矩阵空域预滤波目标方位估计

提出了基于矩阵空域预滤波处理的目标方位估计新方法。通过设计一个空域的矩阵滤波器对传感器阵列数据进行矩阵处理,抑制阻带扇面的干扰与噪声,且尽量保证让通带扇面的信号无失真通过。由于该空域滤波器的输出仍为阵元域数据,因此可以很方便地在很多阵列信号处理算法之前通过增加空域预滤波处理来达到抑制空间干扰、提高系统处理能力的目的。文章通过目标方位估计的具体实例来说明矩阵空域预滤波处理对系统性能的改善作用。计算机仿真和实测数据处理结果表明,矩阵空域预滤波处理有效地抑制了空间干扰与噪声,提高了方位估计算法对感兴趣扇面目标的方位分辨与估计性能。此外,仿真结果表明采用分扇面空域预滤波处理方法,使基阵具有了分辨多于阵元数目信号源的能力。     

单矢量水听器的高分辨目标方位跟踪算法研究

根据单矢量水听器自身具有阵列流型的特点,提出了适用于对目标保持连续跟踪的空域预滤波MUSIC算法。通过调整滤波器通带中心角使其保持在目标估计方位角附近,可以消除滤波器通带中心角偏离目标真实方位角时传统预滤波MUSIC算法产生的目标方位估计误差。仿真结果表明,改进预滤波MUSIC算法可以减小甚至消除低信噪比情况下目标方位估计存在的较大误差。海试数据结果表明,阵元域MUSIC和改进预滤波MUSIC都可实现对单频脉冲信号和线性调频信号的目标方位估计,且估计结果与GPS舰位推算结果一致,但改进预滤波MUSIC算法主瓣更尖锐。对宽带航船噪声处理结果显示,改进预滤波MUSIC算法使单矢量水听器在存在目标干扰时的探测距离从2 km提升到了5 km,验证了改进预滤波MUSIC算法可实现弱目标情况下的高分辨目标方位跟踪。     

交叉验证多路径匹配追踪水声矢量阵稀疏方位估计

水下运动目标的高分辨DOA估计和目标的左右舷分辨问题一直是水声阵列信号处理中的一个核心问题。矢量阵相比于声压阵具有天然的左右舷分辨能力和更高的处理增益,近年来得到了广泛关注。Capon等一些传统高分辨处理方法存在不能解相干源、需要多快拍处理以及对阵列流行误差敏感等多种问题。针对水声阵列信号处理领域面临的以上问题,利用声呐工作场景中空间目标的稀疏性,本文提出了一种基于交叉验证技术的多路径匹配追踪（Multiplepath Matching Pursuit with Cross Validation,CV-MMP）声矢量阵稀疏DOA估计算法。该算法采用交叉验证技术可以在未知场景中目标个数的条件下实现稀疏DOA的估计,相比于常规的声矢量阵Capon算法而言,可以在小快拍数甚至单快拍数条件下实现多目标的稀疏DOA估计以及高分辨能力。仿真和海试试验数据处理验证了提出的算法的有效性。      

基于多重信号分类法的一种声矢量阵方位估计算法

为了提高声矢量阵高分辨方位估计的性能,文中提出了一种矢量阵MUSIC方位估计算法.该算法先构造声矢量阵声压和振速组合输出的互协方差矩阵,然后进行MUSIC方位估计.理论分析和计算机仿真表明,文中算法比传统声矢量阵MUSIC方位估计算法有更好的双目标分辨能力和弱目标方位估计能力,湖试结果也表明文中算法有更好的目标方位估计性能.该算法基于矢量传感器声压和振速的相干性原理,充分利用声压振速组合指向性抗干扰能力,可以更好地抑制各向同性干扰,提高阵列的处理增益,从而有更好的方位估计性能.     

