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Moving Source Depth Estimation Based on the Toeplitz Matrix Reconstruction
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AI
DOI：10.1109/joe.2025.3628084.png)
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摘要
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基于Toeplitz矩阵重构的声源深度估计算法。该方法将声压视为来自不同角度的相干信号的叠加。通过水听器与声源之间的相对运动形成合成阵列，并将该阵列划分为重叠子阵列。利用各阵元接收数据与参考阵元接收数据之间的互相关系数构造Hermite Toeplitz矩阵。随后应用高分辨率方法估计水平波数的掠射角。通过多数投票整合子阵列的估计结果，利用真值一致性降低噪声干扰。提取估计的波数后进行分组，并代入深度模糊函数计算声源深度。最终深度估计通过多数投票进一步抑制旁瓣干扰。该方法无需精确的声学环境信息，但依赖名义声速和海底剖面计算模式深度函数。采用仿真和蒙特卡洛方法进行性能比较，以均方根误差作为评价指标。数值分析了合成孔径和噪声对估计性能的影响。该方法利用SWellEx-96实验的127 Hz和112 Hz数据进行验证，当合成孔径大于或等于2 km时结果令人满意。
Keyword:
Majority voting
source depth estimation
synthetic aperture beamforming (SAB)
Toeplitz matrix reconstruction (TMR)
期刊
IF:
5.3
论文数:
2.6K
被引数:
7.4K
机构
引用论文
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