CN113281727A - 一种基于水平线列阵的输出增强的波束形成方法及其系统 - Google Patents
一种基于水平线列阵的输出增强的波束形成方法及其系统 Download PDFInfo
- Publication number
- CN113281727A CN113281727A CN202110613560.4A CN202110613560A CN113281727A CN 113281727 A CN113281727 A CN 113281727A CN 202110613560 A CN202110613560 A CN 202110613560A CN 113281727 A CN113281727 A CN 113281727A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- array element
- signal
- sound pressure
- frequency domain
- pressure data
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 65
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims abstract description 13
- 238000010183 spectrum analysis Methods 0.000 claims abstract description 13
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 12
- 238000005070 sampling Methods 0.000 claims description 9
- 238000003672 processing method Methods 0.000 claims description 4
- 230000009466 transformation Effects 0.000 claims description 3
- 230000002708 enhancing effect Effects 0.000 abstract description 3
- 238000004088 simulation Methods 0.000 description 13
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 12
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 10
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 10
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 4
- 238000001228 spectrum Methods 0.000 description 3
- 238000010521 absorption reaction Methods 0.000 description 2
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 2
- 230000003068 static effect Effects 0.000 description 2
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 230000008859 change Effects 0.000 description 1
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 1
- 230000001419 dependent effect Effects 0.000 description 1
- 238000003709 image segmentation Methods 0.000 description 1
- 230000009467 reduction Effects 0.000 description 1
- 230000005236 sound signal Effects 0.000 description 1
- 230000003595 spectral effect Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
- G01S7/00—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00
- G01S7/52—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00 of systems according to group G01S15/00
- G01S7/523—Details of pulse systems
- G01S7/524—Transmitters
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
- G01S7/00—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00
- G01S7/52—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00 of systems according to group G01S15/00
- G01S7/523—Details of pulse systems
- G01S7/526—Receivers
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Radar, Positioning & Navigation (AREA)
- Remote Sensing (AREA)
- Measurement Of Velocity Or Position Using Acoustic Or Ultrasonic Waves (AREA)
Abstract
本发明属于水声探测和声纳技术领域,具体地说,涉及一种基于水平线列阵的输出增强的波束形成方法及其系统,包括:针对某一浅海区域,水平线列阵中的各个阵元在同一时间点记录各自接收的脉冲信号时域波形;对各阵元记录的脉冲时域波形进行傅里叶变换得到各阵元信号的频域声压数据,再对各阵元信号的频域声压数据进行谱分析,得到各阵元信号的声强数据;再根据各阵元信号的声强数据,绘制声强随频率–阵元位置联合分布的图像,检测该分布图像中的干涉条纹;再对各阵元信号的频域声压数据进行相位补偿,得到补偿后的各阵元信号的频域声压数据,获得进行波束形成所需要的频域声压数据;再根据波束形成所需要的权系数,计算指向目标方位的波束输出。
