基于多级恒模阵的拖线阵拖转时的阵形自校准方法

针对拖船转弯时,弯曲的拖曳线列阵的波束形成和方位估计,提出了一种先盲捕获信号,再校准阵形并估计目标方位的方法。该方法首先利用多级恒模阵对多个独立的目标信号进行盲分离,并估计出拖线阵对目标的方向向量;然后再根据方向向量对拖线阵阵形进行校准并估计出目标方位。其中,阵形自校准时的核心问题——一个多维非线性约束最小二乘问题采用了遗传算法进行求解。文中还推导了对阵元位置和目标方位估计的克拉美罗界。针对较大弯曲度拖线阵的计算机仿真实验,结果表明该方法不依赖于阵形就可实现对目标信号的捕获与分离,具有自适应抑制其它方向入射干扰信号的能力,并可以对阵形和目标方位进行有效估计。仿真结果验证了方法的正确性和有效性。     

水声信号稀疏重构的高阶累积量波达方向估计

高阶累积量具有高斯噪声抑制和阵元扩展特性,将高阶累积量引入水声信号的方位估计中,提出了离格稀疏贝叶斯学习重构的高阶累积量测向算法。该方法利用高阶累积量对高斯噪声的自然盲性,计算阵列信号四阶累积量来滤除高斯噪声,使阵元在原来的结构上扩展了一倍;并构造出选择矩阵剔除了四阶累积量中的冗余项,能再一次的扩展阵元,得到的新观测模型具有更好的统计性能;最后利用空域稀疏性,推导出四阶累积量下的离格稀疏表示模型,采用贝叶斯学习解算出源信号的最大后验概率,实现了目标方位估计。数值仿真和海试实验数据表明,该方法在相邻声源方位间隔为4°的情况下分辨概率可达到95%以上,在信噪比大于-5 dB时目标方位估计的均方根误差在1°以内,可显著抑制背景噪声干扰,在多声源密集分布条件下也能准确、稳健的对水声目标方位进行估计。      

强干扰下空间抗混叠宽带波达方位估计

提出了基于改进频率差分(FD)技术的空间抗混叠波达方位(DOA)估计方法,实现了阵元稀疏排布,即在阵元间距远大于入射信号波长时,存在栅瓣模糊情况下多水下声学目标的方位估计。首先,确定目标方位角度搜索范围,建立阵列信号处理模型,对宽带信号不同频率成分之间进行频率差分处理,从而降低信号频率以满足阵元稀疏排布阵列的空间奈奎斯特采样要求。然后,基于投影子空间正交性检验(TOPS)算法构建一个对角变换矩阵,利用对角酉变换矩阵正交性直接对阵列流形进行频率差分处理,使其频率差分处理输出的信号个数与输入信号个数相等。最后,进一步推导频率差分域等效目标方位与真实入射信号角度等价的条件,并基于该等价条件进行频率筛选,最终获得无模糊的空间方位谱结果。经仿真实验验证,所提算法在信噪比为-10～20 dB范围内,估计结果均方根误差低于0.1°,有效抑制了栅瓣且受干扰强度影响较小。经海试数据验证,所提算法可以有效估计出目标方位,并避免空间混叠项干扰。所提空间抗混叠波达方位估计方法能够有效抑制栅瓣模糊,提高目标方位估计精度,且在强干扰条件下仍具有较好的角度估计性能。     

存在通道幅相与互耦两种误差的均匀圆环阵流形曲线拟合方法

针对实际装配后均匀圆环阵的阵列流形向量偏离理论值的问题,提出一种利用单声源从不同方位入射阵列时的阵列幅度相位响应拟合阵列流形模型的算法。考虑阵列存在通道幅度相位一致性偏差和阵元间互耦作用,导出阵列幅度相位响应与流形误差参数的关系式,利用互耦矩阵在模态域可与阵列流形分离的特性,将关于误差参数的关系式降次为线性方程组,再联合多个方位对误差参数做最小二乘估计。对于只存在其中一种误差的特例情况,给出了对应高精度、低复杂度的估计方法。最后,利用数值仿真对所提方法的拟合精度进行评估,拟合后的阵列流形误差距离缩减至10-2量级,水池实验数据也验证了算法在实际应用中的可行性。      

