矢量水听器垂直阵列数据融合高分辨方位估计算法

为了实现矢量水听器垂直阵列对目标的高分辨方位估计,提出了基于MUSIC子频带最优加权数据融合方法。该方法采用MUSIC算法对划分的各窄带信号进行方位估计,并在各子频带对多基元方位估计结果进行最优加权最小二乘融合处理,最后通过加权直方图统计法得到最终方位估计结果。对算法进行的仿真及海上试验数据处理结果表明:本文算法在方位估计精度、方位估计正确概率、多目标分辨以及对噪声子频带的抑制能力方面都优于单个基元MUSIC以及多基元复声强器融合算法。      

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。      

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。     

基于矢量水听器阵列空域预滤波处理的多重信号分类算法研究

矢量水听器能同时拾取声压和振速信息,在相同的信噪比、阵元数及阵列孔径下,矢量阵定向性能优于声压阵列。目前,以多重信号分类算法(Multiple signal classification,MUSIC)为代表的高分辨定向算法已经广泛应用于矢量水听器阵列中。但是随着信噪比降低、信号源方位间隔减小,传统MUSIC算法定向精度及分辨概率显著下降。本文采用最小二乘法设计适用于矢量水听器水平阵列的矩阵空域滤波器,用于阵列数据的空间滤波预处理,可以对阻带扇面噪声进行有效抑制。由滤波后的数据协方差矩阵可以得到新的噪声子空间,在传统MUSIC算法基础上修正通带扇面内阵列流型的畸变后即可得到滤波后MUSIC算法的方位谱。仿真结果表明,当信噪比较低时,改进算法有效提高了通带扇面内目标方位分辨性能。最后本文对四基元矢量水平阵列海试数据进行了处理,改进算法对窄带信号定向较常规算法-3 dB束宽减小了13°,旁瓣级降低约8 dB。对有一定带宽的行船辐射噪声定向处理得到了更加精确的航迹图,海试数据处理结果证明了该算法的可行性和有效性。     

波束形成与独立分量分析融合的宽带高分辨方位估计方法

针对波束域高分辨方位估计存在方位估计偏差大等缺点,提出了将波束形成与独立分量分析融合的宽带高分辨方位估计方法:(1)阵元域数据转换到波束域后,对多波束数据利用基于二阶统计量的独立分量分析算法处理,(2)将波束域独立分量分析融合方法输出结果重构回阵元域信号,(3)对重构后的阵元域数据,使用约束最优化方法改进的MUSIC算法做高分辨方位估计。最后利用ICS (Interactre Circuts&System)声呐模拟器数据和海试数据对算法进行了验证。结果表明:本文方法在弱目标检测、观测区域外强干扰抑制、方位分辨率方面都优先于波束域MUSIC和波束MVDR方法。      

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。      

单矢量水听器估计目标方位的方法与实验

为评估基于单矢量水听器的方位估计能力,在黄海海域对矢量水听器进行实验。矢量水听器吊放于接收船尾部,采用平均声强器和复声强器方位估计方法,并提出以概率密度值最大的方位角作为目标方位估计值的具体处理准则,对恒定方向、匀速行驶的目标船方位进行估计,并求出两种方法的方位估计误差。结果表明,水听器布放深度10 m时,对正横距离为0.42 km的航速10 kn的目标船,平均声强器方法的水平方位角估计误差18°,极角估计误差为5°,可以在离目标船最远1.17 km处估计其方位;复声强法的水平方位角估计误差为13°,极角估计误差为8°,可以在离目标船最远2.35 km处估计其方位。在有接收船的噪声干扰情况下,复声强器比平均声强器方法估计的方位更准确,可以对更远处的噪声源进行方位估计。     

功率受限的常规波束形成后处理拟合方法

针对水下目标方位超分辨估计问题,提出一种功率受限(Power Constraint)的常规波束形成(Conventional BeamForming)拟合算法(PC-CBF)。PC-CBF算法通过常规波束形成获得目标方位谱数据,利用阵列响应向量对方位谱进行后处理,准确估计目标个数与目标方位。算法对接收信号的功率进行限制,获得对方位谱的欠拟合,利用凸优化进行反演卷积,估计目标的方位信息。仿真结果表明,算法性能在分辨率上优于基于半正定规划的常规波束形成算法(semi-definite programming Conventional BeamForming,sdp-CBF)和多重信号分类(MUltiple SIgnal Clasification,MUSIC)。对水池实验数据以及湖试数据处理结果显示,PC-CBF算法能够获得较窄的谱峰宽度以及较低的背景级,具有较强的方位估计分辨能力。      

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。     

矢量阵MUSIC空间谱方位估计性能的实验研究

为了检验矢量阵MUSIC空间谱方位估计算法的性能,进行了三元矢量阵的外场试验,对比了MUSIC空间谱估计以及常规波束形成的性能。实验结果表明,相对于矢量阵常规波束形成技术,MUSIC空间谱对目标的方位估计性能得到很大提高。而且,当空间严重降采样时, MUSIC空间谱表现出较强的栅瓣抑制能力,能够在全空间范围内对目标无模糊定向。     

