CN111693971B - 一种用于弱目标检测的宽波束干扰抑制方法 - Google Patents

Abstract

本发明提出一种用于弱目标检测的宽波束干扰抑制方法，包括：步骤1)空间线阵接收远距离目标的宽带信号，对线阵各阵元接收的信号在时域作快速傅里叶变换，生成线阵各阵元信号的时域频谱；将空间线阵划分为若干个重叠子阵；对重叠子阵的信号时域频谱作相位补偿，形成波束域输出，得到子阵方位谱图；步骤2)利用子阵方位谱图，确定干扰方位，对波束域输出进行干扰抑制加权，利用期望的零陷宽度对干扰抑制加权进行修正得到零陷加权，控制波束域输出的干扰抑制宽度，得到干扰抑制后的方位谱图，实现强干扰背景下强干扰的抑制和弱目标的检测。本发明有效抑制较宽波束的强干扰信号，提高弱目标的检测性能，提升输出信干比；海试数据证明有效。

Description

一种用于弱目标检测的宽波束干扰抑制方法

技术领域

本发明属于声纳数字信号处理领域，特别涉及一种用于弱目标检测的宽波束干扰抑制方法。

背景技术

微弱信号的检测是阵列信号处理的关键技术之一。强干扰背景下的弱目标在空间谱上的谱峰会被干扰谱的旁瓣所掩盖，对微弱信号的检测和波达方向估计造成了很大的影响。因此，应首先对干扰进行有效抑制。

国内外学者对干扰抑制问题进行了广泛而深入的研究，提出了很多有效的解决方法，例如文献1[Robust generalized sidelobe canceller with an eigenanalysis-based blocking matrix.International conference on electrical engineering andautomation control,2017]和文献2[一种最差情况下性能最优化的特征分析自适应波束形成方法.声学学报,2015]提出基于波束形成的干扰抑制算法，文献3[Efficient mixed-spectrum estimation with applications to target feature extraction.IEEETransactions on Signal Processing,1996]提出的基于信号分离技术的干扰抑制算法以及一些针对特殊干扰的抑制方法。其中，以波束形成为基础的干扰抑制方法有零陷技术(文献4[一种降维空域滤波矩阵的设计方法.电子学报,2017])、阵列极化技术等。零陷技术是使波束主瓣方向对准目标信号，而在干扰方向形成零陷，从而达到保留信号、抑制干扰的目的。基于信号分离技术的干扰抑制算法是通过将信号与干扰分离，从阵列接收数据中消去干扰，从而达到抑制的目的。特殊情况的干扰抑制算法主要针对相干干扰、同频干扰等方面进行干扰抑制。文献5[Interference Suppression of Subarray Adaptive Beamformingin Presence of Sensor Dispersions.IEEE Transactions on Signal Processing,2010]提出了一种适用于三元组线阵的子阵强干扰抑制算法，该算法通过对子阵窄带信号协方差矩阵进行特征分解，去除表征强干扰信号的最大特征值以进行干扰抑制，取得了一定的效果；文献6[一种均匀圆阵子阵干扰抑制DOA估计算法.信号处理,2010]利用最小二乘波束形成算法对均匀圆阵的子阵波束形成干扰零陷，然后利用子阵输出做超分辨谱估计，取得了良好效果；文献7[具有良好宽容性的逆波束形成干扰抑制算法研究.电子与信息学报,2015]构造了干扰重建矩阵，利用子阵在干扰方位的输出代替了阵元域干扰方位输出，获得了一定的抑制效果；这类算法都是在阵元域进行干扰抑制。此外，文献8[多元阵列的信号相位匹配法.西北工业大学学报,2002]基于相干干扰相位匹配原理，提出了利用三子阵减小随机噪声、提高抵消干扰性能的方法，并指出算法对二元阵的信号解具有不确定性。文献9[相干干扰下的一种稳健波束形成算法.哈尔滨工程大学学报,2013]利用前后向空间平滑技术，利用MVDR算法对干扰进行抑制，但其运算量大，不利于实时处理。反波束形成(Inverse Beamforming,IBF)干扰抑制算法(Towed ship-Noise suppression usingInverse Beamforming.Technical Acoustics,2007)是近年来由国内学者提出的干扰抑制算法，该算法充分利用干扰的方位知识重建干扰信号，然后利用重建干扰信号进行干扰抑制。该算法结构简单，易于工程实现，但在复杂海洋环境中，由于信道随机扰动、阵形畸变等因素，阵列接收信号相位具有一定的随机扰动，算法干扰抑制效果会下降，影响目标信号进一步的检测；另外，为抑制宽波束干扰算法需要在干扰方位附近多次寻峰抑制，算法复杂度高。