频域单快拍压缩感知目标方位估计和信号恢复方法

方位估计和信号恢复分别是水下目标定位、跟踪和目标识别的前提。提出了一种阵列频域单快拍压缩感知的水下目标方位估计和信号恢复方法。首先将阵列接收数据变换到频域,取频域单快拍数据作为压缩感知的测量值,然后根据频域快拍对应的频率、搜索方位和阵列流形构造过完备的阵列流形矩阵作为压缩感知的感知矩阵,最后通过基追踪算法估计搜索方位上目标信号和功率,实现DOA估计与信号恢复。宽带仿真实验数据验证结果表明,同等条件下完成同样的目标方位分辨,提出的方法比最小方差无失真响应方法要求的阵元数和快拍数较少,要求的信噪比更低,恢复的目标信号更加准确,波形相关系数达到89%以上。海上实验数据处理结果表明,目标检测能力优于最小方差无失真响应方法,证明该方法可以适用于实际声呐系统。      

声矢量圆阵相位模态域目标方位估计

为了实现矢量传感器在圆阵阵型下的应用,文中提出了一种适合于声矢量圆阵的目标方位估计算法。该算法首先将声矢量圆阵阵元域信号分解为一系列相互正交的相位模态,在相位模态域构造声压和质点振速的互协方差矩阵,然后进行MUSIC方位估计.理论分析和仿真结果表明,文中算法比相同阵型的声压阵MUSIC方位估计算法具有更好的噪声抑制能力、方位估计性能以及多目标分辨能力,试验结果也表明本文算法具有更好的噪声抑制能力以及更好的目标方位估计性能。该算法实现了声压和质点振速的相干处理,充分利用了声矢量传感器的平均声强抗噪原理,具有较强的抗各向同性噪声能力,并可以将子空间类DOA(Direction of Arrival)估计算法和相位模态域阵列信号处理技术有机结合起来,实现了声矢量传感器在圆阵阵型条件下的高分辨DOA估计。      

基于声压振速联合处理的声矢量阵信源数检测与方位估计

为解决水下远程测向问题,首先论述了基于声压与振速互协方差矩阵的声矢量阵特征子空间方法,然后利用空时虚拟抽头处理,提出了一种基于特征向量的信源数检测与子空间划分准则.理论分析表明,与现有的将声矢量传感器的振速信息作为独立阵元来处理的声矢量阵测向方法不同,新的信源数检测与方位估计方法完全基于声压与振速联合信息处理,能将子空间方法的高分辨能力与声矢量阵的抗噪能力有机结合起来,可实现对远程目标的高分辨检测与定向.基于湖试数据的仿真实验证明了所述方法的有效性.     

基于声压振速联合信息处理的声矢量阵相干信号子空间方法

为解决水下宽带源的远程测向问题,提出了一种基于声压P与振速V的互谱矩阵的声矢量阵相干信号子空间方法。与现有的将声矢量传感器的振速信息仅仅作为独立阵元来处理的声矢量阵测向方法不同,新方法完全基于声压与振速联合信息处理,充分利用了声矢量阵中P-V互谱的抗噪能力,能将相干信号子空间方法的宽带高分辨能力及去相干能力与声矢量阵的抗噪能力有机地结合起来,实现对宽带源的远程、高分辨方位估计。理论分析给出了基于P-V互谱矩阵的宽带聚焦原理和特征分解原理,以及信源数检测准则。基于湖试数据的仿真实验结果显示,采用3元声矢量阵,在信噪比为-10dB和观测时间为20s时,新方法方位估计的均方根误差约为5°,明显强于现有方法。     

基于声矢量传感器的水声通信技术研究

基于声矢量传感器声压和振速联合加权处理可以提高空间处理增益的原理,将声矢量传感器应用于相位调制的高速水声通信中,并结合自适应均衡算法,研究了相干解调和解码的方法。基于声矢量传感器声强处理可以抵消各向同性干扰、提高信噪比的原理,研究了在频率调制的水声通信系统中,利用声强解码代替声压解码的方法。理论分析、仿真研究和湖上试验结果表明:利用声矢量传感器相对于声压传感器来说,可以提高解码处理增益,进而提高了水声通信系统的作用距离、降低误码率。     

小快拍高分辨目标方位估计算法 GMUSIC的性能分析*

针对水下运动阵列在运动过程中进行方位估计时存在快拍不足的问题,研究了基于随机矩阵理论的MUSIC改进算法GMUSIC,该方法通过Stieltjes变换建立起统计协方差矩阵真实特征值、特征向量与样本协方差矩阵之间在逼近域中的关联,以修正样本协方差特征分解的结果,进而实现小快拍方位估计。仿真与试验表明:GMUSIC算法可以更好地分辨相邻目标,且需要的快拍数较MUSIC算法要少;在低信噪比情况下,GMUSIC算法方位估计均方根误差远小于MUSIC算法,估计成功概率远大于MUSIC算法。因此,GMUSIC算法适用于解决水声目标的小快拍方位估计问题。     