解卷积的多重信号分类算法方位谱低背景处理方法

针对信噪比较低时,多重信号分类(Multiple Signal Classification,MUSIC)算法方位谱背景级较高的问题,提出了一种解卷积的MUSIC方位估计算法(Deconvolvecd MUSIC,D-MUSIC)。该方法用一个类似冲激函数作为MUSIC算法输出方位谱的点散射函数(Point Scattering Function,PSF),然后基于解卷积图像复原理论,利用该点散射函数和RichardsonLucy(R-L)迭代算法对MUSIC算法的方位谱进行解卷积,获得D-MUSIC算法的方位谱,达到降低方位谱背景级的目的。仿真表明,该方法继承了MUSIC算法的高分辨性能,且可以明显降低方位谱的背景级,具有较好的方位估计性能。对南海海上试验的水平阵数据进行处理,分析比较了利用MUSIC算法和解卷积MUSIC算法获得的方位谱时间历程图,分析结果有效验证了D-MUSIC算法性能的优越性。      

基于长电偶极子和大磁圆环的新型电磁矢量传感器双基地多输入多输出雷达角度和极化参数联合估计

针对常规双基地电磁矢量传感器多输入多输出(multiple-input multiple-output,MIMO)雷达中短电偶极子(L/λ<0.1)和小磁环(2π(R/λ)<0.1)辐射效率不足问题,本文根据实际应用中电磁矢量传感器的有效长度来设计新型的发射电磁矢量传感器阵列和接收电磁矢量传感器阵列.首先,通过平行因子算法来实现对双基地MIMO雷达阵列接收数据空时特性的充分利用.这种处理过程能够实现发射俯仰角和接收俯仰角的自动参数配对.然后,针对归一化坡印亭矢量估计器在长电偶极子和大磁圆环约束下无法实现角度和极化参数有效测量的问题,对于利用平行因子算法得到的发射和接收加载矩阵采用新的盲估计算法来实现对角度参数和极化参数的高精度估计.所提出的盲估计算法在不需要电偶极子长度和磁环周长的先验信息的情况下能够有效地实现发射四维参数和接收四维参数的精确估计,且该算法估计得到的八维参数满足自动参数配对特性.最后,详细推导了长电偶极子和大磁圆环约束下双基地MIMO雷达中角度和极化参数估计性能的克拉美罗界.仿真实验表明,对于实际中长电偶极子和大磁圆环组成的新型电磁矢量传感器,本文所提算法具有良好的参数估计性能.通过理论分析和仿真实验结果可以发现,本文的研究工作能够进一步促进电磁矢量传感器在双基地MIMO雷达中的应用.     

室内两步法监督式学习双耳声源距离估计

提出一种室内环境下两步法监督式学习双耳声源距离估计算法,该算法通过预先估计声源方位角信息以克服声源方位角的变化对声源距离估计性能的不利影响.该算法第1步利用深度神经网络模型估计声源的方位角,并将不同方位角的双耳信号分类;第2步中对每个方位角的双耳信号采用独立的深度神经网络模型进行声源距离估计,其中距离特征选用双耳信号的一些双耳特征和统计特性。在仿真和实际环境下,本文提出的两步法声源距离估计算法的距离估计准确率比现有算法提高了3%~5%左右,并且在各种不匹配环境下的距离估计准确率比现有算法高出5%~10%左右。实验结果表明利用声源方位角信息可以有效提高双耳声源距离估计算法的性能。      

峰值能量检测及其在被动声纳显示中的应用

本文介绍子带峰值能量检测方法及其在被动声纳显示和检测中的应用[2-4]，同时提出了波束域宽带峰值能量检测算法。新的波束域算法是在已有波束形成的基础上进行处理，不需对原系统进行较大的修改。通过波束域宽带峰值能量检测处理，可以改善声纳显示效果，更加清晰地显示目标方位。相对于高分辨率波束形成算法，两种峰值能量检测算法的运算量都比较低，具有一定的工程应用前景。通过计算机仿真和实测数据处理，验证了所述两种峰值能量算法在提高显示清晰度，减小测向模糊度方面的优点。     

压差式矢量水听器方位估计中的干扰抵消

矢量水听器由于能获取声场中标量（声压）和矢量（振速）信息，因此单个的矢量水听器就可实现目标方位估计。单个矢量水听器是利用信号的声压和质点振速之间相关性进行信号方位估计，但是当存在干扰，并且干扰和信号之间相关时，如果对运用能量流进行方位估计的方法不加改进，则会出现很大的误差，甚至出现错误的估计。本文提出一种存在已知噪声干扰情况下的干扰抵消方法，并针对该方法进行了仿真试验，最后运用湖试数据进行了验证。结果表明，该方法能有效地减弱相千千柑对信号的影响，实现对信号的方位估计。     

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.     

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。     

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。      

Geoacoustic Inversion Based on a Vector Hydrophone Array

We propose a geoacoustic inversion scheme employing a vector hydrophone array based on the fact that vector hydrophone can provide more acoustic field information than traditional pressure hydrophones. Firstly, the transmission loss of particle velocities is discussed. Secondly, the sediment sound speed is acquired by a matchedfield processing （MFP） procedure, which is the optimization in combination of the pressure field and vertical particle velocity field. Finally, the bottom attenuation is estimated from the transmission loss difference between the vertical particle velocity and the pressure. The inversion method based on the vector hydrophone array mainly has two advantages： One is that the MFP method based on vector field can decrease the uncertain estimation of the sediment sound speed. The other is that the objective function based on the transmission loss difference has good sensitivity to the sediment attenuation and the inverted sediment attenuation is independent of source level. The validity of the inverted parameters is examined by comparison of the numerical results with the experimental data.     

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。