实际应用中，需要一种能够针对宽波束干扰鲁棒性高的干扰抑制实时处理方法。

发明内容

本发明目的在于，克服现有的干扰抑制算法计算速度较慢，可行性不高且实际应用中需要在宽波束干扰方位附近多次寻峰抑制，同时对复杂海洋环境中的相位随机扰动敏感，造成干扰抑制效果不理想的缺点。

为实现上述目的，本发明提出一种用于弱目标检测的宽波束干扰抑制方法，利用重叠子阵，分别估计各子阵的干扰信号，对子阵的波束输出结果进行加权实现干扰抑制。理论仿真和海上试验数据处理验证了算法的有效性。

本发明提出的一种用于弱目标检测的宽波束干扰抑制方法，包括：

步骤1)空间线阵接收远距离目标的宽带信号，对线阵各阵元接收的信号在时域作快速傅里叶变换，生成线阵各阵元信号的时域频谱；将空间线阵划分为若干个重叠子阵；对所述重叠子阵的信号时域频谱作相位补偿，并形成波束域输出，得到子阵方位谱图；

步骤2)利用子阵方位谱图，确定干扰方位，对所述波束域输出进行干扰抑制加权，利用期望的零陷宽度对干扰抑制加权进行修正得到零陷加权，通过零陷加权向量控制波束域输出的干扰抑制宽度，得到干扰抑制后的方位谱图，实现强干扰背景下强干扰的抑制和弱目标的检测。

作为所述方法的一种改进，所述步骤1)具体包括：

步骤1-1)空间线阵接收远距离目标的宽带信号，得到M个阵元信号x[d_m,t]，m为阵元序号，m＝1,2,...,M，d_m＝md为第m阵元的位置，d为阵元间距；在时域将信号分为N个快拍，记为快拍1,2,…,n,…,N，每个快拍x_n[d_m,t]长度为L，对第n快拍信号在时间域上做快速傅里叶变换，得到第m阵元第n快拍信号的时域频谱X(m,f)：

其中，t为时间，f为频率，L为采样点数，取值为自然数；若信号采样率为F_s，则采样点数L为：

μ为频域分辨率，表示不小于·的最小整数；

步骤1-2)根据需抑制的干扰的数量y将空间线阵划分为y+1个重叠子阵；设其中的相邻两个重叠子阵第i和第i+1子阵；第i和第i+1子阵首阵元序号差为D；所述相邻两个重叠子阵首阵元序号分别为m_i＝(i-1)D和m_i+1＝iD，每个子阵阵元数为M-yD，所述相邻两个重叠子阵信号的时域频谱分别记为X⁽ⁱ⁾(f)和X⁽ⁱ⁺¹⁾(f)：

X⁽ⁱ⁾(f)＝[X(m_i+1,f),X(m_i+2,f),…,X(m_i+M-yD,f)]^T (3)

X⁽ⁱ⁺¹⁾(f)＝[X(m_i+1+1,f),X(m_i+1+2,f),…,X(m_i+1+M-yD,f)]^T (4)

其中，i＝1,2,...y；y＞＝1，T表示转置运算；

步骤1-3)确定第m阵元的频谱X(m,f)的频带范围[f_min,f_max]，f_min为频率最小值，f_max为频率最大值，对频带范围内的每一个频率分量分别进行相位补偿，并将相位补偿后的数据分别合成所述相邻两个重叠子阵波束输出BF_l ⁽ⁱ⁾(θ)和BF_l ⁽ⁱ⁺¹⁾(θ)；

