隨著海洋資源開發和水下監測任務的不斷深入,水下目標探測環境日益復雜。現代水下探測任務中集群臨近目標探測、多亮點目標識別、高分辨成像等對參數估計精度提出了更高的要求。傳統的稀疏恢復方法在目標距離-角度估計中依賴離散化網格或字典,網格失配問題會導致未處于網格上的目標參數估計性能下降。
郝程鵬研究團隊將水下目標探測中的距離-角度估計問題建模為一個二維無網格稀疏恢復問題,進一步將其表征為一個解耦原子范數最小化問題,突破了傳統稀疏恢復方法依賴于網格字典的瓶頸。針對該優化問題,團隊還提出了二維快速內點法,用于高效且精確地求解參數估計問題。在處理一個具有M×N維(其中N是時域采樣點個數,M是陣元數)的數據時二維快速內點法每次迭代的計算復雜度僅為O(N2),且最大迭代次數不超過50次。研究結果顯示,該方法在計算效率、分辨率以及參數估計精度方面具有優勢。
相關研究成果發表于學術期刊IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems。
本研究得到國家自然科學基金(No.62371446,?61971412)和青年創新促進會(No.2023030)的資助。

圖1?RMSE隨陣列陣元數變化曲線(圖/中國科學院聲學研究所)

圖2?計算時間隨陣列陣元數變化曲線(圖/中國科學院聲學研究所)

圖3?RMSE隨時域采樣點數變化曲線(圖/中國科學院聲學研究所)

圖4?計算時間隨時域采樣點數變化曲線(圖/中國科學院聲學研究所)

圖5?RMSE隨SNR變化曲線(圖/中國科學院聲學研究所)
關鍵詞:解耦原子范數最小化,快速內點法,二維無網格稀疏恢復,距離-角度估計。
參考文獻:Y. Gao,M. Wu,C. Hao and D. Orlando,"Efficient Gridless Range-angle Estimation for Active Sonar Systems Based on 2D Fast Interior-Point Method,"in IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems,DOI:?10.1109/TAES.2025.3576084.
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