Description
技术领域
本发明属于水声阵列信号处理、水声目标方位估计、水声探测和声纳技术领域,具体地说,涉及一种基于水平线列阵的输出增强的波束形成方法及其系统。
背景技术
利用常规波束形成进行目标方位估计在水声信号处理中被广泛的应用。常规波束形成理论基于自由空间中平面波信号的传播规律,而实际浅海波导中存在海面和海底两个天然的边界,实际声波传输更多的以柱面波理论描述,表现为不同模态简正波的综合作用。各模态简正波之间在传输中相互干涉,在距离-频率域的声强图中形成明暗相间的干涉条纹,引起不同阵元信号之间的相关性下降,最终可导致常规波束形成在水声信号处理中增益下降、输出信号失真。
常规波束形成方法在不同位置阵元处选择同一频率的信号进行处理。干涉条纹基波束形成方法提出了一种沿着干涉条纹选择不同频率的信号进行波束形成的方式,处理的信号之间能够具有最佳相关性,从而提高了阵列信号处理增益。但是,该方法的波束输出无法聚焦在声源方位处,而是会产生一个与声学参数波导不变量有关的方位偏转。
另外,现有的方法中,在主动声纳中对沿条纹处理的信号采取额外的相位补偿,成功地修正了干涉条纹基波束形成的方位偏转,实现对目标信号的方位估计和增强输出。但是,该方法非常依赖声源距离信息,无法在被动声纳信号处理中使用。
发明内容
为解决现有技术存在的上述缺陷,本发明提出了一种基于水平线列阵的输出增强的波束形成方法,首先通过检测到达脉冲幅度峰值位置,对水平线列阵接收的脉冲信号进行相位补偿,然后再利用干涉条纹基波束形成的方法,能够有效修正干涉条纹基波束形成的输出方位,同时实现相比常规波束形成更高的处理增益和更优的输出保真效果,并避免了对目标距离信息的依赖,从而可应用于主动和被动声纳。
本发明提供了一种基于水平线列阵的输出增强的波束形成方法,该方法包括:
针对某一浅海区域,利用水平线列阵接收目标发射的脉冲信号,并选取脉冲信号最先到达的阵元作为参考阵元;水平线列阵中的各个阵元在同一时间点记录各自接收的脉冲信号时域波形;
对各阵元记录的脉冲时域波形进行傅里叶变换得到各阵元信号的频域声压数据,再对各阵元信号的频域声压数据进行谱分析,得到各阵元信号的声强数据;
再根据各阵元信号的声强数据,绘制声强随频率–阵元位置联合分布的图像,并检测该分布图像中的干涉条纹;
根据获取的参考阵元接收到脉冲信号的幅度峰值对应的到达时间,再对各阵元信号的频域声压数据进行相位补偿,得到补偿后的各阵元信号的频域声压数据;提取检测获得的干涉条纹信息,根据得到的补偿后的各阵元信号的频域声压数据,获得进行波束形成所需要的频域声压数据;
再根据波束形成所需要的权系数,计算指向目标方位的波束输出,完成输出增强的波束形成。
作为上述技术方案的改进之一,所述针对某一浅海区域,利用水平线列阵接收目标发射的脉冲信号,并选取脉冲信号最先到达的阵元作为参考阵元;水平线列阵中的各个阵元在同一时间点记录各自接收的脉冲信号时域波形;其具体过程为:
针对某一浅海区域,利用一条具有n个阵元的水平线列阵,接收目标发射的具有大于10Hz带宽的脉冲信号,信号采样频率为fs;
各阵元均在同一时间点开始对接收的脉冲信号时域波形p(l,t)进行记录,并以该时间点作为记录的各阵元的脉冲信号波形的时间零点;同时选取脉冲信号最先到达的阵元作为参考阵元;
自上述时间零点开始,对各阵元均选取时间长度为T的脉冲时域波形pT(l,t)。
作为上述技术方案的改进之一,所述对各阵元记录的脉冲时域波形进行傅里叶变换得到各阵元信号的频域声压数据,再对各阵元信号的频域声压数据进行谱分析,得到各阵元信号的声强数据;再根据各阵元信号的声强数据,绘制声强随频率–阵元位置联合分布的图像,并检测该分布图像中的干涉条纹;其具体过程为:
对各阵元选取的脉冲时域波形pT(l,t)做傅里叶变换,得到各阵元信号的频域声压数据PT(l,f);
其中,f是频域数据的频率值,满足0≤f≤fs;其中,fs为信号采样频率;
再对各阵元选取的脉冲时域波形pT(l,t)进行谱分析:
XT(l,f)=|PT(l,f)|2
得到各阵元信号的声强数据XT(l,f);
对获得的各阵元信号的声强数据XT(l,f),选取频带[f1,f2]内的声强数据作为研究对象,绘制声强随频率–阵元位置联合分布的图像,并检测该分布图像中的干涉条纹。
作为上述技术方案的改进之一,所述根据获取的参考阵元接收到脉冲信号的幅度峰值对应的到达时间,再对各阵元信号的频域声压数据进行相位补偿,得到补偿后的各阵元信号的频域声压数据;依据检测获得的干涉条纹信息和补偿后的各阵元信号的频域声压数据,获得进行波束形成所需要的频域声压数据;其具体过程为:
根据各阵元选取的时间长度为T的脉冲时域波形pT(l,t),获取参考阵元接收波形的幅度峰值对应的到达时间tp;
对获得的各阵元信号的频域声压数据PT(l,f),利用获得的到达时间tp进行相位补偿,得到补偿后的各阵元信号的频域声压数据PTC(l,f):
PTC(l,f)=PT(l,f)exp(j2πftp)
其中,j为虚数单位;
利用Hough变换图像处理方法,提取干涉条纹斜率,再根据补偿后的各阵元信号的频域声压数据PTC(l,f),并结合fl=f0+Δf(l),获得进行波束形成所需要的频域声压数据PTC(l,fl);
其中,fl为干涉条纹在阵元位置l处对应的频率,f0属于频带[f1,f2]内,f0是条纹上参考阵元处的声压频率,Δf(l)是f0所属的干涉条纹在阵元位置l处对应的频率fl与f0的差值。
作为上述技术方案的改进之一,所述再根据波束形成所需要的权系数,计算指向目标方位的波束输出,完成输出增强的波束形成;其具体过程为:
计算波束形成所需要的权系数w(l,fl):
根据计算得到的波束形成所需要的权系数w(l,fl),计算指向目标方位的波束输出B(f0):
其中,“*”表示共轭运算。
本发明还提供了一种基于水平线列阵的输出增强的波束形成系统,该系统包括:
信号接收模块,用于针对某一浅海区域,利用水平线列阵接收目标发射的脉冲信号,并选取脉冲信号最先到达的阵元作为参考阵元;水平线列阵中的各个阵元在同一时间点记录各自接收的脉冲信号时域波形;
信号处理模块,用于对各阵元记录的脉冲时域波形进行傅里叶变换得到各阵元信号的频域声压数据,再对各阵元信号的频域声压数据进行谱分析,得到各阵元信号的声强数据;再根据各阵元信号的声强数据,绘制声强随频率–阵元位置联合分布的图像,并检测该分布图像中的干涉条纹;
数据获取模块,用于根据获取的参考阵元接收到脉冲信号的幅度峰值对应的到达时间,再对各阵元信号的频域声压数据进行相位补偿,得到补偿后的各阵元信号的频域声压数据;提取检测获得的干涉条纹信息,根据得到的补偿后的各阵元信号的频域声压数据,获得进行波束形成所需要的频域声压数据;和
