频域盲源分离与波束形成结合抑制方向性强干扰方法

针对方向性强干扰严重影响无源声呐弱目标检测的问题,提出了频域盲源分离与波束形成结合的干扰抑制方法:以子带分解的方法实现宽带干扰抑制。对每个子带进行频域盲源分离,并估计出各分离信号的方位,将与给定强干扰方位匹配的分离信号置零,利用估计的解混矩阵和处理后的分离信号重构回阵元域信号并进行波束形成实现目标方位估计。声呐模拟器数据与海试数据验证结果表明,相对于传统零陷常规波束形成与零陷最小方差无失真响应波束形成方法有2 dB以上的增益,约6 dB的背景级降低,证明该方法在抑制方向性强干扰方面是有效的。     

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.     

基于宽带分裂阵列的水下远程被动多目标检测与定向

为获取更高的水下远程多目标检测和定向性能,基于工程中广泛应用的最小方差无畸变响应(MVDR)波束形成算法,设计了大间隔分裂线列阵,通过扩大阵列有效孔径改善了空间谱峰锐度.同时提出非相干宽带预处理方法,利用MVDR在多频子带下波束宽度和间隔的非一致性来抵消由于稀布阵元造成的栅瓣效应.最终实现大间隔分裂阵和宽带非相干波束形成的互补.仿真和湖上试验结果表明,与采用宽带MVDR的均匀线列阵和采用互相关法的大间隔分裂阵相比较,所提方法能显著提高对水下远程目标的检测和分辨性能.     

频域宽带下视多波束三维声成像算法

为解决下视多波束三维成像声呐跨航向分辨率差、旁瓣级高的问题,提出一种频域宽带下视多波束三维声成像算法。该算法将阵元域回波信号通过二维傅里叶变换直接变换到波数-频率域,之后进行深度向匹配滤波,同时选取带宽内的频点进行频域宽带信号的相位补偿,再进行二维逆傅里叶变换回阵元域,实现跨航向-深度向成像处理。沿航向采用时域合成孔径方法,得到三维图像结果.计算机仿真和海上实验结果表明,相比于常规的下视多波束三维成像声呐处理算法,改进的方法跨航向主瓣变窄,角分辨率明显提高,旁瓣降低10~30 dB。相比于传统基于分块DFT的频域宽带波束形成,改进的频域宽带方法避免了跨航向处理中的时域分块插值和多次变换域,复数加法和乘法次数显著降低。改进的频域宽带下视多波束三维声成像算法可以有效地获取水下三维高分辨图像,抑制虚影,明显改善成像质量。同时,计算效率高,更适合于实时成像系统实现。      

盲重构频域阵列信号的压缩感知水声目标方位估计

针对复杂海洋环境条件下压缩感知水声目标方位估计性能下降的问题,利用盲源分离能够提高信噪比的优势,提出了一种盲重构频域阵列信号的压缩感知水声目标方位估计方法。首先将阵元域信号通过傅里叶变换方法得到多个子带阵列信号;然后对各个子带阵列信号进行复数域盲源分离得到子带解混矩阵和子带分离信号估计,并对子带分离信号进行属性分析和处理;再根据处理后的子带分离信号和子带解混矩阵重构子带阵列信号,对重构的子带阵列信号采用频域压缩感知方法进行空间谱估计,得到各个子带的空间谱;最后将各子带得到的空间谱进行求和,搜索求和后空间谱的峰值则可实现目标方位估计。模拟器数据和海上实测数据验证结果表明,同等条件下该方法的目标检测能力优于经典的最小方差无失真响应(Minimum Variance Distortionless Response,MVDR)方法、频域压缩感知(Compressed Sensing,CS)方法、盲源分离(Blind Source Separation,BSS)与MVDR相结合的方法(BSS+MVDR方法),测向精度更高,明显提高了弱目标信号的空间谱能量,增强了声呐检测弱目标的能力。      

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.     

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。      

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。     

宽带低旁瓣时域波束形成

针对有源和无源声呐中的宽带波束形成,提出了一种低旁瓣时域实现方法。声阵列各个阵元的输出首先经过数字延迟线实现数倍采样间隔的时延补偿,然后由FIR数字滤波器来补偿剩余的时延,并实现低旁瓣波束所需的频率加权,最后再把滤波器输出相加得到时域波束输出。FIR数字滤波器的设计采用改进的自适应方法,其期望响应由工作频带划分成的等间隔窄子带上的低旁瓣波束形成权系数构成。各个子带上的低旁瓣波束则采用基于MVDR波束形成原理的波束优化设计方法得到。针对圆弧阵的计算机仿真设计结果和湖上实验验证了本文方法的正确性和有效性。     

有源声呐距离维波束形成方法

针对脉冲压缩处理所获得的距离分辨率和干扰抑制能力不足的问题,提出了有源声呐距离维波束形成方法。该方法从单个脉冲回波的频域输出中提取多组子带分量,每个子带分量的中心频率形成等差数列,对应的相移形成复指数等比数列(可类比于均匀直线阵的阵列流形向量)。根据这一特点,使用多组子带分量构建协方差矩阵,根据中心频率设计距离维加权向量,建立了距离维波束形成模型。给出了距离维常规波束形成和距离维自适应波束形成的表达式、处理流程,对距离分辨率和干扰抑制能力进行了分析。利用数值仿真和水池实验证明,距离维常规波束形成可获得与脉冲压缩处理类似的距离分辨率,而距离维自适应波束形成可获得更高的距离分辨率和更优的距离维干扰抑制能力。