CN112034441A - 基于格林函数二维解卷积的阵不变量被动定位方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了基于格林函数二维解卷积的阵不变量被动定位方法及系统，所述方法包括：使用N元水平均匀线阵，接收水下声场中目标声源的辐射信号，通过对水听器采集的声压信号频谱分析，得到每个阵元的接收信号频谱；根据接收信号频谱，通过盲解卷积计算得到频域格林函数的估计值；对频域格林函数的估计值进行二维解卷积处理，得到时域格林函数各斜线的入射角和相对入射时间；根据时域格林函数各斜线的入射角和相对入射时间计算得到阵不变量；由阵不变量计算得到目标声源的距离，从而实现对目标声源的定位。本发明的方法显著提高了被动目标定位精度，既可用于水平阵，也可用于垂直阵，在小孔径移动水平阵情况下，优势更加凸显。
Description
技术领域
本发明涉及被动声纳系统领域，特别水下目标被动定位领域，尤其涉及基于格林函数二维解卷积的阵不变量被动定位方法及系统。
背景技术
水下目标被动定位是被动声纳的关键功能之一，也是实现后续定位跟踪等功能的基础。被动定位方法有传统三阵元法，匹配场处理、基于波导不变量的方法、基于机器学习的方法和基于阵不变量的方法等。基于阵不变量的方法由于其环境敏感度低，可以在较小时间窗内实现定位和计算量较低等诸多优势，近些年受到了广泛的关注。
发明内容
针对现有技术复杂浅海条件下被动定位精度低的问题，本发明的目的在于克服上述现有技术缺陷，提出了基于格林函数二维解卷积的阵不变量被动定位方法及系统。
为了实现上述目的，本发明提出了一种基于格林函数二维解卷积的阵不变量被动定位方法，所述方法包括：
使用N元水平均匀线阵，接收水下声场中目标声源的辐射信号，通过对水听器采集的声压信号频谱分析，得到每个阵元的接收信号频谱；
根据接收信号频谱，通过盲解卷积计算得到频域格林函数的估计值；
对频域格林函数的估计值进行二维解卷积处理，得到时域格林函数各斜线的入射角和相对入射时间；
根据时域格林函数各斜线的入射角和相对入射时间计算得到阵不变量；
由阵不变量计算得到目标声源的距离，从而实现对目标声源的定位。
作为上述方法的一种改进，所述使用N元水平均匀线阵，接收水下声场中目标声源的辐射信号，通过对水听器采集的声压信号频谱分析，得到每个阵元的接收信号频谱；具体为：
N元水平均匀线阵位于y轴，其中心阵元位置为(0,0,z0)，z0为中心阵元在z轴的坐标；
计算位置为rn＝(0,yn,z0)的第n个阵元的接收信号频谱Pn(ω)：
其中，yn为第n个阵元在y轴的坐标值，ω为角频率，G(rn,rs,ω)为位于rs的目标声源和n个阵元之间的格林函数，1＜n＜N，Φs(ω)为目标声源信号的相位分量，S(ω)为目标声源信号的频谱：
作为上述方法的一种改进，所述根据接收信号频谱，通过盲解卷积计算得到频域格林函数的估计值；具体为：
对接收信号频谱Pn(ω)进行常规波束形成，计算得到波束形成结果F(ω,φ)：
根据F(ω,φ)计算波束能量结果，由波束能量结果的最大值得到波束形成结果的相位ψ(ω,φ)：
ψ(ω,φ)＝Φs(ω)-ωT(θk,φ)
其中，ω为角频率，φ为水平方位角，T(θk,φ)为第k条入射路径的入射时间，θk为目标声源第k条入射路径的掠射角，k∈(1,K)，K为入射路径总数；
从Pn(ω)中移除声源信号的相位分量，得到第n个阵元的频域格林函数的估值
其中，G(rn,rs,ω)为第n个阵元的频域格林函数的理论值。
作为上述方法的一种改进，所述对频域格林函数的估计值进行二维解卷积处理，得到时域格林函数各斜线的入射角和相对入射时间；具体包括：
将第n个阵元的频域格林函数
进行逆快速傅里叶变化，得到时域格林函数，据此绘制时域格林函数图像；
定义二维旋转矩阵Ψ＝[μ(t0),μ(t1),...μ(tm),...μ(tM)]；其中，
μ(tm)＝[μ1(tm),μ2(tm),...,μn(tm),...,μN(tm)]T，
其中，T表示转置，N为阵元的个数，
为旋转角，
为旋转角
时第n个阵列元的阵列时延，tm为入射时间；
将二维旋转矩阵Ψ与阵元格林函数G(rs,ωq)相乘，输出
为：
