双基地有源探测柔性水平阵阵形实时校准方法

双基地有源模式下接收基地搭载的柔性水平阵在运动过程中,阵形会发生实时的畸变。针对阵形误差的存在会严重影响水听器阵列探测性能的问题,本文提出一种基于发射信号为线性调频(LFM)信号,利用直达波实现阵形参数估计的方法。该方法首先利用分数阶傅里叶变换(FRFT)对LFM信号在特定阶数的分数阶傅里叶变换域上的能量聚集性,实现直达波与目标回波的分离,避免了目标回波对于阵形参数估计的影响。而后利用各阵元直达波FRFT后对应峰值点之间的相位差实现了阵形参数估计,并提出了一种基于拖曳船辐射噪声的阵形解模糊方法。计算机仿真表明该方法对于噪声及干扰影响、入射角度误差以及多普勒频移均有一定的宽容性,湖上实验验证了阵形估计方法的有效性,是一种可实时校准、高精度、稳健的柔性水平阵阵形估计算法。     

声强谱频移补偿的波导不变量和距离估计方法

基于声强的距离一频率干涉结构,利用对水平阵不同阵元信号的声强谱进行频移补偿的方法估计波导不变量和距离。在波导不变量和距离其中一项已知的情况下,可以通过该方法估计另外一项。利用2011年12月北黄海水声实验中拖曳声源发射和海底水平阵接收的线性调频信号,通过上述方法估计了不同距离处的波导不变量。结果显示波导不变量的估计值在0.8到1.2之间变化,其均值与利用实测海洋环境计算的理论值符合良好。同时,利用相同的信号和波导不变量的理论计算值,通过上述方法在不同时刻进行距离估计,结果与GPS测量距离基本一致。      

单深度传感器的矢量拖曳阵阵形估计

在二维平面内,假设为抛物形阵形,利用矢量拖曳阵的姿态数据和一个深度传感器的深度数据,研究了矢量拖曳阵的阵形估计问题。通过研究姿态数据中的姿态角与水听器所在阵位置上切线方向数的关系,利用最小二乘法建立了一个等式约束的非线性优化模型,并通过参数转化方法,给出了该模型的解析算法。数值仿真结果表明,在阵形为抛物形的假设下,利用一个深度传感器的深度数据和若干水听器的姿态数据可以进行拖曳阵的阵形估计。对于同样的阵元数,随着姿态数据误差的增大,阵形估计的误差增大。对于同一姿态数据误差分布,随着阵元数的增加,阵形估计的误差减小。     

拖曳线列阵机动时的一种目标检测算法研究

根据水动力学流体运动特性,对Burgess建立的水中运动拖缆模型进行了修正,并基于有限差分法和牛顿迭代法提出修正模型的实时求解方法。同时,在阵形求解理论和自适应宽带聚焦波束形成理论的基础上,提出一种畸变阵的目标检测算法。将实时计算所获得的阵元位置信息作为变量引入自适应宽带聚焦波束形成算法中进行目标检测。并进行了海试。试验中在常规算法失效的情况下该算法准确的检测到目标。数据处理结果表明,该算法在阵形大幅度畸变时的输出信噪比比常规算法高15 dB。解决了拖线阵在机动(转向)过程因阵形畸变而无法检测目标的问题,充分验证了该算法的有效性。      

利用拖线阵运动特性的阵形估计方法

有效估计阵形是提高机动条件下拖线阵声呐探测性能的关键,流体力学类阵形估计方法稳定性和可靠性欠佳,导致其难以应用于工程实际,该文针对此问题提出一种基于拖线阵运动特性的阵形估计方法。利用稳态振荡响应公式计算拖船回转机动时拖线阵稳态阵形特性,将转向机动过程中阵上各点运动状态划分为若干阶段,进而依据偏微分方程特征线理论计算各阶段的分界时刻,探究阵上相邻两点的沿阵切线方向差变化规律,最后通过计算当前阵上各点的沿阵方向实现阵形估计。计算机仿真和海上实验数据验证表明算法可行且有效,与传统的流体力学类阵形估计方法相比具有更高的稳定性和更好的工程应用前景。     

