CN113176558B - 一种矢量舷侧阵稳健波束形成方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种矢量舷侧阵稳健波束形成方法，针对声呐自噪声影响舷侧阵系统探测性能的问题，基于矢量声呐阵列信号处理模式，设计空域矩阵滤波器抑制机械噪声和螺旋桨噪声等近场强干扰，利用对角减载运算滤除流噪声、海洋环境噪声和其他探测扇面内残余的非相关噪声，最后使用稳健波束形成算法对远场目标进行方位估计。本发明能够最大程度的有效滤除自噪声成分，增强输出信噪比和稳健性，进而提升系统的抗噪能力、空间分辨力和方位估计性能。

Description

一种矢量舷侧阵稳健波束形成方法

技术领域

本发明涉及一种矢量舷侧阵稳健波束形成方法，属于声呐阵列信号处理领域。

背景技术

舷侧阵声呐是固定安装在舰艇两舷侧、沿艇身纵向布置的两长线列阵。相较于艏部声呐，舷侧阵阵列孔径更大、工作频率更低、探测距离更远，不同于拖在艇后的拖曳阵声呐，舷侧阵对潜艇机动性没有影响、不存在阵型畸变与空间两重性问题。因此，舷侧阵在舰艇隐蔽性和机动性优势的基础上，还具有优越的远距离被动探测能力。然而，随着减振降噪技术的发展，水下目标探测难度不断增大，对舷侧阵声呐的低频探测性能提出了更高的要求。近年来，随着矢量水听器技术的发展，矢量声呐被广泛应用于水下各型声呐系统中，相较于传统声呐仅能利用声压信息，矢量声呐信号处理模式更为多样，且具有较强各向同性噪声抑制能力以及与频率无关的接收指向性，使得矢量舷侧阵可获得更为优越的低频探测性能。

舷侧阵声呐的低频探测性能与声呐自噪声和阵列孔径密切相关，声呐自噪声主要包括机械噪声、螺旋桨噪声和流噪声，同时也还受到海洋环境噪声的影响。如图1所示，机械噪声是由舰艇主机辅机等振动经由船壳传递到水听器而产生的噪声，多集中在舰艇中后部，在舰艇低速运动时起主要作用；螺旋桨噪声包括空化噪声和螺旋桨叶片振动产生的噪声，来自于舰艇尾端，是舰艇高速航行时声呐自噪声谱的主要部分；而流噪声指以水听器表面湍流脉动为激励源激发出的噪声，随着航速的增加，流噪声愈发剧烈无法被忽略，且与海洋环境噪声一样，处于目标探测扇面内，故很难被滤除。由于声呐自噪声声级远大于远场目标信号，舷侧阵自噪声直接影响目标探测能力。通常传统舷侧阵阵列长度仅占艇长的1/3到1/2，为提高舷侧阵的低频探测性能，舷侧阵声呐阵列不可避免的要向后延伸，其阵列末端也必然要受到舰艇尾部的螺旋桨和主动力装置噪声的干扰。因此，亟需研究一套完整而稳健的波束形成方案，抑制舷侧阵自噪声干扰、突破舷侧阵空间尺度限制，以满足低频精准探测迫切需求。

针对舷侧阵的自噪声影响问题，提出基于矢量声呐的“空域矩阵滤波+对角减载运算”噪声抑制方案，算法流程如图2所示。传统舷侧阵分别在舰艇两舷侧布阵，通过左右舷判断目标来向，但对单侧阵列而言，传统舷侧阵仍存在左右模糊问题，当在空域对含噪信号进行处理时，其无法判断强信源来自探测扇面内的目标还是扇面以外的平台噪声，同样，利用空域矩阵滤波手段滤除自噪声时，传统滤波矩阵也无法在允许探测扇面内目标信号通过的同时抑制探测扇面以外的噪声干扰。而矢量舷侧阵具有无模糊测向优势，可去除传统舷侧阵左右模糊。因此，基于矢量舷侧阵的空域矩阵滤波技术可有效解决传统舷侧阵的自噪声抑制问题。