波束形成模块,用于再根据波束形成所需要的权系数,计算指向目标方位的波束输出,完成输出增强的波束形成。
本发明与现有技术相比的有益效果是:
1、本发明的方法通过检测脉冲信号时域波形的幅度峰值位置所对应的到达时间来构造相位补偿量,对接收的脉冲信号的相位进行补偿,可以产生足够的相位偏移,来使得干涉条纹基波束形成的输出方位修正至真实声源方位处,操作简单,并避免了对声源距离信息这一已知条件的依赖,既适用于主动声纳,也适用于被动声纳;
2、本发明的方法,利用干涉条纹基波束形成方法所处理的信号具有最佳相关性的特点,在对目标方位准确估计的同时,可获得相比常规波束形成更高的处理增益和更优的输出信号保真效果。
附图说明
图1是本发明的一种基于水平线列阵的输出增强的波束形成方法的流程图;
图2是本发明的方法被动声纳仿真的实验布置和海洋环境示意图;
图3是本发明的方法被动声纳仿真中水平阵接收信号波形和峰值检测示意图;
图4是本发明的方法被动声纳仿真中水平阵接收信号的频率-阵元位置联合分布声强图;
图5是本发明的方法与常规波束形成方法(CBF)在被动声纳仿真中的波束输出对比图;
图6是本发明的方法主动声纳仿真的实验布置和海洋环境示意图;
图7是本发明的方法主动声纳仿真中水平阵接收信号波形和峰值检测示意图;
图8是本发明的方法主动声纳仿真中水平阵接收信号的频率-阵元位置联合分布声强图;
图9是本发明的方法与常规波束形成方法(CBF)在主动声纳仿真中的波束输出对比图。
具体实施方式
现结合附图对本发明作进一步的描述。
本发明提供了一种基于水平线列阵的输出增强的波束形成方法,能够对浅海主、被动声纳中具有一定带宽的脉冲信号进行处理,输出增强波束;利用一条具有n个阵元的水平线列阵接收目标的脉冲信号,获得n个接收的目标的脉冲信号的时域波形,并将信号最先到达的阵元作为参考阵元;检测参考阵元接收信号的幅度峰值的到达时间tp;对各阵元选取的脉冲时域波形pT(l,t)做谱分析得到声强数据XT(l,f);利用峰值到达时间tp对所有阵元接收信号的频域声压数据PT(l,f)进行相位补偿,得到补偿后的频域声压数据PTC(l,f);利用所有阵元接收信号的声强数据,绘制随频率-阵元位置分布的声强图,并检测干涉条纹;并沿着条纹选择进行波束形成所需要的频域声压数据PTC(l,fl),再根据计算的权系数,进行波束形成,进而获得指向目标方位的波束输出,可实现相比常规波束形成更好的输出保真效果和更高的阵处理增益。
该方法具体包括:
步骤1)在浅海中,利用一条具有n个阵元的水平线列阵,接收目标发射的具有一定带宽的脉冲信号,其带宽取值一般大于10Hz,其采样频率为fs;
各阵元均在同一时间点开始对接收的脉冲信号时域波形p(l,t)进行记录,并以该时间点作为记录的各阵元的脉冲信号波形的时间零点;同时选取脉冲信号最先到达的阵元作为参考阵元;
定义接收的脉冲信号时域波形为p(l,t),其中,l是各阵元相对于参考阵元的距离,选择脉冲信号最先到达的阵元为参考阵元,并对其设置l=0m,t是自时间零点开始的脉冲信号时域波形变化对应的时间数值;
自上述时间零点开始,对各阵元均选取时间长度为T的脉冲时域波形pT(l,t),T时间长度内包含了各阵元到达信号时域波形的主要信息;
其中,所述的水平线列阵的阵列孔径满足获取随频率–阵元位置联合分布的声强图并对条纹进行检测处理的要求。
其中,所述的具有一定带宽的脉冲信号的接收信噪比能够满足以足够小的误差来检测其到达脉冲的信号峰值;其接收信噪比和带宽可以满足获取随频率–阵元位置联合分布的声强图并对条纹进行检测处理的要求。
其中,所述的采样频率fs一般满足大于或等于所采样信号频率的两倍。
步骤2)根据步骤1)中的各阵元选取的时间长度为T的脉冲时域波形pT(l,t),获取参考阵元的脉冲信号峰值位置所对应的到达时间tp;
其中获得到达时间的一种具体实现过程为:
从参考阵元的接收信号的时间零点开始,至T时间点结束,绘制幅度值为纵坐标,以到达时间为横坐标的示意图,并根据该示意图,获得参考阵元处到达脉冲信号时域波形pT(l=0,t)的幅度峰值位置所对应的到达时间tp;
步骤3)对各阵元选取的脉冲时域波形pT(l,t)做傅里叶变换,得到各阵元信号的频域声压数据PT(l,f),其中,f是频域数据的频率值,满足0≤f≤fs;其中,fs为信号采样频率;
对各阵元选取的脉冲时域波形pT(l,t)进行谱分析,得到各阵元信号的声强数据XT(l,f),满足:XT(l,f)=|PT(l,f)|2;
步骤4)对步骤3)获得的各阵元信号的声强数据XT(l,f),选取频带[f1,f2]内的声强数据作为研究对象;其中,f1与f2均属于f所在的频带范围内,绘制声强随频率–阵元位置联合分布的图像,即以阵元位置为横坐标,以频率为纵坐标,色彩值表征声强的声强随频率–阵元位置联合分布的三维伪彩图像,并检测该图像中的干涉条纹;
步骤5)对步骤3)获得的各阵元信号的频域声压数据PT(l,f),利用步骤2)获得的时间tp进行相位补偿,得到补偿后的各阵元信号的频域声压数据PTC(l,f):
PTC(l,f)=PT(l,f)exp(j2πftp)
其中,j为虚数单位;
利用现有的图像处理方法,例如图像分割中常用的Hough变换,该方法可沿着不同斜率对条纹声强值进行累加,最大的累加值可对应实际条纹斜率,由此可提取干涉条纹斜率,根据补偿后的各阵元信号的频域声压数据PTC(l,f),获得进行波束形成所需要的频域声压数据PTC(l,fl);
其中,fl=f0+Δf(l),fl属于f所在的频带范围内,f0属于频带[f1,f2]内,f0是条纹上参考阵元处的声压频率,Δf(l)是f0所属条纹在阵元位置l处对应的频率fl与f0的差值;
步骤6)计算波束形成所需要的权系数w(l,fl):
根据计算得到的波束形成所需要的权系数w(l,fl),计算指向目标方位的波束输出B(f0):
其中,“*”表示共轭运算。
本发明还提供了一种基于水平线列阵的输出增强的波束形成系统,该系统包括:
信号接收模块,用于针对某一浅海区域,利用水平线列阵接收目标发射的脉冲信号,并选取脉冲信号最先到达的阵元作为参考阵元;水平线列阵中的各个阵元在同一时间点记录各自接收的脉冲信号时域波形;
信号处理模块,用于对各阵元记录的脉冲时域波形进行傅里叶变换得到各阵元信号的频域声压数据,再对各阵元信号的频域声压数据进行谱分析,得到各阵元信号的声强数据;再根据各阵元信号的声强数据,绘制声强随频率–阵元位置联合分布的图像,并检测该分布图像中的干涉条纹;
数据获取模块,用于根据获取的参考阵元接收到脉冲信号的幅度峰值对应的到达时间,再对各阵元信号的频域声压数据进行相位补偿,得到补偿后的各阵元信号的频域声压数据;提取检测获得的干涉条纹信息,根据得到的补偿后的各阵元信号的频域声压数据,获得进行波束形成所需要的频域声压数据;和
波束形成模块,用于再根据波束形成所需要的权系数,计算指向目标方位的波束输出,完成输出增强的波束形成。
实施例1.
