基于纯方位的浅海距离特征量解算分析

目标辐射噪声的LOFAR图中的干涉条纹包含了目标的运动参数和环境信息。当LOFAR图中的干涉条纹模糊或缺失时,其中的目标距离信息将无法提取。对于匀速直线运动的声源目标,仅利用方位信息,通过构造距离特征量和目标方位的关系模型,给出了一种浅海估计距离特征量的补充方法。浅海数值仿真和实验验证表明了该方法的可行性和有效性。     

利用信号自相关函数warping变换的浅海水下移动观测平台机动优化方法

水下移动观测平台的机动航路对纯方位目标运动分析方法的使用性能具有重要的影响。针对此问题,提出了一种利用信号自相关函数warping变换的浅海水下移动观测平台机动优化方法。该方法利用warping变换从接收信号自相关函数中提取与目标距离相关的简正波相干项的特征频率,进而估计距离特征量,再根据预估的目标初始距离范围估计目标运动态势范围。针对观测平台机动方式为匀速转弯运动的情况,以目标方位变化率为评价指标得到了观测平台在所估计的目标运动态势范围下的最优转弯角速率。在浅海Pekeris波导环境下的数值仿真结果和实验数据处理结果表明:方位变化率与纯方位扩展卡尔曼滤波算法的性能密切相关;利用warping变换可以有效地估计距离特征量;观测平台根据以方位变化率为评价指标得到的最优转弯角速率进行机动可以获得较好的目标跟踪性能,收敛时间较短,目标位置估计误差较小。      

利用辐射噪声多线谱的多普勒进行距离估计

提出了一种利用辐射噪声多线谱的多普勒频移去估计直线匀速运动目标正横距离的方法,这种方法用单水听器进行无源测距,且不需要知道海深和其它环境参数。先用Wigner-Ville分布作为瞬时频率估计器估计出多线谱瞬时频率随时间变化作为一个信号,再定义多普勒频移的基函数,依据一种匹配投影原理,在五维空间中用一种可变步长的搜索策略去寻找该信号与多普勒频移基函数之间的最小空间距离。所找到最小距离的基函数对应于目标距离和速度的估计值。计算机模拟给出不同强度干扰噪声下的测距测速的统计误差。当干扰噪声的标准差为最大多普勒频移的10％及时间窗宽度为1．47倍的参考时宽时,测距相对误差小于5．4％,测速相对误差小于1．4％。对某海上实际目标的距离估计为42 m,速度为52 kn,与实际航行的值相符。此单点无源测距方法可应用于声呐浮标、水雷、水声实验中水声目标的运动分析和水下目标声源级测量。     

基于高分辨谱估计方法的快速运动目标分析*

水下运动目标产生的声场由一系列不同模态的简正波组成,不同模态简正波具有不同的多普勒频率移动,携带了运动目标速度、频率等参数的信息。针对快速运动目标水下辐射声场的这一特点,采用高分辨谱估计Burg算法估计不同模态简正波多普勒频移,进而获得运动目标的速度、频率参数估计。数值仿真结果表明,高分辨谱估计Burg算法获得了高频率分辨率,在较短的观测时间或是阵元不足的情况下,较准确地估计了多普勒频移,获得了目标运动速度和初始频率等运动参数。     

某型振动轮噪声数值模拟及优化分析

空中声源的辐射噪声谱包括宽带连续谱和窄带线谱,线谱能量高于连续谱。与水下声源相比,空中声源的运动速度普遍较高,线谱多普勒频移明显,可用于进行水下对空中声源的运动参数估计。首先通过时频分析提取接收信号的瞬时频率,而后利用非线性最小二乘法将瞬时频率提取值与预测值相拟合,进而估计声源的运动参数(声源的运动速度、静止频率、与接收器最小水平距离及经过最近点时刻)。仿真与实验均能较为准确地估计出声源运动参数,同时在实验中实现了水下对空中运动声源的测距和定位,测距误差小于15.8%。在满足一定信噪比和保证足够多普勒信息的情况下,该参数估计方法具有很好的适用性。     

基于倾斜阵的距离与方位联合估计*

针对阵列倾斜引起的阵不变量方法定位精度下降的问题,该文结合倾斜阵声源定位的三维模型提出一种基于倾斜阵的距离与方位联合估计算法。该算法通过联合自校正方位距离联合估计方法对阵列倾角在声源-接收平面的投影量进行估计和补偿,改善目标距离估计误差的同时,利用匹配出的阵列倾角投影量反向估计目标方位,获得对声源二维位置的估计。通过仿真验证了该算法能够在阵列倾角较小时实现目标方位与距离的联合估计。     

