CN102288966A - 一种前向小目标mimo探测方法 - Google Patents
一种前向小目标mimo探测方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN102288966A CN102288966A CN2011101214470A CN201110121447A CN102288966A CN 102288966 A CN102288966 A CN 102288966A CN 2011101214470 A CN2011101214470 A CN 2011101214470A CN 201110121447 A CN201110121447 A CN 201110121447A CN 102288966 A CN102288966 A CN 102288966A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- array
- target
- small target
- vector
- sra
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000001514 detection method Methods 0.000 title claims abstract description 19
- 238000000034 method Methods 0.000 claims abstract description 15
- 239000013598 vector Substances 0.000 claims description 37
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 15
- 239000012736 aqueous medium Substances 0.000 claims description 12
- 238000002592 echocardiography Methods 0.000 claims description 8
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 claims description 6
- 241001386813 Kraken Species 0.000 claims description 5
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 claims description 4
- 150000001875 compounds Chemical class 0.000 claims description 3
- 239000002609 medium Substances 0.000 description 3
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 2
- 238000010521 absorption reaction Methods 0.000 description 1
- 230000002238 attenuated effect Effects 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 239000013049 sediment Substances 0.000 description 1
- 230000008054 signal transmission Effects 0.000 description 1
- 230000005236 sound signal Effects 0.000 description 1
Images
Landscapes
- Measurement Of Velocity Or Position Using Acoustic Or Ultrasonic Waves (AREA)
Abstract
本发明公开了一种前向小目标MIMO探测方法。该方法首先利用分时发射的方法获得分集增益，并且通过对波导水声信道进行建模获得目标位置对应的信号拷贝。以此信号拷贝与实际数据进行匹配场处理实现前向小目标定位。本发明方法可以使匹配场输出的模糊度表面获得更窄的主瓣，具有更好的性能。
Description
技术领域
本发明涉及一种水声前向目标主动定位方法，属于水声信号处理技术领域。
背景技术
从2004年起，多输入多输出（Multiple Input Multiple Output，简称“MIMO”）处理在雷达和声纳领域的研究发展迅速。基于收发分址模式的MIMO利用角度分集设计的Neyman Pearson检测器具有较好的宽容性，进一步利用空间分集提高了检测性能。X.D. Wang 和G.V. Moustakides 就分址处理模式的MIMO雷达中的目标检测与参数估计开展了研究，得到的结果表明：对于分布式目标其检测性能优于相控阵处理，而对点目标的处理其性检测能与相控阵处理相当。J.Li 和P.Stoica提出了基于合址的MIMO 处理框架，这种框架侧重获取和利用波形分集，通过优化发射波形实现发聚焦、并提高了目标分辨率。