BF_l ⁽ⁱ⁾(θ)＝w^(i)H(θ)·X⁽ⁱ⁾(m,f) (5)

BF_l ⁽ⁱ⁺¹⁾(θ)＝w^(i+1)H(θ)·X⁽ⁱ⁺¹⁾(m,f) (6)

其中，θ为扫描方位角，取值0～180度，上标H表示复共轭转置运算，l为需要抑制的第l个干扰，l＝1,2,...，y；所述相邻两个重叠子阵的加权矢量分别为w⁽ⁱ⁾(θ)和w⁽ⁱ⁺¹⁾(θ)：

c为声音在海洋中传播速度。

作为所述方法的一种改进，所述步骤1-3)中，对于θ＝θ_m方向的干扰，所述相邻两个重叠子阵的波束输出关系为：

根据所述相邻两个重叠子阵的波束输出BF_l ⁽ⁱ⁾(θ)和BF_l ⁽ⁱ⁺¹⁾(θ)，得到相邻两个重叠子阵的方位谱图。

作为所述方法的一种改进，所述步骤2)具体包括：

步骤2-1)根据所述相邻两个重叠子阵的波束输出BF_l ⁽ⁱ⁾(θ)和BF_l ⁽ⁱ⁺¹⁾(θ)形成的重叠子阵方位谱图，确定干扰方位，强干扰形成的峰值要远大于信号峰值，取方位谱图中出现最大峰值的方位为干扰方位θ_m；

步骤2-2)基于干扰方位θ_m计算干扰抑制加权矢量并进行修正，得到修正后的干扰抑制加权矢量w′_IS(θ|θ_m)：

w′_IS(θ|θ_m)＝weight_null(θ)·w_IS(θ_m) (13)

其中，子阵级干扰抑制加权矢量w_IS(θ_m)：

零陷加权矢量weight_null(θ)由第i和第i+1子阵首阵元序号差D、干扰方位θ_m、期望抑制的零陷宽度Δ确定，为：

步骤2-3)利用修正后的加权矢量w′_IS(θ|θ_m)对所述相邻两个重叠子阵的波束输出进行干扰抑制加权，得到对方位θ_m抑制后的第i个波束输出

步骤2-4)依次求解所有相邻重叠子阵的波束输出，写为向量形式：

判断是否存在其他需抑制的干扰方位，即l＜y是否成立，若存在其他需抑制的干扰方位，判断结果为“是”，则l＝l+1，返回步骤2-1)继续执行；

如果“否”，则对期望抑制的干扰方位完成遍历，记此时波束输出为BF_y+1(θ)，执行步骤2-5)；

步骤2-5)根据波束输出BF_y+1(θ)的输出结果，得到干扰抑制后的方位谱图，从而实现强干扰背景下强干扰的抑制和弱目标的检测。

作为所述方法的一种改进，步骤2-3)中零陷宽度Δ满足：

10lg|2·sin(πfDd(cos(θ_m+Δ)-cosθ_m)/c)|≤U (14)

U为零陷深度门限，通过改变零陷深度门限U控制零陷宽度Δ。

作为所述方法的一种改进，所述相邻子阵首阵元序号差D在子阵增益G＝10lg(M-yD)和零陷宽度Δ之间取中间值，D的值为1或2。

本发明的优势在于：

1、本发明的用于弱目标检测的宽波束干扰抑制方法利用多个重叠子阵，分别估计各子阵的波束输出，在子阵波束域输出加权实现干扰抑制，同时，采用合理设计的零陷加权矢量，实现可控宽度的宽波束干扰抑制。可抑制较宽波束的干扰，且抑制宽度可通过零陷加权矢量控制，对强干扰的抑制能力更优异；