多普勒频移和干涉谱联合的水声目标运动参数估计

常见水中运动目标会辐射连续谱噪声和线谱噪声,连续谱噪声在浅海波导环境中形成明暗相间的干涉条纹。根据干涉条纹可以得到目标最近距离与速度的比值,无法直接解出两个参数值。针对利用干涉条纹无法分别估计最近距离与速度问题,提出一种多普勒频移、干涉条纹结合的运动参数估计方法。根据单条线谱多普勒频移得到最近距离与速度参数耦合曲线,再将该曲线与干涉条纹得到参数比值线相交,交点即为两参数估计结果。数值仿真估计声源运动速度、最近距离,在信噪比6 dB条件下,平均估计误差分别为0.71%与0.87%。将该方法应用在2021年6月大公岛海域海试数据,5组实验数据估计目标运动速度、最近距离平均误差分别为2.5%,4.4%,证明了方法的有效性。     

利用频域β-warping变换的浅海修正纯方位目标运动分析方法

针对纯方位目标运动分析方法收敛时间较长的问题,提出了一种利用频域β-warping变换的浅海修正纯方位目标运动分析方法.该方法利用频域β-warping变换从声强干涉结构中提取与目标距离成线性关系的时延,进而估计距离特征量,并利用距离特征量推导得到的目标状态向量的线性约束修正纯方位扩展卡尔曼滤波算法。数值仿真结果表明,对于浅海匀速直线运动目标,在信噪比不低于8 dB的情况下,与常规纯方位扩展卡尔曼滤波算法相比,改进算法将距离估计的收敛时间由26.5 min缩短至11.5 min.在浅海水平不变波导远场条件下,该方法可以快速稳定地估计距离特征量,并能够对目标进行可靠地跟踪定位。      

抵消Wigner-Ville分布交叉项的窄带运动声源无源测速

利用声波的多普勒频移可以对窄带运动声源进行单传感器无源测速,其性能很大程度上取决于能否精确地估计出声波的瞬时频率.Wigner-Ville分布虽然时频分辨率高,但存在交叉项干扰,很少被直接用于瞬时频率估计。对此,提出了抵消Wigner-Ville分布交叉项的单传感器窄带声源无源测速方法。利用交叉项与声源速度的关系构造一个抵消项,引入到Wigner-Ville分布中,通过对声源速度估计值进行迭代更新,使抵消项与交叉项相位相反,从而约掉交叉项。经实测噪声数据验证,对一辆以6.07 m/s匀速运动的卡车(信噪比约为29 dB)测速误差为0.1 m/s,运行时间为4.6 s,对一架以28.90 m/s匀速运动的直升机(信噪比约为16 dB)测速误差为0.46 m/s,运行时间为1.2 s,均优于匹配Wigner变换和多普勒线性调频小波变换测速方法.      

利用频域β-warping变换的浅海目标航向估计方法*

对于单一静止的观测平台,针对直航运动的目标,提出了一种利用频域β-warping变换的浅海目标航向估计方法。该方法利用频域β-warping变换从简正波互相关项中提取与目标距离呈线性关系的脉冲时延,进而估计距离特征量,并根据几何关系建立了目标航向、目标方位和距离特征量的数学模型,利用渐近无偏最小二乘方法对目标航向进行估计。数值仿真和实验数据处理结果表明：在浅海水平不变波导远场条件下,该方法可以对直航运动的目标进行可靠地航向估计,航向估计性能与观测时间内的平均方位变化率密切相关。     

水下对空中声源的运动参数估计

为了解决传统的交互式多模型目标跟踪算法中马尔可夫概率转移矩阵固定不变,造成的模型切换缓慢、跟踪精度不高的问题,提出了一种基于后验信息修正的时变转移概率自适应交互式多模型跟踪算法。算法定义了一种新的修正因子,利用后验信息对概率转移矩阵进行实时修正,提高匹配模型的概率,减小非匹配模型的影响,使得系统模型能够及时、准确地切换到匹配模型。蒙特卡洛仿真实验表明,该自适应交互式多模型算法能够应用于水下目标跟踪中,相比传统交互式多模型算法,模型匹配度更高,滤波效果也更好。     

利用波导不变量进行运动单线阵的无源测距测速

为克服单线阵难以无源测距、测速的缺点,提出了利用目标辐射低频声场干涉结构和波导不变量的运动单线阵无源测距、测速方法。定义了运动目标的距离距变率比（目标距离与距离变化率的比值）,并利用与目标辐射声场的时间-频率干涉结构和波导不变量相关的变量来表征距离距变率比。根据此定义,通过对目标辐射声场的时间-频率干涉结构图进行Radon变换等处理,实现对距离距变率比的估计。利用所估计的距离距变率比,结合平台速度、目标方位角和目标航向角实现对目标距离和速度的同时估计。仿真实验验证了所提方法在测距、测速时的正确性和有效性。结果表明:所提方法在目标航向角较大时有较高的距离、速度估计精度;同时,目标方位估计误差越小,所提方法的距离、速度估计精度越高。      

运动声源识别的动态波叠加方法研究

为更好地识别运动声源并解决声源识别中的虚假声源问题,基于运动声源短时信号的Doppler频移特性, 建立运动声场的短时波叠加关系, 利用波束形成方法对声源点进行预估, 基于预估建立起多运动声源的动态叠加方程, 进一步通过波叠加方程的求解进行声源的计算, 从而创建一种可以用于运动声源识别的动态波叠加方法. 该方法可以有效识别运动声源, 将波叠加方法扩展到了运动声源测量领域, 并在不增加传声器数量以及改变阵列形式的条件下有效抑制运动声源重建中的旁瓣效应, 解决运动声源识别中的虚假声源问题. 仿真及实际运动声源的测量试验结果证明了该方法的有效性.     