在MIMO雷达研究取得飞速发展的同时，MIMO声纳的研究才刚刚起步。I. Bekkerman和J.Tabrikian在2006年提出了MIMO声纳目标检测与定位的处理框架，证明了在自由场平面波模型下，通过发射正交波形可以等效地引入虚拟阵元以提高目标探测能力，并在此基础上推导了广义似然比检测器和测向的性能限。
近年来，尽管MIMO声纳的研究飞速发展，但是作为一种新型的声纳框架，目前仍然在原理性的研究阶段。所考虑的模型也仅仅是自由场环境，对声场的建模也只是使用平面波模型。在波导环境中，水声信道具有特殊性，信道中多径效应严重，声波在波导中传播不满足自由场平面波模型，如果仍然采用基于平面波模型的MIMO探测方案，对前向小目标的探测性能将大幅衰减，甚至出现对前向小目标定位错误的情况。因此在波导MIMO探测方案中采用平面波模型有很大的问题。
发明内容
本发明的目的是针对现有技术的不足，提供一种将MIMO处理框架与波导水声信道的特殊性相结合的前向小目标探测方法。
为实现上述目的，本发明所采取的技术方案是：本发明前向小目标MIMO探测方法包括如下步骤：
1）将SRA阵的所有阵元逐个按以下方法向前向小目标发射和接收信号，两个阵元的发射间隔时间为 ，且
，其中d表示感兴趣的探测区域到SRA阵的最远水平距离，c表示水介质中的声速：
首先将SRA阵设置为发射阵模式，由阵元向前向小目标发射信号；然后将SRA阵切换到接收阵模式，由SRA阵的所有阵元接收前向小目标的反射回波并且对所述反射回波进行存储，所述反射回波包含阵元所发射的信号的频率信息和所述前向小目标的位置信息；
2）将步骤1）所存储的所有反射回波列向量化，得到如式（Ⅰ）所示的数据向量：
式（Ⅰ）中，
表示阵元所发射的信号的角频率，
表示前向小目标的位置信息，r表示前向小目标距发射阵元的水平距离，z表示前向小目标距水面的深度，
表示数据向量，
分别表示步骤1）中SRA阵的各阵元向前向小目标发射的信号所对应的反射回波，N表示SRA阵的阵元个数；
3）根据所述前向小目标所在环境的环境参数，利用基于简正模的KRAKEN模型得到与所述前向小目标的假设位置相对应的拷贝向量，所述环境参数包括水深、水介质的声速、水介质的密度、水介质的声衰减系数、沉积层的声速、沉积层的密度和沉积层的声衰减系数；
4）根据所述拷贝向量，利用式（Ⅱ）得到驾驶向量，
式（Ⅱ）中，
表示驾驶向量，
表示拷贝向量，
表示前向小目标的假设位置；
5）利用所述驾驶向量，对所述数据向量做匹配场处理，得到匹配场输出；
6）对所述前向小目标的假设位置进行搜索，将匹配场输出最大时所对应的前向小目标的假设位置作为所述前向小目标的真实位置的估计。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：本发明采用SRA阵各个阵元逐个发射信号、再将所有阵元发射信号所对应的前向小目标的反射回波列向量化作为数据向量的方式获得分集增益，并且对波导水声信道采用简正模模型建模，将波导水声信道的建模纳入到MIMO处理中，采用匹配场处理对前向小目标进行定位，从而不仅能够估计出目标所在位置，而且能在模糊度表面上获得更窄的主瓣宽度，从而获得比现有方法更好的空间分辨率。
附图说明
图1是本发明前向小目标与SRA阵的阵元之间的信号传输示意图；
图2是本发明的一个实施例中，前向小目标所处环境的示意图；
图3是在图2所示环境中，本发明的匹配场输出的模糊度表面；
图4是在图2所示环境中，在距水面为0.8m的深度处，本发明的匹配场输出的水平距离维的模糊度表面；
图5是在图2所示环境中，在距SRA阵水平距离为8m处，本发明方法的匹配场输出的深度维的模糊度表面。
具体实施方式
以下以图2所示的典型波导环境为例具体说明本发明方法。
如图1所示，SRA阵是一个由N个阵元组成的垂直阵。如图2所示，波导环境由三部分构成：水介质层、沉积层和水底层。其中，水层的深度为1.42m，沉积层的深度为0.22m,水底为一个均匀半空间。SRA是一个有32个阵元、阵元间距0.04m的垂直阵，最上面的阵元距水面0.04m。波导中有一个前向小目标，目标到SRA阵的水平距离r=8m,目标所在深度z=0.8m。c表示声速，
表示介质密度，
表示介质的声吸收系数。声场建模采用了基于简正模模型的KRAKEN 模型。发射信号采用10kHz的窄带信号，接收信号的信噪比为10dB。
针对该典型波导环境，本发明前向小目标MIMO探测方法的步骤具体如下：
1．发射端分时发射信号，接收阵分时接收信号
本发明需要对由SRA阵的不同发射阵元向前向小目标发射的信号的反射回波进行分集处理，因此各个阵元逐个向前向小目标发射信号，并且由所有阵元分别采集、存储前向小目标对每个阵元所发射的信号的反射回波。参见图1，其具体步骤如下：
1）将SRA阵的阵元由水面到水底依次编号为1,2，…，32。需要说明的是，本发明中，SRA阵的各阵元也可以按任意顺序进行编号。