该实施例为采用被动声纳输出增强的波束形成方法,其仿真实验参数如图2所示,一个水深105m的浅海波导,水体密度1g/cm3,水体声速1500m/s,水体对声波无吸收,海底设置为无限半空间,海底介质密度为1.8g/cm3,海底介质声速为1800m/s,海底介质声吸收为0.5dB/λ,λ代表声波波长。阵元间隔1m的、具有161个阵元的水平线列阵(HLA1)布放在水深60m处,方位为–60°的静止目标1与基阵中心位置的水平距离为20km,目标1深度为4m。目标1发射的仿真脉冲信号频率范围为680~720Hz,其频谱Ω(ω)满足:Ω(ω)=1。为便于比较本发明方法与常规波束形成的输出差异,仿真中不考虑噪声。
步骤1-1:水平线列阵HLA1被动接收目标1发出的频率范围为680~720Hz的脉冲信号;水平线列阵HLA1对来自目标1的脉冲信号进行记录,选取的采样频率fs=1500Hz,如图3所示,选取脉冲信号最先到达的阵元作为参考阵元,设置其阵元位置l=0m。
步骤1-2:如图3所示,在脉冲信号从目标1发出后的第10s,水平线列阵HLA1开始对接收的脉冲信号的时域波形进行记录,一直记录到脉冲信号发出后的第16s,相当于选取了时间长度T=6s的时域波形。
步骤2:根据步骤1)中的各阵元选取的时间长度为T的脉冲时域波形pT(l,t),获取参考阵元脉冲信号时域波形pT(l=0,t)的幅度峰值位置所对应的到达时间tp;具体地,如图3中白色虚线和白色点所示,检测并获取参考阵元波形的脉冲峰值位置,对于如图3所示的接收水平线列阵HLA1记录的时域波形,信号从目标1发出后的第10s(对于图3被记录波形而言,相当于第10s为记录信号的时间零点)开始记录,参考阵元脉冲信号时域波形的峰值位置对应的时间为目标1发出后的第13.316s,对应记录信号的时间零点则为3.316s,即tp=3.316s。
步骤3:对图3所示的各阵元记录的时域波形数据做傅里叶变换,选择研究的频率范围是680~720Hz,得到相应的各阵元信号的频域声压数据PT(l,f),其中,l∈[0,160](单位:m),f∈[680,720](单位:Hz)。
对各阵元选取的脉冲时域波形pT(l,t)进行谱分析,以频域声压数据pT(l,t)为基础,取其模的平方,得到声强数据XT(l,f),满足XT(l,f)=|PT(l,f)|2。
步骤4-1:利用步骤2获得的峰值到达时间,可构造相位补偿量为exp(j2πf·3.316),得到补偿后的各阵元信号的频域数据PTC(l,f),满足PTC(l,f)=PT(l,f)exp(j2πf·3.316)。
步骤4-2:对步骤3获得的各阵元信号的声强数据XT(l,f),选取频带[690,710](单位:Hz)内的结果作为研究对象,并以分贝表示,绘制声强随频率–阵元位置联合分布的图像,如图4所示,可以检测到明暗相间的干涉条纹。
步骤5:可以使用Hough变换的图像处理方法,检测和提取步骤4-2获得的图4所示声强图中的干涉条纹信息,条纹方程建模为fl=f0+Δf(l),图4中虚线给出了一个条纹的方程为fl=700+0.0282l,其中,fl表示该虚线所示条纹在不同阵元位置处的频率值;“700”物理意义是该虚线所示条纹在阵元位置0m处对应的频率值为700Hz,即f0=700(单位:Hz);“0.0282”物理意义是虚线所示条纹的斜率(单位:Hz/m);Δf(l)=0.0282l给出了虚线所示条纹在阵元位置l处对应的频率相比于700Hz的差值(单位:Hz)。
以图4中虚线所示条纹为参照,根据补偿后的各阵元信号的频域数据PTC(l,f),获得进行波束形成所需要的频域声压数据PTC(l,fl)。
步骤6:计算对进行波束形成所需要的频域声压数据PTC(l,fl)进行加权的权系数w(l,fl):
然后根据计算得到的波束形成所需要的权系数w(l,fl),计算指向目标方位的波束输出B(f0):
其中,f0=700Hz。
进一步更改式(1)~(2)中的f0,使其遍历[690,710](单位:Hz)的范围,从而获得该频带内的波束输出结果,如图5左数第二个子图所示,为了清晰展示主瓣结构,图中波束谱展示的角度范围是[–90°,–30°]。
图5左数第一个子图中传统常规波束形成(CBF)是令式(1)~(2)中fl=f0获得的处理结果。
理论上,波束形成主瓣输出(亦即波束输出的极大值位置的取值)应当与参考阵元(l=0m)的频谱数据一致,此为达到保真效果。因此,以参考阵元的声强值作为参考,比较常规波束形成与本发明方法在保真效果上的差异性,结果如图5左数第三个子图所示。
从图5结果的对比中可以看出,本发明方法对目标的方位实现了准确的估计,并且相比于常规波束形成可以获得更高的处理增益。与参考阵元的声强值对比,图5中常规波束形成主瓣输出干涉结构出现严重失真,而本发明方法的波束输出在各频率处与参考阵元基本一致,达到了较好的保真效果。
实施例2.
