利用协方差矩阵拟合的阵列孔径扩展方法

提出了一种协方差矩阵拟合的阵列孔径扩展方法来提高小孔径均匀直线阵的分辨力。该方法分析了具有不同阵元个数的阵列采集信号协方差矩阵之间的关系,并根据该关系构建阵列扩展的优化算法,利用小孔径实际阵列协方差矩阵拟合得到大孔径虚拟阵列的协方差矩阵。仿真分析与湖试数据处理结果表明,将拟合协方差矩阵用于现有方位估计方法中能够降低波束宽度,提高分辨力,并且随着虚拟阵元个数增加,目标分辨概率同步提高。当阵列孔径较小或环境信噪比较低时,本文方法可用于提高方位估计性能。     

基于超指向性多极子矢量阵的水下低频声源方位估计方法研究

针对水下低频声源的方位估计问题,基于基元紧密排列的二维矢量阵,建立了一种超指向性波束形成方法.根据矢量基元差分运算构建各阶多极子模型,获得了几乎与频率无关的模态函数,并经加权计算可在低频条件下实现超指向性波束,以解决阵列孔径对波束性能的限制.同时,结合输出信噪比最大准则所得波束,分析了超指向性波束形成算法的稳定性与波导的影响程度,探索模态阶数与阵列参数的选取原则.通过阵列性能的仿真计算与实际阵列的测量数据表明,该算法可在小尺寸阵列孔径下获得良好的阵列波束,兼具了水下线型超指向性阵和环形超指向性阵的优点,可有效实现水下低频声源的水平方位估计;且波束性能可通过调节模态阶数与基元间距以达到最佳,并受水下声波导多途与频散效应影响有限.     

基于时延估计的分裂阵时域波束形成技术

大孔径拖曳线列阵受舰艇横向机动、洋流影响和水动力影响时会产生一定的阵形畸变,阵形畸变使得波束形成时阵列流型失配,进而降低了目标方位分辨率和阵处理的增益。在无法进行阵形估计时,基于时延估计的分裂阵时域波束形成技术将大孔径拖曳线阵分为左右两个子阵分别做波束形成,通过加权广义相关时延估计算法估算对应波束的时延差,再依据估算时延差对左右两个波束进行延时求和得到最终的波束信号。仿真和海试数据证明,相对于全阵直接做波束形成的方法,基于时延估计的分裂阵的时域波束形成技术有效提高了目标方位分辨率和阵处理的增益。     

螺线空间阵性能研究

为使水下测试声阵拥有较强的抗干扰能力,常要求阵列具有较低的旁瓣。该文提出了一种螺线空间阵设计方法,可利用螺线结构的空间稀疏分布特性,大幅降低体积阵的旁瓣高度,提高对水下目标的方位估计能力。文中给出了螺线空间阵的构造方法和阵元坐标参数,并与圆柱阵、双锥阵等常规体积阵进行了指向性、方位估计能力、阵增益的对比,仿真结果表明螺线空间阵在水平方向上的指向性旁瓣最低、最平坦,对目标进行方位估计时的伪峰高度最低,目标的方位估计能力相比双锥阵、圆柱阵提升显著。     

浅海低频长线阵声源方位估计*

浅海大孔径水平阵信号估计近端射的低频声源方位时, 常规波束形成会产生明显的波束偏移和分裂现象, 从而造成单声源方位估计偏差。针对这一问题, 提出一种基于块稀疏压缩感知的声源方位估计方法。根据简正模理论, 将水平阵接收声场表示为方位角空间的块稀疏信号模型, 并通过块正交匹配追踪算法进行方位估计。仿真和2011年北黄海实验数据结果表明所提块正交匹配追踪方法可实现浅海波导环境下低频近端射的单个声源方位的准确估计。     

应用半正定规划的目标方位超分辨方法

针对水下目标方位超分辨估计问题,提出了一种基于半正定规划(Sdp)的常规波束(CBF)方位超分辨算法(SdpCBF).Sdp-CBF算法基于常规波束形成获得多目标方位谱数据,利用阵列响应矩阵和半正定规划技术,精确估计目标数量和波达角方向.该算法的本质是利用阵列特性和信号能量信息获得超分辨方位估计,不用进行子空间分解,通过卷积反演的方式将阵列孔径的有限效应消除,在L₂范数约束条件下重构空间谱.仿真表明,Sdp-CBF算法具有较强的噪声抑制能力,对非相干和相干信号均具有目标方位超分辨能力,在低信噪比环境下的方位分辨性能超过多重信号分类(MUSIC)等经典高分辨算法。对消声水池以及湖上实验数据的处理结果显示,Sdp-CBF算法在复杂环境中对相干信号及微弱信号具有较强的分辨能力。      