空域矩阵滤波概念于1996年由Vaccaro首先提出(Vaccaro R J,Harrison BF.Optimal matrix-filter design[J].IEEE Transactions on Signal Processing,1996,44(3):705-709.)，其思想是在阵元域将滤波矩阵与接收数据相乘，控制保留通带范围的信号数据，抑制阻带区域的背景干扰，达到突出通带内信号、提高信噪比、增强目标探测性能的目的。机械噪声与螺旋桨噪声多集中在舰艇中后部，通常处于舷侧阵探测扇面以外，故可将受自噪声强干扰影响范围划为阻带，采用空域矩阵滤波技术对机械噪声与螺旋桨噪声进行抑制。然而，流噪声与海洋环境噪声的相关半径很小，通常处于探测扇面内，无法通过空域矩阵滤波方法滤除。

针对流噪声、海洋环境噪声以及其他探测扇面内残余的非相关噪声，可采用对角减载运算进行抑制。对角减载方法(夏麾军,马远良,汪勇等.高增益对角减载波束形成方法研究[J].声学学报,2016(4):449-455.)认为非相关的噪声分量主要集中于协方差矩阵的对角线上，可通过对协方差矩阵进行适当的对角减载，抑制非相关噪声成分、提高输出信噪比。2019年，蒋光禹提出非均匀对角减载方法(蒋光禹,孙超,刘雄厚等.非均匀对角减载最小方差无失真响应多目标分辨[J].声学学报,2019,44(4):555-565.)，能够获得更高的系统分辨力和更低的背景噪声级，并具备一定稳健性。

波束形成技术是声呐系统进行目标探测定位与识别的关键技术，最小方差无畸变响应方法(MVDR)为典型的稳健波束形成方法之一，通过确保期望方向信号输出不变的基础上，约束阵列输出功率极小化，以达到抑制强干扰同时探测目标方位的目的。

发明内容

本发明提出一种矢量舷侧阵稳健波束形成方案：针对声呐自噪声影响舷侧阵系统探测性能的问题，基于矢量声呐阵列信号处理模式，设计空域矩阵滤波器抑制机械噪声和螺旋桨噪声等近场强干扰，利用对角减载运算滤除流噪声、海洋环境噪声和其他探测扇面内残余的非相关噪声，最后使用稳健波束形成算法对远场目标进行方位估计。本发明能够最大程度的有效滤除自噪声成分，增强输出信噪比和稳健性，进而提升系统的抗噪能力、空间分辨力和方位估计性能。

本发明的目的是这样实现的：步骤如下：

步骤1：建立矢量舷侧阵远近场混合信号模型，获取接收信号X_v(t)并计算协方差矩阵R_v；

步骤2：根据最优设计准则设计滤波矩阵H，计算经空域矩阵滤波处理后信号数据Y＝HX_v及其协方差R_sf；

步骤3：计算减载系数矩阵D，采用对角减载运算处理协方差矩阵R_sf，获得新的协方差矩阵R_D；

步骤4：以R_D为协方差矩阵使用稳健波束形成算法对远场目标进行方位估计，所述稳健波束形成算法包括但不限于MVDR波束形成、CBF波束形成。

本发明还包括这样一些结构特征：

1.步骤1所述舷侧阵远近场混合信号模型为：阵元间距为d的等间隔M元舷侧阵，以首阵元为原点建立笛卡尔坐标系，令舷侧阵沿x轴正方向布放，潜艇壳体处于y轴负半轴区域，与舷侧阵平行且距离为h，简化平台机械噪声和螺旋桨噪声为壳体上的K₁个近场干扰源，来自远场的K₂个目标位于y轴正半轴区域，考虑海洋环境噪声和流噪声，则阵列接收信号模型X_v(t)为：

X_v(t)＝A_vFS_F(t)+A_vNS_N(t)+N_v(t)+F(t)

式中：S_F(t)和S_N(t)分别为远场目标和近场干扰源信号，N_v(t)为海洋环境噪声，F(t)为流噪声，A_vF为远场目标信号矢量阵列流形，有且/>u(θ_k)＝[1,cosθ_k,sinθ_k]^T，A_vN为近场干扰矢量阵列流形式中a(θ_k,r_0,k)＝[1,e^-jωr'(1)/c,…,e^-jωr'(M)/c]^T，声程差/>r_m,k为第k个近场源到第m个阵元的距离；

令A_v＝[A_vF,A_vN]，S_v(t)＝[S_F(t),S_N(t)]^T，接收数据为：

X_v(t)＝A_vS_v(t)+N_v(t)+F(t)；

流噪声相关性弱，主要能量集中在协方差矩阵对角线上，接收数据协方差矩阵R_v为：

式中，分别为声压和振速传感器输出的环境噪声功率；/>分别为声压和振速传感器输出的流噪声功率，I为单位矩阵，R_vun为海洋环境噪声和流噪声组成的非相关噪声协方差矩阵，是对角阵。