该实施例为采用主动声纳输出增强的波束形成方法,仿真实验参数如图6所示,一个水深100m的浅海波导,水体密度1g/cm3,水体声速1500m/s,水体对声波无吸收,海底设置为无限半空间,海底介质密度为2.0g/cm3,海底介质声速为1600m/s,海底介质声吸收为0.25dB/λ。一个阵元间隔1m的、具有81个阵元的水平阵(HLA2)布放在水深60m处,HLA2同时具备发射和接收主动探测信号的功能,方位为–60°的静止目标2设置为一个水声应答器,其与基阵中心位置的水平距离为5km,目标2深度为4m。HLA2发射线性调频(LFM)信号,频率范围为330~430Hz,其脉冲时间宽度为6s,由水平阵HLA2的中心位置处发射。为便于比较本发明方法与常规波束形成的输出差异,仿真中不考虑噪声。
步骤1:水平阵HLA1向目标2发射频率范围为330~430Hz的LFM信号,之后对来自目标2的回波脉冲信号进行记录并脉冲压缩,选取的采样频率fs=1000Hz,记录的接收波形如图7所示,图7中选取了自信号发出后第10~16s的部分,相当于选取了时间长度T=6s的时域波形,选取回波脉冲信号最先到达的阵元作为参考阵元,设置其阵元位置l=0m。
步骤2:根据步骤1)中的各阵元选取的时间长度为T的脉冲时域波形pT(l,t),获取参考阵元的脉冲信号时域波形pT(l=0,t)的幅度峰值位置所对应的到达时间tp;具体地,如图7中白色虚线和白色点所示,检测并获取参考阵元波形的脉冲峰值位置,峰值位置对应的时间为目标2发出后的第12.766s,以选取信号的时间起点为时间零点(目标2发出后的第10s),则峰值位置对应的时间为2.766s,即tp=2.766s。
步骤3:对图7所示各阵元的时域波形数据做傅里叶变换,选择研究的频率范围是330~430Hz,得到相应的各阵元信号的频域声压数据PT(l,f),这里l∈[0,80](单位:m),f∈[330,430](单位:Hz)。进一步获得声强数据XT(l,f)。
步骤4-1:利用步骤2检测获得的峰值到达时间构造相位补偿量为exp(j2πf·2.766),得到补偿后的各阵元信号的频域数据PTC(l,f),满足PTC(l,f)=PT(l,f)exp(j2πf·2.766)。
步骤4-2:对步骤3获得的各阵元信号的声强数据XT(l,f),选取频带[370,400](单位:Hz)内的结果作为研究对象,并以分贝表示,绘制声强随频率–阵元位置联合分布的图像如图8所示,可以检测到明暗相间的干涉条纹。
步骤5:图8中虚线给出了一个条纹的方程为fl=386.7+0.0338l,以此所示条纹为参照选择步骤3中获得的接收信号的频域数据,获得进行波束形成处理的频域数据PTC(l,fl)。
步骤6:计算对进行波束形成所需要的频域声压数据PTC(l,fl)进行加权的权系数w(l,fl):
然后根据计算得到的波束形成所需要的权系数w(l,fl),计算指向目标方位的波束输出B(f0):
其中,f0=386.7Hz。
使其遍历[370,400](单位:Hz)的范围,从而获得该频带内的波束输出结果,如图9左数第二个子图所示,为了清晰展示主瓣结构,图中波束谱给出的角度范围是[–90°,–30°]。
图9左数第一个子图中传统常规波束形成(CBF)是令式(1)~(2)中fl=f0获得的处理结果。
以参考阵元的声强值作为参考,比较常规波束形成与本发明方法在保真效果上的差异性,结果如图9左数第三个子图所示。
从图9结果的对比中可以看出,本发明方法对目标的方位实现了准确的估计。而且,在对能量较强条纹的处理中,本发明方法相比常规波束形成明显地获得了较高的处理增益(可关注图9左数第三个子图中375~380Hz和384~387Hz部分的处理结果对比)。而且与参考阵元的声强值对比,图9中常规波束形成主瓣输出干涉结构具有明显差异,而本发明方法的波束输出依然在各频率处与参考阵元基本一致,达到了较好的保真效果。
以上结合附图、实施例的讨论说明了本发明方法在主、被动声纳应用中实现波束输出增强的可行性与有效性。
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 (6)
1.一种基于水平线列阵的输出增强的波束形成方法,该方法包括:
针对某一浅海区域,利用水平线列阵接收目标发射的脉冲信号,并选取脉冲信号最先到达的阵元作为参考阵元;水平线列阵中的各个阵元在同一时间点记录各自接收的脉冲信号时域波形;
对各阵元记录的脉冲时域波形进行傅里叶变换得到各阵元信号的频域声压数据,再对各阵元信号的频域声压数据进行谱分析,得到各阵元信号的声强数据;再根据各阵元信号的声强数据,绘制声强随频率–阵元位置联合分布的图像,并检测该分布图像中的干涉条纹;
根据获取的参考阵元接收到脉冲信号的幅度峰值对应的到达时间,再对各阵元信号的频域声压数据进行相位补偿,得到补偿后的各阵元信号的频域声压数据;提取检测获得的干涉条纹信息,根据得到的补偿后的各阵元信号的频域声压数据,获得进行波束形成所需要的频域声压数据;
再根据波束形成所需要的权系数,计算指向目标方位的波束输出,完成输出增强的波束形成。
2.根据权利要求1所述的基于水平线列阵的输出增强的波束形成方法,其特征在于,所述针对某一浅海区域,利用水平线列阵接收目标发射的脉冲信号,并选取脉冲信号最先到达的阵元作为参考阵元;水平线列阵中的各个阵元在同一时间点记录各自接收的脉冲信号时域波形;其具体过程为:
针对某一浅海区域,利用一条具有n个阵元的水平线列阵,接收目标发射的具有大于10Hz带宽的脉冲信号,信号采样频率为fs;
各阵元均在同一时间点开始对接收的脉冲信号时域波形p(l,t)进行记录,
其中,l为阵元位置坐标,
并以该时间点作为记录的各阵元的脉冲信号波形的时间零点;同时选取脉冲信号最先到达的阵元作为参考阵元;
自上述时间零点开始,对各阵元均选取时间长度为T的脉冲时域波形pT(l,t)。
3.根据权利要求2所述的基于水平线列阵的输出增强的波束形成方法,其特征在于,所述对各阵元记录的脉冲时域波形进行傅里叶变换得到各阵元信号的频域声压数据,再对各阵元信号的频域声压数据进行谱分析,得到各阵元信号的声强数据;再根据各阵元信号的声强数据,绘制声强随频率–阵元位置联合分布的图像,并检测该分布图像中的干涉条纹;其具体过程为:
对各阵元选取的脉冲时域波形pT(l,t)做傅里叶变换,得到各阵元信号的频域声压数据PT(l,f);
其中,f是频域数据的频率值,满足0≤f≤fs;其中,fs为信号采样频率;
再对各阵元选取的脉冲时域波形pT(l,t)进行谱分析:
XT(l,f)=|PT(l,f)|2
得到各阵元信号的声强数据XT(l,f);
对获得的各阵元信号的声强数据XT(l,f),选取频带[f1,f2]内的声强数据作为研究对象,绘制声强随频率–阵元位置联合分布的图像,并检测该分布图像中的干涉条纹。
4.根据权利要求3所述的基于水平线列阵的输出增强的波束形成方法,其特征在于,所述根据获取的参考阵元接收到脉冲信号的幅度峰值对应的到达时间,再对各阵元信号的频域声压数据进行相位补偿,得到补偿后的各阵元信号的频域声压数据;依据检测获得的干涉条纹信息和补偿后的各阵元信号的频域声压数据,获得进行波束形成所需要的频域声压数据;其具体过程为:
根据各阵元选取的时间长度为T的脉冲时域波形pT(l,t),获取参考阵元的脉冲信号时域波形的幅度峰值位置所对应的到达时间tp;
对获得的各阵元信号的频域声压数据PT(l,f),利用获得的到达时间tp进行相位补偿,得到补偿后的各阵元信号的频域声压数据PTC(l,f):
PTC(l,f)=PT(l,f)exp(j2πftp)
其中,j为虚数单位;