阵列幅相误差条件下的目标方位估计

本文研究了一种改进的MUSIC法，可在一定阵列幅相误差条件下对多目标实现高分辨方位估计，有效地改善了原算法的参数估计性能，具有稳健性高、适用范围广以及工程实现简单等特点，通过大量的计算机仿真和水池实验表明，该方法具有较好的多目标分辨能力和方位估计精度，工程应用前景良好。     

盲重构频域阵列信号的压缩感知水声目标方位估计

针对复杂海洋环境条件下压缩感知水声目标方位估计性能下降的问题,利用盲源分离能够提高信噪比的优势,提出了一种盲重构频域阵列信号的压缩感知水声目标方位估计方法。首先将阵元域信号通过傅里叶变换方法得到多个子带阵列信号;然后对各个子带阵列信号进行复数域盲源分离得到子带解混矩阵和子带分离信号估计,并对子带分离信号进行属性分析和处理;再根据处理后的子带分离信号和子带解混矩阵重构子带阵列信号,对重构的子带阵列信号采用频域压缩感知方法进行空间谱估计,得到各个子带的空间谱;最后将各子带得到的空间谱进行求和,搜索求和后空间谱的峰值则可实现目标方位估计。模拟器数据和海上实测数据验证结果表明,同等条件下该方法的目标检测能力优于经典的最小方差无失真响应(Minimum Variance Distortionless Response,MVDR)方法、频域压缩感知(Compressed Sensing,CS)方法、盲源分离(Blind Source Separation,BSS)与MVDR相结合的方法(BSS+MVDR方法),测向精度更高,明显提高了弱目标信号的空间谱能量,增强了声呐检测弱目标的能力。      

基于稀疏信号重构的阵元位置误差校正方法

阵元位置误差的存在会严重影响水听器阵列的测向性能,为此在使用阵列之前需对该误差进行校正。针对这一需求,提出了一种对任意阵型适用的高精度阵元位置有源校正方法。结合远场阵列模型以及位置误差"有界"的特点,基于压缩感知理论,将阵元位置估计转化为对稀疏信号的重构过程,建立了阵元位置误差模型,构造了该模型下凸优化函数,并采用l₁-SVD(Singular Value Decomposition,SVD)方法进行求解,同时给出了物理解释和算法实施步骤。计算机仿真表明基于稀疏信号重构的校正方法性能明显高于子空间拟合算法,且性能接近相应克拉美罗下界,对于校正源方位误差有较强的容错能力,不受制于微小误差的假设以及初值的选取。该方法是一种可对阵列中的部分或全部阵元进行校正的高精度、稳健的有源校正算法。      

波束形成与独立分量分析融合的宽带高分辨方位估计方法

针对波束域高分辨方位估计存在方位估计偏差大等缺点,提出了将波束形成与独立分量分析融合的宽带高分辨方位估计方法:(1)阵元域数据转换到波束域后,对多波束数据利用基于二阶统计量的独立分量分析算法处理,(2)将波束域独立分量分析融合方法输出结果重构回阵元域信号,(3)对重构后的阵元域数据,使用约束最优化方法改进的MUSIC算法做高分辨方位估计。最后利用ICS (Interactre Circuts&System)声呐模拟器数据和海试数据对算法进行了验证。结果表明:本文方法在弱目标检测、观测区域外强干扰抑制、方位分辨率方面都优先于波束域MUSIC和波束MVDR方法。      

基于倾斜阵的距离与方位联合估计*

针对阵列倾斜引起的阵不变量方法定位精度下降的问题,该文结合倾斜阵声源定位的三维模型提出一种基于倾斜阵的距离与方位联合估计算法。该算法通过联合自校正方位距离联合估计方法对阵列倾角在声源-接收平面的投影量进行估计和补偿,改善目标距离估计误差的同时,利用匹配出的阵列倾角投影量反向估计目标方位,获得对声源二维位置的估计。通过仿真验证了该算法能够在阵列倾角较小时实现目标方位与距离的联合估计。     

波束域高分辨方位估计的方法、统计性能及水池实验结果

本文针对水声设备的实际应用，研究了波束域高分辨方位估计的MUSIC方法。首先分析了波束形成方法获得处理增益的原理，揭示了波束域高分辨方法具有较低分辨门限的机理；给出了波束域高分辨MUSIC算法，通过计算机仿真，比较了波束域和阵元域高分辨MUSIC法的统计性能，显示了波束域高分辨方法的优越性；进行了消声水池实验，结果表明波束域高分辨MUSIC法分辨力高，对阵列误差具有较大的宽容性。     

