基于声压振速联合处理的声矢量阵信源数检测与方位估计

为解决水下远程测向问题,首先论述了基于声压与振速互协方差矩阵的声矢量阵特征子空间方法,然后利用空时虚拟抽头处理,提出了一种基于特征向量的信源数检测与子空间划分准则。理论分析表明,与现有的将声矢量传感器的振速信息作为独立阵元来处理的声矢量阵测向方法不同,新的信源数检测与方位估计方法完全基于声压与振速联合信息处理,能将子空间方法的高分辨能力与声矢量阵的抗噪能力有机结合起来,可实现对远程目标的高分辨检测与定向。基于湖试数据的仿真实验证明了所述方法的有效性。     

声矢量传感器阵宽带相干信号子空间最优波束形成

提出了基于矢量传感器阵的宽带相干信号子空间最优波束形成。建立了矢量传感器阵的宽带阵列信号模型,将宽带聚焦思想引入到了矢量传感器阵宽带处理,证明了矢量传感器阵与声压传感器阵宽带聚焦矩阵之间的关系,为矢量传感器阵宽带聚焦矩阵的构造提供了一种方法。推导了基于矢量传感器阵宽带最优波束形成的空间谱,通过空间重采样方法实现矢量传感器阵宽带聚焦,避免了对目标源方位的预估。通过仿真验证了矢量传感器阵具有更优越的性能:可以解宽带相干源;能够实现全空间无模糊定向;可以空间欠采样,因而在不增加计算量的基础上,能够提高阵列处理的性能;克服了传统声压传感器线阵端射方向上,目标方位估计性能下降的缺点。     

声压振速联合信息处理及其物理基础初探

研究了水声场声压和振速联合信息处理的一些基础问题,如声压和振速的相关性,平均声强器和指向性的旋转和锐化等。通过理论分析和湖试结果对声压振速联合信息处理技术进行了初步的探讨。     

声压和振速联合信号处理抗相干干扰

与传统的只利用声压信息的水声系统相比,组合传感器系统联合处理声场中的声压和振速信息。更多的信息量必然带来更好的处理结果。本文利用组合传感器本身所蕴含的空间方位信息,提出了相干干扰合成能量流抑制(CIES)技术,实现了对相干干扰的有效抑制,具备了良好的线谱信号和宽带连续谱信号检测能力。由计算机仿真的结果来看,其处理结果令人鼓舞,进一步的深入研究正在进行中。     

基于矢量水听器的声压和质点振速的空间相关系数

矢量水听器同步测量声场空间一点处的声压和质点振速的三个正交分量,由此得到的幅度和相位信息有利于改善声呐的检测和估计性能。对三维球形各向同性噪声场中声压和质点振速的时空相关性本文进行了研究,推导了矢量水听器的噪声协方差矩阵的理论表达式;给出了矢量水听器水平线阵和垂直线阵的协方差矩阵;研究单个矢量水听器的噪声协方差矩阵,并给出了浅海近岸水域的试验结果;利用上述理论结果推导了矢量水听器阵列的声能流阵增益。     

使用协方差矩阵分解的矢量阵声压振速联合处理波达方向估计

提出一种使用协方差矩阵分解(CMD)的声矢量阵声压振速联合处理方法。该方法将声压振速互协方差矩阵分解为观测方位系数矩阵和剩余协方差矩阵,将系数矩阵与导向矢量结合避免了观测方位的选择,对剩余协方差矩阵进行奇异值分解并重构厄米特协方差矩阵,最后对重构的协方差矩阵实施最小方差无失真响应(MVDR)方法处理。理论分析表明,使用重构的协方差矩阵能够获得更高的阵处理增益。数值仿真结果验证了本文方法的计算量与Nehorai处理方法相近,但较传统声压振速联合处理方法具有更高的阵处理增益和目标分辨能力。     

海洋环境噪声场中声压和质点振速的空间相干

研究海洋环境噪声场中声压和质点振速的三个正交分量间的空间相干。假定海洋介质水平分层,非相关偶极子噪声源均匀分布于海面,由射线声学理论出发,导出了计算噪声场中声压和质点振速的空间相干矩阵的积分表示式。积分式中的被积函数包含一噪声强度垂直指向性因子,海洋介质分层条件通过该指向性因子影响噪声场的空间相干。针对浅海和均匀半空间环境,给出了相应的空间相干计算结果,发现海洋水文和海底对噪声场中声压和质点振速空间相干的影响不可忽略。     

