王昊，马启明

(杭州应用声学研究所 声纳技术重点实验室，浙江 杭州 310012)

0 引言

在实际声纳系统中，由于常规波束形成器(CBF)具有稳健性高、运算量小的优势，相对于自适应类算法[1-3]、子空间类算法[4-5]、稀疏约束类算法[6-9]具有更多的应用空间。但是，实际中受物理孔径、信噪比等的影响，CBF空间分辨率低、弱目标检测能力差。同时，在声纳的实际使用环境中存在众多强干扰，其空域旁瓣泄漏会导致波束形成器对弱目标的检测性能严重下降。传统处理方法是采用空域加窗，以压制波束的旁瓣、抑制干扰的空域泄漏。但是，加窗处理展宽了波束主瓣，进一步降低了波束形成器的多目标分辨能力。文献[10-11]将图像处理中常用的解卷处理引入空间谱估计中，利用CBF的卷积特性，对波束形成输出的空间能量谱解卷积，在理想条件下可以得到类似delta函数的目标空间功率分布，抑制了干扰的旁瓣泄漏，提高了波束分辨率。但是，其处理建立在均匀加权波束形成器输出的基础上，在干扰过强、旁瓣泄漏能量级高的情况下，弱目标淹没其中，单纯地增大迭代次数依然无法解卷出弱目标信号。

另一方面，解卷仅解决了强干扰旁瓣泄漏的问题，未考虑噪声的影响，在低输入信噪比条件下，特别是在各阵元噪声功率不一致时，解卷对弱目标的检测性能下降。文献[12]建立了最优化问题，对协方差矩阵对角线上的非相干噪声功率进行估计，以缓解噪声的影响，但是在快拍数不足(快拍数小于阵元数)时，对噪声功率估计误差增大，性能下降[13]。……