一种面向声纳群目标检测应用的盲波束形成改进算法

随着水下自主航行器（UUV）及其声纳检测系统的智能化水平的提高，多UUV协同工作成为重要的研究方向，阵列信号处理中的盲波束形成理论可用于处理该类问题。Coviello提出了一种便于实时应用的盲波束形成算法，但其算法适用面窄，本文通过阵元对理论对其算法加以改进，以适应UUV间的位置误差，从而改善UUV群对目标方位的被动估计能力。仿真实验显示，改进算法在保持Coviello算法良好性能的前提下具有更广阔的适用性。     

频域单快拍压缩感知目标方位估计和信号恢复方法

方位估计和信号恢复分别是水下目标定位、跟踪和目标识别的前提。提出了一种阵列频域单快拍压缩感知的水下目标方位估计和信号恢复方法。首先将阵列接收数据变换到频域,取频域单快拍数据作为压缩感知的测量值,然后根据频域快拍对应的频率、搜索方位和阵列流形构造过完备的阵列流形矩阵作为压缩感知的感知矩阵,最后通过基追踪算法估计搜索方位上目标信号和功率,实现DOA估计与信号恢复。宽带仿真实验数据验证结果表明,同等条件下完成同样的目标方位分辨,提出的方法比最小方差无失真响应方法要求的阵元数和快拍数较少,要求的信噪比更低,恢复的目标信号更加准确,波形相关系数达到89%以上。海上实验数据处理结果表明,目标检测能力优于最小方差无失真响应方法,证明该方法可以适用于实际声呐系统。      

应用半正定规划的目标方位超分辨方法

针对水下目标方位超分辨估计问题,提出了一种基于半正定规划(Sdp)的常规波束(CBF)方位超分辨算法(SdpCBF).Sdp-CBF算法基于常规波束形成获得多目标方位谱数据,利用阵列响应矩阵和半正定规划技术,精确估计目标数量和波达角方向.该算法的本质是利用阵列特性和信号能量信息获得超分辨方位估计,不用进行子空间分解,通过卷积反演的方式将阵列孔径的有限效应消除,在L₂范数约束条件下重构空间谱.仿真表明,Sdp-CBF算法具有较强的噪声抑制能力,对非相干和相干信号均具有目标方位超分辨能力,在低信噪比环境下的方位分辨性能超过多重信号分类(MUSIC)等经典高分辨算法。对消声水池以及湖上实验数据的处理结果显示,Sdp-CBF算法在复杂环境中对相干信号及微弱信号具有较强的分辨能力。      

基于总体最小二乘算法的平稳声信号二阶盲分离方法

利用声源信号相互独立的已知条件,提出分离平稳声信号的总体最小二乘二阶盲分离算法,该算法在联合近似对角化相关函数矩阵的约束下估计分离矩阵,在同时考虑估计矩阵与观测信号误差的情况下给出修正模型,在修正模型总体误差最小时分离源信号。提出的算法具有无需选择非线性函数,不存在收敛到局部最小值与计算速度快的特点,分离的声源信号具有较小的失真。半消音室电机噪声分离实验验证了上述算法的有效性。     

结合盲源分离的非直单线阵多目标左右舷分辨

针对单线阵左右舷模糊问题,提出了结合盲源分离的非直单线阵多目标左右舷分辨算法。该算法首先通过离散傅里叶变换将阵列接收信号离散化为若干个窄带频谱分量,之后对每个频点的窄带数据讲行盲源分离,得到每个频点上各个来波信号的导向向量;然后通过常规波束形成对各个导向向量进行方位谱估计,并根据左右舷抑制比进行单目标左右舷分辨,确定各个频点上的来波方向;最后对所有频点上的来波方向进行聚类,得到各个真实目标的方位,从而实现多目标左右舷分辨。仿真实验中,相比常规波束形成方法(CBF)和最小方差无畸变响应算法(MVDR),该算法更准确地估计出了目标数目,且保持了较快的计算速度;海试数据处理中,该算法排除了目标镜像的干扰,准确估计出了船只目标的轨迹。仿真及海试数据处理均表明,该算法可以分辨真实目标与目标镜像,具有比CBF和MVDR算法更好的左右舷分辨能力。      

