水声信号稀疏重构的高阶累积量波达方向估计

高阶累积量具有高斯噪声抑制和阵元扩展特性,将高阶累积量引入水声信号的方位估计中,提出了离格稀疏贝叶斯学习重构的高阶累积量测向算法。该方法利用高阶累积量对高斯噪声的自然盲性,计算阵列信号四阶累积量来滤除高斯噪声,使阵元在原来的结构上扩展了一倍;并构造出选择矩阵剔除了四阶累积量中的冗余项,能再一次的扩展阵元,得到的新观测模型具有更好的统计性能;最后利用空域稀疏性,推导出四阶累积量下的离格稀疏表示模型,采用贝叶斯学习解算出源信号的最大后验概率,实现了目标方位估计。数值仿真和海试实验数据表明,该方法在相邻声源方位间隔为4°的情况下分辨概率可达到95%以上,在信噪比大于-5 dB时目标方位估计的均方根误差在1°以内,可显著抑制背景噪声干扰,在多声源密集分布条件下也能准确、稳健的对水声目标方位进行估计。      

采用四阶累积量多重矩阵重构的低信噪比相干声源波达方向估计

针对相干声源子空间能量扩散且协方差矩阵欠秩难以有效估计波达方向(DOA)的问题,提出了一种采用高阶矩阵变换的估计方法-四阶累积量多重矩阵重构(FOC-MMR)。该方法首先对阵列声压数据分帧进行短时傅里叶变换,然后对四阶累积量扩展的高阶协方差矩阵进行奇异值分解(SVD)得到高阶噪声特征向量,保证该噪声特征向量与扩展后的高阶阵列流形矢量正交匹配,最终实现相干信号的DOA估计。相干单频矩形脉冲信号仿真结果表明,将FOC-MMR方法应用于均匀线阵(ULA, M=4),在信噪比SNR≥-15 dB时,相干信号(θ₁=-20°和θ₂=20°)的均方根误差保持在1.5°以内;在SNR=10 dB时,可正确分辨的两相干信号方位间隔Δθ可以低至5°。在相干脉冲声源实验中,通过混入SNR=5 dB高斯白噪声,验证了FOC-MMR算法在应用于由多个ULA组成的矩形面阵时,其分辨邻近声源和抑制高斯噪声的能力较高。FOC-MMR算法通过对声压阵列数据扩展得到满秩的高阶协方差矩阵,不仅解决了由信号相干造成的噪声和信号特征向量之间能量扩散的问题,还实现了以较高的测向精度和...     

典型概率密度背景下四阶累积量波束形成的阵增益

在理论上零均值高斯分布噪声的四阶累积量恒等于零,而实际噪声和混响的概率密度是影响四阶累积量波束形成技术性能的关键问题。本文针对海洋环境噪声与海底混响的瞬时幅度分布,分别推导了四阶累积量波束形成阵增益函数;建立了阵增益与阵元数、海洋环境噪声和海底混响统计特性的四阶矩和二阶矩及输入信噪比的关系;确定了与常规波束形成阵增益之间存在临界信噪比,高于临界信干比时四阶累积量波束形成可以获得比常规波束形成更高的阵增益与分辨率。实验数据处理结果验证了四阶累积量波束形成阵增益和分辨率理论结果的一致性。      

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。     

基于矢量传感器的低空目标声测向算法及实验研究

将基于二维压差式矢量传感器的声压振速联合处理技术应用于低空目标无源测向的研究中,提出了一种新的无源声测向算法,该方法在小尺寸和低频条件下实现了对低空目标的精确测向。采用实测直升机辐射的噪声信号对算法进行了分析,研究了传感器尺寸、积分时间和信噪比对算法性能的影响。结果表明,矢量传感器尺寸为0.2 m,信噪比为0 dB时,测向误差小于2°,优于基于时延估计测向的方法。该研究为小基阵高精度的低空目标无源声测向提供了一种实现方法。     

水中运动目标动态线谱增强算法研究

通常的基于短时自相关的自适应线谱增强器(SABALSE)主要缺点是:输入信噪比低时,抑制高斯噪声性能差。为了最大限度地克服SABALSE的缺点,我们充分利用高阶累积量抑制高斯噪声的性能和高阶累积量的不同更新算法,提出了基于四阶累积量不同切片的自适应动态线谱增强新算法,并对其原理、结构进行了剖析。用实测鱼雷线谱数据,对鱼雷与水听器处于不同方位时,水听器接收的线谱进行了动态仿真。结果表明:基于四阶累积量非对角切片的自适应动态线谱增强(NDSCBADLSE)算法抑制高斯噪声、增强动态线谱的能力强于基于对角切片的自适应动态线谱增强(DSCBADLSE)算法,且均强于SABALSE算法。因此,本文的算法可用于提高水下探测系统和水下武器系统对微弱信号的检测能力。     

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。      

一种在冲击噪声环境中基于协变异的二维波达方向估计算法

构造了一种特殊的阵列结构,定义了子阵列输出信号之间的互协变异矩阵,提出了一种在SαS噪声环境中基于分数低阶矩的二维子空间测向算法。该算法利用SαS过程具有p(p≥α)阶矩无限、而分数p(0≤p<α)阶矩有限等特点,扩展了二维测向算法的信号模型和应用环境,对加性SαS噪声有较好的抑制作用,弥补了传统的基于二阶和高阶统计量的子空间测向算法不能应用于冲击噪声环境的不足。计算机仿真验证了该算法的可行性和有效性。     

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.     