非均匀海洋环境噪声中的匹配场处理舰船辐射噪声级估计方法

在实际舰船辐射噪声测量过程中,受非均匀海洋环境噪声的影响,导致常规测量方法的性能急剧下降,基于此,提出了一种非均匀海洋环境噪声背景中的垂直阵舰船辐射噪声测量方法。根据水声信道传播理论,建立了由海面多个空时独立均匀分布噪声源构成的非均匀背景噪声场模型,推导了非均匀海洋环境噪声场中垂直阵舰船辐射噪声估计的理论公式。针对典型的浅海水声信道,进行计算机仿真实验,分析了该方法的测量性能并与常规匹配场测量方法进行对比,结果表明:(1)该方法能有效克服非均匀海洋环境噪声对测量结果的影响,测量误差较小;(2)相同测量条件下,该方法测量性能优于常规匹配场舰船辐射噪声级测量方法;(3)当信噪比满足一定要求时,测量得到的声源级与实际声源级相比,误差小于1 dB。      

基于多级恒模阵的拖线阵拖转时的阵形自校准方法

针对拖船转弯时,弯曲的拖曳线列阵的波束形成和方位估计,提出了一种先盲捕获信号,再校准阵形并估计目标方位的方法。该方法首先利用多级恒模阵对多个独立的目标信号进行盲分离,并估计出拖线阵对目标的方向向量;然后再根据方向向量对拖线阵阵形进行校准并估计出目标方位。其中,阵形自校准时的核心问题——一个多维非线性约束最小二乘问题采用了遗传算法进行求解。文中还推导了对阵元位置和目标方位估计的克拉美罗界。针对较大弯曲度拖线阵的计算机仿真实验,结果表明该方法不依赖于阵形就可实现对目标信号的捕获与分离,具有自适应抑制其它方向入射干扰信号的能力,并可以对阵形和目标方位进行有效估计。仿真结果验证了方法的正确性和有效性。     

非均匀海洋环境噪声中的匹配场处理舰船辐射噪声级估计方法

在实际舰船辐射噪声测量过程中,受非均匀海洋环境噪声的影响,导致常规测量方法的性能急剧下降,基于此,提出了一种非均匀海洋环境噪声背景中的垂直阵舰船辐射噪声测量方法。根据水声信道传播理论,建立了由海面多个空时独立均匀分布噪声源构成的非均匀背景噪声场模型,推导了非均匀海洋环境噪声场中垂直阵舰船辐射噪声估计的理论公式。针对典型的浅海水声信道,进行计算机仿真实验,分析了该方法的测量性能并与常规匹配场测量方法进行对比,结果表明:(1)该方法能有效克服非均匀海洋环境噪声对测量结果的影响,测量误差较小;(2)相同测量条件下,该方法测量性能优于常规匹配场舰船辐射噪声级测量方法;(3)当信噪比满足一定要求时,测量得到的声源级与实际声源级相比,误差小于1 dB。     

论阵形畸变的拖曳式线列阵的工作方式的选取问题

阵形畸变是拖曳式线列阵声呐性能偏离理想情况的主要原因。本文讨论在常见阵形畸变方式下,线列阵指向性的计算。给出在各种不同参数下求解椭圆反函数以确定每个基元的精确坐标的方法。同时给出一种递推的公式,用于快速求解畸变阵的阵形。根据对畸变阵指向性与理想指向性的比较,提出拖曳式线列阵的工作方式选取的准则。从而解决了拖曳式线列阵声呐性能预报这一课题。计算机模拟结果与理论分析完全一致。     

一种基于时延估计的双辅助声源阵形校准方法

布放柔性水平阵列时,各阵元的相对位置很难精确知道,为了解决这一问题,提出了一种阵形校准方法。首先布设两个成一定张角的校准声源,利用它们估计各阵元信号的时延关系,利用声源和接收阵的GPS位置,确定各阵元的相对位置。得到的位置估计是无偏估计,给出了位置估计标准差的数值模拟结果,得出了两校准声源的最佳角度关系。利用2001年亚洲海国际实验的数据对该方法进行了验证,用校准后的阵形得到的测量声源方位角和实际角度一致,实测的阵增益也和理论值相符合。理论及实验分析结果表明,该方法能够准确定出各阵元的相对位置。     