将SRA阵首先设置在发射阵模式，第1个阵元向前向小目标发射信号
，例如10kHz的窄带信号，其信号脉宽为2ms。然后SRA阵切换到接收阵模式，所有阵元开始接收前向小目标的反射回波，将这一次接收到的前向小目标的反射回波表示为
,并且进行存储。
当距离第1个阵元的发射后的
时间后，将SRA阵由接收阵模式切换到发射阵模式，并且第2个阵元重复第1个阵元的发射过程，待第2个阵元将信号发射完毕后，SRA阵再次切换到接收阵模式以使所有阵元接收前向小目标对第2个阵元所发射信号的反射回波，将接收到的该反射回波表示为
。为了保证第2个阵元发射的信号不会干扰到第1个阵元发射的接收信号，要求
，其中d为感兴趣的探测区域到SRA阵的最远水平距离，此处c为水介质中的声速。
2）按照步骤1）的方法，依次由SRA阵的第3、4、5…32个阵元向前向小目标发射一遍信号，并由所有阵元将前向小目标的相应反射回波分别进行接收和存储，由此共获得了32次反射回波：
，
，…，
。
2．接收端分集处理，应用任意一种匹配场[优选Bartlett匹配场（MFP）]处理对前向小目标进行定位。
首先将依次采集的32次反射回波列向量化，构成数据向量
。然后根据如图2所示的环境参数,通过KRAKEN模型得到与前向小目标的假设位置有关的拷贝向量
。通过拷贝向量求得驾驶向量
，最后利用驾驶向量
和数据向量
做Bartlett匹配场处理估计前向小目标所在位置。具体方法如下：
1）将上一步所采集的前向小目标的32次反射回波列向量化，得到如式（Ⅰ）所示的数据向量
：
（Ⅰ）
式（Ⅰ）中，
表示阵元所发射的信号的角频率，
表示前向小目标的位置信息，r表示前向小目标距发射阵元的水平距离，z表示前向小目标距水面的深度，
表示数据向量，
表示步骤1）中SRA阵的各阵元向前向小目标发射的信号所对应的反射回波，N表示SRA阵的阵元个数。
2）根据图2所示的环境参数，例如水深、水介质的声速、水介质的密度、水介质的声衰减系数、沉积层的声速、沉积层的密度和沉积层的声衰减系数等，利用基于简正模的KRAKEN模型获得与前向小目标的假设位置
所对应的拷贝向量。
3）根据拷贝向量
，利用式（Ⅱ）的求得驾驶向量，
式（Ⅱ）中，表示驾驶向量，
表示拷贝向量，为前向小目标的假设位置。
4）利用上一步骤求得的驾驶向量，对数据向量
做Bartlett匹配场处理，匹配场输出表示为
：
其中，
。
所谓Bartlett匹配场,是将测量得到的声场与建模声场进行相关匹配处理，从而得到与测量声场最接近的建模声场，并认为这个建模声场就是测量声场的估计，从而得到前向小目标位置参数的估计值，并把完成Bartlett匹配处理的算法称为Bartlett匹配场处理器。Bartlett匹配场方法的优点是其具有一定的宽容性(对模型参数的变化不敏感)，它是所有MFP方法中对模型参数的误差最不敏感的一种MFP方法。使用Bartlett匹配场方法，可以由Bartlett匹配场处理器输出的最大值得出前向小目标位置的估计。
5）对前向小目标的假设位置
进行搜索，将最大时的假想位置
作为前向小目标的真实位置
的估计。由图3可知，利用本发明方法能够准确地定位出前向小目标与SRA阵的水平距离为8m，前向小目标距离水面为0.8m，这与真实情况一致。由图4和图5可知，本发明所获得的主瓣宽度约为0.76m，而现有技术获得的主瓣宽度约为0.98m，由此可知，本发明能获得更窄的主瓣，即能够获得更高的空间分辨率。这是因为本发明在匹配场处理中引入了MIMO框架，SRA阵的各阵元逐个向前向小目标发射信号获得分集增益，提高了分辨率。
Claims (1)
1.一种前向小目标MIMO探测方法，其特征在于包括如下步骤：
1）将SRA阵的所有阵元逐个按以下方法向前向小目标发射和接收信号，两个阵元的发射间隔时间为 
，且，其中d表示感兴趣的探测区域到SRA阵的最远水平距离，c表示水介质中的声速：
首先将SRA阵设置为发射阵模式，由阵元向前向小目标发射信号；然后将SRA阵切换到接收阵模式，由SRA阵的所有阵元接收前向小目标的反射回波并且对所述反射回波进行存储，所述反射回波包含阵元所发射的信号的频率信息和所述前向小目标的位置信息；
2）将步骤1）所存储的所有反射回波列向量化，得到如式（Ⅰ）所示的数据向量：
（Ⅰ）
式（Ⅰ）中，表示阵元所发射的信号的角频率，
表示前向小目标的位置信息，r表示前向小目标距发射阵元的水平距离，z表示前向小目标距水面的深度，
表示数据向量，分别表示步骤1）中SRA阵的各阵元向前向小目标发射的信号所对应的反射回波，N表示SRA阵的阵元个数；
3）根据所述前向小目标所在环境的环境参数，利用基于简正模的KRAKEN模型得到与所述前向小目标的假设位置相对应的拷贝向量，所述环境参数包括水深、水介质的声速、水介质的密度、水介质的声衰减系数、沉积层的声速、沉积层的密度和沉积层的声衰减系数；
4）根据所述拷贝向量，利用式（Ⅱ）得到驾驶向量，
式（Ⅱ）中，
表示驾驶向量，
表示拷贝向量，表示前向小目标的假设位置；
5）利用所述驾驶向量，对所述数据向量做匹配场处理，得到匹配场输出；