低信噪比线性调频信号目标的方位估计

线性调频(LFM)信号目标的方位估计是水声探测研究的重要内容,在进行方位估计时,若存在强干扰信号源与强背景噪声,阵元接收信号的信噪比会显著降低,严重影响LFM信号目标方位估计结果的准确性.针对该问题,提出了一种简明分数阶滤波方法,并将其与常规波束形成方法(CBF)相结合来实现低信噪比条件下LFM信号目标的方位估计.简明分数阶傅里叶变换能在正交角度上将LFM信号的能量聚集在特定频点处并形成明显的能量峰,利用该特性,可对阵列各阵元接收的低信噪比LFM信号在简明分数阶域聚集的能量峰进行最佳滤波,以滤除干扰信息及背景噪声.对滤波输出进行逆简明分数阶傅里叶变换可得到增强信干比和信噪比的阵元域信号,进一步用于目标方位估计,就能获得更加准确的目标方位。数值仿真结果和海试实验数据处理结果验证表明,本文所提出的方法可有效抑制干扰和背景噪声,并对低信噪比LFM信号进行准确、稳健的方位估计。      

功率受限的常规波束形成后处理拟合方法

针对水下目标方位超分辨估计问题,提出一种功率受限(Power Constraint)的常规波束形成(Conventional BeamForming)拟合算法(PC-CBF)。PC-CBF算法通过常规波束形成获得目标方位谱数据,利用阵列响应向量对方位谱进行后处理,准确估计目标个数与目标方位。算法对接收信号的功率进行限制,获得对方位谱的欠拟合,利用凸优化进行反演卷积,估计目标的方位信息。仿真结果表明,算法性能在分辨率上优于基于半正定规划的常规波束形成算法(semi-definite programming Conventional BeamForming,sdp-CBF)和多重信号分类(MUltiple SIgnal Clasification,MUSIC)。对水池实验数据以及湖试数据处理结果显示,PC-CBF算法能够获得较窄的谱峰宽度以及较低的背景级,具有较强的方位估计分辨能力。      

采用条件波数谱密度函数的宽带高分辨方位谱估计算法

针对宽带高分辨方位估计存在方位估计偏差大、算法复杂度高等问题,提出了一种基于条件波数谱密度(Conditional Wavenumber Spectral Density based,CWSD-based)的宽带高分辨方位谱估计算法.该算法利用条件波数谱密度将阵列信号转换到频率-波数空间,宽带信号能量在该空间的坐标呈现与入射角相关的线性分布,通过借鉴直线检测原理,实现邻近目标的高分辨方位估计,且无需预估角度和信源数等信息。仿真结果表明,该算法理论分辨率与处理最高频率成反比,估计均方误差约为0.1°,对阵形畸变鲁棒,运算效率高。海上试验数据表明,本文方法在方位分辨率、弱目标检测、非目标向噪声抑制、稳健性等方面都优于宽带常规波束形成和最小方差无畸变算法,在实际海洋中可实现超低旁瓣高分辨波达方向估计。      

单矢量水听器的高分辨目标方位跟踪算法研究

根据单矢量水听器自身具有阵列流型的特点,提出了适用于对目标保持连续跟踪的空域预滤波MUSIC算法。通过调整滤波器通带中心角使其保持在目标估计方位角附近,可以消除滤波器通带中心角偏离目标真实方位角时传统预滤波MUSIC算法产生的目标方位估计误差。仿真结果表明,改进预滤波MUSIC算法可以减小甚至消除低信噪比情况下目标方位估计存在的较大误差。海试数据结果表明,阵元域MUSIC和改进预滤波MUSIC都可实现对单频脉冲信号和线性调频信号的目标方位估计,且估计结果与GPS舰位推算结果一致,但改进预滤波MUSIC算法主瓣更尖锐。对宽带航船噪声处理结果显示,改进预滤波MUSIC算法使单矢量水听器在存在目标干扰时的探测距离从2 km提升到了5 km,验证了改进预滤波MUSIC算法可实现弱目标情况下的高分辨目标方位跟踪。     

基于声源方位信息和非线性时频掩蔽的语音盲提取算法

针对欠定卷积混合的语音信号模型,提出一种基于声源方位信息和非线性时频掩蔽的语音盲提取算法。首先对低频段混合语音信号进行时频分析估计瞬时相对时延(ITD)并采用势函数聚类分析方法估计出声源个数及其ITD,接着锁定目标提取准确的目标语音方位信息,最后利用独立语音在时频域上的近似W一分离正交性,采用非线性时频掩蔽的方法提取目标语音。仿真实验表明,该方法能锁定任意感兴趣目标方位,能有效提取目标语音,文中实验条件下信噪比增益平均达9.5 dB。