利用Hough变换图像处理方法,提取干涉条纹斜率,再根据补偿后的各阵元信号的频域声压数据PTC(l,f),并结合fl=f0+Δf(l),获得进行波束形成所需要的频域声压数据PTC(l,fl);
其中,fl为干涉条纹在阵元位置l处对应的频率,f0属于频带[f1,f2]内,f0是条纹上参考阵元处的声压频率,Δf(l)是f0所属的干涉条纹在阵元位置l处对应的频率fl与f0的差值。
6.一种基于水平线列阵的输出增强的波束形成系统,其特征在于,该系统通过上述权利要求1-5中任一所述的方法实现,该系统包括:
信号接收模块,用于针对某一浅海区域,利用水平线列阵接收目标发射的脉冲信号,并选取脉冲信号最先到达的阵元作为参考阵元;水平线列阵中的各个阵元在同一时间点记录各自接收的脉冲信号时域波形;
信号处理模块,用于对各阵元记录的脉冲时域波形进行傅里叶变换得到各阵元信号的频域声压数据,再对各阵元信号的频域声压数据进行谱分析,得到各阵元信号的声强数据;再根据各阵元信号的声强数据,绘制声强随频率–阵元位置联合分布的图像,并检测该分布图像中的干涉条纹;
数据获取模块,用于根据获取的参考阵元接收到脉冲信号的幅度峰值对应的到达时间,再对各阵元信号的频域声压数据进行相位补偿,得到补偿后的各阵元信号的频域声压数据;提取检测获得的干涉条纹信息,根据得到的补偿后的各阵元信号的频域声压数据,获得进行波束形成所需要的频域声压数据;和
波束形成模块,用于再根据波束形成所需要的权系数,计算指向目标方位的波束输出,完成输出增强的波束形成。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202110613560.4A CN113281727B (zh) | 2021-06-02 | 2021-06-02 | 一种基于水平线列阵的输出增强的波束形成方法及其系统 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202110613560.4A CN113281727B (zh) | 2021-06-02 | 2021-06-02 | 一种基于水平线列阵的输出增强的波束形成方法及其系统 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN113281727A true CN113281727A (zh) | 2021-08-20 |
CN113281727B CN113281727B (zh) | 2021-12-07 |
Family
ID=77283148
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202110613560.4A Active CN113281727B (zh) | 2021-06-02 | 2021-06-02 | 一种基于水平线列阵的输出增强的波束形成方法及其系统 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN113281727B (zh) |
Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN115242583A (zh) * | 2022-07-27 | 2022-10-25 | 中国科学院声学研究所 | 一种基于水平线列阵的信道脉冲响应被动估计方法 |
CN115236596A (zh) * | 2022-07-27 | 2022-10-25 | 中国科学院声学研究所 | 一种基于互相关相位补偿的水平阵列信号获取方法 |
CN116400335A (zh) * | 2022-12-02 | 2023-07-07 | 中国科学院声学研究所 | 一种水平阵主动声纳目标回波检测方法及系统 |
CN116609725A (zh) * | 2023-05-05 | 2023-08-18 | 中国科学院声学研究所 | 一种利用深海垂直阵的窄带线谱目标深度估计方法及系统 |
Citations (29)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US5886950A (en) * | 1995-09-19 | 1999-03-23 | Thomson-Csf | Auto focusing process for synthetic antenna sonars |
CN101187585A (zh) * | 2007-11-05 | 2008-05-28 | 北京航空航天大学 | 综合孔径相位测量与补偿方法和系统 |
US20080232607A1 (en) * | 2007-03-22 | 2008-09-25 | Microsoft Corporation | Robust adaptive beamforming with enhanced noise suppression |
CN101470193A (zh) * | 2007-12-26 | 2009-07-01 | 中国科学院声学研究所 | 一种舷侧水平阵运动孔径合成定位的方法与装置 |
CN101995574A (zh) * | 2010-11-03 | 2011-03-30 | 中国科学院声学研究所 | 一种近场聚焦波束形成定位法 |
CN102043145A (zh) * | 2010-11-03 | 2011-05-04 | 中国科学院声学研究所 | 基于声矢量传感器均匀直线阵的快速宽带频域波束形成方法 |
CN102944867A (zh) * | 2012-10-10 | 2013-02-27 | 江苏大学 | 一种无需相位信息的点声源识别方法 |
CN102969002A (zh) * | 2012-11-28 | 2013-03-13 | 厦门大学 | 一种可抑制移动噪声的麦克风阵列语音增强装置 |
CN103278799A (zh) * | 2013-05-10 | 2013-09-04 | 中国计量学院 | 基于均匀线阵改进Toeplitz化的逆波束形成方法 |
GB201322349D0 (en) * | 2013-12-18 | 2014-02-05 | Wolfson Microelectronics Plc | Processing received speech data |
CN103809170A (zh) * | 2012-11-12 | 2014-05-21 | 中国科学院声学研究所 | 一种多普勒频偏修正方法及系统 |
CN104101871A (zh) * | 2013-04-15 | 2014-10-15 | 中国科学院声学研究所 | 一种用于被动合成孔径的抑制窄带干扰方法及系统 |
CN104678384A (zh) * | 2013-11-28 | 2015-06-03 | 中国科学院声学研究所 | 一种波束域的声压差互相关谱分析水下目标速度估计方法 |
CN104714235A (zh) * | 2013-12-16 | 2015-06-17 | 中国科学院声学研究所 | 一种低频双矢量水听器阵列的测距方法及系统 |
CN106782590A (zh) * | 2016-12-14 | 2017-05-31 | 南京信息工程大学 | 基于混响环境下麦克风阵列波束形成方法 |
US20170287499A1 (en) * | 2014-09-05 | 2017-10-05 | Thomson Licensing | Method and apparatus for enhancing sound sources |