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。     

Least squares approach in wavenumber domain for sound field recording and reproduction using multiple parallel linear arrays

A novel signal processing method is proposed for sound field recording and reproduction using multiple parallel linear microphone and loudspeaker arrays. In sound field recording and reproduction, the problem is how to calculate the transfer filters that transform the signals recorded by microphones into the driving signals of the loudspeakers. The proposed method is based on the spatial Fourier transform in the horizontal angle combined with the least squares (LS) approach in the elevation angle. In the proposed method, the signals recorded by each linear microphone array and those that drive each loudspeaker array are decomposed into the wavenumber domain by the spatial Fourier transform in the horizontal direction. The transfer filters are then calculated by the LS approach in the wavenumber domain. As a result, the size of the matrix of each transfer function in the wavenumber domain is much smaller than that of the conventional LS approach in the temporal frequency domain (LSTF), and well-conditioned stable transfer filters can be obtained with low computational cost without regularization. Computer simulation results show that the proposed method reconstructed a sound field around the control points as accurately as the conventional LSTF.     

依据列相关性优化高斯测量矩阵

为了提高信号重建的精度以及稀疏度适用范围,提出了一种新的测量矩阵优化方法,减小测量矩阵和稀疏变换矩阵的相关性。首先,由测量矩阵和稀疏变换矩阵的乘积构造Gram矩阵;根据Gram矩阵的维数,计算互相关函数的下确界即Welch界;其次,由Welch界确定阈值,收缩Gram矩阵中大于阈值的非对角元;然后,由新得的Gram矩阵和稀疏变换矩阵反解出测量矩阵,迭代更新,从而达到减小相关性,优化测量矩阵的目的。实验结果表明：依据Welch界优化测量矩阵,能快速降低压缩感知矩阵相关性的最大值,提高OMP算法的性能,例如在误差率为10_-0.9时,原高斯随机矩阵需要23个观测值,算法优化后只需16个观测值,相对于Elad、Zhao等观测矩阵优化方法,文中提出的算法具有更小的重构误差,性能和稳定性也略有提升。     

基于粒子群算法的稀疏阵列超声相控阵全聚焦成像

为降低相控阵超声检测全聚焦算法的成像数据量及阵列稀疏优化的计算时间,研究了一种用于稀疏阵列全聚焦成像的阵列优化算法,并通过实验对其成像效果进行了验证。针对目前超声相控阵检测的全矩阵采集数据量大、全聚焦算法成像时间长的难点,该文通过构建稀疏阵列,在保证成像质量的同时显著降低成像数据量,提高了全聚焦算法的成像效率。通过以主瓣宽度、旁瓣峰值以及主瓣峰值作为约束条件构建适应度函数,采用粒子群算法得到稀疏阵元位置分布并进行阵元权重修正,并将其用于稀疏全聚焦成像。相比全阵元成像,使用粒子群算法所得的稀疏阵列的阵元个数降低了56.25%、65.62%,数据使用量降低了80.86%、88.18%。在阵列优化方面,相比遗传算法减少了84.86%的计算时间。     

Orbit Classification of Qutrit via the Gram Matrix

We classify the orbits generated by unitary transformation on the density matrices of the three-state quantum systems （qutrits） via the Gram matrix. The Gram matrix is a real symmetric matrix formed from the Hilbert- Schmidt scalar products of the vectors lying in the tangent space to the orbits. The rank of the Gram matrix determines the dimensions of the orbits, which fall into three classes for qutrits.     