2、相比于常规IBF干扰抑制算法，本发明的用于弱目标检测的宽波束干扰抑制方法对干扰相位随机扰动具有更好的宽容性，利于目标信号的进一步检测与估计；

3、本发明的用于弱目标检测的宽波束干扰抑制方法在对较宽波束进行干扰抑制时，不需要在干扰方位附近多次寻峰干扰抑制，算法耗时少，复杂度低，运算效率高；

4、仿真数据处理结果表明，本发明的用于弱目标检测的宽波束干扰抑制方法能够有效抑制较宽波束的强干扰信号，提高弱目标的检测性能，提升输出信干比约15dB；

5、海试数据证明本发明的用于弱目标检测的宽波束干扰抑制方法有效。

附图说明

图1为本发明的用于弱目标检测的宽波束干扰抑制方法所用线阵模型原理示意图；

图2是现有技术中由舰船拖曳的常规线列阵示意图；

图3为本发明的用于弱目标检测的宽波束干扰抑制方法的算法流程图；

图4为本发明的用于弱目标检测的宽波束干扰抑制方法采用的条件波数谱密度图及其沿波数k方向的扩展图；

图5为本发明的用于弱目标检测的宽波束干扰抑制方法采用的条件波数谱密度的净化谱图；

图6为采用本发明的用于弱目标检测的宽波束干扰抑制方法和采用其他算法得到的方位谱输出对比。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施例对本发明进行进一步说明。

本发明提出的一种用于弱目标检测的宽波束干扰抑制方法利用多个重叠子阵，分别估计各子阵的波束输出，在子阵波束域输出加权实现干扰抑制，同时，采用合理设计的零陷加权矢量，实现可控宽度的宽波束干扰抑制。

为了实现上述目的，本发明所述的方法所采用的一种线列阵声纳装置，可以是一条拖曳阵，也可以是舷侧阵，所述线列阵声纳由多个水听器组成，设实际阵元数N，阵元间距d，将阵列划分为2个重叠子阵，子阵首阵元序号差D，每个子阵阵元数为N-D，子阵1，子阵2接收数据分别表示为x⁽¹⁾(t)＝[x[0,t],x[d,t],…,x[(M-D-1)d,t]]^T和x⁽²⁾(t)＝[x[Dd,t],x[(D+1)d,t],…,x[(M-1)d,t]]^T，T表示转置运算。

本发明提出的一种新的具有良好鲁棒性的用于弱目标检测的宽波束干扰抑制方法，包括如下步骤：

步骤1)空间线阵接收远距离目标的宽带信号，对线阵各阵元接收数据在时域作快速傅里叶变换，生成线阵各阵元时域信号的频谱；将空间线阵划分为若干个重叠子阵；对所述重叠子阵频谱作相位补偿，并合成波束域输出，得到子阵的方位谱图；阵列模型及子阵划分如图1所示。

步骤2)利用各子阵的波束域输出得到的方位谱图，确定干扰方位，对所述子阵的波束域输出进行干扰抑制加权，利用期望的零陷宽度对干扰抑制加权进行修正得到零陷加权，得到干扰抑制后的方位谱图，实现强干扰背景下强干扰的抑制和弱目标的检测。

所述步骤1)具体包括：

步骤1-1)空间线阵接收远距离目标的宽带信号，得到M个阵元的时域信号x[d_m,t]，m为阵元序号，m＝1,2,...,M，d_m＝md为第m阵元的位置，d为阵元间距；在时域将数据分为N个快拍，记为快拍1,2,…,n,…,N，每个快拍x_n[d_m,t]长度为L，对第n快拍数据在时间域上做快速傅里叶变换，得到第m阵元的频谱X(m,f)：

其中，t为时间，f为频率，L为采样点数，取值为自然数；若信号采样率为F_s，则采样点数L为：

μ为频域分辨率，表示不小于·的最小整数；

步骤1-2)根据需抑制的干扰的数量y将空间线阵划分为y+1个重叠子阵；设其中的相邻两个重叠子阵第i和第i+1子阵；第i和第i+1子阵首阵元序号差为D；所述相邻两个重叠子阵首阵元序号分别为m_i＝(i-1)D和m_i+1＝iD，每个子阵阵元数为M-yD，所述相邻两个重叠子阵信号的时域频谱分别记为X⁽ⁱ⁾(f)和X⁽ⁱ⁺¹⁾(f)：

X⁽ⁱ⁾(f)＝[X(m_i+1,f),X(m_i+2,f),…,X(m_i+M-yD,f)]^T (3)

X⁽ⁱ⁺¹⁾(f)＝[X(m_i+1+1,f),X(m_i+1+2,f),…,X(m_i+1+M-yD,f)]^T (4)