2.步骤2具体包括如下步骤：

步骤2-1，选择阻带总体响应约束空域矩阵滤波器作为最优设计准则，假设通带区域和阻带区域内的方向向量构成的阵列流形矩阵分别为和/>P和S分别为通带区域和阻带区域离散化后的方向向量的数目，则：

式中，Φ为全空间入射方位角集合，ε是归一化阻带响应的约束值，则滤波矩阵满足：

求解最优化问题得到滤波矩阵H；

步骤2-2，利用滤波矩阵H对对舷侧阵接收数据进行预处理，可得Y＝HX_v，其协方差矩阵

3.步骤3所述对角减载包括但不限于均匀对角减载和非均匀对角减载，减载后协方差R_D＝R_sf-D，D＝diag(λ₁,λ₂,…,λ_M),λ_m＞0为减载系数矩阵，可分别采用以下步骤求得：

步骤3-1，均匀对角减载方法，令减载后的噪声子空间协方差功率最小减载矩阵/>其中，d(*)表示由矩阵主对角上元素组成的对角矩阵，/>而Λ_L和T_L分别表示R_sf-D的K₂个最大特征值及对应的特征向量，通过迭代得到D的值；

步骤3-2，非均匀对角减载方法，令各阵元减载量之和最大，同时约束减载后的协方差矩阵的最小特征值为一个较小的正值，即：

式中，r_nn表示协方差矩阵R_sf第n个对角线元素，ε决定减载后协方差矩阵最小特征值δ的大小，D可通过凸优化工具箱求解。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：本发明提出了一套完整的舷侧阵自噪声抑制方案，基于矢量声呐阵列信号处理模式，针对性的先后采取空域矩阵滤波和对角减载技术进行预处理，能够最大程度的有效滤除自噪声成分，增强输出信噪比和稳健性，进而提升系统的抗噪能力、空间分辨力和方位估计性能。

附图说明

图1是矢量舷侧阵自噪声简化模型；

图2是算法流程示意图；

图3是舷侧阵远近场混合信号模型示意图；

图4a-b是基于阻带总体响应约束的空域矩阵滤波器；其中图4a是滤波器输出响应；图4b是滤波器响应误差；

图5a-b是基于空域矩阵滤波的矢量MVDR方位估计，其中图5a是空域矩阵滤波前矢量MVDR空间谱；图5b是空域矩阵滤波后矢量MVDR空间谱；

图6是均匀对角减载运算前后矢量MVDR空间谱。

具体实施方式

下面结合附图与具体实施方式对本发明作进一步详细描述。

结合图1至图，本发明的步骤如下：

步骤1，建立矢量舷侧阵远近场混合信号模型，如图3所示，对阵元间距为d的等间隔M元舷侧阵，以首阵元为原点建立笛卡尔坐标系，令舷侧阵沿x轴正方向布放，潜艇壳体处于y轴负半轴区域，与舷侧阵平行且距离为h，简化平台机械噪声和螺旋桨噪声为壳体上的K₁个近场干扰源，来自远场的K₂个目标位于y轴正半轴区域，考虑海洋环境噪声和流噪声，则阵列接收信号模型X_v(t)可表示为：

X_v(t)＝A_vFS_F(t)+A_vNS_N(t)+N_v(t)+F(t) (1)

式中，A_vF为远场目标信号矢量阵列流形，有

A_vN为近场干扰的矢量阵列流形，声程差r_m,k为第k个信号到第m个阵元的距离，则阵列流形A_vN可以写成

S_F(t)和S_N(t)分别为远场目标和近场干扰源信号；N_v(t)为海洋环境噪声；F(t)为流噪声；令A_v＝[A_vF,A_vN]，S_v(t)＝[S_F(t),S_N(t)]^T，接收数据也可表示为

X_v(t)＝A_vS_v(t)+N_v(t)+F(t) (4)

因为流噪声的相关性弱，其主要能量集中在协方差矩阵对角线上，则阵列信号的协方差矩阵R_v可表示为：

式中，分别为声压和振速传感器输出的环境噪声功率；/>分别为声压和振速传感器输出的流噪声功率，I为单位矩阵，R_vun为海洋环境噪声和流噪声组成的非相关噪声协方差矩阵，是对角阵；

步骤2，选择阻带总体响应约束空域矩阵滤波器作为最优设计准则，假设通带区域和阻带区域内的方向向量构成的阵列流形矩阵分别为和/>P和S分别为通带区域和阻带区域离散化后的方向向量的数目，则

式中，Φ为全空间入射方位角集合，ε是归一化阻带响应的约束值，则滤波矩阵满足

求解最优化问题得到滤波矩阵H，对对舷侧阵接收数据进行预处理，可得Y＝HX_v，其协方差矩阵

步骤3，计算减载系数矩阵D，采用对角减载运算处理协方差矩阵R_sf，获得新的协方差矩阵R_D，将协方差矩阵R_sf对角线减去减载系数D＝diag(λ₁,λ₂,…,λ_M),λ_m＞0，R_D＝R_sf-D，D可由包括但不限于均匀对角减载技术和非均匀对角减载技术两种方法求得；

步骤3-1，均匀对角减载方法，令减载后的噪声子空间协方差功率最小减载矩阵/>其中，d(*)表示由矩阵主对角上元素组成的对角矩阵，/>而Λ_L和T_L分别表示R_sf-D的K₂个最大特征值及对应的特征向量，设置门限值ε，通过迭代得到D的值；

步骤3-2，非均匀对角减载方法，令各阵元减载量之和最大，同时约束减载后的协方差矩阵的最小特征值为一个较小的正值，即

式中，r_nn表示协方差矩阵R_sf第n个对角线元素，ε决定减载后协方差矩阵最小特征值δ的大小，D可通过凸优化工具箱求解；

步骤4，以R_D为协方差矩阵，使用稳健波束形成算法对远场目标进行方位估计，该算法包括但不限于MVDR波束形成、CBF波束形成等，以MVDR算法为例，空间谱

取空间谱P_MVDR前K₂个极大值即为远场目标方位估计值。

上面对发明内容各部分的具体实施方式进行了说明，下面对仿真实例进行分析。

考虑阵元数为16的矢量舷侧阵，其阵元间距为半波长，声速值设为c＝1500m/s，快拍数设置为1000，两个远场目标为不相关的的远场窄带信号，入射角度分别为10°和20°；机械噪声和螺旋桨噪声根据其理论特性和空间指向性，假设[95°,115°]，[125°,145°]，[155°,175°]三个区间对应的近场噪声源的频率分别为100Hz，200Hz，400Hz，每个区间中等间隔存在多个近场相干噪声源，信号与作为干扰的近场噪声源的信干比设为-80dB；

以阻带总体响应约束空域矩阵滤波器作为最优设计准则，考虑空域矩阵滤波对机械噪声与螺旋桨噪声的滤波效果。设置通带角度区间设置为[-90°,90°]，阻带角度区间设置为[-180°,-90.5°]∪[90.5°,180°]，通带和阻带的角度采样步长为0.5°，设计所用的频率为f＝1500Hz，阻带总体响应约束值ε_s＝10^-10。

图4a和图4b分别为阻带总体响应约束空域矩阵滤波器的输出响应和响应误差，滤波器阻带衰减部分约为-130dB，而其过渡带约为-60°～-90°和60°～90°，当目标信号处于过渡带中可能无法获得方位信息。

图5a和图5b分别采用空域矩阵滤波前后的矢量MVDR空间谱，可见受螺旋桨和机械噪声的影响，图5a中空间谱会在90°附近产生伪峰，以致于无法获得正确的远场目标方位，而经空域矩阵滤波预处理后，伪峰在图5b中已基本消失，可得到准确的远场目标方位值。

设定信号与海洋环境噪声的信噪比设为-10dB，舰艇航速为16节，声压和振速通道的流噪声功率分别为[2500,58000,58000]，其余条件同上。设置空域矩阵滤波器的通带范围设置为[-90°,90°]，阻带范围设置为[-180°,-90.5°]∪[90.5°,180°],通阻带的离散化采样间隔设置为0.5°，设计所用的频率为f＝1500Hz，阻带总体响应约束值ε_s＝10^-20。

经空域矩阵滤波预处理后，使用均匀对角减载运算进行稳健MVDR波束形成。设置减载迭代门限值设为0.8，图6给出了经空域矩阵滤波预处理后，采用均匀对角减载运算前后的MVDR空间谱图，可以发现，未进行减载运算的MVDR空间谱中，两远场目标方位被淹没在背景噪声中无法分辨，而使用均匀对角减载的MVDR空间谱能够明显分辨出两谱峰对应的远场目标方位，即可认为均匀对角减载方法能够消除协方差矩阵对角线上大部分非相关噪声。