6）对所述前向小目标的假设位置进行搜索，将匹配场输出最大时所对应的前向小目标的假设位置作为所述前向小目标的真实位置的估计。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN 201110121447 CN102288966B (zh) | 2011-05-12 | 2011-05-12 | 一种前向小目标mimo探测方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN 201110121447 CN102288966B (zh) | 2011-05-12 | 2011-05-12 | 一种前向小目标mimo探测方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN102288966A true CN102288966A (zh) | 2011-12-21 |
| CN102288966B CN102288966B (zh) | 2012-12-19 |
Family
ID=45335531
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN 201110121447 Expired - Fee Related CN102288966B (zh) | 2011-05-12 | 2011-05-12 | 一种前向小目标mimo探测方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN102288966B (zh) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN103076604A (zh) * | 2012-12-31 | 2013-05-01 | 东南大学 | 一种基于频散特征的低频水声脉冲信号距离的测量方法 |
| CN103713289A (zh) * | 2013-12-15 | 2014-04-09 | 浙江大学 | 基于分布式Phased-MIMO联合处理的目标探测方法 |
Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| EP1802000A1 (en) * | 2005-12-23 | 2007-06-27 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Apparatus and method for cancelling interference from neighbor cells in broadband communication system |
| CN101349748A (zh) * | 2008-08-29 | 2009-01-21 | 西安电子科技大学 | 多输入多输出雷达系统目标定位方法 |
| US20100158162A1 (en) * | 2008-12-24 | 2010-06-24 | Masaaki Fujii | Qr decomposition detection device and method supporting interference whitening |
-
2011
- 2011-05-12 CN CN 201110121447 patent/CN102288966B/zh not_active Expired - Fee Related
Patent Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| EP1802000A1 (en) * | 2005-12-23 | 2007-06-27 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Apparatus and method for cancelling interference from neighbor cells in broadband communication system |
| CN101349748A (zh) * | 2008-08-29 | 2009-01-21 | 西安电子科技大学 | 多输入多输出雷达系统目标定位方法 |
| US20100158162A1 (en) * | 2008-12-24 | 2010-06-24 | Masaaki Fujii | Qr decomposition detection device and method supporting interference whitening |
Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
| 朴大志等: "时间反转技术对水声多输入多输出系统干扰抑制性能的研究", 《通信学报》, vol. 29, no. 07, 31 July 2008 (2008-07-31) * |