其中，i＝1,2,...y；y＞＝1，T表示转置运算；

步骤1-3)确定第m阵元的频谱X(m,f)的频带范围[f_min,f_max]，f_min为频率最小值，f_max为频率最大值，对频带范围内的每一个频率分量分别进行相位补偿，并将相位补偿后的数据分别合成所述相邻两个重叠子阵波束输出BF_l ⁽ⁱ⁾(θ)和BF_l ⁽ⁱ⁺¹⁾(θ)；

BF_l ⁽ⁱ⁾(θ)＝w^(i)H(θ)·X⁽ⁱ⁾(m,f) (5)

BF_l ⁽ⁱ⁺¹⁾(θ)＝w^(i+1)H(θ)·X⁽ⁱ⁺¹⁾(m,f) (6)

其中，θ为扫描方位角，取值0～180度，上标H表示复共轭转置运算，l为需要抑制的第l个干扰，初值为1，取值为1～y；所述相邻两个重叠子阵的加权矢量分别为w⁽ⁱ⁾(θ)和w⁽ⁱ⁺¹⁾(θ)：

c为声音在海洋中传播速度，θ为扫描方位角，取值0～180度。对于θ＝θ_m方向的干扰，所述相邻两个重叠子阵的波束输出关系为：

所述步骤1-3)可采用常规波束形成，亦可采用自适应波束形成方法，具体为采用加权方式的波束形成方法，仅仅改变加权矢量w⁽¹⁾(θ)和w⁽²⁾(θ)。

所述步骤2)具体包括：

步骤2-1)根据所述相邻两个重叠子阵的波束输出BF_l ⁽ⁱ⁾(θ)和BF_l ⁽ⁱ⁺¹⁾(θ)形成的重叠子阵方位谱图，确定干扰方位，通常强干扰形成的峰值要远大于信号峰值，取方位谱图中出现最大峰值的方位为干扰方位θ_m，θ_m取值0～180°；

步骤2-2)基于干扰方位θ_m计算干扰抑制加权矢量并进行修正，得到修正后的扰抑制加权矢量；

干扰抑制加权矢量w_IS(θ_m)：

由式(6)可得未零陷加权的子阵指向性函数DI_sub(θ)为：

其中，θ₀为目标信号方位，取值0～180度。在干扰方位θ＝θ_m上，未零陷加权的子阵指向性函数DI_sub(θ)输出为0，可知干扰方位能量被抑制，但抑制宽度不可控。

根据第i和第i+1子阵首阵元序号差D、干扰方位θ_m、期望抑制的零陷宽度Δ确定零陷加权矢量weight_null(θ)为：

对干扰抑制加权进行修正，修正后的加权矢量为w′_IS(θ|θ_m)：

w′_IS(θ|θ_m)＝weight_null(θ)·w_IS(θ_m) (13)

通过设计的零陷加权矢量实现可控的抑制宽度，实现针对干扰方位θ_m的宽波束干扰抑制；

所述的零陷加权矢量与选定的首阵元差D、干扰方位θ_m、期望抑制的零陷宽度Δ均有关系；

零陷宽度Δ是影响干扰抑制的一个重要因素，Δ选择太窄不足以对较宽范围分布的干扰进行抑制，Δ选择太宽则退化为未加权子阵干扰抑制情形。

本发明给出一种可选的方法，首先选定零陷深度门限U，临界零陷宽度Δ的值满足为：

10lg|2·sin(πfDd(cos(θ_m+Δ)-cosθ_m)/c)|≤U (14)；

步骤2-3)利用修正后的加权矢量对所述相邻两个重叠子阵的波束输出进行干扰抑制加权，得到对方位θ_m抑制后的第i个波束输出

采用本发明修正的加权矢量干扰抑制后的指向性函数DI_s′_ub(θ)和Coef′为：

Coef′＝|2*sin(πDdf(cosθ-cosθ_m)/c)|*weight_null (17)

其中，θ₀为目标信号方位，取值0～180度。在干扰方位上，干扰抑制后的指向性函数DI'_sub(θ)输出为0，说明干扰方位能量被抑制，且零陷宽度可通过零陷甲醛适量实现控制。

