陈 钊 王海燕 刘郑国，2 申晓红

（1.西北工业大学航海学院电子与通信工程系，陕西 西安710072；2.中国船舶重工集团公司办公厅，北京100097）

引 言

精确定位远场中靠得很近的多个声源是水声信号处理中的关键问题之一。传统的波束形成法受到瑞利限的制约，分辨率很低。最大熵谱法和最小方差法是对常规波束形成法的简单修正，两者在估计性能上没有大的突破。子空间类方法［1］极大地突破了瑞利限的制约，使得高分辨目标方位估计方法向前迈进了一大步，但是在低信噪比，少快拍，信号源相关以及存在系统误差时［2］，此类方法的性能会受到很大的影响。最近十几年，贝叶斯高分辨方位估计方法受到普遍关注并被广泛研究。贝叶斯高分辨方位估计技术是利用信号和噪声的联合后验概率密度函数对信号进行谱估计的一种方法。Lasenby和Fitzgerald最早提出了这种方法［3］，它利用贝叶斯定理把被估计量看作是随机变量，并且引入被估计量的先验知识，从而改善了参数估计的性能。此后不同学者对贝叶斯高分辨方位估计方法进行了探索和改进，提出了许多新的算法［4－5］。

对于水下目标的检测，方位估计和跟踪问题，与主动方式相比，被动方式具有更好的隐蔽性。被动方式利用的是水下目标的辐射噪声，通常涉及宽带信号处理问题。传统的基于子空间类的高分辨方位估计方法通常需要较多的信号快拍数且须在频域内进行处理，涉及频域子带的划分。被广泛使用的相干信号子空间方法需要方位预估，预估的准确性严重影响了目标方位估计的精度。……