多级恒模阵对目标方位估计性能的实验研究

实验分析了一种重要的盲波束形成算法——多级恒模阵对多个统计独立目标的方位估计性能,并与一些“盲”的和非“盲”的方位估计算法进行了比较。首先考虑了理想的阵列模型。然后在阵元响应中加入阵元幅相误差,通过改变误差的大小,进一步分析了算法对阵列模型误差的稳健性。最后针对不同尺寸接收阵和目标间不同角度间距分别进行了水池实验。计算机仿真实验和水池实验数据处理结果表明:当目标源间统计独立时,多级恒模阵对目标信号的捕获、分离不依赖于阵列流形,可以在盲分离信号的基础上估计出目标方位,角度分辨率不受瑞利限的限制,而且对阵列模型误差具有较好的稳健性。该结果验证了多级恒模阵可以对统计独立的多目标方位进行稳健盲估计。     

低信噪比线性调频信号目标的方位估计

线性调频(LFM)信号目标的方位估计是水声探测研究的重要内容,在进行方位估计时,若存在强干扰信号源与强背景噪声,阵元接收信号的信噪比会显著降低,严重影响LFM信号目标方位估计结果的准确性.针对该问题,提出了一种简明分数阶滤波方法,并将其与常规波束形成方法(CBF)相结合来实现低信噪比条件下LFM信号目标的方位估计.简明分数阶傅里叶变换能在正交角度上将LFM信号的能量聚集在特定频点处并形成明显的能量峰,利用该特性,可对阵列各阵元接收的低信噪比LFM信号在简明分数阶域聚集的能量峰进行最佳滤波,以滤除干扰信息及背景噪声.对滤波输出进行逆简明分数阶傅里叶变换可得到增强信干比和信噪比的阵元域信号,进一步用于目标方位估计,就能获得更加准确的目标方位。数值仿真结果和海试实验数据处理结果验证表明,本文所提出的方法可有效抑制干扰和背景噪声,并对低信噪比LFM信号进行准确、稳健的方位估计。      

改进的贝叶斯压缩感知目标方位估计

针对基于高斯先验模型的贝叶斯压缩感知在目标方位(Direction Of Arrival,DOA)估计中可能出现明显随机伪峰的问题,改进了高斯先验模型,并在此基础上提出了一种贝叶斯压缩感知目标方位估计方法。通过波束输出噪声背景预估与二值指示变量标记,并引入基于信号先验方差的噪声方差估计方法,与变分贝叶斯推断相结合改进目标方位估计性能和优化迭代收敛过程。利用32元线阵对改进算法进行数值仿真处理和分析结果表明,该改进方法不仅可以准确估计目标信号的方位,而且可以显著地减少空间谱中伪峰的数量。实际海上实验数据处理结果表明,使用改进后的贝叶斯压缩感知方法进行DOA估计,可以显著地抑制空间谱中随机的伪峰,提高波束输出峰值背景比,具有更强的目标检测能力。      

单矢量水听器方位估计的柱状图方法

单矢量水听器可以估计目标方位,矢量水听器信号处理中用到的平均声强器的处理方法能很好地抗各向同性的非相干干扰,但不能抗相干干扰.文中提出了一种新的单矢量水听器方位估计方法柱状图方位估计法,介绍了该方法的原理;对宽带信号中含强线谱相干干扰的情况进行了计算机仿真,结果表明该方法在强线谱相干干扰下能有效检测目标、估计目标方位;海试结果验证了该方法抗强线谱相干干扰的有效性.     