Direction-of-arrival estimation using matrix spatial prefiltering approach

An approach to direction-of-arrival （DOA） estimation for multiple narrowband farfield signals is proposed. The technique uses a novel matrix spatial prefiltering approach. Specifically, a matrix filter is designed to spatially filter the incoming data snapshots. The un-wanted components arriving from the stopband angular sectors are attenuated and the desired components from the angular sector of interest pass with minimal distortion. The matrix filter spatially filters the element-space data and the output reserves the element-space data property, which makes it very useful by passing sensor data through a spatial prefilter prior to applying many other array processors to attenuate interferences and improve system performance. Several examples of DOA estimation problem are presented to illustrate the performance of the proposed spatial prefiltering approach. Results of simulation and real data show that the pre-filter can efficiently attenuate the spatial interferences and significantly improve the estimation and resolution capability of DOA estimators at low signal-to-noise ratios for the sources located inside the passband sector. In addition, the use of spatial prefilter makes it possible to estimate DOAs for multiple sources more than the number of the elements of an array.     

稳健的高精度单矢量传感器测向方法

针对单矢量传感器各通道之间的相位误差引起已有方法测向不准的问题,提出一种对相位误差稳健的高精度测向方法.该测向方法首先利用单矢量传感器接收信号协方差矩阵的主特征向量与其共轭向量做Hadamard积来构造空间谱,实现对水下目标的方位估计;由于Hadamard积消除了相位误差,此估计值与相位误差无关,但存在方位估计模糊。然后利用相位误差的估计值进行解模糊操作,从而得到正确的方位估计。该测向方法的测向性能独立于相位误差,估计精度高。仿真和试验数据处理结果验证了该测向方法对相位误差稳健;在相位误差条件下,其方位估计精度高于平均声强法、CAPON测向方法以及MUSIC测向方法。而且仿真结果表明,该测向方法的测向精度接近克拉美洛下界(CRB)。      

High-resolution angle-Doppler imaging by sparse recovery of underwater acoustic signals

The low resolution of Fourier two-dimensional spatial temporal spectrum estimation and the insufficient sample size of sonar space time sampling data often caused difficulties in high-resolution space time spectrum estimation. Aiming to solve this problem, we proposed a high-resolution angle-Doppler imaging method and designed an anti-reverberation space time filter based on the sparse recovery of underwater acoustic signals. The proposed imaging method established the spatial temporal sparse representation model of array signal under the condition of few observation samples of single measurement vector(SMV), and reconstructed the high-resolution angle-Doppler profile of echo and reverberation through the matching pursuit(MP) algorithm and basis pursuit(BP) algorithm. By utilizing the space time distribution characteristics of echo and reverberation and the prior information of sonar rangecell under test(RUT), a reverberation dictionary composed of special space time guidance vectors was designed, and was used to reconstruct the reverberation and formed an anti-reverberation space time filter to suppress the reverberation interference of angle-Doppler plane. Computer simulations indicated that, under two conditions of forward and side-view array of moving sonar, the single measurement vector of sonar array was successfully used in the reverberation background to reconstruct the high-resolution angle-Doppler profile of low-speed moving target multi-spot echo. Its frequency resolution had a better performance than the Fourier resolution and the angle resolution broke through the Rayleigh limit of the array, the resolution was obviously superior to the Fourier space time spectrum estimation.     

水声信号稀疏重构高分辨角度-多普勒成像

针对傅氏空时二维谱估计分辨率低以及声呐空时采样数据样本数不足给角度-多普勒成像带来困难的问题,提出一种水声信号稀疏重构的高分辨角度-多普勒成像方法和抗混响空时滤波器的稀疏重构方法。该方法在声呐阵列单测量向量的极少观测样本条件下,建立阵列信号的空时稀疏表示模型,应用稀疏表示的匹配追踪算法和基追踪算法重构回波与混响的高分辨角度-多普勒像。并根据运动声呐回波与混响的空时分布规律及声呐待检测距离单元位置的先验信息,沿着混响空时分布脊线设计混响稀疏表示的专用空时导向向量字典,通过重构抗混响空时滤波器来抑制角度-多普勒平面的混响干扰。对运动声呐前视和侧视阵列的计算机仿真结果表明,在混响背景中,该方法采用声呐阵列单测量向量重构了低速运动目标多亮点回波的高分辨角度-多普勒像,频率分辨率突破傅里叶分辨率,角度分辨率突破阵列瑞利限,分辨率明显优于傅氏空时谱估计。      

