CN107064942B - 一种高精度多普勒信号模拟方法 - Google Patents

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Abstract

本发明属于水声传播及水声信号处理技术领域，具体涉及水声信道中声波在(浮标水听器)接收端的高精度多普勒信号模拟方法。本发明包括：基于浮标阵的运动目标模拟，设计一组发射信号序列，利用时延计算，得到相应的接收信号序列；利用周期性样本逼近重构方法对接收信号序列进行预处理，由接收信号序列得到等间隔采样的信号序列；利用反馈及时延判断，并行多通道信号序列进行拼接整合，按周期依次存储数据，实现高精度多普勒信号的模拟。本发明多通道并行处理，提高了信号生成效率。多周期拼接信号，使长信号大数据量存储简单易行。以上两点使得算法用于实际应用设计时，电脑运行内存不再是主要的影响因子，从而扩展了算法的实用性。

Description

一种高精度多普勒信号模拟方法
技术领域
本发明属于水声传播及水声信号处理技术领域，具体涉及水声信道中声波在(浮标水听器)接收端的高精度多普勒信号模拟方法。
背景技术
随着海洋科技的不断发展，水下定位技术成为如今发展研究的一大课题，对精度要求的不断提高使得目标模拟器应运而生。高精度多普勒信号是模拟器设计的重要内容，以往多普勒信号的仿真局限在依据多普勒效应在频域上进行频移，以实现时域上变宽窄的方法，计算量大，运算速度慢，使得高速目标信号精度受到很大限制。因此，采用有效措施实现高精度多普勒信号的模拟是模拟器精度提高的关键技术之一。
比较近年来水下目标模拟器信号设计主要存在两大问题。首先是硬件设备负责信号生成工作，并且不同系统之间目标种类和信号类型都有特殊要求，调试阶段要根据需求随之更新，这种情况下，要满足一定精度就需要较高的采样率，但这又使得硬件设备难以负荷，其可扩展性也受到了严重的制约。其次是生成多普勒信号的算法往往局限在利用多普勒效应的方法上，使得信号只能单点添加频移合成，这样大大降低了信号的生成效率和存储速率。李刚提出可以采用多路拼接方法将窄带信号拼接为宽带信号从而提高生成与存储数据的效率([3]李刚.基于多路拼接的宽带雷达信号源的研究.电子科技大学硕士学位论文.2007.)，此方法中各路信号是独立的，其幅值、频率、相位均不连续，即使使用同一参考时钟源，信号质量也会受到一定的影响。王丽提出了可将插值方法用于解决少样本低精度的问题([1]王丽.具有抗差特点嫦娥一号异源数据地形滤波与插值方法研究.中国地质大学硕士学位论文.2013.)，但此方法主要应用于构造三维空间形态或图像放大处理中，且插值选用的是空间插值思想。范展物理模型角度，提出了可将插值方法用于生成多普勒信号([4]范展.目标高速运动对矢量信号处理的影响及匹配技术研究.哈尔滨工程大学硕士学位论文.2009.)，但没有对插值方法做具体的分析介绍以及实践应用。
发明内容
本发明的目的在于提出一种效果良好、计算简单、适用于在目标模拟中对高速运动目标高精度多普勒信号模拟方法。
本发明的目的是这样实现的：
(1)基于浮标阵的运动目标模拟，设计一组发射信号序列，利用时延计算，得到相应的接收信号序列；
(2)利用周期性样本逼近重构方法对接收信号序列进行预处理，由接收信号序列得到等间隔采样的信号序列；
(3)利用反馈及时延判断，并行多通道信号序列进行拼接整合，按周期依次存储数据，实现高精度多普勒信号的模拟。
所述的周期性样本逼近重构方法为：以一个周期为样本重构单位，比较所需采样点处时间轴附近的样本值，确定最接近的样本值从而确定采样点处的值，以此作为逼近样本的重构值，加之接收信号序列的时延零值部分，重构为每周期的样本值。
所述的利用周期性样本逼近重构方法实现由接收信号序列得到等间隔采样的信号序列的方法为:
如果tn为接收点(tr1,y(ts1))和(tr2,y(ts2))之间的样本逼近重构时刻，通过比较tn与tr1和tr2的差值的大小，来确定y(tn)的值，即：
|tr1-tn|≤|tr2-tn|→y(tn)＝y(ts1) (a)
或者
|tr1-tn|＞|tr2-tn|→y(tn)＝y(ts2) (b)
通过式(a)和(b)可以得到均匀化的采样时刻对应的幅值，利用信道模型对该信号进一步处理可得到浮标接收端所需的接收信号序列。
所述的利用反馈信息进行并行多通道周期性的信号拼接方法为：信号进行周期性样本逼近重构步骤之后，将信号首脉冲到达接收端的初始时延t0与信号脉宽t1相加的和t与信号周期T进行比较；若t≤T，则将t时间的信号数据进行存储；若t＞T，则截取信号前T时间数据进行存储，后(t-T)数据作为下一周期的信号判断数据；此时判断程序循环次数是否达到最大值，若未达到最大值，则重复以上步骤；若达到最大值，则将数据进行拼接并完成存储，并且拼接存储过程中均是信号截断处再次连接，保证了信号的连续性。
所述的周期性样本逼近重构方法可以对接收信号序列进行预处理。
所述的拼接整合方法可以对多通道信号序列进行预处理。
