obtener un mejor rendimiento de detección. La calidad de la estimación de la directividad del campo está determinada por la resolución angular. Cuanto mayor sea la resolución angular, mayor será la precisión de la estimación de la fuente de campo lejano y mejor será el rendimiento de la detección. Uno
La relación básica del procesamiento de señales de matriz es que la resolución angular es proporcional al número de elementos de la matriz [13]. Una relación básica en el procesamiento de señales de un arreglo es que la resolución angular es proporcional al número de elementos del arreglo [13]. Esta relación inspira el deseo
de disponer de matrices más largas que puedan alcanzar resoluciones más altas. Desafortunadamente,
este requisito entra en conflicto con las limitaciones de implementación e instalación que exigen arreglos más cortos. Esta relación inspiró el deseo de emplear matrices más largas para obtener resoluciones más altas. Lamentablemente, este requisito entra en conflicto con la promoción de la implementación y el despliegue de conjuntos más cortos. Además, para plataformas móviles como los vehículos submarinos no tripulados (UUV), la realización de conjuntos más largos puede incluso resultar imposible [14]. Además, ni siquiera es posible implementar conjuntos largos para plataformas de control como vehículos submarinos no tripulados (UUV). Estas contradicciones han inspirado la exploración de métodos alternativos de procesamiento de señales en matriz.
Normalmente, la dirección del campo se modela como una colección refinada de fuertes fuentes de banda estrecha de campo lejano y ruido anisotrópico de baja potencia [1]. Estas contradicciones han impulsado la búsqueda de métodos alternativos de procesamiento de señales en matriz. Normalmente, la directividad de campo se modela como una colección finita de fuertes fuentes de banda estrecha de campo lejano y ruido isotrópico de baja potencia [1]. En este trabajo, el modelo de directividad de campo
se sustenta de la siguiente manera. En este artículo, el modelo de directividad de campo se adopta de la siguiente manera. Primero, el espacio azimutal se muestrea uniformemente en una gran cantidad de ángulos discretos. Primero, el espacio de los ángulos del cuadrante se muestrea uniformemente en una gran cantidad de ángulos separados. A continuación, supongamos que en el sensor se recibe una señal correspondiente a energía alta o baja procedente de una fuente intensa de campo lejano
correspondiente a un ruido isotrópico
desde cada disposición de ángulo de acimut discreto. En segundo lugar, supongamos que en el conjunto de sensores se recibe alta energía correspondiente a fuentes de campo lejano y baja energía correspondiente al ruido isotrópico desde cada uno de estos ángulos azimutales separados. (Nota de traducción: aquí falta la palabra "o", así que la traduzco de acuerdo con ella, pero si es verdadera, el significado será opuesto)