基于任意阵的最小方差无失真响应聚焦波束形成的被动定位方法

将最小方差无失真响应(MVDR)聚焦波束形成近场被动定位方法应用到平面任意结构阵列上,可以很好地解决线列阵由于阵长较长,在实际使用中存在布放困难、部分阵元失效影响定位性能等问题。本文首先分析了平面任意结构阵列的近场接收信号模型,推导出阵列流型,然后将MVDR聚焦波束形成技术应用到该模型中,得到了基于任意阵的MVDR聚焦波束形成近场被动定位方法。仿真验证了该方法的可行性和有效性。     

圆柱阵子阵分级处理的稳健超指向性波束形成方法

提出了圆柱阵子阵分级处理的稳健超指向性波束形成方法。首先建立了圆柱阵分两级子阵进行波束形成的信号模型,接着利用空间均匀噪声场中噪声互谱矩阵的循环特性得到基于特征波束分解与综合模型的圆柱阵超指向性的最优解,然后仿真研究了其误差敏感度函数、阵增益和波束图等性能指标,并与圆柱阵的传统全局处理方法进行了对比。提出的分两级子阵处理的超指向性方法与传统全局处理方法相比不仅降低了数据存储量和波束形成计算量,而且进一步提升了稳健性,并且在低频段的阵增益远远高于常规波束形成的值,对水下声呐阵列的设计具有一定的参考价值。      

利用近场MVDR双聚焦波束成形方法实现被动测距

本文分析了近场环境下基于双聚焦波束成形的水下被动测距方法。通过修正MVDR方向矢量,得到了适用于近场环境的MVDR。仿真实验证明近场MVDR双聚焦波束成形测距方法优于普通波束成形和远场MVDR双聚焦波束成形,能明显减小目标距离估计的模糊区域。在相邻两个日标的定位性能上,MVDR双聚焦波束成形技术也比MVDR单聚焦系统体现出更大的优势,能较好地分辨目标。     

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。     

声屏蔽技术抗拖船干扰

提出了多途信道中的声屏蔽技术,并应用于抗拖船干扰,以克服传统的阵处理办法抑制拖船干扰时所存在的探测盲区问题。把拖曳线列阵接收的拖船干扰和同方位的目标信号在频域通过一个屏蔽聚焦权滤波器,在对干扰屏蔽的同时,对目标聚焦。针对聚焦权实用性差的缺点,又提出了屏蔽非聚焦权,并与常规波束形成做了比较。11元水平阵数据仿真结果表明,该技术提高了处理增益约5 dB;在抑制拖船干扰提高处理增益的同时,理论上也可以消除掉在该方向上强目标干扰形成的探测盲区。     

稳健的子带子阵级导向最小方差波束形成算法

导向最小方差(STMV)波束形成是一种利用导向协方差矩阵获得自适应权值的方法,具有快速收敛特性.常规的稳健导向最小方差(RSTMV)波束形成算法在处理宽频带信号时,性能下降明显.为了改善算法的性能,结合频域子带划分和空域子阵划分技术,提出一种多子带不确定集独立约束的稳健子阵级STMV波束形成算法。通过频域子带划分可对不同子带的导向向量误差范数边界进行约束,计算出各子带对应的对角加载量,得到稳健的子带级最小方差波束形成算法权向量;同时采用子阵技术进行降维处理,可进一步增加划分子带的数目,从而提高算法的性能并有效降低计算复杂度,最终得到一种稳健的子带子阵级STMV波束形成算法。理论分析和仿真结果表明,在阵列导向向量存在误差的情况下,该算法在干扰方向形成的零陷最深,且零陷波束宽度最窄,输出信噪比接近理论值,因此性能最佳.实际海试数据处理表明,在强干扰目标存在时,弱目标输出信干噪比较RSTMV算法可提高4 dB,较常规波束形成可提高10 dB,在角度分辨力和算法复杂度方面得到有效改善,同时可以保证目标功率无失真输出。      