Aperture and element minimization in linear sparse arrays with desired beam patterns

In this paper, an optimization method aimed at designing aperiodic linear sparse arrays is proposed that is based on the stochastic optimization methodology called simulated annealing. Such a method optimizes the positions and the weight coefficients of each element of a linear array in order to obtain a beam pattern that meets given requirements. Moreover, while positions and weights are optimized, minimization of both the number of elements and the spatial aperture is carried out. In this way, a beam pattern without grating lobes and close to the desired one is produced using a small number of elements and a short aperture. The results obtained are impressive in terms of improvement of array characteristics and performance over those reported in the literature, while a great flexibility in defining the desired beam pattern is allowed. Finally, it is proved that the array configurations need a number of elements very close to the absolute minimum to achieve the desired beam pattern.     

类视网膜阵列结构的光纤相控阵方法研究

出射光束阵列布局对光纤相控阵的高功率激光相干合成性能有着重要影响。针对现有光纤相控方法的阵元间距难以突破半个波长,导致能量合成效率低的问题,提出了类视网膜多环形光纤相控方法,设计了具有圆形对称分布的结构,在保持中心阵元以及最外环阵元位置不变的情况下,通过粒子群算法优化环间其余阵元间距以获得最佳的远场相干合成性能。仿真结果表明,与传统光纤相控方法相比,提出的阵列布局可将能量集中度从0.562提升至0.921,峰值旁瓣水平从0.212压缩至0.043。     

高增益对角减载波束形成方法研究

实际的海洋噪声包括不相关噪声成分和相关噪声成分,针对不相关噪声仅仅影响接收数据协方差矩阵对角元素的这一现象,提出一种基于对角减载技术的高增益最小方差无畸变响应法(minimum variance distortionless response,MVDR).在稳健性足够的前提下,首先,按照一定准则选取约束量,利用加权向量范数约束法保证方法的稳健性。然后,利用牛顿迭代法计算得到对角减载系数。最后,将减去对角减载系数的协方差矩阵应用到MVDR波束形成方法中。仿真和海试数据处理结果表明,对角减载MVDR波束形成方法在保证稳健性的同时,提高了阵增益和多目标分辨能力。通过调整减载系数,能够在稳健性与阵增益之间进行折中。      

非均匀对角减载最小方差无失真响应多目标分辨

针对最小方差无失真响应(Minimum Variance Distortionless Response,MVDR)方法在起伏非相关噪声环境下多目标分辨性能严重下降的问题,提出一种非均匀对角减载MVDR (Inhomogeneous Diagonal Unloading MVDR,IDU-MVDR)方法。该方法首先对协方差矩阵进行非均匀对角减载,然后实施MVDR方法。各阵元上的对角减载量通过求解半正定优化问题获得,优化问题中最大化减载量之和,但约束减载后协方差矩阵的最小特征值是一个较小的正值。数值仿真表明,IDUMVDR方法可通过非均匀对角减载消除大部分非相关噪声,但保留小部分噪声分量.因此IDU-MVDR方法较MVDR方法分辨力更高,空间谱中背景级更低、弱目标谱峰更加明显,并且具备一定的稳健性.海上实验结果与数值仿真相一致,验证了IDU-MVDR方法的有效性.      

Simplification of the Gram Matrix Eigenvalue Problem for Quadrature Amplitude Modulation Signals

In quantum information science, it is very important to solve the eigenvalue problem of the Gram matrix for quantum signals. This allows various quantities to be calculated, such as the error probability, mutual information, channel capacity, and the upper and lower bounds of the reliability function. Solving the eigenvalue problem also provides a matrix representation of quantum signals, which is useful for simulating quantum systems. In the case of symmetric signals, analytic solutions to the eigenvalue problem of the Gram matrix have been obtained, and efficient computations are possible. However, for asymmetric signals, there is no analytic solution and universal numerical algorithms that must be used, rendering the computations inefficient. Recently, we have shown that, for asymmetric signals such as amplitude-shift keying coherent-state signals, the Gram matrix eigenvalue problem can be simplified by exploiting its partial symmetry. In this paper, we clarify a method for simplifying the eigenvalue problem of the Gram matrix for quadrature amplitude modulation (QAM) signals, which are extremely important for applications in quantum communication and quantum ciphers. The results presented in this paper are applicable to ordinary QAM signals as well as modified QAM signals, which enhance the security of quantum cryptography.