CN106249244B - 一种声矢量圆阵宽带相干信号源方位估计方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供的是一种声矢量圆阵宽带相干信号源方位估计方法。将接收数据分为L个子段,对每个子段进行J点的DFT变换,在每个子带得到1个3M×1维基阵快拍数据,从而得到声矢量圆阵的宽带数据模型;用预处理矩阵Tp(fi)、Tvr(fi)、将声矢量圆阵由阵元域变换到相位模态域,在相位模态域得到子带接收数据互谱矩阵Repv(fi);通过频域平均的方法得到声矢量圆阵宽带信号的互谱矩阵Repv;采用子空间处理方法进行方位估计,从而得到目标的方位。本发明在相位模态域实现了声压振速的联合信号处理,具有较强的噪声抑制能力,能够实现宽带相干信号源估计问题。同时设计聚焦矩阵时无需确定初始聚焦区域,克服了由于聚焦矩阵初始聚焦区域预估所引起的方位估计误差。
Description
技术领域
本发明涉及的是一种应用于水下目标的远程被动探测的矢量传感器阵列信号处理方法。
背景技术
声矢量水听器作为一种新型水声传感器,可以空间共点时间同步获取声场中的声压和质点振速矢量,具有许多优点。利用矢量水听器获取的声压和质点振速分量可在全空间对声源进行无模糊定向,且能够获得等价于四元声压阵声呐系统的检测性能;矢量水听器还具有不依赖于声波频率的空间指向性,这个优点在水声系统低频化发展的趋势下显得尤为突出,能够使得基于矢量水听器的声呐系统具有更好的低频适应性;矢量水听器在具有各向同性分量的噪声场中还能通过声强处理抵消各向同性噪声,实现目标的远程稳健检测和方位估计。矢量水听器及基阵在水声测量、弱信号检测与估计等方面得到越来越多的应用。从基阵形式来说,矢量水听器的应用大多数还是局限于均匀线列阵,而对于其它矢量水听器基阵形式研究较少。圆阵作为一种典型的声呐基阵,在声呐系统中有着比较广泛的应用,比如航空吊放声呐皆采用圆柱形声呐基阵,现代船舶艏部声呐系统多采用圆柱形或球形声呐基阵。另外,声呐浮标、岸基声呐基阵也可采用圆阵形式。在声矢量圆阵研究方面,N.Zou研究了圆柱形障板条件下声矢量圆阵相位模态域波束形成方法(Nan Zou,AryeNehorai.Circular Acoustic Vector-Sensor Array for Mode Beamforming[J].IEEETrans.Signal process.,2009,57(8):3041-3052),但是其方法仅仅利用了矢量水听器输出的径向振速分量和切向振速分量进行模态域信号处理,没有利用声压分量,没能实现声压和质点振速的联合信息处理,损失了一定的空间增益,也无法实现性能稳健的声强处理。杨德森、朱中锐等研究了有限长圆柱形声呐障板条件下声矢量圆阵相位模态域常规波束形成方法(Yang Desen,Zhu Zhongrui.Direction-of-arrival estimation for a uniformcircular acoustic vector-sensor array mounted around a cylindricalbaffle.Science China:Physics,Mechanics and Astronomy,2012,55(12):2338-2346),将矢量圆阵阵元域信号通过相应的变换矩阵变换到相位模态域,在相位模态域实现了复杂干涉场条件下声压和质点振速的联合信息处理,同时还研究了无障板时声矢量圆阵相位模态域MUSIC方位估计算法(杨德森,朱中锐,时胜国,莫世奇.声矢量圆阵相位模态域目标方位估计[J].声学学报,2014;39(1):19-26)。但上述有关矢量圆阵的报道主要针对窄带信号,而对于实际中常用的宽带信号则没有涉及。
