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。      

宽带波束域高分辨方位估计中波束形成矩阵的选择

波束形成矩阵的计算是波束域高分辨方位估计的关键技术。本文针对宽带源方位估计问题，基于恒定束宽波束形成的概念，将窄带波束域高分辨的有关结论引入宽带中，并从数学上证明了波束数目越少，分辨门限越低，仿真实验验证了文中的结论，表明宽带波束域处理有很好的估计和分辨性能。     

水下目标高分辨方位估计特征分解法的C30硬件实验研究

高分辨方位估计特征分解法是一类性能良好的方法，本文从水下阵列信号处理的实际应用出发，对这类方法进行了C30硬件实验研究，所得结果为高分辨技术的实际应用提供了重要依据文中构造了高分辨方位估计的C30硬件实验系统；并实现了高分辨方位估计的Pisarenko法、MUSIC法、Johnson法和最小摸（Mininorm）法；对高分辨实验系统进行了仿真实验和消声水池实验，并测试了各特征分解法的运行时间．结果表明，高分辨C30实验系统表现了良好的方位估计统计性能和实时性能     

利用信号相位匹配原理的声源方位估计实验研究

为了验证信号相位匹配原理的正确性,利用自制的16元线列阵,在水库进行了声源定向实验研究。分析了信号相位匹配原理的方位估计性能,并与MUSIC方法和常规波束形成方法的方位估计结果进行了比较;实验表明:由该原理定向的指向性半功率点开角是常规波束形成方法半功率点歼角的1／4-1／7和MUSIC方法的1／2-1／3。利用船舶航行噪声的多目标定向仿真和高分辨方位估计仿真结果表明:信弓相位匹配原理方位估计算法用于多目标方位估计和高分辨方位估计是可行的。     

运动平台低频混响的方位-多普勒谱特性研究

运动平台混响场的空频耦合结构对于改善主动声呐低速目标检测性能是十分关键的。本文通过对波束域混响采用高分辨谱分析方法(如MUSIC法和Capon法)在一定程度上突破了发射脉宽的制约,可以更为精确地给出低频混响场的方位-多普勒扩展估计。对南海实验数据的分析表明浅海低频混响场精确地符合运动多普勒规律,并且在一定距离方位分辨单元内的具有混响强度越高,频率扩展越小的特点。进一步的,利用运动多普勒关系给出偏航条件下左右舷混响在方位多普勒平面上沿不同曲线分布的规律,实验数据与理论预测符合良好。      

圆阵波束输出的高分辨方位估计

在研究波束域高分辨ＭＵＳＩＣ算法的基础上,本文把阵元域ＷＳＦ算法推广到波束域中。这两种算法对阵列的形式没有限制,可以应用于水声系统中常见的均匀圆阵波束输出,计算机仿真结果表明,对于圆阵波束输出,波束域ＭＵＳＩＣ算法估计目标方位的性能优于阵元域ＭＵＳＩＣ算法,而波束域ＷＳＦ算法测保持了阵元域ＷＳＦ算法的最佳方位估计性能。     

基于子带分解的宽带波束域最小方差无畸变响应高分辨方位估计方法研究

针对最小方差无畸变响应法对宽带不适用、计算量较大和如何与实际声呐系统结合这三个问题,提出了基于子带分解的宽带波束域MVDR高分辨方位估计方法:它以子带分解的方法实现MVDR在宽带情形下的扩展;利用波束转换实现降维运算,大大减小运算量和提高算法的稳健性;并且提出了在声呐系统使用中的新思路:可将该方法与声呐的多波束系统结合,直接利用声呐多波束系统的输出,可省去从阵元域到波束域的转换,进一步减少运算量;可用于替代传统的分裂波束精测定向系统或单波束系统,提高整个声呐定向系统的性能。经过理论分析、仿真实验和湖试实验,证明了该方法是简单的、有效的、可行的。     

宽带波束域相干信号子空间高分辨方位估计

提出了宽带波束域相干信号子空间目标高分辨方位估计的频域处理与时域处理方法。分别设计出一组覆盖观察扇面的频域和时域低旁瓣恒定主瓣响应宽带波束形成器,然后对频域或时域波束形成器输出数据运用MUSIC方法估计目标方位。时域处理方法不需要进行频带分解,相对于频域处理需要较少的缓存和运算量。所提出的方法还可以在保证波束主瓣响应恒定的同时,通过在旁瓣区域形成期望宽度和深度的凹槽,用于抑制观察扇面外强干扰源。计算机仿真结果表明,本文的时域处理方法能够获得与本文频域处理方法相近的方位分辨与估计性能,它们都能够分辨相干信号源,且方位分辨与估计性能都高于已有方法。通过在干扰方位设计凹槽,较好地抑制了观察扇面外强干扰源,改善了对相干的弱信号源的方位分辨与估计性能。     