CN107316648A (zh) * | 2017-07-24 | 2017-11-03 | 厦门理工学院 | 一种基于有色噪声的语音增强方法 |
US20180011193A1 (en) * | 2015-01-23 | 2018-01-11 | Dalhousie University | Systems and methods for beamforming using variable sampling |
CN109116387A (zh) * | 2018-10-24 | 2019-01-01 | 曲卫 | 导航卫星反射信号中频增强方法 |
CN109324322A (zh) * | 2018-10-31 | 2019-02-12 | 中国运载火箭技术研究院 | 一种基于被动相控阵天线的测向与目标识别方法 |
CN109407094A (zh) * | 2018-12-11 | 2019-03-01 | 湖南华诺星空电子技术有限公司 | 车载超宽带雷达前视成像系统 |
US20190182094A1 (en) * | 2017-12-08 | 2019-06-13 | Qualcomm Incorporated | Carrier independent signal transmission and reception |
CN110164423A (zh) * | 2018-08-06 | 2019-08-23 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 一种方位角估计的方法、设备及存储介质 |
CN110534126A (zh) * | 2019-09-07 | 2019-12-03 | 广州智伴人工智能科技有限公司 | 一种基于固定波束形成的声源定位和语音增强方法及系统 |
US20200225332A1 (en) * | 2018-03-28 | 2020-07-16 | Kelvin Wagner | Self-Calibration Adaptive Lidar Aperture Building-block Light Engine |
CN111580048A (zh) * | 2020-05-09 | 2020-08-25 | 中国科学院声学研究所 | 一种利用单矢量水听器的宽带声源深度估计方法 |
CN111693971A (zh) * | 2019-03-11 | 2020-09-22 | 中国科学院声学研究所 | 一种用于弱目标检测的宽波束干扰抑制方法 |
CN112083373A (zh) * | 2020-09-16 | 2020-12-15 | 哈尔滨工程大学 | 一种单矢量水听器被动定位及航迹预测方法 |
CN112098983A (zh) * | 2020-09-14 | 2020-12-18 | 中国科学院声学研究所 | 基于空域解卷积处理的浅海水平阵被动定位方法及系统 |
-
2021
- 2021-06-02 CN CN202110613560.4A patent/CN113281727B/zh active Active
Patent Citations (29)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US5886950A (en) * | 1995-09-19 | 1999-03-23 | Thomson-Csf | Auto focusing process for synthetic antenna sonars |
US20080232607A1 (en) * | 2007-03-22 | 2008-09-25 | Microsoft Corporation | Robust adaptive beamforming with enhanced noise suppression |
CN101187585A (zh) * | 2007-11-05 | 2008-05-28 | 北京航空航天大学 | 综合孔径相位测量与补偿方法和系统 |
CN101470193A (zh) * | 2007-12-26 | 2009-07-01 | 中国科学院声学研究所 | 一种舷侧水平阵运动孔径合成定位的方法与装置 |
CN101995574A (zh) * | 2010-11-03 | 2011-03-30 | 中国科学院声学研究所 | 一种近场聚焦波束形成定位法 |
CN102043145A (zh) * | 2010-11-03 | 2011-05-04 | 中国科学院声学研究所 | 基于声矢量传感器均匀直线阵的快速宽带频域波束形成方法 |
CN102944867A (zh) * | 2012-10-10 | 2013-02-27 | 江苏大学 | 一种无需相位信息的点声源识别方法 |
CN103809170A (zh) * | 2012-11-12 | 2014-05-21 | 中国科学院声学研究所 | 一种多普勒频偏修正方法及系统 |
CN102969002A (zh) * | 2012-11-28 | 2013-03-13 | 厦门大学 | 一种可抑制移动噪声的麦克风阵列语音增强装置 |
CN104101871A (zh) * | 2013-04-15 | 2014-10-15 | 中国科学院声学研究所 | 一种用于被动合成孔径的抑制窄带干扰方法及系统 |
CN103278799A (zh) * | 2013-05-10 | 2013-09-04 | 中国计量学院 | 基于均匀线阵改进Toeplitz化的逆波束形成方法 |
CN104678384A (zh) * | 2013-11-28 | 2015-06-03 | 中国科学院声学研究所 | 一种波束域的声压差互相关谱分析水下目标速度估计方法 |
CN104714235A (zh) * | 2013-12-16 | 2015-06-17 | 中国科学院声学研究所 | 一种低频双矢量水听器阵列的测距方法及系统 |
GB201322349D0 (en) * | 2013-12-18 | 2014-02-05 | Wolfson Microelectronics Plc | Processing received speech data |
US20170287499A1 (en) * | 2014-09-05 | 2017-10-05 | Thomson Licensing | Method and apparatus for enhancing sound sources |
US20180011193A1 (en) * | 2015-01-23 | 2018-01-11 | Dalhousie University | Systems and methods for beamforming using variable sampling |
CN106782590A (zh) * | 2016-12-14 | 2017-05-31 | 南京信息工程大学 | 基于混响环境下麦克风阵列波束形成方法 |
CN107316648A (zh) * | 2017-07-24 | 2017-11-03 | 厦门理工学院 | 一种基于有色噪声的语音增强方法 |
US20190182094A1 (en) * | 2017-12-08 | 2019-06-13 | Qualcomm Incorporated | Carrier independent signal transmission and reception |