低频宽带信号在复杂水声信道中能够远距离稳健传播,并且宽带信号目标回波携带的信息量大,混响背景的相关性弱,特别有利于目标检测、参数估计和目标特征提取,在被动声呐中,利用目标辐射的低频线谱和低频宽带连续谱进行目标检测是发现目标的一种重要手段。另外,由于水声信道的复杂性,工程实际中声呐基阵接收到的信号中有相干信号源存在,包括同频干扰和多途信号。因此,提升对低频宽带相干弱信号检测和方位估计能力成为研究热点。对于宽带信号,可以先将其分解为多个窄带分量,在针对各窄带数据进行方位估计,最后对估计结果进行组合得到宽带方位估计,这种方法称为非相干信号子空间方法(ISS)。不过,ISS方法不能处理相干信号源问题。针对宽带相干信号源问题,Wang和Kaveh提出了相干信号子空间方法(CSS)(Wax M,Shan T,Kailath T 1984IEEE Trans Acoust,Speech,Signal Processing.32 817-827;Wang H,Kaveh M 1985IEEE Trans Acoust,Speech,Signal Processing.33 823-831)。该方法通过聚焦矩阵将各个频率分量聚焦到参考频率,然后再采用窄带子空间处理方法进行方位估计。但是,已有的CSS方法选取聚焦矩阵时需要预估目标方位,预估方位偏差影响CSS方法的方位估计性能。
发明内容
本发明的目的在于提供一种能够实现对宽带相干信号源方位估计的声矢量圆阵宽带相干信号源方位估计方法。
本发明的目的是这样实现的:
(1)将接收的声压、振速阵元域数据分为L个子段,对每个子段进行J点的DFT变换,在每个子带得到1个3M×1维基阵快拍数据,从而得到声矢量圆阵的宽带数据模型;
(2)用声压预处理矩阵Tp(fi)、径向振速预处理矩阵Tvr(fi)、切向振速预处理矩阵将声矢量圆阵阵元域信号变换到相位模态域,从而得到声压、振速相位模态域信号;然后在相位模态域得到各子带声压振速的互谱矩阵Repv(fi);
(3)通过频域平均的方法得到声矢量圆阵宽带信号的互谱矩阵Repv;
(4)采用子空间处理方法进行方位估计,从而得到目标的方位。
本发明将信号频带分为互不重叠的窄带数据,然后通过预处理矩阵将声矢量圆阵阵元域信号变换到相位模态域的虚拟均匀线阵信号,同时完成聚焦变换,在此基础上通过频域平均的方法解除信号源的相干性,最后采用子空间处理方法进行方位估计。本发明的主要技术特点包括:
1、声矢量圆阵的半径为r,M个矢量水听器均匀分布于圆周上,声矢量圆阵位于xoy平面内,阵元1位于x轴上,圆心与坐标系原点重合,每个矢量传感器的x、y正轴方向分别与该处的径向、切向重合。
2、将接收数据分为L个子段,然后对每段进行J点的DFT变换,在每个子带可以得到1个3M×1维基阵快拍数据。
3、用预处理矩阵Tp(fi)、Tvr(fi)、将声矢量圆阵由阵元域变换到相位模态域中的均匀线阵,同时完成了频率的聚焦变换。
4、5将每个子带所得接收数据互谱矩阵Repv(fi)通过频域平均的方法得到声矢量圆阵宽带信号的互谱矩阵Repv,解除了信号源的相干性,然后采用子空间处理方法进行方位估计。
本发明的有益效果是:在相位模态域实现了声压振速的联合信号处理,具有较强的噪声抑制能力,能够实现宽带相干信号源方位估计问题。同时该方法设计聚焦矩阵时无需确定初始聚焦区域,克服了由于聚焦矩阵初始聚焦区域预估所引起的方位估计误差。
本发明的声矢量圆阵宽带相干信号源方位估计方法,主要应用于水下目标的远程被动探测。发明的一个潜在应用是具有圆阵阵型的水声系统,如航空吊放声纳、声纳浮标、岸基声纳以及收发分置的艇艏声纳等。本发明还可广泛应用于空气声学中,如对直升机的跟踪定位等。
附图说明
图1是阵列模型。
图2是声矢量圆阵宽带相干信号源方位估计方法流程图。