梯度投影最小二乘多途信道实数域高分辨估计方法

为解决水下定位过程中的多途信道高分辨估计问题,文章给出了一种梯度投影最小二乘多途信道实数域高分辨估计方法,不同于频域最小二乘,方法利用时域迭代求解去除了矩阵求逆,降低了计算量,并且能够直接获得高分辨的实数域信道冲激响应。与MUSIC、Richardson-Lucy (RL)以及稀疏贝叶斯(SBL)等几种典型时域高分辨信道估计算法进行对比分析,仿真和实验结果皆表明,文中给出的梯度投影LS算法和SBL算法时延分辨力明显优于MUSIC和RL算法,水池实验结果时延分辨力可达1/(5B)(B为信号带宽)。所提方法幅度衰减估计精度略差于SBL算法。但最小二乘(LS)算法使用过程中不需要预知多途数目,更适用于大时延多途扩展情况,且计算量显著优于SBL算法。     

阵列幅相误差条件下的目标方位估计

本文研究了一种改进的MUSIC法，可在一定阵列幅相误差条件下对多目标实现高分辨方位估计，有效地改善了原算法的参数估计性能，具有稳健性高、适用范围广以及工程实现简单等特点，通过大量的计算机仿真和水池实验表明，该方法具有较好的多目标分辨能力和方位估计精度，工程应用前景良好。     

声矢量阵宽带目标波束域变换广义似然比检测算法

为了解决水下声矢量信号处理中的宽带目标被动探测问题, 提出了一种波束域的检测算法. 该算法借鉴人眼对空间谱的检测原理, 对波束域数据进行广义似然比检测. 首先结合干扰抑制问题和矢量环境噪声场特性, 探讨了波束域变换矩阵的设计准则, 并推导了解析解的形式; 然后在假定已知不含目标波束个数的情况下, 构建了波束域的概率密度模型, 并对模型中的未知参量进行最大似然估计, 进而给出了广义似然比检测器的形式; 最后应用信息论准则, 给出了不含目标波束个数的估计方法. 理论分析与仿真实验表明, 该算法在强目标干扰, 以及背景噪声功率谱起伏、时变等环境下, 始终具有更好的系统增益和恒虚警率特性. 湖上试验的结果进一步验证了算法的有效性.     

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。     

激光微加工制作的微光纤珐-珀加速度传感器

将157nm激光微加工制作的微光纤珐-珀腔贴于悬臂梁结构构成加速度传感器。通过设计特定的悬臂梁结构和FFT方法,该加速度传感器的分辨率约为1．13mg／HZ1/2。通过采用MUSIC算法处理信号,信噪比可提高45dB,系统分辨率约为3．56×10^-2μg／Hz1/2。该微光纤珐一珀传感器具有可批量制作、成本低、抗高温、量程灵活等优点,有望应用于石油勘探、地震测量等领域中。     

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。      

基于Group Lasso的多重信号分类声源 定位优化算法*

多重信号分类算法因其抑制噪声能力强、计算速度快等优点,在声源定位领域得到广泛应用。但该算法在中低频段分辨率及聚焦性能较差。针对该问题,提出一种基于Group Lasso的多重信号分类优化算法。该算法将多重信号分类算法输出值作为初始值,并在Group Lasso算法组间计算时对目标信号进行稀疏、在组内计算时对该组信号进行平滑及阈值截断。仿真结果表明:该优化算法在中低频段可明显提高多重信号分类算法分辨率,同时改善因扫描位置与声源面位置不重合引起的聚焦性能下降问题。     

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。      

Sparse asymptotic minimum variance based bearing estimation algorithm for a single vector hydrophone

For underwater target detection using a single vector hydrophone, sparse asymptotic minimum variance(SAMV) method is used to estimate the target bearing. The SAMV discretizes the entire scanning space and the target bearing is located at the position of the discrete direction. The SAMV algorithm utilizes the sparsity of the spatial signal to improve the estimation performance of the target bearing. Background noise level(BNL) of the bearing estimation of SAMV algorithm is lower than those of the conventional beam forming(CBF)method and minimum variance distortionless response(MVDR) method for different signal noise ratios(SNRs). When the SNR is higher than 0 d B, the direction-finding error of this algorithm is less than 2°. Moreover, the SAMV algorithm has a better dimensional orientation resolution capability. The experimental results show that the SAMV algorithm gives a bearing and time recording map with a lower BNL, which effectively verifies the effectiveness of SAMV algorithm in terms of underwater target detection.     

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。