2022年第46卷第10期5UnderwaterAcousticEngineerinG水声工程文献引用格式：李光远.一种基于改良粒子群算法的近场阵列自校准方法［J］.电声技术，2022，46（10）：5-10.LIGY.Anear-fieldarrayself-calibrationmethodbasedonimprovedparticleswarmoptimizationalgorithm［J］.AudioEngineering，2022，46（10）：5-10.中图分类号：TN912.1文献标识码：ADOI：10.16311/j.audioe.2022.10.002一种基于改良粒子群算法的近场阵列自校准方法李光远（大连测控技术研究所，辽宁大连116013）摘要：针对存在位置及幅相误差的大尺度直线阵列，提出一种基于改良粒子群算法的近场阵列位置-幅相误差联合自校准方法。该方法采用三校准源分时、分地工作模式、UML-PSO联合寻优方式，针对校准源位置未知的情况构建目标函数并进行寻优。仿真及试验验证了该算法可应用于实测，且具有较好的性能。关键词：噪声源定位；粒子群算法；近场自校准；无条件最大似然估计算法ANear-FieldArraySelf-CalibrationMethodBasedonImprovedParticleSwarmOptimizationAlgorithmLIGuangyuan(DalianScientificTest&ControlTechnologyInstitute,Dalian116013,China)Abstract:Aimingatthelargescalelineararraywithpositionandamplitudephaseerrors,ajointpositionamplitudephaseerrorselfcalibrationmethodfornear-fieldarraybasedonimprovedparticleswarmoptimizationalgorithmisproposed.Thismethodusesthreecalibrationsourcestoworkinatime-sharingandlandsharingmode,andusestheUML-PSOjointoptimizationmethodtobuildanobjectivefunctionandoptimizeitwhenthelocationofthecalibrationsourceisunknown.Throughsimulationandexperimentalverification,itisverifiedthatthealgorithmcanbeappliedtoactualmeasurementandhasgoodperformance.Keywords:noisesourcelocation;particleswarmoptimization;nearfieldself-calibration;unconditionalmaximumlikelihoodestimationalgorithm0引言二十一世纪以来，水下阵列信号处理技术发展迅猛，在舰船噪声源精细化识别、海洋环境常态化监测、海洋勘探等领域接连取得突破。作为阵列信号处理的重要方向，波达方向估计技术（DirectionofArrival，DOA）主要用于对空间中声源的位置进行精确估计。DOA代表性方法包括多重信号分类［1］（MUSIC）算法、最大似然（ML）算法以及信号参数估计旋转不变技术（ESPRIT）算法［2］等。但在实际海上测试中，由于系统...