Efficient tensor decomposition method for noncircular source in colocated coprime MIMO radar

An effective method via tensor decomposition is proposed to deal with the joint direction-of-departure(DOD) and direction-of-arrival(DOA) estimation of noncircular sources in colocated coprime MIMO radar. By decomposing the transmitter and receiver into two sparse subarrays, noncircular property of source can be used to construct new extended received signal model for two sparse subarrays. The new received model can double the virtual array aperture due to the elliptic covariance of imping sources is nonzero. To further exploit the multidimensional structure of the noncircular received model, we stack the subarray output and its conjugation according to mode-1 unfolding and mode-2 unfolding of a third-order tensor, respectively. Thus, the corresponding extended tensor model consisted of noncircular information for DOA and DOD can be obtained. Then, the higher-order singular value decomposition technique is utilized to estimate the accurate signal subspace and angular parameter can be automatically paired via the rotational invariance relationship.Specifically, the ambiguous angle can be eliminated and the true targets can be achieved with the aid of the coprime property.Furthermore, a closed-form expression for the deterministic CRB under the NC sources scenario is also derived. Simulation results verify the superiority of the proposed estimator.     

运动小孔径水平基阵估计目标深度

针对浅海动态声场,基于简正波模型提出了一种利用运动小孔径水平基阵估计目标深度的方法。通过合成孔径算法将运动小孔径水平基阵扩展成虚拟的大孔径水平基阵,利用稀疏近似最小方差准则可以在相对较小的合成孔径上估计各阶简正波模态能量,不同深度的模态匹配度由Camberra距离的负指数度量,目标深度估计结果是模态匹配度最大值对应深度。数值仿真与实验结果表明,在简正波声场结构基础上,声源频率越低则实现目标深度估计需要的合成孔径距离越小,当声源与阵列端射方向成一定角度时,对所需合成孔径的影响与其相对速度变化时的影响相同,在典型浅海水平分层波导中,当单阵元输入信噪比为10 dB时,准确估计200 Hz和350 Hz声源的深度,分别要求合成孔径大于12倍和16倍波导深度。利用实验数据验证了该方法对水下低频线谱声源的深度估计能力。      

Beaked whale and dolphin tracking using a multichannel autonomous acoustic recorder

To track highly directional echolocation clicks from odontocetes, passive hydrophone arrays with small apertures can be used to receive the same high frequency click on each sensor. A four-hydrophone small-aperture array was coupled to an autonomous acoustic recorder and used for long-term tracking of high-frequency odontocete sounds. The instrument was deployed in the spring of 2009 offshore of southern California in a known beaked whale and dolphin habitat at about 1000 m depth. The array was configured as a tetrahedron with approximately 0.5 m sensor spacing. Time difference of arrival measurements between the six sensor-pairs were used to estimate three-dimensional bearings to sources. Both near-seafloor beaked whales and near-sea surface dolphins were tracked. The tracks observed using this technique provide swimming and diving behavioral information for free-ranging animals using a single instrument. Furthermore, animal detection ranges were derived, allowing for estimation of detection probability functions.     

基于宽带无失真波束形成的空气中多声源被动定向方法

将宽带无失真波束形成技术与基于时延的声被动定向方法相结合,针对小孔径基阵,提出了对多个声源的定向方法。该方法把整个观测空间分为若干个不同的测量区域,而后利用基于时延的定向方法定向处于不同测量区域的声源。此方法使基于时延的声被动定向方法具有了一定的多源分辨能力,对提高和改进声被动探测系统在实际使用中的性能有重要意义。仿真计算和空气实验验证了本文所提方法的正确性和实用性。     

用于裂纹方向识别的超声散射系数分析方法研究

本文主要利用超声相控阵技术进行了裂纹方向识别研究。首先,对线性超声相控阵探头采集的全矩阵数据进行了全聚焦成像,确定缺陷的位置。然后将线性阵列划分为若干子阵列,研究了缺陷位置处子阵列的散射系数分布,从中提取出缺陷的方向信息。在此基础上,研究了子阵列参数选择(子阵列包含晶片数及相邻子阵列间隔晶片数)及探头位置对裂纹方向识别的影响。通过对散射系数分布图中提取的3个特征指标,角度测量误差、角度分辨率及相对脊带宽度,进行主成分分析,评价了子阵列参数设置(如子阵列包含晶片数及相邻子阵列间隔晶片数)对裂纹方向识别的影响,优化出最佳的检测位置及子阵列参数设置。仿真和检测实验结果表明,当相邻子阵列间隔晶片数为1,包含晶片数为11个时,可以利用超声散射系数分布进行裂纹方向的准确测量,测量误差小于2%。      

