基于矢量传感器复声强测量的低空目标二维波达方向估计

提出了一种基于三维压差式矢量传感器复声强测量的低空目标二维波达方向(DOA:Directions Of Arrival)估计方法。利用矢量传感器在低频段的良好特性,实现了小尺寸声阵条件下的高精度目标DOA估计。采用实测的直升机辐射噪声数据验证了该方法的有效性,研究了传感器尺寸、积分时间和信噪比对目标DOA估计精度的影响。性能分析表明,在小尺寸声阵条件下,新方法优于基于时延估计的测向方法。该研究为实现低空运动目标的无源声学探测提供了一种新的技术途径。     

基于声矢量传感器的分布式定位系统在水下宽带声源定位中的应用

提出了基于声矢量传感器的分布式浮标网络定位系统,研究了不同应用背景下单个声矢量传感器的测向算法,推导了目标DOA估计的Cramer-Rao界,给出了分层海水介质中多个声矢量传感器的几何定位算法。数值仿真结果表明:(1)系统的定位性能强烈依赖于接收信噪比;(2)该系统适用于单一强声源的定位。     

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。     

一种基于声矢量传感器阵的宽带源二维波达方向估计算法

提出一种基于声矢量传感器阵的宽带源二维波达方向估计算法,在宽带相干源条件下实现了二维波达方向估计参数的自动配对。克服了通常声矢量传感器阵波达方向估计中存在的谱峰搜索和参数配对问题。分析表明:该算法能够可靠判定目标源的个数,具有较高的估计精度;不受目标波达方向角度间存在兼并(入射源含有相同的方位角或俯仰角)的影响;当存在阵列误差时,算法的稳健性好。     

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。      

各向同性噪声场中单矢量传感器虚源消除MUSIC测向方法

针对各向同性噪声场中,单矢量水声传感器声压通道和振速通道的噪声功率不一致性造成MUSIC测向方法性能急剧下降的问题,提出了一种增秩MUSIC测向方法和一种幅度加权MUSIC测向方法。增秩MUSIC测向方法通过增加信号子空间维度消除虚源的影响,在单目标情况和低信噪比时可获得高精度方位估计结果,其性能接近克拉美洛界限(CRB),但它不能分辨双目标;幅度加权MUSIC测向方法通过对接收信号幅度加权消除了虚源,并且能分辨双目标。      

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。     

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.     

声矢量传感器阵宽带相干信号子空间最优波束形成

提出了基于矢量传感器阵的宽带相干信号子空间最优波束形成。建立了矢量传感器阵的宽带阵列信号模型,将宽带聚焦思想引入到了矢量传感器阵宽带处理,证明了矢量传感器阵与声压传感器阵宽带聚焦矩阵之间的关系,为矢量传感器阵宽带聚焦矩阵的构造提供了一种方法。推导了基于矢量传感器阵宽带最优波束形成的空间谱,通过空间重采样方法实现矢量传感器阵宽带聚焦,避免了对目标源方位的预估。通过仿真验证了矢量传感器阵具有更优越的性能:可以解宽带相干源;能够实现全空间无模糊定向;可以空间欠采样,因而在不增加计算量的基础上,能够提高阵列处理的性能;克服了传统声压传感器线阵端射方向上,目标方位估计性能下降的缺点。     

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)。      

单矢量水听器加窗直方图算法目标探测性能分析*

单个矢量水听器直方图算法具有良好的鲁棒性和目标方位估计性能,该文对直方图算法目标探测性能进行了分析和总结,并提出了一种基于目标方位估计的水中目标自主探测与跟踪算法,该算法可实现水中目标有无自主检测。仿真和消声水池测试结果表明,直方图算法实现目标自主跟踪所要求的信噪比需大于-7 dB,此时测向误差约为8°,-3 dB方位谱宽度在20°左右。海上试验数据分析表明,直方图算法对航速8.4 kn的水面航船在距离13.8 km范围内,可实现全程目标探测和跟踪,测向误差最优可达5?,在距离2 km时-3 dB方位谱宽度可达10°左右。     

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.     