图3是非相干宽带信号源目标方位谱。
图4是相干宽带信号源目标方位谱。
图5是方位估计误差与信噪比关系。
具体实施方式
下面结合附图举例对本发明作进一步说明。
本发明方法的阵列模型如图1所示,信号处理流程图如图2所示,具体实施方案如下:
第一步,将声压、振速阵元域数据分为L个子段,对每段进行J点的DFT变换,在每个子带可以得到1个3M×1维基阵快拍数据,从而得到声矢量圆阵的宽带数据模型。具体实现如下:
1)声矢量圆阵位于xoy平面内,M元声矢量传感器[0,…,2π(M-1)/M]均匀分布于半径为r的圆周上,阵元1位于x轴上,圆心与坐标系原点重合,每个矢量传感器的x、y正轴方向分别与该处的径向、切向重合,N个远场宽带信号源入射至声矢量圆阵处,坐标系采用右旋坐标系,如图1所示。令入射平面波幅度为1,并假设平面波从垂直于z轴的方向入射(考虑浅海远程情况,本发明后面将不考虑振速的Z分量),则可以得到第m号阵元处的信号为:
其中,表示第n个信号到达第m个阵元时相对于参考阵元的时延,pm(t)、vrm(t)、分别表示第m个阵元在t时刻的声压信号、径向振速信号和切向振速信号;npm(t)、nvrm(t)、分别表示第m个阵元在t时刻的声压噪声、径向振速噪声和切向振速噪声。
2)将获得的声矢量圆阵阵元域信号分为L个子段,然后对每段进行J点的DFT变换,在每个子带可以得到1个3M×1维基阵快拍数据,由声场分解理论可知,对于窄带信号,声矢量圆阵的接收信号可以用有限个相位模态来逼近,从而可得声矢量圆阵的宽带数据模型为:
式中,fi表示工作频段内的第i个频率,Yp(fi)=[Yp1(fi),…,YpM(fi)]T是M×1维声压传感器快拍向量,Yvr(fi)=[Yvr1(fi),…,YvrM(fi)]T是M×1维径向振速传感器频域向量,是M×1维切向振速传感器频域向量,S(fi)=[S1(fi),…,SN(fi)]T为N×1维频域信号向量,Np(fi)=[Np1(t),…NpM(t)]T是M×1维声压传感器频域噪声向量,Nvr(fi)=[Nvr1(fi),…,NvrM(fi)]T是M×1维径向传感器频域噪声向量,是M×1维切向传感器频域噪声向量,其它符号定义如下:F=[w-K,w-K+1…,wK], Bp=diag[b-K,…,bK],bq=jqJq(kir),Bvr=diag[b'-K/jkiρc,…,b'K/jkiρc],K=[kir],ki=2πfi/c表示波数,ρ为流体密度,c为流体中的声速,b'n表示bn对半径r的导数。
第二步,用声压预处理矩阵Tp(fi)、径向振速预处理矩阵Tvr(fi)、切向振速预处理矩阵将声矢量圆阵阵元域信号变换到相位模态域,从而得到声压、振速相位模态域信号;然后在相位模态域得到各子带声压振速的互谱矩阵Repv(fi)。具体步骤如下所述:
1)定义如下的声压、径向振速和切向振速预处理矩阵:
2)将声矢量圆阵由阵元域变换到相位模态域:
3)相位模态域得到子带接收数据互谱矩阵Repv(fi):
数据共有L段,针对每个子带可以获得L个快拍数据,利用长度为L的数据快拍可以估计出频率fi处的接收数据互谱矩阵:
式中,Ype(fi,l),Yvre(fi,l),表示第l段数据进行DFT变换后对应于频率fi处的快拍数据。
第三步,通过频域平均的方法得到声矢量圆阵宽带信号的互谱矩阵Repv。具体为:
第四步,采用子空间处理方法进行方位估计,从而得到目标的方位。具体步骤如下所述:
1)对Repv进行特征分解;
2)确定信号子空间Us和噪声子空间Un;
3)根据信号参数范围由下式进行谱峰搜索;
4)找出极大值点对应的角度就是信号入射方向。
下面通过仿真实验对本发明做进一步描述。