US20200225332A1 (en) * | 2018-03-28 | 2020-07-16 | Kelvin Wagner | Self-Calibration Adaptive Lidar Aperture Building-block Light Engine |
CN110164423A (zh) * | 2018-08-06 | 2019-08-23 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 一种方位角估计的方法、设备及存储介质 |
CN109116387A (zh) * | 2018-10-24 | 2019-01-01 | 曲卫 | 导航卫星反射信号中频增强方法 |
CN109324322A (zh) * | 2018-10-31 | 2019-02-12 | 中国运载火箭技术研究院 | 一种基于被动相控阵天线的测向与目标识别方法 |
CN109407094A (zh) * | 2018-12-11 | 2019-03-01 | 湖南华诺星空电子技术有限公司 | 车载超宽带雷达前视成像系统 |
CN111693971A (zh) * | 2019-03-11 | 2020-09-22 | 中国科学院声学研究所 | 一种用于弱目标检测的宽波束干扰抑制方法 |
CN110534126A (zh) * | 2019-09-07 | 2019-12-03 | 广州智伴人工智能科技有限公司 | 一种基于固定波束形成的声源定位和语音增强方法及系统 |
CN111580048A (zh) * | 2020-05-09 | 2020-08-25 | 中国科学院声学研究所 | 一种利用单矢量水听器的宽带声源深度估计方法 |
CN112098983A (zh) * | 2020-09-14 | 2020-12-18 | 中国科学院声学研究所 | 基于空域解卷积处理的浅海水平阵被动定位方法及系统 |
CN112083373A (zh) * | 2020-09-16 | 2020-12-15 | 哈尔滨工程大学 | 一种单矢量水听器被动定位及航迹预测方法 |
Non-Patent Citations (4)
Title |
---|
JUN-NAN WU: "Bearing splitting and near-surface source ranging in the direct zone of deep water", 《CHIN. PHYS. B》 * |
SEWWANDIWIJAYARATNA: "Digital VLSI Architectures for Beam-Enhanced RF Aperture Arrays", 《IEEE TRANSACTIONS ON AEROSPACE AND ELECTRONIC SYSTEMS》 * |
吴俊楠,周士弘: "深海水平阵海底反射声测向分析", 《声学技术》 * |
徐国军: "波导不变干涉条纹的阵列处理分析", 《声学技术》 * |
Cited By (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN115242583A (zh) * | 2022-07-27 | 2022-10-25 | 中国科学院声学研究所 | 一种基于水平线列阵的信道脉冲响应被动估计方法 |
CN115236596A (zh) * | 2022-07-27 | 2022-10-25 | 中国科学院声学研究所 | 一种基于互相关相位补偿的水平阵列信号获取方法 |
CN116400335A (zh) * | 2022-12-02 | 2023-07-07 | 中国科学院声学研究所 | 一种水平阵主动声纳目标回波检测方法及系统 |
CN116400335B (zh) * | 2022-12-02 | 2023-10-13 | 中国科学院声学研究所 | 一种水平阵主动声纳目标回波检测方法及系统 |
CN116609725A (zh) * | 2023-05-05 | 2023-08-18 | 中国科学院声学研究所 | 一种利用深海垂直阵的窄带线谱目标深度估计方法及系统 |
CN116609725B (zh) * | 2023-05-05 | 2024-01-30 | 中国科学院声学研究所 | 一种利用深海垂直阵的窄带线谱目标深度估计方法及系统 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN113281727B (zh) | 2021-12-07 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN113281727B (zh) | 一种基于水平线列阵的输出增强的波束形成方法及其系统 | |
AU2013327392B2 (en) | Method for improving performance of a Sodar system | |
CN112269164B (zh) | 深海可靠声路径下基于干涉结构匹配处理弱目标定位方法 | |
CN111580048B (zh) | 一种利用单矢量水听器的宽带声源深度估计方法 | |
CN109799495B (zh) | 一种用于高保真阵列处理的宽带时延估计方法 | |
CN107272005B (zh) | 基于可靠声路径下目标回波到达时延和到达角度的主动定位方法 | |
CN103076594B (zh) | 一种基于互相关的水声脉冲信号双阵元定位的方法 | |
CN112987003B (zh) | 主动声纳中的hfm信号分离方法及系统 | |
CN111257943B (zh) | 一种浅海低频声场时频干涉条纹提取方法 | |
CN102520405B (zh) | 基于图像域墙体影响补偿的穿墙成像方法 | |
CN103076590A (zh) | 一种基于频率预估的水声脉冲信号的定位方法 | |
CN104714235A (zh) | 一种低频双矢量水听器阵列的测距方法及系统 | |
CN115242583B (zh) | 一种基于水平线列阵的信道脉冲响应被动估计方法 | |
CN103513249B (zh) | 一种宽带相干模基信号处理方法及系统 | |
CN114757240B (zh) | 一种水声目标运动参数联合估计方法 | |
CN113126029B (zh) | 适用于深海可靠声路径环境的多传感器脉冲声源定位方法 | |
CN113820717B (zh) | 一种基于负梯度波导下warping变换的单矢量传感器无源测距方法 | |
CN112924926B (zh) | 一种多途信道下的doa估计方法 | |
CN114488010A (zh) | 用于线列阵水下声源定距的虚拟接收阵列增幅方法 | |
CN110736988B (zh) | 双基地pfa运动目标参数估计和成像方法 | |
CN115453458B (zh) | 基于浅海声场特性和卡尔曼滤波的高精度声源定位方法 | |
RU2817558C1 (ru) | Способ определения полной совокупности координат морского шумящего объекта | |
CN114491397B (zh) | 一种适用于圆形阵列的高增益波束形成方法 | |
CN115902920B (zh) | 空中运动目标的相干与非相干激光协同探测方法和系统 | |
CN117192523B (zh) | 一种基于宽带多脉冲相干积累的水声弱机动目标检测方法 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |