基于矢量水听器的被动声制导系统的研究

由于任何水下运动目标,在水中航行时均会产生各种辐射噪声.火箭助飞末制导深弹入水后,在下沉过程中,即可利用深弹头部安装的声学探测系统(声呐)接收水中运动目标的辐射噪声.该噪声经过相关处理后,就可给出水下目标相对于深弹的方位信息.这时,深弹利用尾部加装的舵机,可不断地调整弹体的下沉方向,以靠近水下运动目标.该研究对提高深弹的水下命中率具有重要意义.提出采用矢量水听器阵作为声呐被动测向系统的接收基阵,并对矢量水听器阵的测向原理、数学模型及仿真实验进行了论述.实验结果表明:本文提出的被动测向系统,用一片DSP芯片即可实现,其测向均方误差在20以内,具有测向精度高、体积小、重量轻、成本低、可工作于宽带和低频等优点.     

应用FRFT的矢量水听器阵方位估计

采用FRFT方法研究矢量水听器阵的宽带信号多目标方位估计问题.进行了与FRFT的二维矢量水听器线阵方位估计算法相结合的理论推导与仿真实验.研究证明,采用二维矢量水听器阵可以实现全空间无模糊定向,该方法在处理多源信号时可以避免交叉项的干扰,对于宽带信号的处理,不需要进行频率搜索或频率聚焦变换就可以进行方位估计.该方法在信噪比不低于-10 dB时都具有较好的估计精度.     

基于地声模型的浅海混响地声反演研究

利用浅海混响数据反演海底参数和海底散射常数.混响形成过程中声波多次与海底发生相互作用,因此海底参数之间以及它们与海底散射常数之间的耦合非常严重,未知参数之间的耦合使得常规地声反演方法很难获得海底参数.文中首先利用相对混响强度消除了混响数据中的海底散射常数项,然后利用Hamilton地声模型,分别将海底声速、密度和衰减系数表示成孔隙率的函数,采用自适应下山模拟退火混合反演算法,对单个未知数(孔隙率)进行反演,最后再分别获得海底参数和海底反向散射常数.理论分析和数值模拟表明,该方法可以快速准确获得海底参数,同时具有很好的抗噪声干扰能力.     

矢量水听器阵波束域MVDR方法研究

矢量水听器可同时拾取声压和振速信息,成阵后水听器间的相移信息量增大.基于矢量水听器阵的波束形成性能明显由于单纯声压水听器阵.矢量水听器阵可用常规方法进行波束形成,但其方位分辨率有限.已经有人研究了矢量水听器阵的最小方差无失真响应波束形成算法(MVDR),但属于对阵元域信号进行的直接处理,运算量较大.本文提出一种基于矢量水听器阵的波束域MVDR算法(BMVDR).该算法首先将矢量水听器阵元的空间数据转换到波束空间,然后对转换后的数据再运用MVDR算法.结果,不但实现了降维处理,减小了运算量,同时可进一步抑制扫描扇面外的噪声.对BMVDR算法进行了仿真并与常规MVDR算法进行了比较.结果表明,本文方法可得到与常规MVDR算法相当的方位分辨能力.     

浅海地声参数宽带匹配场反演的实验研究

根据不同浅海环境参数在不同的频段对匹配场功率具有不同贡献的特点,提出了宽带匹配场反演的多步优化策略,并与直接全参数反演进行了实测数据的性能对出。采用多步反演策略对亚洲海实验(ASIAEX2001)数据进行处理,按照不同海区水条件的差异,分别进行了水平不变和水平变化的环境参数反演,得到了东中国海3个局部海域的地声参数。     

矢量水听器扩展孔径线阵方位估计技术

矢量水听器由声压水听器和质点振速水听器复合而成,可以同时测量声场中的声压和质点振速的正交分量,将矢量水听器布成阵列对目标方位进行估计.在不增加阵元个数的情况下,可以把阵布成稀疏阵来增加阵孔径,提高对目标方位的估计精度.按照耐奎斯特空间采样定理,阵元间距超过半波长将会带来方位估计的周期性模糊.该研究利用扩展孔径矢量线阵对目标进行方位估计,以及研究如何去掉方位估计中的周期性模糊,最终获得目标方位的高精度无模糊估计.研究结果表明,在相同的信噪比条件下,利用扩展孔径矢量线阵可获得比具有相同输出路数的声压阵更好的方位估计性能.     

基于MUSIC算法的矢量水听器阵源方位估计

矢量水听器阵的每个阵元同时测量声场中的声压量和质点振速的3个正交分量,相对于声压水听器阵来说,矢量阵获取声场中更多的信息.利用矢量阵所获得的速度场的信息可去除目标方位估计中的180°模糊.多重信号分类(MUSIC)算法是通过对数据协方差矩阵进行本征分解获得信号空间谱估计的方法.本文采用矢量水听器均匀线阵研究了利用MUSIC算法对声源进行方位估计,以提高对源方位的估计精度.仿真结果表明,在SNR=10dB的条件下,相对于常规波束形成器输出,MUSIC空间谱的主波束宽度锐化了30°左右,旁瓣降低了16dB左右,利用MUSIC算法可提高对源的定向精度及对多目标的分辨能力.     

应用表面噪声矢量场空间相关特性反演海底参数

为了实现对海底快速而准确的遥测,提出一种根据表面噪声矢量场空间相关函数进行海底参数反演的方法.与传统的基于声传播模型的匹配场反演方法相比,所提方法可利用的信息更加丰富,而且水下系统配置简单,无需声源,隐蔽性好,具有一定的军事应用前景.参数优化过程中,采用一种基于差分进化算法和粒子群算法的两级混合优化算法.通过反演结果与仿真真值的比较可以看出,混合优化算法得到了较满意的反演结果,特别是同时考虑不同的声压和质点振速组合方式时,而且与单一的优化算法相比,估计精度总体上得到了显著提高.     

利用声压场的浅海地声参数贝叶斯反演方法

针对浅海考虑弹性海底下的地声参数反演和对反演结果的不确定性分析问题,本文提出了一种基于贝叶斯理论的利用声压场信息的反演方法。首先通过快速场方法(FFM)计算声压场的理论预报值,其次根据贝叶斯理论基于似然函数建立实测声压场与理论声压场间的目标函数,最后依照Metropolis准则采样给出待反演参数的后验概率密度(PPD)作为反演结果。结果表明:依据本方法获得的反演结果与经典遗传算法(GA)寻优结果基本吻合;反演声压场与水池实测声场的相关系数达0.89;反演结果的不确定性表明与横波声速衰减、纵波声速衰减相比,弹性海底中的横波声速、纵波声速以及密度的不确定性更小。     

单矢量水听器水声材料声反射系数自由场测量

针对测量中试样边缘衍射效应与多途干扰的问题,本文提出了一种斜入射条件下水声材料声反射系数宽带测量方法.结合脉冲声发射技术与后置逆滤波技术,在时域上剔除干扰声信号;随后将单矢量水听器看作三元接收阵,充分利用单矢量水听器接收信号模型特点,通过求解超定方程组分离直达声与反射声,解决了信号混叠的问题.数值仿真与实验研究结果表明...     

电磁矢量传感器取向误差自校正方法

采用子空间方法研究了基于发射天线旋转的信号波达方向估计和取向误差自校正方法．利用一个到达方向未知的信号源,将校正过程中信号源发射天线绕z轴和x轴以90°进行两次坐标旋转,待校正电磁矢量传感器阵列分别接收和这3个到达方向有一定关系的发射信号,根据子空间理论并利用坡印廷矢量间的关系估计信号源到达方向和阵列的取向误差矩阵．该方法仅需要一次特征分解,不需要搜索运算和参数配对运算,计算量小,计算精度高．由实验结果可看出,校正后的参数估计值与真实值吻合得很好．     

一种新的声矢量阵远程ESPRIT方位估计算法

为解决水下目标远程高分辨定向问题,文章提出了一种新的声矢量阵ESPRIT方位估计算法.与现有的将声矢量传感器(AVS)的振速信息作为独立阵元来处理的声矢量阵方位估计算法不同,新算法完全基于声压与振速联合信息处理,充分利用了声矢量阵(AVSA)中声压与振速的相干性原理,能更好地将ESPRIT算法的高分辨能力与AVSA的抗噪能力有机地结合起来,实现远程、高分辨方位估计.理论分析和基于湖试背景噪声的仿真实验证明了新算法的有效性.     