其中，Ak为第k条入射路径的幅值，ωq为离散角频率，ωmin和ωmax分别是频谱的下限和上限，d表示阵元间距，
为时域格林函数第k条入射路径的入射角，Tk为第k条入射路径的相对入射时间，t表示时间；
得到能量输出
为：
转换为卷积形式：
其中，
为角度自变量，c为环境的声速，
为时间自变量；
从而得到
使用解卷积算法，求解
得到
和Tk，进而得到每条入射路径的入射角和相对入射时间。
作为上述方法的一种改进，所述根据时域格林函数各斜线的入射角和相对入射时间计算得到阵不变量；具体为：
从时域格林函数图像中提取最强入射路径，该最强入射路径对应的入射角为
代入下式得到阵不变量
作为上述方法的一种改进，由阵不变量计算得到目标声源的距离，从而实现对目标声源的定位；具体为：
由下式得到目标声源的距离ro，从而实现对目标声源的定位：
一种基于格林函数二维解卷积的阵不变量被动定位系统，其特征在于，所述系统包括：N元水平均匀线阵、信号频谱分析模块、盲解卷积计算模块、二维解卷积处理模块、阵不变量计算模块和目标距离计算模块；其中，
所述N元水平均匀线阵，用于接收水下声场中目标声源的辐射信号；
所述信号频谱分析模块，用于通过对水听器采集的声压信号频谱分析，得到每个阵元的接收信号频谱；
所述盲解卷积计算模块，用于根据接收信号频谱，通过盲解卷积计算得到频域格林函数的估计值；
所述二维解卷积处理模块，用于对频域格林函数的估计值进行二维解卷积处理，得到时域格林函数各斜线的入射角和相对入射时间；
所述阵不变量计算模块，用于根据时域格林函数各斜线的入射角和相对入射时间计算得到阵不变量；
所述目标距离计算模块，用于根据阵不变量计算得到目标声源的距离，从而实现对目标声源的定位。
与现有技术相比，本发明的优势在于：
1、本发明的基于格林函数二维解卷积的阵不变量被动定位方法既可用于水平阵，也可用于垂直阵声纳系统；在小孔径移动水平阵情况下，该方法的优势会更加凸显；
2、本发明的基于格林函数二维解卷积的阵不变量被动定位方法可以获得更高的被动目标定位精度，并相对来说对环境不敏感；
3、本发明的基于格林函数二维解卷积的阵不变量被动定位方法可以有效的提高被动目标定位精度，采用时空联合二维解卷积处理的方式，实现实时的被动目标定位。
附图说明
图1是本发明的基于格林函数二维解卷积的阵不变量被动定位方法的流程图；
图2是方位角与俯仰角定义示意图；
图3本发明的基于格林函数二维解卷积的阵不变量被动定位方法仿真采用的环境参数；
图4本发明的基于格林函数二维解卷积的阵不变量被动定位方法采用盲解卷积提取得到的格林函数图像；
图5(a)为采用传统方法得到的波束时间偏移；
图5(b)为本发明的基于格林函数二维解卷积的阵不变量被动定位方法得到的波束时间偏移。
具体实施方式
本发明的目的在于解决复杂浅海条件下被动定位精度低的问题。不同于传统的阵不变量被动定位方法，该方法通过对提取的格林函数进行时空联合二维解卷积处理得到了更精确的阵不变量估计，从而显著提高了被动目标定位精度。该方法既可用于水平阵，也可用于垂直阵。在小孔径移动水平阵情况下，该方法的优势会更加凸显。
本发明在阵不变量的方法的基础上，发明了二维解卷积算法，实现了更高精度的定位。
下面结合附图和实施例对本发明的技术方案进行详细的说明。
实施例1
如图1所示，本发明的实施例1提供了一种基于格林函数二维解卷积处理的阵不变量被动定位方法。
(1)阵不变量
在阵不变量方法中，声源到阵列的距离ro可以通过下式得到
其中c是环境的声速，χ为阵不变量，β为波导不变量。对于理想的波导和水底水面相互作用的浅水环境，这里的β≈1。
阵不变量χ是表示波导色散特性的标量参数，其定义为掠射角θ相对于时间的导数。对于水平阵列且声源不位于端射方向，阵列的测量角度
可以用掠射角θ和方位角φ表示。掠射角与方位角的定义示意图如图2所示。
然后阵不变量可以重写为
其中
即水平阵的波束时间偏移。
实际使用中声源的距离可以通过下式计算
(2)盲解卷积提取格林函数
假设未知声源信号s(t)的频谱为S(ω)，
水平阵列位于y轴，其中心阵元位置为(0,0,z0)。位置为rn＝(0,yn,z0)的第n个阵元接收到的信号Pn(ω)