| 李蓉艳等: "多输入多输出浅海水声信道响应的盲估计", 《同济大学学报(自然科学版)》, vol. 35, no. 05, 31 May 2007 (2007-05-31) * |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN103076604A (zh) * | 2012-12-31 | 2013-05-01 | 东南大学 | 一种基于频散特征的低频水声脉冲信号距离的测量方法 |
| CN103713289A (zh) * | 2013-12-15 | 2014-04-09 | 浙江大学 | 基于分布式Phased-MIMO联合处理的目标探测方法 |
| CN103713289B (zh) * | 2013-12-15 | 2016-03-23 | 浙江大学 | 基于分布式Phased-MIMO联合处理的目标探测方法 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN102288966B (zh) | 2012-12-19 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN107561486B (zh) | 一种基于主动时反的浅海目标波达方向估计方法 | |
| CN112083404B (zh) | 一种基于多途特征匹配的单矢量水听器声源深度估计方法 | |
| CN102176008B (zh) | 一种三维地层成像的相控方位滤波方法 | |
| CN111580048B (zh) | 一种利用单矢量水听器的宽带声源深度估计方法 | |
| CN109541548B (zh) | 一种基于匹配场的空气声呐定位方法 | |
| CN111257943B (zh) | 一种浅海低频声场时频干涉条纹提取方法 | |
| CN112099015B (zh) | 提升毫米波雷达检测估计性能的自适应波形设计方法 | |
| CN108845309A (zh) | 一种基于主动虚拟时反方法的水下目标doa估计方法 | |
| US20060109743A1 (en) | Method and system for synthetic aperture sonar | |
| CN116879901B (zh) | 一种矢量水听器垂直阵列深海宽带声源深度估计方法 | |
| CN112881975B (zh) | 基于子阵特征矩阵联合对角化的单脉冲和差波束测角方法 | |
| CN102288966B (zh) | 一种前向小目标mimo探测方法 | |
| CN113534161B (zh) | 一种用于远距离定位水下声源的波束镜像聚焦方法 | |
| CN109901131A (zh) | 基于斜投影的多径利用相干波束形成方法 | |
| CN106019290A (zh) | 加权宽带时反算子分解多目标声成像方法 | |
| CN117452418A (zh) | 一种侧扫声呐成像方法及装置 | |
| CN108490425A (zh) | 一种双基地mimo雷达的测角方法 | |
| CN110441779B (zh) | 一种多声纳浮标分布式协同定位方法 | |
| CN103513249B (zh) | 一种宽带相干模基信号处理方法及系统 | |
| CN113126076B (zh) | 基于双模式雷达的协作式距离和角度参数估计方法及装置 | |
| CN113704685B (zh) | 一种基于垂直线列阵的深海盲解卷积方法 | |
| CN113126029B (zh) | 适用于深海可靠声路径环境的多传感器脉冲声源定位方法 | |
| CN109633658A (zh) | 一种基于时反压缩感知的浅海目标doa估计方法 | |
| CN115656928A (zh) | 抗多途时延估计提高超短基线系统定位精度的方法 | |
| CN115079092A (zh) | 一种码头环境下水下声源定位方法 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| C06 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| C10 | Entry into substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| C14 | Grant of patent or utility model | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| CF01 | Termination of patent right due to non-payment of annual fee | ||
| CF01 | Termination of patent right due to non-payment of annual fee |
Granted publication date: 20121219 Termination date: 20160512 |