有限采样下低频声源聚焦波束形成的定位研究

依赖于基阵协方差矩阵的算法,要求有足够样本容量来实现稳健的性能。针对常规聚焦波束形成在低频段分辨能力不足以及有限的数据长度,本文研究了一种基于最小方差无失真响应(MVDR)的重叠分子阵算法。仿真实验表明,重叠分子阵MVDR算法在低快拍数、低信噪比情况下,稳健性优于全阵列MVDR算法。在海试数据中,利用一条孔径为109m的光纤水听器阵列,验证了该算法可以在低快拍数下对50m内低频段100～200Hz的目标实现分辨率为0.5m的近场定位。     

进行子阵加权波束形成的波达方向估计

针对水声信道的多径效应以及海底散射信号信噪比低导致方位估计性能较差的问题,提出了一种基于子阵加权波束形成的UESPRIT算法(Weighted Beamspace UESPRIT Based on Subarrays,BS-BUESPRIT)。首先利用密集波束域转换矩阵估计回波信号的方位谱,进而估计同一时刻到达阵列的回波数目;之后将均匀线阵分为多个尺寸相同、相互重叠的子阵,利用加权波束形成对各子阵接收信号做指定方向的空域滤波;最后基于各子阵波束形成后的输出结果,利用UESPRIT算法实现回波方向的估计。仿真和湖试、海试试验结果表明,与UESPRIT算法相比,BS-BUESPRIT算法提高了信号波达方向估计性能,在多径和较低信噪比条件下有着更高的估计精度,应用于高分辨率测深侧扫声呐时有效地提高了声呐的测深性能。      

Spatial smoothing for localized correlated sources – Its effect on different localization methods in the nearfield

The spatial smoothing (SS) technique has been proved to be effective in decorrelating coherent signals by restoring the rank of the signal covariance matrix R. Averaging the covariance matrices of subarrays of the original array, is a technique which increases the rank of the smoothed matrix R_SS. Algorithms like MUSIC or Capon, which rely on the use of the signal covariance matrix R and fail in the case of correlated sources, can be applied to scenarios with correlated sources after spatial smoothing.However, SS is most practically applied to uniformly spaced arrays or to arrays which have a translational symmetry.In addition the formulation is strictly applicable only to such farfield conditions, where the incoming waves are plane waves and the steering vectors to the sources of the different subarrays are identical. These conditions are not fulfilled in the nearfield.Spatial smoothing is now applied with an acoustic camera in the nearfield and it is shown that up to some limits this technique is applicable. Effects/limitations are studied using simulation and measurements with several Beamforming algorithms (MUSIC, Capon and Orthogonal Beamforming) are carried out.The results demonstrate the benefits of SS even in the nearfield up to some limits, which are given through the distance of the different subarrays in comparison to the spatial resolution of the Beamforming algorithm. Especially at lower frequencies SS in connection with MUSIC- or Capon-Beamforming give better resolution in comparison to D + S Beamforming.     

基于稀疏信号重构的阵元位置误差校正方法

阵元位置误差的存在会严重影响水听器阵列的测向性能,为此在使用阵列之前需对该误差进行校正。针对这一需求,提出了一种对任意阵型适用的高精度阵元位置有源校正方法。结合远场阵列模型以及位置误差"有界"的特点,基于压缩感知理论,将阵元位置估计转化为对稀疏信号的重构过程,建立了阵元位置误差模型,构造了该模型下凸优化函数,并采用l₁-SVD(Singular Value Decomposition,SVD)方法进行求解,同时给出了物理解释和算法实施步骤。计算机仿真表明基于稀疏信号重构的校正方法性能明显高于子空间拟合算法,且性能接近相应克拉美罗下界,对于校正源方位误差有较强的容错能力,不受制于微小误差的假设以及初值的选取。该方法是一种可对阵列中的部分或全部阵元进行校正的高精度、稳健的有源校正算法。      

起降客机噪声源识别的平面阵设计

针对起降客机的噪声源识别,给出了平面多臂对数螺旋阵的设计过程。多臂对数螺旋阵可以在较宽的分析频带内保持较小的主瓣宽度,同时平均旁瓣水平较低,从而具有良好的宽带噪声源识别性能,但其阵型设计中需要考虑的参数较多。本文以ARJ21客机起降过程中的主起落架噪声源识别为例,研究了多臂对数螺旋阵各参数对其噪声源识别性能的影响。所给出的阵列设计流程可以为飞行客机的噪声源识别,尤其是多子阵嵌套的平面阵设计提供参考。