步骤2-4)依次求解所有相邻子阵的波束输出，写为向量形式为

判断是否存在其他需抑制的干扰方位，即l＜y是否成立，若存在其他需抑制的干扰方位，“是”则l＝l+1，返回步骤2-1)继续执行；

如果“否”，则对期望抑制的干扰方位完成遍历，记此时波束输出为BF_y+1(θ)，执行步骤2-5)；

步骤2-5)根据波束输出BF_y+1(θ)的输出结果，得到干扰抑制后的方位谱图，从而实现强干扰背景下强干扰的抑制和弱目标的检测。

实施例

下面结合某次海试数据和附图对本发明的具体实施方式做进一步的详细描述。

试验参数：舷侧阵水听器数目N＝64，水听器间距d＝2.5m；信号采样率fs＝3000Hz。目标信号和干扰信号频带范围：2～300Hz，目标信号方位70°，干扰信号方位20°，信干比为-20dB,声速c＝1516m/s，背景噪声为加性高斯白噪声，信噪比为-15dB,快拍长度N＝3000。

如图3所示，采用本发明的用于弱目标检测的宽波束干扰抑制方法，具体步骤如下：

步骤S301)：用线阵接收空间信号；

步骤S302)：对于得到的N个阵元的时域信号x_m[t]，提取取第l快拍的信号；

步骤S303)在时间域上做3000点FFT运算，得到各阵元的快拍信号在不同频率的响应；如公式(19)，L表示快拍长度，行表示时间采样，列表示阵元。

步骤304)：确定目标辐射信号的频带范围[f_min,f_max]，将线列阵划分为2个重叠子阵，重叠子阵的首阵元序号m₁＝0和m₂＝D，每个子阵阵元数为N-D，对频带范围内的每一个频率分量以各子阵的首阵元为参考阵元分别进行相位补偿，并对相位补偿后的数据合成子阵域波束输出BF₁(θ)和BF₂(θ)如公式(5)和公式(6),其中，第一子阵，第二子阵的加权矢量如公式(7)和公式(8)；

需要说明的是，目标频带范围[f_min,f_max]是20～300Hz，采样率3000Hz，FFT长度3000点，那么目标信号对应的离散频点是：(20～300)/3000*3000＝(20～300)点，因此整个过程只需要对这一段频率范围进行处理即可。

步骤S305)：根据子阵波束输出BF₁(θ)和BF₂(θ)形成子阵的方位谱图，并从方位谱上确定干扰方位θ_m。具体的确定方式可根据强干扰方位是方位谱出现较大峰值的方位；

步骤S306)：对子阵域波束输出进行加权实现干扰抑制，子阵域干扰抑制加权矢量如公式(10)；

干扰抑制后的波束输出如公式(15)；

所述的第一子阵域和第二子阵域加权后的波束输出BF₁′(θ)和BF₂′(θ)为：

BF₁′(θ)＝BF₁(θ) (20)

对于θ＝θ_m方向的干扰，得到：

BF₂′(θ_m)＝BF₁′(θ_m) (22)

BF(θ_m)＝0 (23)

即实现对θ_m方向干扰的抑制。

步骤S307)：根据子阵首阵元差D、干扰方位θ_m、期望抑制的零陷宽度Δ设计零陷加权矢量，对子阵域每一个频率分量f的干扰抑制输出进行修正，设计的零陷加权矢量如公式(12)；

对子阵域加权进行修正，修正如公式(13)；

干扰抑制后的波束输出如公式(15)；

通过设计的零陷加权矢量实现可控的抑制宽度，实现针对干扰方位θ_m的宽波束干扰抑制；

需要说明的是，仿真中零陷宽度Δ是由零陷深度U为-10dB的公式(14)决定。

若存在其他需抑制的干扰方位，则改变干扰方位θ_m，重复以上步骤，直到对期望抑制的干扰方位完成遍历，从而实现对所有期望方位的干扰的可控零陷宽度的宽波束抑制。

图4对比了干扰无随机扰动情况下，本发明和其他算法的干扰抑制效果。为方便比较，对仿真结果进行归一化处理。由于信干比为-20dB，强干扰条件下，弱目标在常规波束形成CBF下难以被辨认。IBF干扰抑制算法和本文提出的算法均可对干扰进行抑制而不影响信号，且本文提出的算法干扰抑制零陷凹槽较宽，能够更好的抑制干扰。