Direction-of-arrival estimation for extensible acoustic vector sensor array

Aiming at high-resolution estimation of the direction-of-arrival of closely-spaced sources at low signal-to-noise ratio regions, this paper proposes a DOA estimation algorithm that is suitable for an extensible acoustic vector sensor array. Taking the 3D array composed of the minimum number(four) of acoustic vector sensors as the acquisition module, a virtual array having the same structure as the original array structure is extended in the three-dimensional space based on the aperture expansion characteristic of higher-order cumulants. The virtual array and the real array can construct a matrix with rotational invariance, which contains the angular information for estimating DOA. The Cramer-Rao bound of the algorithm are derived. We analyze the influence of SNR, the number of snapshots and the elevation angle on the performance of the algorithm. Simulation results show that the proposed algorithm has better noise suppression ability and higher resolution in DOA estimation than the conventional ESPRIT algorithm using the acoustic vector array. Experiments are conducted to validate the proposed algorithm.     

Direction of arrival estimation and signal recovery based on single snapshot compressed sensing in frequency domain

Direction of arrival(DOA) estimation and signal recovery is the base of the underwater target localization,tracking and recognition.Based on the compressed sensing theory,a method for DOA estimation and source signal recovery is proposed using the single snapshot processing of the received array signal in frequency domain.The received array signal are transformed to frequency domain,and the single snapshot data in frequency domain are regarded as the measured data of the compressed sensing.According to the frequency,searching orientation and array manifold,the overcomplete array manifold is constructed as the sensing matrix of the compressed sensing.Both the target signal and power of the searching orientation are estimated by the basis pursuit method to complete DOA estimation and signal recovery.Simulation results show that the proposed method has a number of advantages over the minimum variance distortionless response(MVDR) method,including improved robustness to noise,fewer requirement in number of sensors and snapshots.And the correlation coefficient of the signal reaches up to 0.89.Experiment results in real environments verify that the proposed method performs more effectively in the detection of weak targets than the MVDR method and can be applied to real sonar system.     

基于空时级联滤波的拖船自噪声抵消方法

拖船自噪声属于近场多途强干扰信号,具有显著角度扩展现象,是影响拖曳阵探测性能的重要因素之一。在逆波束形成自噪声抵消方法基础上,结合空域和时域滤波,提出了空时级联滤波的拖船自噪声抵消方法。首先,由方位估计器估计拖船自噪声方位,经过波束形成空域滤波估计得到自噪声信号;然后,利用自噪声空域滤波输出设计最优维纳滤波器,将自噪声抵消在阵元级。基于简正波声场模型的仿真和实际海试数据的处理表明,该方法能够有效抵消拖船自噪声,性能优于逆波束形成方法。     

声矢量锥形阵的高阶累积量波达方向估计

为解决信源在较低信噪比情况下的测向分辨率问题,提出阵列可扩展的声矢量锥形阵测向算法。算法基于四阶累积量的阵列扩展和高斯噪声抑制特性,计算声矢量传声器不同输出分量的四阶累积量,使其在三维方向上扩展与原阵型结构相同的虚拟阵,从而构造包含角度信息的旋转不变矩阵进行测向。推导给出了算法的克拉美罗界,理论分析了算法性能受信噪比、采样快拍以及入射声源俯仰角的影响。仿真实验验证了该算法较常规声矢量阵ESPRIT算法有更优的噪声抑制能力及更高分辨的DOA估计性能。      

基于矢量传感器的频率估计算法在水声通信中的应用

本文给出了基于矢量传感器的ESPRIT频率估计算法，并将其应用于频率调制水声通信系统中。与声强频率估计算法相比，ESPRIT频率估计可在小样本的情况下，获得高精度的频率估计。仿真和湖试结果表明，基于矢量传感器的ESPRIT频率估计算法可以提高通信速率并降低对通信系统的带宽要求。本算法对信噪比的要求较高，目前看，较适用于近程高速水声通信。