基于近场聚焦逆波束形成的UUV平台噪声自适应抵消

UUV平台自噪声会对舷侧阵产生干扰，从而影响其探测性能，本文针对平台尾部自噪声源的直达噪声和海面反射噪声，提出了基于近场聚焦逆波束形成的平台噪声自适应抵消方法。文中利用UUV平台设计参数、深度以及运动姿态信息对尾部自噪声传播到舷侧阵的路径建立几何模型，并分析了影响该路径的因素；通过该模型，平台尾部自噪声能够实时自适应地通过聚焦波束形成被估计出来，从而在舷侧阵的接收信号中实现干扰抵消。仿真结果与海试实验数据处理结果表明，该方法能够有效抑制尾部自噪声干扰，显著提高UUV探测弱目标的能力。     

快速收敛最小方差无畸变响应算法研究及应用

常规最小方差无畸变响应(MVDR)自适应波束形成是一种高分辨窄带波束形成器,它是利用实际声场的窄带互谱密度矩阵(CSDM)估计出自适应波束形成权向量.在实际应用中,MVDR算法需要较长的观测时间估计协方差矩阵,不利于对高速运动目标进行定位;对于宽带目标信号, MVDR算法需要对每一个CSDM进行求逆运算,计算量较大;在相干源条件下,目标信号之间会发生"对消"现象,MVDR算法性能急剧恶化.本文提出了基于子带子阵处理的快速收敛MVDR自适应波束形成方法.首先将全频带划分成一组子带,将接收线阵划分成一组子阵,然后对每一子带计算降维的驾驶协方差矩阵(STCM),从而得到快速收敛MVDR自适应波束形成的权值和空间谱估计结果.同时采用双向空间平滑方法对相干源进行MVDR空间谱估计.仿真和海试数据处理结果表明该算法在保证高分辨力的同时,具有瞬时收敛的性能,双向空间平滑技术具有良好的解相干性能.     

水下声成像中旁瓣抑制方法及其实验研究

提出了一种近场条件下采用不等间隔阵并进行孔径变迹处理的水下声成像旁瓣抑制方法,并进行了理论和实验研究,考虑以球面波传播理论为基础的聚焦波束形成,首先通过阵元位置微调,设计了可实现低旁瓣的不等间隔阵,从单程波束响应上降低旁瓣;然后,将孔径变迹处理方法应用于水下声成像中,全部阵元用于接收,部分阵元用于发射,从双程波束响应上进一步降低旁瓣.通过水池实验对所提出的方法进行了验证.结果表明:采用不等间隔阵并进行孔径变迹处理可以更为有效地降低旁瓣,而主瓣仅有小量展宽,且该方法工程应用简便易行,在改善成像质量的同时降低了系统复杂度.     

阵元随机均匀分布球面阵列联合噪声源定位方法

基于球面传声器阵列的噪声源定位方法,设计加工了阵元随机均匀分布64元球面传声器阵列,研究了球面近场声全息和球谐函数模态展开聚焦波束形成联合噪声源定位识别方法,对算法的性能进行了仿真分析,并利用球面传声器阵列进行了噪声源的定位识别试验.研究表明,阵元随机均匀分布球面阵列具有全空间稳定的目标定位性能,球面近场声全息对低频近距离声源具有较高的定位精度,球谐函数模态展开聚焦波束形成对高频远距离声源具有较高的定位精度,将两种方法联合进行声源的定位识别,可以在较小孔径的球面阵列和较少阵元的条件下,在宽频带范围内获得对目标声源良好的定位性能.     

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。     

Observer-based beamforming algorithm for acoustic array signal processing

In the field of noise identification with microphone arrays, conventional delay-and-sum (DAS) beamforming is the most popular signal processing technique. However, acoustic imaging results that are generated by DAS beamforming are easily influenced by background noise, particularly for in situ wind tunnel tests. Even when arithmetic averaging is used to statistically remove the interference from the background noise, the results are far from perfect because the interference from the coherent background noise is still present. In addition, DAS beamforming based on arithmetic averaging fails to deliver real-time computational capability. An observer-based approach is introduced in this paper. This so-called observer-based beamforming method has a recursive form similar to the state observer in classical control theory, thus holds a real-time computational capability. In addition, coherent background noise can be gradually rejected in iterations. Theoretical derivations of the observer-based beamforming algorithm are carefully developed in this paper. Two numerical simulations demonstrate the good coherent background noise rejection and real-time computational capability of the observer-based beamforming, which therefore can be regarded as an attractive algorithm for acoustic array signal processing.     