水下目标被动测距的一种新方法:利用波导不变量提取目标距离信息

水声学中波导不变量的研究是近30年来引人注目的课题之一。水下目标辐射噪声的直达波和海面、海底反射波之间的干涉现象中隐含有下水目标的距离信息。提取这种距离信息就为水下目标的被动测距提供了一种新的途径。理论分析和实际海试都证明,甚至单水听器的LOFAR(Low Frequency Analysis Record)图都隐含着目标的距离和运动信息。本文给出利用波导不变量提取目标距离信息的理论推导,证明了在形成干涉条纹的外界条件具备时,利用多个水听器构成的基阵也能以较大增益提供目标距离信息。虽然组成基阵的每一水听器出现干涉条纹的条件是有差异的。这种差异在波束成形时可以加以利用和补偿。本文提出的理论和部分仿真、海试结果为水下目标被动测距和目标识别提供了一种新的途径。      

A new method of passive ranging for underwater target:distance information extraction based on wave guide invariant

The study of wave guide invariant in underwater acoustics is one of attracted topics in recent 30 years.The interferences of direct wave and reflect wave from sea surface and sea bottom of underwater target radiated noise inherent the information of target distance.Extraction of these distance information will provide a possible new way in passive ranging for underwater target.The theoretical analysis and the results of at sea experiments show that the LOFAR(Low Frequency Analysis Record) figure inherently contains the range and moving information of passive acoustic sources,even in the situation that the receiver is only one single hydrophone.The theoretical analysis of extraction of target distance information by using wave guide invariant is presented in this paper.It is shown that,based on the interference striation pattern of target,the hydrophone array system is possible to extract the distance information with quite high array gain.Although the mathematical constrain conditions in forming interference striation pattern are different for individual array element,but it is proved that the differences of time delays between array elements can be used in compensation of beamforming.The theoretical analysis,system simulation and some results of at sea experiment show a new way in passive ranging and target recognition.     

运动声源快速定位的声达时差法

针对声达时差法只能用于非运动声源定位的问题,本文提出一种运动声源快速定位方法。该方法以声达时差为基本定位原理,基于声源计算位置对多普勒效应进行解耦并进行声信号多普勒效应修正,根据三角定位方法构建声传播空间矩阵,以声源位置偏差度为目标基于单纯形优化搜索算法进行声源位置快速逼近,实现了对匀速直线运动的单声源的定位追踪,提高定位实时性。该方法将声达时差法拓展到运动声源的定位,同时解决了消除多普勒效应带来的计算过程复杂、运算量大的问题,仅用4个传声器就可实现运动声源的快速定位,突破了传统运动声源识别中对大传声器阵列的依赖。仿真实验和实车运动声源识别实验结果证明了该方法的有效性,本研究为短时发声运动声源的识别提供了一种简便、高效的方法。      

基于时域多普勒修正的运动声全息识别方法

由于运动声源测量信号中多普勒效应的存在,一般声全息方法无法直接使用,而阵列信号波束成形处理方法无法进行定量分析.本方法建立了基于测量面、辐射面和全息面的运动学几何关系,提出了声源与测量信号之间的非线性时间映射方法,基于运动声源的声源特征函数,构造了消除多普勒效应的全息面时域声压分布.全息重建得到运动声源表面有效声压分布,实现了对主要声源处声压幅值的定量估计.实际运动声源的测量实验结果证明了该方法的有效性.     

运动声源多普勒畸变信号自适应校正方法EI北大核心CSCD

提出了一种自适应多普勒畸变校正方法,以声源移动速度v、初始时刻麦克风与声源横向距离x两个运动学参数为优化变量,以最大化重采样信号的频域统计指标为优化目标,通过参数寻优进行v和x的估计,通过幅值还原和时域插值拟合进行畸变校正。仿真分析结果表明,频谱峭度、频谱偏度、频谱脉冲因子和频谱峰值因子4种统计指标均能准确识别运动学参数,且频谱峭度的抗噪能力最好,临界信噪比达到-3.1 dB。实验分析结果表明,列车故障轴承多普勒畸变声音信号校正后,包络谱故障频率成分及其倍频成分清晰准确,说明多普勒畸变得到有效校正。该方法可基于信号本身实现多普勒畸变信号时频结构的全面校正。