图5对比了干扰存在随机扰动，且随机扰动服从N(0,0.01²)分布的情况下，本发明和其他算法的干扰抑制效果。为方便比较，对仿真结果进行归一化处理。由于随机扰动，CBF中干扰波束在17°取得最大值；常规IBF干扰抑制算法的干扰项在24°取得最大值，使干扰抑制后该方位波束输出值大于目标方位70°，影响信号的检测和估计；本文提出的干扰抑制算法虽存在干扰项，采用该算法的干扰项均小于目标信号，零陷凹槽较宽，不影响目标的进一步检测。

在上述仿真条件下，采用Monte-Carlo模拟对算法耗时进行统计分析，仿真次数200次。假设IBF干扰抑制算法需要在干扰方位寻峰10次左右进行干扰抑制，耗时采用统计平均的方式，表1给出了本发明与其他算法的时间复杂度分析结果。

表1算法复杂度分析：

图6对比了采用本发明和其他干扰抑制算法，海试数据的方位谱图。从图中可以清楚看出，采用本发明能对干扰方位附近给定宽度的波束进行较深的零陷，且零陷范围可通过零陷加权矢量进行控制，且不对抑制宽度外的目标造成影响，3个目标清晰可见。

表2给出了目标输出信干比SIR比较，表中可见，采用本发明输出信干比SIR能够提升约15dB，较大程度上提高了输出信干比，而采用常规IBF干扰抑制算法输出信干比仅提升了8dB左右，本发明为弱目标检测提供了一种较好的方式。

表2目标输出信干比SIR比较：

总之，本发明能够快速实时得到良好鲁棒性的宽波束干扰抑制的方位功率输出。

最后所应说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制。尽管参照实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，都不脱离本发明技术方案的精神和范围，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。

Claims (3)

1.一种用于弱目标检测的宽波束干扰抑制方法，包括：

步骤1)空间线阵接收远距离目标的宽带信号，对线阵各阵元接收的信号在时域作快速傅里叶变换，生成线阵各阵元信号的时域频谱；将空间线阵划分为若干个重叠子阵；对所述重叠子阵的信号时域频谱作相位补偿，并形成波束域输出，得到子阵方位谱图；其中，所述步骤1)具体包括：

步骤1-1)空间线阵接收远距离目标的宽带信号，得到M个阵元信号x[d_m,t]，m为阵元序号，m＝1,2,...,M，d_m＝md为第m阵元的位置，d为阵元间距；在时域将信号分为N个快拍，记为快拍1,2,…,n,…,N，每个快拍x_n[d_m,t]长度为L，对第n快拍信号在时间域上做快速傅里叶变换，得到第m阵元第n快拍信号的时域频谱X(m,f)：

其中，t为时间，f为频率，L为采样点数，取值为自然数；若信号采样率为F_s，则采样点数L为：

μ为频域分辨率，表示不小于·的最小整数；

步骤1-2)根据需抑制的干扰的数量y将空间线阵划分为y+1个重叠子阵；设其中的相邻两个重叠子阵第i和第i+1子阵；第i和第i+1子阵首阵元序号差为D；所述相邻两个重叠子阵首阵元序号分别为m_i＝(i-1)D和m_i+1＝iD，每个子阵阵元数为M-yD，所述相邻两个重叠子阵信号的时域频谱分别记为X⁽ⁱ⁾(f)和X⁽ⁱ⁺¹⁾(f)：

X⁽ⁱ⁾(f)＝[X(m_i+1,f),X(m_i+2,f),…,X(m_i+M-yD,f)]^T (3)

X⁽ⁱ⁺¹⁾(f)＝[X(m_i+1+1,f),X(m_i+1+2,f),...,X(m_i+1+M-yD,f)]^T (4)

