1、無(wú)線聲傳感器陣列網(wǎng)絡(luò)(WASAN)將無(wú)線聲傳感器網(wǎng)絡(luò)與傳感器陣列處理相結(jié)合，因此兼具他們各自擁有的高精度、自組網(wǎng)、強(qiáng)隱蔽性等優(yōu)勢(shì)，廣泛應(yīng)用于低空無(wú)人機(jī)、地面重型車(chē)輛以及水下潛艇等國(guó)防安全領(lǐng)域的被動(dòng)目標(biāo)定位和追蹤。然而受本地計(jì)算、通信帶寬和能量供給方面的限制，低成本無(wú)線陣列實(shí)時(shí)高效DOA估計(jì)是一個(gè)極具挑戰(zhàn)性的課題。近年來(lái)新興的壓縮感知技術(shù)，面向信號(hào)的稀疏特性，通過(guò)少量的隨機(jī)觀測(cè)數(shù)據(jù)高概率地恢復(fù)出原始信號(hào)，在本地資源受限和通信受限的WASA

2、N系統(tǒng)中具有非常大的潛在應(yīng)用價(jià)值。本文在綜述了國(guó)內(nèi)外關(guān)于WASAN被動(dòng)目標(biāo)定位最新研究進(jìn)展的基礎(chǔ)上，針對(duì)WASAN的資源受限問(wèn)題從低功耗信號(hào)采集、高效實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)傳輸、信息信號(hào)處理以及快速算法實(shí)現(xiàn)方面展開(kāi)較為系統(tǒng)和深入的研究。本文的主要內(nèi)容如下:
　　1.提出了一種基于聲陣列信號(hào)疏特性的隨機(jī)壓縮采樣與重構(gòu)方法。該方法基于陣列信號(hào)的頻域稀疏特性，針對(duì)傳感器節(jié)點(diǎn)本地計(jì)算資源和通信帶寬受限的特點(diǎn)通過(guò)隨機(jī)非均勻采樣技術(shù)對(duì)原始信號(hào)進(jìn)行降維觀測(cè)，

3、在降低WASAN數(shù)據(jù)發(fā)送量的同時(shí)無(wú)需額外的本地計(jì)算開(kāi)銷(xiāo)。
　　2.提出了一種基于聯(lián)合稀疏特性的DOA(Direction of Arrival)估計(jì)方法。該方法利用有限數(shù)目的目標(biāo)在角度空間的稀疏性和聲源信號(hào)在頻域的稀疏性，通過(guò)引入了聯(lián)合稀疏表示矩陣的方法對(duì)陣列隨機(jī)壓縮采樣數(shù)據(jù)在角度空間和頻率空間進(jìn)行聯(lián)合稀疏表示，并直接對(duì)目標(biāo)的DOA角度進(jìn)行稀疏重構(gòu)。該方法在降低陣列數(shù)據(jù)量的同時(shí)避免了傳統(tǒng)壓縮采樣-信號(hào)重構(gòu)-DOA處理模式中信號(hào)重構(gòu)

4、誤差到DOA估計(jì)誤差的傳遞過(guò)程，減少了信號(hào)處理的冗余。
　　3.提出了一種極低數(shù)據(jù)量的DOA估計(jì)方法。該方法面向DOA估計(jì)的本質(zhì)問(wèn)題-相位差估計(jì)，利用單比特壓縮感知技術(shù)對(duì)信號(hào)波形進(jìn)行重構(gòu)的特點(diǎn)，在傳感器節(jié)點(diǎn)端僅用1比特對(duì)采樣得到的數(shù)據(jù)進(jìn)行量化。進(jìn)一步利用信號(hào)的聯(lián)合稀疏特性，從單比特量測(cè)中估計(jì)出目標(biāo)的DOA空間譜。
　　4.提出了一種快速三維DOA估計(jì)方法用于WASAN系統(tǒng)本地DOA估計(jì)實(shí)現(xiàn)。該方法基于陣列幾何結(jié)構(gòu)特性解決了當(dāng)

5、陣元間距大于信號(hào)半波長(zhǎng)時(shí)候存在的相位模糊問(wèn)題并構(gòu)建了基于相位量測(cè)的線性DOA估計(jì)模型直接在相位空間對(duì)DOA值進(jìn)行計(jì)算。該方法解決了傳統(tǒng)的AML、MUISC、Beamforming等基于角度窮舉搜索算法計(jì)算復(fù)雜度大的問(wèn)題。理論分析表明，該方法的DOA估計(jì)誤差的協(xié)方差和AML估計(jì)器的克拉美羅下界一致。
　　5.提出了一種基于相位量測(cè)的分布式快速目標(biāo)定位算法。該方法僅需要將少量的本地預(yù)處理結(jié)果發(fā)送到后端融合中心進(jìn)行直接定位，避免了傳統(tǒng)基