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。     

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。     

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。     

波束域高分辨方位估计的方法、统计性能及水池实验结果

本文针对水声设备的实际应用，研究了波束域高分辨方位估计的MUSIC方法。首先分析了波束形成方法获得处理增益的原理，揭示了波束域高分辨方法具有较低分辨门限的机理；给出了波束域高分辨MUSIC算法，通过计算机仿真，比较了波束域和阵元域高分辨MUSIC法的统计性能，显示了波束域高分辨方法的优越性；进行了消声水池实验，结果表明波束域高分辨MUSIC法分辨力高，对阵列误差具有较大的宽容性。     

并列式多入多出声纳宽带高分辨波束形成方法

并列式多入多出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)声纳可以通过高分辨波束形成方法进一步提高方位分辨能力。本文通过对窄带方法的扩展,提出一种宽带高分辨波束形成的方法,数值仿真分析了该方法的性能,并通过湖试数据进行了验证。结果表明,该方法可以对并列式MIMO声纳进行宽带高分辨波束形成,高信噪比情况下可以得到较高的方位分辨能力,但方位分辨力随信噪比减小下降较快,且运算量远大于常规波束形成方法,在运算能力满足要求且信噪比较高时,用本方法可显著提高系统的方位分辨性能。     

球谐域类正则化宽带超指向性波束形成算法

提出一种球谐域类正则化宽带超指向性波束形成算法,通过结合超指向性波束形成器与延迟求和波束形成器控制阵列白噪声增益和指向性因数,推导类正则化宽带超指向性波束形器的球谐域表达式。在此基础上设计新的可控指向性因数波束形成器,可在不显著放大低频白噪声的前提下实现设定的波束宽度。采用32元球阵的仿真结果表明,对于语音测试场景,类正则化波束形成器的最高PESQ得分相比于传统的超指向性波束形成器与延迟求和波束形成器分别提高了约0.5和0.4,平均词错率分别减少了约9.5%和8.1%。主观测试实验也表明类正则化波束形成器在方向性噪声和扩散场噪声环境下都可以获得更好的主观听觉感受。利用实验数据对算法性能进行测试,实验结果同样验证了该方法在实际声学环境中的有效性。     

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。     

宽带波束形成器的自适应综合

提出一种具有频率不变波束图的宽带基阵设计方法。该方法只需给出参考波束图,无须推导权矢量的表达式,便可由计算机自动完成整个设计任务。其设计过程分为3步:(1)用数值计算的方法计算参考频率下的基阵权矢量。(2)利用自适应模拟法得到其它频率处的基阵权矢量。(3)以各频点处的基阵权矢量作为FIR滤波器的频率响应指标设计FIR滤波器。该方法可应用于任意阵型的阵列,且对各阵元的指向性也没有任何限制,因此本文方法具有重要的工程应用价值。     

矩阵空域预滤波目标方位估计

提出了基于矩阵空域预滤波处理的目标方位估计新方法。通过设计一个空域的矩阵滤波器对传感器阵列数据进行矩阵处理,抑制阻带扇面的干扰与噪声,且尽量保证让通带扇面的信号无失真通过。由于该空域滤波器的输出仍为阵元域数据,因此可以很方便地在很多阵列信号处理算法之前通过增加空域预滤波处理来达到抑制空间干扰、提高系统处理能力的目的。文章通过目标方位估计的具体实例来说明矩阵空域预滤波处理对系统性能的改善作用。计算机仿真和实测数据处理结果表明,矩阵空域预滤波处理有效地抑制了空间干扰与噪声,提高了方位估计算法对感兴趣扇面目标的方位分辨与估计性能。此外,仿真结果表明采用分扇面空域预滤波处理方法,使基阵具有了分辨多于阵元数目信号源的能力。     

矢量声纳高速运动目标稳健高分辨方位估计

针对水声矢量信号处理框架中的高速运动目标低信噪 比小快拍条件下的稳健高分辨方位估计问题, 将压缩感知技术应用于水声矢量信号空间谱估计模型中. 结合声矢量传感器结构特性, 探讨了基于声压振速联合处理的广义时域滤波方法; 结合矩阵空域预滤波理论, 设计了基于阻带约束通带均方误差最大值最小的空域滤波器, 研究了矢量声纳空域预滤波方法; 结合以上分析, 提出了基于压缩感知技术的时空联合滤波高分辨方位估计方法, 给出了方法的数学模型、物理解释及具体实施步骤.理论分析和计算机仿真试验表明, 新方法对于小快拍数 条件下的矢量声纳高速运动目标高分辨方位估计问题, 具有较低的双目标分辨门限和较高的估计精度, 有着良好的应用前景.湖上试验验证了方法的有效性. 关键词： 声矢量传感器 空间谱估计 时空滤波 压缩感知     