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。     

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.     

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。      

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。      

Detection of number of sources and DOA estimation based on the combined information processing of pressure and particle velocity using acoustic vector sensor array

In order to solve the problem of DOA(direction of arrival)estimation of underwater remote targets,a novel subspace-decomposition method based on the cross covariance matrix of the pressure and the particle velocity of acoustic vector sensor arrays(AVSA)was proposed. Whereafter,using spatio-temporal virtual tapped-delay-line,a new eigenvector-based criteria of detection of number of sources and of subspace partition is also presented.The theoretical analysis shows that the new source detection and direction finding method is different from existing AVSA based DOA estimation methods using particle velocity information of acoustic vector sensor(AVS)as an independent array element.It is entirely based on the combined information processing of pressure and particle velocity,has better estimation performance than existing methods in isotropic noise field.Computer simulations with data from lake trials demonstrate,the proposed method is effective and obviously outperforms existing methods in resolution and accuracy in the case of low signal-to-noise ratio(SNR).     

用于自适应波束形成语音增强的球谐域掩蔽函数估计方法

提出一种用于球形阵列自适应波束形成的掩蔽函数估计方法。该方法利用包含空间信息的球谐系数提取低维空间向量,并采用复高斯混合模型和深度学习两种方案来估计掩蔽函数,最终利用估计的掩蔽函数设计最小方差无失真响应波束形成器,以达到空域滤波的效果。理论分析和仿真实验证明,对于相同时长的声信号,球谐域掩蔽函数估计方法的计算复杂度比传统阵元域估计方法低了一个数量级。并且在大部分声场环境中,尤其在低信噪比情况下,所提方法的语音质量感知评估测度得分、分段信噪比和短时客观可懂度明显高于阵元域方法,三者最高分别可提升1.31 dB,4.54 dB和35%。另外,实际声学环境的测量实验也验证了所提方法在不影响可懂度的条件下比传统阵元域方法具备更高的降噪量。      

海洋环境噪声空间相关特性建模综述*

相对于大多数声纳,海洋环境噪声通常被视为背景干扰。水听器基阵的信噪比增益成为了基阵设计和性能估计的重要参数。从空间相关特性的角度看,当信号场已知时,阵增益可唯一由噪声场的空间相关特性来确定,这就是海洋环境噪声空间相关特性建模的动机。根据环境和声场之不同,文献中已给出几种不同的噪声场模型。为了阐明已有模型的特点及未来的研究方向,本文对噪声场空间相关特性建模做了简要综述。     

声矢量圆阵宽带相干目标MVDR方位估计*

针对宽带相干目标的远程探测问题，本文提出一种基于声压振速联合处理和矢量重构的声矢量圆阵MVDR波束形成方法。该方法利用相位模态变换技术，将声矢量圆阵变换为与信号频率无关的虚拟线阵，并构建虚拟线阵声压与组合振速的互协方差矩阵，利用声压与振速各分量间的空间相关性有效地抑制各向同性环境噪声；并对宽带相干信号的互协方差矩阵进行矢量重构，即将最大特征值对应的特征向量划分为相互重叠的子向量，从而构建前/后向Hermitian矩阵；最后，基于MVDR波束形成器实现宽带相干目标的方位估计。仿真计算和实验数据处理结果表明，该方法具较强的解相干能力和噪声抑制能力以及较高的方位估计性能。     

虚拟时间反转水声信号检测

针对目标辐射声信号特性未知的情况,在不增加额外水声换能器的条件下,研究提高水听器阵列对水声信号检测性能的方法。首先,按照经典二元检测问题处理方法分析了常规能量检测方法的性能,在此基础上,根据虚拟时间反转处理原理,对处理后的信号构建检测统计量,推导得到了虚拟时间反转检测方法的理论门限和检测性能的表达式,并通过与常规能量检测的对比分析了虚拟时间反转检测的处理增益。使用计算机仿真实验从声源频率、接收阵列阵元数、目标距离与深度等方面分析了两种方法的检测性能。结果表明,所提出的算法相对于常规能量检测算法在性能上有显著优势,且接收阵元数是对算法性能影响最为明显的因素。      

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。