仿真条件如下:8元均匀声矢量圆阵,圆阵半径r=0.3m,基阵工作频带为[15002500],两宽带信号源入射方位为90°和125°,信噪比为-3dB,在频带[1500 2500]具有均匀频谱。背景噪声是与信号不相关的同频带高斯白噪声。采用不加窗的256点FFT将接收数据分成窄带,工作频带内有32个子带,每次估计使用的快拍数为N=31,数据总长度约为1s。图3为两宽带信号源非相干时的目标方位谱,图4为宽带信号源相干时的目标方位谱,图5为宽带信号源相干时的方位估计误差与信噪比关系图。图中,ISS-MUSIC表示非相干信号子空间方法,CSS-MUSIC表示相干信号子空间方法,即本发明方法。仿真结果表明:1)非相干信号子空间方法估计相干源时,其分辨能力严重下降,测向精度也严重下降;2)无论两信号源是否相干,相干信号子空间方法都具有大致相当的目标分辨能力和测向精度。
Claims (1)
1.一种声矢量圆阵宽带相干信号源方位估计方法,其特征是:
(1)将接收数据分为L个子段,对每个子段进行J点的DFT变换,在每个子带得到1个3M×1维基阵快拍数据,从而得到声矢量圆阵的宽带数据模型;
(2)用声压预处理矩阵Tp(fi)、径向振速预处理矩阵Tvr(fi)、切向振速预处理矩阵将声矢量圆阵阵元域信号变换到相位模态域,从而得到声压、振速相位模态域信号;然后在相位模态域得到各子带声压振速的互谱矩阵Repv(fi);
(3)通过频域平均的方法得到声矢量圆阵宽带信号的互谱矩阵Repv;
(4)采用子空间处理方法进行方位估计得到目标的方位;
所述的得到声矢量圆阵的宽带数据模型为:
其中,fi表示工作频段内的第i个频率,Yp(fi)=[Yp1(fi),…,YpM(fi)]T是M×1维声压传感器快拍向量,Yvr(fi)=[Yvr1(fi),…,YvrM(fi)]T是M×1维径向振速传感器频域向量,是M×1维切向振速传感器频域向量,S(fi)=[S1(fi),…,SN(fi)]T为N×1维频域信号向量,Np(fi)=[Np1(t),…NpM(t)]T是M×1维声压传感器频域噪声向量,Nvr(fi)=[Nvr1(fi),…,NvrM(fi)]T是M×1维径向传感器频域噪声向量,是M×1维切向传感器频域噪声向量;F=[w-K,w-K+1…,wK], Bp=diag[b-K,…,bK],bq=jqJq(kir),Bvr=diag[b'-K/jkiρc,…,b'K/jkiρc],K=[kir],ki=2πfi/c表示波数,ρ为流体密度,c为流体中的声速,b′n表示bn对半径r的导数;
所述声压预处理矩阵Tp(fi)、径向振速预处理矩阵Tvr(fi)、切向振速预处理矩阵为:
所述子带接收数据互谱矩阵Repv(fi)为:
其中,Ype(fi,l),Yvre(fi,l),表示第l段数据进行DFT变换后对应于频率fi处的快拍数据;
互谱矩阵Repv为:
采用子空间处理方法进行方位估计得到目标的方位的具体包括:
1)对Repv进行特征分解;
2)确定信号子空间Us和噪声子空间Un;
3)根据信号参数范围由下式进行谱峰搜索,
4)找出极大值点对应的角度就是信号入射方向。
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Legal Events
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---|---|---|---|
C06 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
C10 | Entry into substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
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