其中G(rn,rs,ω)为位于rs的声源和第n个阵元之间格林函数(1＜n＜N)，N为阵元个数。
在射线声学中，频域格林函数G(rn,rs,ω)可以用一组射线表示
这里的θk是声源第k条入射路径的掠射角，φ为声源的水平方位角，τn(θk,φ)为第k条入射路径在第n个阵元的阵列时延，T(θk,φ)为第k条入射路径的入射时间，Ak为第k条入射路径的幅值。
声源的相位分量Φs(ω)可以通过旋转阵列信号相位，对准水平方位角φ得到
波束形成的相位输出为ψ(ω,φ)＝Φs(ω)-ωT(θk,φ)，使用相位变化从接收信号Pn(ω)中移除声源信号的相位分量
从盲解卷积求得格林函数表达式
中，可以看到其中包含了多径的入射角信息和相对时延信息。类似于时域波束形成，对
进行逆傅里叶变换后的各阵元时域格林函数进行时延累加计算求解出入射角信息和相对入射时间信息。
(3)格林函数空间二维解卷积处理
τn(θk,φ)和T(θk,φ)可以简写
和Tk，式(6)的格林函数的射线表达式可以写为
使用入射时间和阵列时延的二维旋转量对格林函数进行旋转操作，可以获得类似于常规波束形成的效果。
定义一个二维旋转矩阵Ψ＝[μ(t0),μ(t1),...μ(tM)]，其中μ(tm)＝[μ1(tm),μ2(tm),...μN(tm)]T，这里面的μn(tm)为
格林函数时间-方位旋转之后输出为
其中ω1和ω2分别是频谱的上下限。能量输出为
写成卷积格式
其中
其中，
为角度自变量，c为环境的声速，
为时间自变量；Richardson-Lucy(R-L)算法是一种常用的解卷积算法，该算法已广泛应用于图像处理领域。图像处理的目的是恢复已被PSF污染的原始图像。在本发明中，使用R-L算法进行解卷积计算。通过解卷积算法解得
其中包含了多径入射角度信息，并具有更较高的分辨能力。通过结合从时域格林函数中得到的多径入射时间T，可以解算出阵列不变量
从而使用式(4)进行距离估计。
(3)仿真
为了验证本发明的方法的有效性，通过计算机仿真对本发明方法的定位性能进行详细分析。使用kraken工具包仿真典型浅水环境下水平阵的情况，环境参数如图3所示。使用置于波导的16元水平均匀线阵，阵元间距为0.1875m。声源信号为宽带脉冲，每个水听器以20kHz的采样率采集声压信号，每个阵元接收端保证10dB的信噪比。假设声源处于水下3m，阵列处于水下97m，相距1000m，并存在65度的夹角。
按照上述仿真参数进行计算机仿真，盲解卷积提取出的格林函数图像如图4所示。可以看到盲解卷积提取的格林函数中有两条斜线，对于水平阵两条斜线足以进行阵不变量方法的定位。
图5(a)为传统方法得到的波束时间偏移，图5(b)是本发明所提出方法得到的波束时间偏移图。传统处理方法和解卷积处理方法的在该仿真条件下的距离估计结果和距离估计误差分别为850.2m(15.0％)和1038.7m(3.9％)。
实施例2
基于实施例1的方法，本发明的实施例2提出了一种基于格林函数二维解卷积的阵不变量被动定位系统。该系统包括：N元水平均匀线阵、信号频谱分析模块、盲解卷积计算模块、二维解卷积处理模块、阵不变量计算模块和目标距离计算模块；其中，
所述N元水平均匀线阵，用于接收水下声场中目标声源的辐射信号；
所述信号频谱分析模块，用于通过对水听器采集的声压信号频谱分析，得到每个阵元的接收信号频谱；
所述盲解卷积计算模块，用于根据接收信号频谱，通过盲解卷积计算得到频域格林函数的估计值；
所述二维解卷积处理模块，用于对频域格林函数的估计值进行二维解卷积处理，得到时域格林函数各斜线的入射角和相对入射时间；
所述阵不变量计算模块，用于根据时域格林函数各斜线的入射角和相对入射时间计算得到阵不变量；
所述目标距离计算模块，用于根据阵不变量计算得到目标声源的距离，从而实现对目标声源的定位。
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 (7)
1.一种基于格林函数二维解卷积的阵不变量被动定位方法，所述方法包括：
使用N元水平均匀线阵，接收水下声场中目标声源的辐射信号，通过对水听器采集的声压信号频谱分析，得到每个阵元的接收信号频谱；
根据接收信号频谱，通过盲解卷积计算得到频域格林函数的估计值；