改进的高分辨逆波束形成算法在圆阵中应用

针对常规逆波束形成不能突破瑞利限问题,相关学者提出一种基于自回归模型的逆波束形成算法来改善逆波束形成算法的方位分辨率;但在实际应用中,该算法的检测性能比逆波束形成算法差。对此,本文通过修改自回归模型来改善基于自回归模型的逆波束形成算法的检测性能,并将其应用于圆阵中。改善后的算法在保证对目标方位高分辨率检测的同时,在较低信噪比条件下可实现对目标方位的有效检测。理论分析和数值仿真验证了改善后的算法相比基于自回归模型的逆波束形成算法在检测性能提高了近10log(2K 1)dB( 2K 1 为虚拟线阵阵元数) 。     

基于聚焦变换的宽带信号方位稳健估计

提出了一种基于聚焦变换稳健的宽带信号方位估计算法,FTMV方法(Focusing Transform Based Minimum Variance Method)。该算法利用聚焦变换的思想将宽带阵列信号协方差矩阵聚焦到一个窄带上进行处理,实现了信号的方位积累。实验数据处理结果显示FTMV方法有效消除了阵列机动引入的目标方位估计误差,同时相对窄带MV方法(Minimum Variance Method)具有更短的响应时间、更小的计算复杂度、更好的鲁棒性能。     

宽带波束形成器的设计与实现

综述了宽带波束形成器的没计与实现问题,归纳出一种统一的窄带(子带)波束优化设计方法——多约束优化设计法,并推广为FIR宽带波束形成器统一优化设计法。阐述了频域DFT宽带波束形成器结构及其子带波束加权向量设计方法,以及时域FIR宽带波束形成器结构及其各通道FIR滤波器的设计方法,对几种具有代表性的方法的原理与性能进行了分析与比较。所归纳出的统一设计法将很多现有的波束设计法纳入统一框架体系,使之成为它的一个特例,可以满足多样化频域子带与时域宽带波束形成器设计的需求,提供灵活的波束设计准则,且设计精度高。子带与FIR宽带多约束统一设计法的优越性能在稳健旁瓣控制恒定主瓣响应自适应波束形成器设计问题中得到了充分的体现。     

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。     

一种基于模态域波束形成的水平阵被动目标深度估计

水面水下目标分辨与识别一直是被动声呐探测领域的难题.利用一种水平阵模态域波束形成算法获得己知方位目标声源的各阶模态强度,将其与不同深度的各阶参考模态强度进行匹配,最终实现了对声源的深度估计.仿真结果表明,该算法可以在信噪比为-10 dB的情况下,用300Hz带宽的信号样本,实现对声源深度的有效估计.系统分析了不同参数和不同波导条件对该方法目标深度估计性能的影响.其中,阵元数越多,模态样本数越多,计算频段越宽,方位估计精度越高,有效阵长越长,深度估计的性能越好.阵元间距和波导深度的变化不会影响该方法的深度估计性能,并且该方法的深度估计性能在声速剖面、海底参数等波导条件存在扰动时具有鲁棒性.     

矢量水听器垂直阵列数据融合高分辨方位估计算法

为了实现矢量水听器垂直阵列对目标的高分辨方位估计,提出了基于MUSIC子频带最优加权数据融合方法。该方法采用MUSIC算法对划分的各窄带信号进行方位估计,并在各子频带对多基元方位估计结果进行最优加权最小二乘融合处理,最后通过加权直方图统计法得到最终方位估计结果。对算法进行的仿真及海上试验数据处理结果表明:本文算法在方位估计精度、方位估计正确概率、多目标分辨以及对噪声子频带的抑制能力方面都优于单个基元MUSIC以及多基元复声强器融合算法。     

矢量水听器垂直阵列数据融合高分辨方位估计算法

为了实现矢量水听器垂直阵列对目标的高分辨方位估计,提出了基于MUSIC子频带最优加权数据融合方法。该方法采用MUSIC算法对划分的各窄带信号进行方位估计,并在各子频带对多基元方位估计结果进行最优加权最小二乘融合处理,最后通过加权直方图统计法得到最终方位估计结果。对算法进行的仿真及海上试验数据处理结果表明:本文算法在方位估计精度、方位估计正确概率、多目标分辨以及对噪声子频带的抑制能力方面都优于单个基元MUSIC以及多基元复声强器融合算法。     

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。     

采用条件波数谱密度函数的宽带高分辨方位谱估计算法

针对宽带高分辨方位估计存在方位估计偏差大、算法复杂度高等问题,提出了一种基于条件波数谱密度(Conditional Wavenumber Spectral Density based,CWSD-based)的宽带高分辨方位谱估计算法.该算法利用条件波数谱密度将阵列信号转换到频率-波数空间,宽带信号能量在该空间的坐标呈现与入射角相关的线性分布,通过借鉴直线检测原理,实现邻近目标的高分辨方位估计,且无需预估角度和信源数等信息。仿真结果表明,该算法理论分辨率与处理最高频率成反比,估计均方误差约为0.1°,对阵形畸变鲁棒,运算效率高。海上试验数据表明,本文方法在方位分辨率、弱目标检测、非目标向噪声抑制、稳健性等方面都优于宽带常规波束形成和最小方差无畸变算法,在实际海洋中可实现超低旁瓣高分辨波达方向估计。