稀疏阵列技术优化MIMO声呐二维成像：低运算量方法

"基于稀疏阵列技术的MIMO声呐低运算量二维成像 (2014年)，潘浩，孙超，卓颉，刘雄厚 - 西北工业大学学报，国家自然科学基金资助" 本文主要探讨了一种针对多输入多输出（MIMO）声呐系统的二维成像方法，旨在降低其计算复杂度。MIMO声呐通过利用多个发射和接收通道，能够提供较高的空间分辨率和角度分辨率，但这也相应地增加了计算量，特别是在处理大量阵元的数据时。为此，研究者提出结合稀疏阵列技术来优化MIMO声呐的成像过程。 首先，该方法假设MIMO声呐的虚拟接收阵列为矩形平面阵。利用模拟退火算法（SA），这是一种启发式全局优化方法，可以有效地搜索复杂优化问题的全局最优解。在这个过程中，算法不仅优化阵列元素的位置，还考虑了加权系数的调整，目的是在保持预期波束性能的同时，大幅减少虚拟阵元的数量，从而降低运算量。 接下来，由于虚拟接收阵元与匹配滤波器之间的一一对应关系，当某些虚拟阵元被关闭后，相应的匹配滤波器也可以被移除。匹配滤波器是信号处理中的关键组件，用于提取特定信号特征，增强目标信号并抑制噪声。减少匹配滤波器的数量进一步减少了计算需求。 然后，对剩余的匹配滤波器输出信号执行波束形成等处理步骤。波束形成是一种将多个传感器接收到的信号整合，形成定向能量束的技术，有助于提升成像的定向性和分辨率。在这一阶段，通过组合各个阵元的信号，可以创建目标的二维强度图像，从而实现成像。 计算机仿真实验结果证明了这种方法的有效性，表明能够在不牺牲成像质量的前提下，显著减少MIMO声呐二维成像所需的计算资源。这一研究对于优化水下声成像系统，尤其是那些需要高分辨率和低计算复杂度的系统，如扇扫声呐、侧扫声呐和合成孔径声呐，具有重要的实际意义。此外，它也为未来声呐阵列设计提供了新的思路，即通过稀疏阵列优化来平衡性能与计算需求之间的关系。 这项工作展示了如何利用稀疏阵列技术与模拟退火算法相结合，解决MIMO声呐二维成像中的计算量问题，为水下探测和海洋科学提供了技术上的进步。通过这样的优化，不仅可以降低设备成本，还可以提高系统运行效率，适应更广泛的水下应用场景。