对频域格林函数的估计值进行二维解卷积处理，得到时域格林函数各斜线的入射角和相对入射时间；
根据时域格林函数各斜线的入射角和相对入射时间计算得到阵不变量；
由阵不变量计算得到目标声源的距离，从而实现对目标声源的定位。
2.根据权利要求1所述的基于格林函数二维解卷积的阵不变量被动定位方法，其特征在于，所述使用N元水平均匀线阵，接收水下声场中目标声源的辐射信号，通过对水听器采集的声压信号频谱分析，得到每个阵元的接收信号频谱；具体为：
N元水平均匀线阵位于y轴，其中心阵元位置为(0,0,z0)，z0为中心阵元在z轴的坐标；
计算位置为rn＝(0,yn,z0)的第n个阵元的接收信号频谱Pn(ω)：
其中，yn为第n个阵元在y轴的坐标值，ω为角频率，G(rn,rs,ω)为位于rs的目标声源和n个阵元之间的格林函数，1＜n＜N，Φs(ω)为目标声源信号的相位分量，S(ω)为目标声源信号的频谱：
3.根据权利要求2所述的基于格林函数二维解卷积的阵不变量被动定位方法，其特征在于，所述根据接收信号频谱，通过盲解卷积计算得到频域格林函数的估计值；具体为：
对接收信号频谱Pn(ω)进行常规波束形成，计算得到波束形成结果F(ω,φ)：
根据F(ω,φ)计算波束能量结果，由波束能量结果的最大值得到波束形成结果的相位ψ(ω,φ)：
ψ(ω,φ)＝Φs(ω)-ωT(θk,φ)
其中，ω为角频率，φ为水平方位角，T(θk,φ)为第k条入射路径的入射时间，θk为目标声源第k条入射路径的掠射角，k∈(1,K)，K为入射路径总数；
从Pn(ω)中移除声源信号的相位分量，得到第n个阵元的频域格林函数的估值
其中，G(rn,rs,ω)为第n个阵元的频域格林函数的理论值。
4.根据权利要求3所述的基于格林函数二维解卷积的阵不变量被动定位方法，其特征在于，所述对频域格林函数的估计值进行二维解卷积处理，得到时域格林函数各斜线的入射角和相对入射时间；具体包括：
将第n个阵元的频域格林函数
进行逆快速傅里叶变化，得到时域格林函数，据此绘制时域格林函数图像；
定义二维旋转矩阵Ψ＝[μ(t0),μ(t1),...μ(tm),...μ(tM)]；其中，
μ(tm)＝[μ1(tm),μ2(tm),…,μn(tm),…,μN(tm)]T，
其中，T表示转置，N为阵元的个数，
为旋转角，
为旋转角
时第n个阵列元的阵列时延，tm为入射时间；
将二维旋转矩阵Ψ与阵元格林函数G(rs,ωq)相乘，输出
为：
其中，Ak为第k条入射路径的幅值，ωq为离散角频率，ωmin和ωmax分别是频谱的下限和上限，d表示阵元间距，
为时域格林函数第k条入射路径的入射角，Tk为第k条入射路径的相对入射时间，t表示时间；
得到能量输出
为：
转换为卷积形式：
其中，
为角度自变量，c为环境的声速，
为时间自变量；
从而得到
使用解卷积算法，求解
得到
和Tk，进而得到每条入射路径的入射角和相对入射时间。
5.根据权利要求4所述的基于格林函数二维解卷积的阵不变量被动定位方法，其特征在于，所述根据时域格林函数各斜线的入射角和相对入射时间计算得到阵不变量；具体为：
从时域格林函数图像中提取最强入射路径，该最强入射路径对应的入射角为
代入下式得到阵不变量
6.根据权利要求5所述的基于格林函数二维解卷积的阵不变量被动定位方法，其特征在于，由阵不变量计算得到目标声源的距离，从而实现对目标声源的定位；具体为：
由下式得到目标声源的距离ro，从而实现对目标声源的定位：
7.一种基于格林函数二维解卷积的阵不变量被动定位系统，其特征在于，所述系统包括：N元水平均匀线阵、信号频谱分析模块、盲解卷积计算模块、二维解卷积处理模块、阵不变量计算模块和目标距离计算模块；其中，
所述N元水平均匀线阵，用于接收水下声场中目标声源的辐射信号；
所述信号频谱分析模块，用于通过对水听器采集的声压信号频谱分析，得到每个阵元的接收信号频谱；
所述盲解卷积计算模块，用于根据接收信号频谱，通过盲解卷积计算得到频域格林函数的估计值；
所述二维解卷积处理模块，用于对频域格林函数的估计值进行二维解卷积处理，得到时域格林函数各斜线的入射角和相对入射时间；
所述阵不变量计算模块，用于根据时域格林函数各斜线的入射角和相对入射时间计算得到阵不变量；