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。     

Improving beampatterns of two-dimensional random arrays using convex optimization

Sensors are becoming ubiquitous and can be combined in arrays for source localization purposes. If classical conventional beamforming is used, then random arrays have poor beampatterns. By pre-computing sensor weights, these beampatterns can be improved significantly. The problem is formulated in the frequency domain as a desired look direction, a frequency-independent transition region, and the power minimized in a rejection-region. Using this formulation, the frequency-dependent sensor weights can be obtained using convex optimization. Since the weights are data independent they can be pre-computed, the beamforming has similar computational complexity as conventional beamforming. The approach is demonstrated for real 2D arrays.     

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。      

二维解卷积波束形成水下高分辨三维声成像

针对水下三维成像的空间分辨率难以提高,且具有较高旁瓣级的问题,提出了一种二维解卷积波束形成高分辨三维声成像算法,该算法首先完成任意距离切片的平面阵波束形成,近场情况下采用菲涅尔近似实现近场平面阵波束形成,然后通过二维解卷积技术对任意距离切片的二维波束形成结果进行解卷积处理,去除阵列指向性函数的影响,改善波束响应非理想冲击函数所造成波束形成主瓣宽及旁瓣级高的问题。通过计算机仿真分析,新算法可以有效的提高水下三维成像的空间分辨率,抑制旁瓣级,并能够在较宽频带和不同阵列孔径内保持与常规波束形成相当的稳定性。通过试验研究,新方法比常规波束形成实际目标成像分辨率提高一倍,最高旁瓣级下降20 dB,验证了该算法在实际系统中的有效性.      

Imaging with unfocused regions of focused ultrasound beams

This article gives an analytical, computational, and experimental treatment of the spatial resolution encoded in unfocused regions of focused ultrasound beams. This topic is important in diagnostic ultrasound since ultrasound array systems are limited to a single transmit focal point per acoustic transmission, hence there is a loss of spatial resolution away from the transmit focus, even with the use of dynamic receive focusing. It is demonstrated that the spatial bandwidth of a Gaussian-apodized beam is approximately constant with depth, which means that there is just as much encoded spatial resolution away from the transmit focus as there is in the focal region. The practical application of this principle is discussed, an algorithm for retrospectively focusing signals from unfocused regions of fixed-focus beams is presented, and a quantitative comparison between the authors' methods and dynamic-receive beamforming is provided.     

Using practical supergain for passive imaging with noise

Recent work has shown that endfire beamforming of ocean noise can be used to produce images of the seabed layering [Siderius et al., J. Acoust. Soc. Am. 120, 1315-1323 (2006)]. This initial noise imaging technique used conventional beamforming and was later extended to adaptive beamforming that is theoretically optimal. However, there can be problems with adaptive methods, which include extreme sensitivity to random errors, the required averaging time, and computational complexity. Here, the concept of supergain is used to show that delay and sum beamforming can produce nearly the same results as the optimal adaptive methods without the drawbacks.     

MIMO声呐的双尺度旋转不变子空间波达方向估计*

为了提高单基地多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output, MIMO)声呐阵列的波达方向(Direction of arrival, DOA)估计性能,提出了双尺度旋转不变子空间(Dual-Resolution Estimation of Signal Parameters via Rotational Invariance Techniques, DR-ESPRIT)算法。结合MIMO阵列虚拟阵列的结构特征,首先利用ESPRIT算法通过各条虚拟线阵内、基线间距不大于半波长的子阵间的旋转不变关系得到无模糊的粗估计结果,之后利用虚拟线阵间、基线较长的子阵间的旋转不变关系得到一组有模糊的精估计结果。参考粗估计结果对精估计结果进行解模糊,最终得到高精度无模糊的角度估计结果。为了降低运算复杂度,利用该思路对降维ESPRIT算法也进行改进,提出了双尺度降维ESPRIT算法。仿真试验首先验证了与传统算法相比,双尺度类DOA估计算法能够有效提高角度估计精度。此外,还分析了MIMO声呐阵列的发射、接收阵元的幅相扰动误差对算法角度估计性能的影响。