其中，i＝1,2,...y；y＞＝1，T表示转置运算；

步骤1-3)确定第m阵元的频谱X(m,f)的频带范围[f_min,f_max]，f_min为频率最小值，f_max为频率最大值，对频带范围内的每一个频率分量分别进行相位补偿，并将相位补偿后的数据分别合成所述相邻两个重叠子阵波束输出BF_l ⁽ⁱ⁾(θ)和BF_l ⁽ⁱ⁺¹⁾(θ)；

BF_l ⁽ⁱ⁾(θ)＝w^(i)H(θ)·X⁽ⁱ⁾(m,f) (5)

BF_l ⁽ⁱ⁺¹⁾(θ)＝w^(i+1)H(θ)·X⁽ⁱ⁺¹⁾(m,f) (6)

其中，θ为扫描方位角，取值0～180度，上标H表示复共轭转置运算，l为需要抑制的第l个干扰，l＝1,2,...y；所述相邻两个重叠子阵的加权矢量分别为w⁽ⁱ⁾(θ)和w⁽ⁱ⁺¹⁾(θ)：

c为声音在海洋中传播速度；

对于θ＝θ_m方向的干扰，所述相邻两个重叠子阵的波束输出关系为：

根据所述相邻两个重叠子阵的波束输出BF_l ⁽ⁱ⁾(θ)和BF_l ⁽ⁱ⁺¹⁾(θ)，得到相邻两个重叠子阵的方位谱图；

步骤2)利用子阵方位谱图，确定干扰方位，对所述波束域输出进行干扰抑制加权，利用期望的零陷宽度对干扰抑制加权进行修正得到零陷加权，通过零陷加权向量控制波束域输出的干扰抑制宽度，得到干扰抑制后的方位谱图，实现强干扰背景下强干扰的抑制和弱目标的检测；其中，所述步骤2)具体包括：

步骤2-1)根据所述相邻两个重叠子阵的波束输出BF_l ⁽ⁱ⁾(θ)和BF_l ⁽ⁱ⁺¹⁾(θ)形成的重叠子阵方位谱图，确定干扰方位，强干扰形成的峰值要远大于信号峰值，取方位谱图中出现最大峰值的方位为干扰方位θ_m；

步骤2-2)基于干扰方位θ_m计算干扰抑制加权矢量并进行修正，得到修正后的干扰抑制加权矢量w′_IS(θ|θ_m)：

w′_IS(θ|θ_m)＝weight_null(θ)·w_IS(θ_m) (13)

其中，子阵级干扰抑制加权矢量w_IS(θ_m)：

零陷加权矢量weight_null(θ)由第i和第i+1子阵首阵元序号差D、干扰方位θ_m、期望抑制的零陷宽度Δ确定，为：

步骤2-3)利用修正后的加权矢量w′_IS(θ|θ_m)对所述相邻两个重叠子阵的波束输出进行干扰抑制加权，得到对方位θ_m抑制后的第i个波束输出

步骤2-4)依次求解所有相邻重叠子阵的波束输出，写为向量形式：

判断是否存在其他需抑制的干扰方位，即l＜y是否成立，若存在其他需抑制的干扰方位，判断结果为“是”，则l＝l+1，返回步骤2-1)继续执行；

如果“否”，则对期望抑制的干扰方位完成遍历，记此时波束输出为BF_y+1(θ)，执行步骤2-5)；

步骤2-5)根据波束输出BF_y+1(θ)的输出结果，得到干扰抑制后的方位谱图，从而实现强干扰背景下强干扰的抑制和弱目标的检测。

2.根据权利要求1所述的用于弱目标检测的宽波束干扰抑制方法，其特征在于，步骤2-2)中零陷宽度Δ满足：

10lg|2·sin(πfDd(cos(θ_m+Δ)-cosθ_m)/c)|≤U (14)

U为零陷深度门限，通过改变零陷深度门限U控制零陷宽度Δ。

3.根据权利要求1所述的用于弱目标检测的宽波束干扰抑制方法，其特征在于，所述第i和第i+1子阵首阵元序号差D在子阵增益G＝10lg(M-yD)和零陷宽度Δ之间取中间值，D的值为1或2。