综合对比采用空域矩阵滤波和对角减载预处理方法后的方位估计效果，可以发现，使用本专利所述的稳健波束形成方案后，系统输出信噪比和稳健性显著增强，系统的抗噪声能力和方位估计性能得到了明显提升。

Claims (1)

1.一种矢量舷侧阵稳健波束形成方法，其特征在于：步骤如下：

步骤1：建立矢量舷侧阵远近场混合信号模型，获取接收信号X_v(t)并计算协方差矩阵R_v；

所述舷侧阵远近场混合信号模型为：阵元间距为d的等间隔M元舷侧阵，以首阵元为原点建立笛卡尔坐标系，令舷侧阵沿x轴正方向布放，潜艇壳体处于y轴负半轴区域，与舷侧阵平行且距离为h，简化平台机械噪声和螺旋桨噪声为壳体上的K₁个近场干扰源，来自远场的K₂个目标位于y轴正半轴区域，考虑海洋环境噪声和流噪声，则阵列接收信号模型X_v(t)为：

X_v(t)＝A_vFS_F(t)+A_vNS_N(t)+N_v(t)+F(t)

式中：S_F(t)和S_N(t)分别为远场目标和近场干扰源信号，N_v(t)为海洋环境噪声，F(t)为流噪声，A_vF为远场目标信号矢量阵列流形，有且u(θ_k)＝[1,cosθ_k,sinθ_k]^T，A_vN为近场干扰矢量阵列流形/>式中a(θ_k,r_0,k)＝[1,e^-jωr'(1)/c,…,e^-jωr'(M)/c]^T，声程差/>r_m,k为第k个近场源到第m个阵元的距离；

令A_v＝[A_vF,A_vN]，S_v(t)＝[S_F(t),S_N(t)]^T，接收数据为：

X_v(t)＝A_vS_v(t)+N_v(t)+F(t)；

流噪声相关性弱，主要能量集中在协方差矩阵对角线上，接收数据协方差矩阵R_v为：

式中，分别为声压和振速传感器输出的环境噪声功率；/>分别为声压和振速传感器输出的流噪声功率，I为单位矩阵，R_vun为海洋环境噪声和流噪声组成的非相关噪声协方差矩阵，是对角阵

步骤2：根据最优设计准则设计滤波矩阵H，计算经空域矩阵滤波处理后信号数据Y＝HX_v及其协方差R_sf；

步骤2-1，选择阻带总体响应约束空域矩阵滤波器作为最优设计准则，假设通带区域和阻带区域内的方向向量构成的阵列流形矩阵分别为和/>P和S分别为通带区域和阻带区域离散化后的方向向量的数目，则：

式中，Φ为全空间入射方位角集合，ε是归一化阻带响应的约束值，则滤波矩阵满足：

求解最优化问题得到滤波矩阵H；

步骤2-2，利用滤波矩阵H对对舷侧阵接收数据进行预处理，可得Y＝HX_v，其协方差矩阵

步骤3：计算减载系数矩阵D，采用对角减载运算处理协方差矩阵R_sf，获得新的协方差矩阵R_D；

所述对角减载包括均匀对角减载和非均匀对角减载，减载后协方差R_D＝R_sf-D，D＝diag(λ₁,λ₂,…,λ_M),λ_m＞0为减载系数矩阵，可分别采用以下步骤求得：

步骤3-1，均匀对角减载方法，令减载后的噪声子空间协方差功率最小减载矩阵/>其中，d(*)表示由矩阵主对角上元素组成的对角矩阵，而Λ_L和T_L分别表示R_sf-D的K₂个最大特征值及对应的特征向量，通过迭代得到D的值；

步骤3-2，非均匀对角减载方法，令各阵元减载量之和最大，同时约束减载后的协方差矩阵的最小特征值为正值，即：

式中，r_nn表示协方差矩阵R_sf第n个对角线元素，ε决定减载后协方差矩阵最小特征值δ的大小，D可通过凸优化工具箱求解；

步骤4：以R_D为协方差矩阵使用稳健波束形成算法对远场目标进行方位估计，所述稳健波束形成算法包括MVDR波束形成、CBF波束形成。