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。      

单矢量水听器稀疏近似最小方差方位估计算法

针对单矢量水听器海上目标探测问题,利用稀疏近似最小方差(Sparse Asymptotic Minimum Variance,SAMV)算法进行目标方位估计,该算法利用单矢量水听器自身具有阵列流形的特点,将整个扫描空间离散化,目标方位分布于某一离散方向位置上,利用空间信号的稀疏性可提高目标方位估计性能。仿真结果表明,SAMV算法在各信噪比条件下方位估计噪声背景级明显优于常规波束形成(Conventional Beam Forming,CBF)算法和最小方差无失真响应(Minimum Variance Distortionless Response,MVDR)算法,当信噪比大于0dB时,该算法测向结果均方根误差小于2°,且SAMV算法具有更好的空间方位分辨能力。消声水池和海上声学浮标海上试验数据处理结果表明,SAMV算法给出了噪声背景级更低的目标方位历程图,有效验证了SAMV算法对海上目标的探测性能及其有效性。      

吸声材料对水下小平台上矢量传感器声学特性的影响研究

本文围绕粘贴黏弹性吸声材料方法对水下小平台上安装矢量传感器的指向性和测向的影响展开理论分析和实验研究.首先建立了吸声材料和平台结构组成的复合层结构的数学模型,对声波经过复合层结构的声学特性进行了分析,在此基础上利用有限元耦合边界元法对粘贴吸声材料前后的水下小平台上的矢量传感器的声学特性进行研究.通过理论计算和数值分析研究了吸声材料对矢量传感器的各通道的指向性的影响,并计算了覆盖吸声材料前后矢量传感器的测向精度.水池实验验证了分析结果的正确性.     

声矢量阵阵元位置及幅相误差有源校正算法*

针对声矢量阵幅相误差及阵元位置误差校正问题,基于特征分解法,提出一种简单实用的有源校正算法。该方法需要合作信源的至少3个方位信息,根据声矢量阵的通道特征,利用特征分解法构造矩阵方程组,通过矩阵运算得到声矢量阵阵元位置和幅相误差参数,从而实现对声矢量阵的校正。大量计算机仿真表明该校正算法具有良好的声矢量阵阵列误差参数估计性能。     

一种水下运动目标被动报警的新算法

根据矢量水听器的测向原理和算法，提出了一种目标方位角的变化实现水下运动目标低频高精度的报警方法。该报警系统以水下设施为平台，对靠近设施的运动目标的方位进行跟踪测量，并在目标距离水下设施最近时给出报警信号，以达到有效地避免事故的目的。与传统的利用声级变化报警或主动回波测距报警方法相比，该方法具有低频、作用距离远和高精度的特点。     

一种改进的时变转移概率AIMM跟踪算法

针对矢量线阵跟踪目标低频线谱提取问题,提出了一种矢量线阵低频线谱提取方法,其中利用拉平后线谱的均方差乘一比例因子设为门限的方法,可以有效提取线谱成分;并且研究了利用互谱中高信噪比线谱测向剔除干扰线谱方法,准确提取出目标特征线谱,可较有效解决矢量线阵左右舷目标低频线谱特征相互干扰问题。上述矢量线阵低频线谱提取方法,得到了海试数据的初步验证。     

基于经验模态分解的物体入水声检测及测向研究

物体入水声是一种瞬态信号,其波形由击水声和若干气泡脉动组成.传统的欠量信号处理方法对此类瞬态信号的枪测和测向会出现困难,尤其是在信噪比较低时检测不到入水声信号.经验模态分解是一种突出信号局部瞬态特性的非线性分析方法,将矢量传感器接收的声压、振速信息分解为不同的固有模态函数,利用文中提出的模态声强器的方位估计算法,可以实现瞬态信号的检测和测向.湖试和海试结果表明该方法能把本地干扰和入水声分解到不同的模态函数中,利用模态声强器可以在本地强干扰下有效检测到入水声信号出现的时间,并可以实现测向.