所述目标距离计算模块，用于根据阵不变量计算得到目标声源的距离，从而实现对目标声源的定位。
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Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN113011276A (zh) * | 2021-02-25 | 2021-06-22 | 中国科学院声学研究所 | 一种基于机会船只辐射噪声的伪格林函数被动提取方法 |
| CN113009419A (zh) * | 2021-02-25 | 2021-06-22 | 中国科学院声学研究所 | 一种基于频域互相关匹配的目标深度估计方法 |
| CN113534161A (zh) * | 2021-05-31 | 2021-10-22 | 中国船舶重工集团公司第七一五研究所 | 一种用于远距离定位水下声源的波束镜像聚焦方法 |
| CN114036975A (zh) * | 2021-10-19 | 2022-02-11 | 中国科学院声学研究所 | 基于频域-波数域解卷积的目标信号提取方法 |
Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN106874606A (zh) * | 2017-02-22 | 2017-06-20 | 中国计量大学 | 一种基于Rayleigh第二积分的近场声全息声场预测方法 |
| CN108761394A (zh) * | 2018-04-17 | 2018-11-06 | 哈尔滨工程大学 | 一种基于时空处理的高分辨低旁瓣去卷积谱估计方法 |
| CN108872981A (zh) * | 2018-04-20 | 2018-11-23 | 中国人民解放军国防科技大学 | 一种mimo雷达正则增强成像方法 |
-
2020
- 2020-09-14 CN CN202010960345.7A patent/CN112034441B/zh active Active
Patent Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN106874606A (zh) * | 2017-02-22 | 2017-06-20 | 中国计量大学 | 一种基于Rayleigh第二积分的近场声全息声场预测方法 |
| CN108761394A (zh) * | 2018-04-17 | 2018-11-06 | 哈尔滨工程大学 | 一种基于时空处理的高分辨低旁瓣去卷积谱估计方法 |
| CN108872981A (zh) * | 2018-04-20 | 2018-11-23 | 中国人民解放军国防科技大学 | 一种mimo雷达正则增强成像方法 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 张雪冬;牛海强;吴立新;: "一种基于序贯估计的直达声区水面舰船被动测距方法", 应用声学, no. 04 * |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN113011276A (zh) * | 2021-02-25 | 2021-06-22 | 中国科学院声学研究所 | 一种基于机会船只辐射噪声的伪格林函数被动提取方法 |
| CN113009419A (zh) * | 2021-02-25 | 2021-06-22 | 中国科学院声学研究所 | 一种基于频域互相关匹配的目标深度估计方法 |
| CN113534161A (zh) * | 2021-05-31 | 2021-10-22 | 中国船舶重工集团公司第七一五研究所 | 一种用于远距离定位水下声源的波束镜像聚焦方法 |
| CN114036975A (zh) * | 2021-10-19 | 2022-02-11 | 中国科学院声学研究所 | 基于频域-波数域解卷积的目标信号提取方法 |
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