本发明的有益效果在于：(1)周期性样本逼近重构方法与目标信号的信号形式无关，也不受目标速度及运动方向的影响。其算法精度主要取决于对发射信号的采样率。采样率越高精度也就越高，但同时也增大了运算量。因此在实际的应用中要结合精度和运算量两方面考虑问题。(2)多通道并行处理，提高了信号生成效率。多周期拼接信号，使长信号大数据量存储简单易行。以上两点使得算法用于实际应用设计时，电脑运行内存不再是主要的影响因子，从而扩展了算法的实用性。
附图说明
图1为浮标阵定位系统工作态势图；
图2为周期性样本逼近重构方法过程图；
图3为高精度多普勒信号周期性整合流程图；
图4a为目标发射信号及其放大图；
图4b为含多普勒的接收信号及其放大图。
具体实施方式
下面结合附图对发明作进一步描述：
本发明包括：(1)基于浮标阵的运动目标模拟，设计一组发射信号序列，利用时延计算，得到对应的接收信号序列。
(2)利用周期性样本逼近重构方法，由接收信号序列得到等间隔采样的信号序列。
(3)利用反馈及时延判断，并行多通道信号序列进行拼接整合，按重构周期依次存储，实现高精度多普勒信号的模拟。
本发明的主要技术特征是：
1.多普勒信号合成方法采用周期性样本逼近重构的方法、信号拼接采用多通道并行处理方式。
2.本发明所述的周期性样本逼近重构方法是以一个周期为样本重构单位，比较所需采样点处时间轴附近的样本值，确定最接近的样本值从而确定采样点处的值，以此作为逼近样本的重构值，加之接收信号序列的时延零值部分，重构为每周期的样本值。
3.本发明所述的拼接整合方法是以一个周期为拼接整合单位，每周期数据包括时延零数据部分和信号脉冲部分，即每周期的样本值。首先存储等于一个周期的数据，其次进行判断，以大于周期的数据作为下一周期进行叠加的反馈数据，以此反复叠加，最终实现对高精度多普勒信号多通道数据的存储。
实施条件：浮标阵为800m*800m的方阵，浮标分为位于阵的四个角位置，坐标依次为(0,0)、(800,0)、(800,800)、(0,800)，如图1所示。信号为单频余弦信号，频率f0＝10kHz，幅值A＝1V，脉宽为50ms，采样频率fs＝200kHz。目标数目为一个，速度v＝10m/s，位于海深200m的位置，且在该平面做直线运动，起点为N(0,300)，终点为M(200,700)。
针对上述条件，给出该具体实施例高精度多普勒信号生成步骤，详见图2、图3。
1.基于浮标阵的接收信号序列模拟原理
浮标阵如图1所示，设定一个800m*800m的方阵，四个浮标位于方阵的四个角，目标轨迹设置其起点为N(0,300)，终点为M(200,700)，且在海深为200m的平面做速度为v＝10m/s的匀速直线运动，以浮标1所在位置(0,0)为原点，相邻两浮标方向分别为x方向和y方向建立坐标系，则可依据该数学物理模型利用公式
求出对应目标发射信号的采样时间的浮标接收端接收信号的时刻，式中，ts表示目标发射信号的采样时间，以T为采样间隔，称为信号周期，tr表示浮标接收端接收信号的时刻，(x2(ts),y2(ts))表示目标在ts时刻的位置坐标，c为声速。
2.周期性样本逼近重构方法的基本原理
利用公式(1)求得的浮标端接收信号接收时刻为非均匀分布的时间点，而目标模拟器的目的是模拟浮标等信号接收端模拟信号的仪器，是将目标发射的模拟信号经处理后，得到的数字接收序列经DA转换为模拟信号输出。因此需要对以上信号进行间隔均匀化处理，方法为周期性样本逼近重构方法，如图2所示。
如果tn为接收点(tr1,y(ts1))和(tr2,y(ts2))之间的样本逼近重构时刻，通过比较tn与tr1和tr2的差值的大小，来确定y(tn)的值，即：
|tr1-tn|≤|tr2-tn|→y(tn)＝y(ts1) (2)
或者
|tr1-tn|＞|tr2-tn|→y(tn)＝y(ts2) (3)
通过式(2)和(3)可以得到均匀化的采样时刻对应的幅值，利用信道模型对该信号进一步处理可得到浮标接收端所需的接收信号序列。
3.并行多通道信号拼接原理
以往目标模拟器对信号的仿真受数据量大的影响，会出现占用内存过大存储失败的后果，且单点生成速度慢，影响调试效率。
本发明设计了一种利用反馈信息进行并行多通道周期性的信号拼接方法，过程如图3所示：信号进行周期性样本逼近重构步骤之后，将信号首脉冲到达接收端的初始时延t0与信号脉宽t1相加的和t与信号周期T进行比较。若t≤T，则将t时间的信号数据进行存储；若t＞T，则截取信号前T时间数据进行存储，后(t-T)数据作为下一周期的信号判断数据并按下一周期数据长度补零与之相加，得到下一周期的数据。此时判断程序循环次数是否达到最大值，若未达到最大值，则重复以上步骤；若达到最大值，则将数据进行拼接并完成存储，并且拼接存储过程中均是信号截断处再次连接，保证了信号的连续性。
此时已完成对高精度多普勒信号的模拟，结果如图4(b)所示，与图4(a)目标发射信号进行对比，周期显示为1.5s，不含多普勒信息。图4(b)数据生成以浮标1为接收端为例，周期为30个，通过MATLAB仿真验证所得初始时延值0.2s，以及含多普勒信号均与与理论值一致。
以上结果表明多通道并行处理方法，提高了信号生成效率。多周期拼接信号，使长信号大数据量存储简单易行。以上两点使得算法用于实际应用设计时，电脑运行内存不再是主要的影响因子，从而扩展了算法的实用性。