一种新的声矢量阵最小范数算法

现有的声矢量阵方位估计算法基本都是将声矢量传感器(AVS)的振速信息作为与声压相同的独立阵元信息来处理,没有充分利用AVS中声压和振速的相干性,以及由此带来的抗各向同性噪声能力.基于AVS中声压和振速的相干性原理,提出了一种新的声矢量阵最小范数算法.新算法充分利用了AVS中声压和振速联合信息处理的优势,能更好地将最小范数(MN)算法的高分辨能力与AVS的抗噪能力有机地结合起来,实现远程高分辨DOA估计.理论分析和基于湖试数据的仿真实验证明了所提算法的有效性.     

声矢量阵快速子空间方位估计算法

针对声矢量阵高分辨方位估计算法运算量大的问题,基于声压振速联合信息处理,提出了一种快速的声矢量阵高分辨方位估计算法．该算法选择参考阵元的电子旋转矢量作为期望信号,运用多级维纳滤波器(MSWF)对信号子空间进行快速估计,不需要计算声矢量阵的互协方差矩阵,不用进行特征值分解,从而大大缩减了计算量．另外,该算法基于矢量传感器声压与振速的相干性原理,充分利用了声压振速组合抗干扰能力,有效抑制了各向同性噪声．理论分析和计算机仿真表明,该算法在拥有良好DOA估计性能的同时,大大减小计算量．     

矢量阵的非空间ESPRIT算法

矢量水听器同时测量声场中某点的声压和质点振速的正交分量,单个矢量水听器可视为空间共点阵.建立了任意阵型矢量阵的数据模型,研究了任意阵型矢量阵的非空间ESPRIT算法.非空间ESPRIT算法不是利用空间2个子阵组成的矩阵对,而是利用矢量水听器不同的输出分量组成矩阵对完成目标的二维角度(水平方位角和仰角)估计.仿真研究了该算法对单个源和多个源方位估计的情况,并利用外场试验数据验证了算法的有效性.结果表明,在当时的试验条件下,常规波束形成获得的主瓣波束宽度为30°左右,而非空间ESPRIT算法对目标方位估计的标准差为3°左右,说明基于矢量阵的非空间ESPRIT算法在未知阵列流形的前提下可对目标进行高精度方位估计.     

玉米汁辨识中的传感器阵列优化

针对玉米汁饮料品质评价自动化关键技术问题,对用于玉米汁饮料分类辨识的传感器阵列进行了筛选优化。采用因子分析对各传感器响应信号之间的内在关联进行了研究,依据相关系数和旋转后的因子含义将传感器分为6类,并组合成12组不同的传感器阵列。利用概率神经网络判定界面可以任意复杂的特点,选择平滑参数为0.01时构建的判定界面表征出不同组传感器阵列所得数据对分类结果的影响差异。选择S4,S2,P2,P3,S6,S7传感器组合,构建新的传感器阵列,并对7种玉米汁饮料进行辨识。优化后的传感器阵列对玉米汁饮料的分类准确率为98.016%,高于未经优化的传感器阵列的分类准确率(94.444%)。     

基于粒子群优化算法的功率倒置阵列

针对功率倒置阵列采用最小均方(LMS)算法不能兼顾收敛速度和稳态误差的问题,以及采用递归最小二乘(RLS)算法运算量增大,实现复杂等缺点,提出采用时变适用度函数的粒子群优化(PSO)算法．通过引入可变的惯性因子、可变的最大速度、选择机制等操作,自适应调整阵列权系数来寻找最优权值．将此算法应用于功率倒置阵列中能有效地生成零陷抑制干扰．     

单矢量传感器的实验分析

单矢量传感器的有关理论得到了湖试数据的验证."雨滴"噪声场实验验证了声压、振速通道各向同性背景噪声的独立性."拉距"实验提供了方位统计量和互谱统计量,方位时间历程出现了有偏现象,声强谱与声压谱比较,前者有可能获得信号功率谱的一致性估计.提出的3种谱级信噪比的估计方法,适用于实验环境的评估.有秒量级的起伏,积分时间较短的数据样本所提供的实验分析与理论和实际经验有较好的一致性.