目标方位的声压、振速联合估计

单个小水听器不能用来估计目标方位,单个小尺度声压、振速组合传感器能对目标方位作出有效估计。本文讨论理想条件下组合传感器目标方位的最大似然比估计,并给出湖试结果。     

声压振速信息联合处理应用于环境噪声分析

本文将声压、振速信息联合处理应用于环境噪声分析,分析了利用新型的组合传感器采集的湖试环境噪声样本。将环境噪声场分解为不相干的各向同性分量和相干的各向异性分量,可进一步分析环境噪声场的构成及各组成分量的特性     

基于传播算子的宽带源相干信号子空间测向方法

将窄带传播算子方法引入宽带源测向的相干信号子空间处理中。首先提出一种新的聚焦矩阵的计算方法;该方法不需要进行角度预估,也不需要任何矩阵分解,对信号方向不敏感,运算量小。在此基础上,根据相干信号子空间处理方法的原理,对聚焦的空间协方差矩阵作传播算子方法的处理。整个过程避免了矩阵分解,因而运算量降低,仿真结果证明了该方法的有效性。     

Detection of number of sources and DOA estimation based on the combined information processing of pressure and particle velocity using acoustic vector sensor array

In order to solve the problem of DOA(direction of arrival)estimation of underwater remote targets,a novel subspace-decomposition method based on the cross covariance matrix of the pressure and the particle velocity of acoustic vector sensor arrays(AVSA)was proposed. Whereafter,using spatio-temporal virtual tapped-delay-line,a new eigenvector-based criteria of detection of number of sources and of subspace partition is also presented.The theoretical analysis shows that the new source detection and direction finding method is different from existing AVSA based DOA estimation methods using particle velocity information of acoustic vector sensor(AVS)as an independent array element.It is entirely based on the combined information processing of pressure and particle velocity,has better estimation performance than existing methods in isotropic noise field.Computer simulations with data from lake trials demonstrate,the proposed method is effective and obviously outperforms existing methods in resolution and accuracy in the case of low signal-to-noise ratio(SNR).     

Wideband high-resolution direction of arrival estimation method based on the pressure-velocity combined processing using the acoustic vector sensor array

In order to solve the problem of DOA (Direction of Arrival) estimation of underwater distant wideband targets, a novel coherent signal-subspace method based on the cross spectral matrix of pressure and particle velocity using the Acoustic Vector Sensor Array (AVSA) is proposed in this paper. The proposed method is different from existing AVSA based DOA estimation methods in using particle velocity information of Acoustic Vector Sensor (AVS) as an independent array element. It is entirely based on the combined information processing of pressure and particle velocity, namely, the P-V cross spectrum, has better DOA estimation performance than existing methods in isotropic noise field. By theoretical analysis, both focusing principle and eigendecomposition theory based on the P-V cross spectral matrix are given. At the same time, the corresponding criteria for source number detection is also presented. Computer simulations with data from lake trials demonstrate that the proposed method is effective and obviously outperforms existing methods in resolution and accuracy in the case of low Signal-to-Noise Ratio (SNR).     

A combined signal processing approach against coherent interference with pressure and particle velocity

1 IntroductionSound field has both scalar field (acoustic pressure) and vector (acoustic particle velocity)field. The joillt processing of them should open a new way to understand ocean environmelltknowledge and to detect targets, it is a virgin soil for pioneer.ThaditionaJ underwater acoustic system only utilizes pressure information given by hydrophone and its array. A hydrophone and a acoustic particle velocity sensor constitute anintegrated one named "combine sensor". Combine sensor syste…     

基于多重信号分类法的一种声矢量阵方位估计算法

为了提高声矢量阵高分辨方位估计的性能,文中提出了一种矢量阵MUSIC方位估计算法。该算法先构造声矢量阵声压和振速组合输出的互协方差矩阵,然后进行MUSIC方位估计。理论分析和计算机仿真表明,文中算法比传统声矢量阵MUSIC方位估计算法有更好的双目标分辨能力和弱目标方位估计能力,湖试结果也表明文中算法有更好的目标方位估计性能。该算法基于矢量传感器声压和振速的相干性原理,充分利用声压振速组合指向性抗干扰能力,可以更好地抑制各向同性干扰,提高阵列的处理增益,从而有更好的方位估计性能。