Claims (6)

1.一种高精度多普勒信号模拟方法，其特征在于，包括如下步骤：
(1)基于浮标阵的运动目标模拟，设计一组发射信号序列，利用时延计算，得到相应的接收信号序列；
(2)利用周期性样本逼近重构方法对接收信号序列进行预处理，由接收信号序列得到等间隔采样的信号序列；
(3)利用反馈及时延判断，并行多通道信号序列进行拼接整合，按周期依次存储数据，实现高精度多普勒信号的模拟。
2.根据权利要求1所述的一种高精度多普勒信号模拟方法，其特征在于：所述的周期性样本逼近重构方法为：以一个周期为样本重构单位，比较所需采样点处时间轴附近的样本值，确定最接近的样本值从而确定采样点处的值，以此作为逼近样本的重构值，加之接收信号序列的时延零值部分，重构为每周期的样本值。
3.根据权利要求1所述的一种高精度多普勒信号模拟方法，其特征在于：所述的利用周期性样本逼近重构方法实现由接收信号序列得到等间隔采样的信号序列的方法为:
如果tn为接收点(tr1,y(ts1))和(tr2,y(ts2))之间的样本逼近重构时刻，通过比较tn与tr1和tr2的差值的大小，来确定y(tn)的值，即：
|tr1-tn|≤|tr2-tn|→y(tn)＝y(ts1) (a)
或者
|tr1-tn|＞|tr2-tn|→y(tn)＝y(ts2) (b)
通过式(a)和(b)可以得到均匀化的采样时刻对应的幅值，利用信道模型对该信号进一步处理可得到浮标接收端所需的接收信号序列。
4.根据权利要求1所述的一种高精度多普勒信号模拟方法，其特征在于：所述的并行多通道信号序列进行拼接整合的方法为：信号进行周期性样本逼近重构步骤之后，将信号首脉冲到达接收端的初始时延t0与信号脉宽t1相加的和t与信号周期T进行比较；若t≤T，则将t时间的信号数据进行存储；若t＞T，则截取信号前T时间数据进行存储，后(t-T)数据作为下一周期的信号判断数据；此时判断程序循环次数是否达到最大值，若未达到最大值，则重复以上步骤；若达到最大值，则将数据进行拼接并完成存储，并且拼接存储过程中均是信号截断处再次连接，保证了信号的连续性。
5.根据权利要求1所述的一种高精度多普勒信号模拟方法，其特征在于：所述的周期性样本逼近重构方法可以对接收信号序列进行预处理。
6.根据权利要求1所述的一种高精度多普勒信号模拟方法，其特征在于：所述的拼接整合方法可以对多通道信号序列进行预处理。
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