【摘 要】
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测深侧扫声纳是在传统侧扫声纳的基础上发展而来，它能够有效整合水深参数和水底声图并输出地形图。 空间谱估计技术由于具有高分辨率高精度，在测向中有着重要的应用，本文预研
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测深侧扫声纳是在传统侧扫声纳的基础上发展而来，它能够有效整合水深参数和水底声图并输出地形图。 空间谱估计技术由于具有高分辨率高精度，在测向中有着重要的应用，本文预研的测深侧扫声呐正是运用此技术来进行波达方向估计(DOA)。然而空间谱估计算法需要精确已知的阵列流型，当阵列流型存在误差时，算法性能下降甚至失效。因此，研究测深侧扫声呐阵列校正技术是实用化的关键步骤之一。 本文研究内容主要包括以下几部分: 首先介绍了测深侧扫声呐的基本原理以及关键参数，并介绍了声呐阵列信号模型，同时介绍了基于此模型的两种经典的空间谱估计算法。测深侧扫声呐基本原理是声纳阵研制的前提，而两种经典的空间谱估计算法是本文研究的理论基础。 然后研究了阵列幅度误差、相位误差和互耦误差模型，同时介绍了实际测深侧扫声呐所要达到的声纳阵指标要求。仿真表明，幅度误差，相位误差和互耦误差影响了算法性能。声呐阵的指标要求为后面的校正提供了参考依据。 接着介绍了本文提出的一种幅相误差校正算法该算法将声纳阵固定于一个旋转回车装置上，利用旋转装置旋转角度已知性来估计初始入射角，最后通过有源校正法估计出不同入射角的幅相误差曲线。 本文同时提出了一种互耦误差校正算法，该算法用一个带状、对称Toeplitz矩阵对均匀线阵互耦矩阵建模。根据互耦自由度，在去除阵元首尾冗余阵元后，由剩余中心阵元使用ESPRIT算法估计出校正源方位角。结合冗余阵元信息，估计出互耦系数矩阵。 本文提出的幅相误差校正算法和互耦算法均只需单个校正源，同时校正源装置在一个水池回转机构上。仿真结果表明算法具有良好性能。 最后对本文的研究内容进行总结，并对存在的问题和下一步研究方向作出说明。
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